全面AI时代颠覆的第一个领域，必将是金融
“15年内，人工智能和自动化将具备取代40%-50%岗位的技术能力”，这是李开复在其新书《AI未来》发布会上的一句预测。
你的工作会被人工智能取代吗？
当我们第一次接触Siri的时候，这份焦虑显得离我们十分遥远。
但在无人驾驶汽车开始上路试行的今天，这份焦虑就在我们面前。
在李开复看来，如今的人工智能发展进程已经进入了传统行业商业化应用的新阶段。
人工智能颠覆的第一个领域，必将是金融。
机器可以无限地扩张，没有其他的领域比金融领域更适合人工智能。
“再做一个更大胆的预测：金融行业80%的人都敌不过人工智能。”我们可以看到人工智能和量化投资已经造成了70%的华尔街交易员失去工作了。
2000年，高盛在纽约总部的现金股票交易柜员达600名，但现如今却只剩下2名“留守空房”。
2015年12月，摩根士丹利表示在全球裁员1200人；2016年1月，瑞信对伦敦的1800名员工发出裁员警告；2016年3月，日本最大的投行野村证券称将在北美裁员20%。
同样的事情在银行业也在发生。
花旗银行的一份统计报告显示，个人金融银行试图借助自动化节省人力，预计在2015—2025年之间减少30%的员工。
在国内，根据各大商业银行年报数据显示，五家国有银行在境内银行机构员工数量全部减少，其中工商银行、农业银行、建设银行减员都在8000人以上。
点击观看2019WAIC期间CNC对李开复的专访：
越来越多金融企业开始应用AI，AI已经快成为金融行业标配。
光大银行与第四范式成立人工智能实验室，招商银行与上海交大成立AI联合实验室，兴业银行与科大讯飞、京东金融成立AI家庭智慧银行联合实验室……这样的新闻屡见不鲜。
如陆金所等互金巨头也相继成立了AI实验室。
美国顶级量化基金有两家，已经达到了600亿美金的规模，已经超过了人的回报。
未来这个取代在二级市场股票基金一定会更好，因为它对海量的数据分析能力一定远远超过人。
由此产生的AI金融相关岗位的人才空缺也十分巨大，据Michael Page发布的《2018中国金融科技招聘趋势》称，中国金融科技人才需求远不止150万。
百万年薪抢夺资深金融AI科学家的新闻屡见不鲜。
回顾AI的发展历程，最开始AI是很难的，只掌握在非常顶级的博士手中，慢慢的它越来越简单，越来越好用了。
创新工场最近做了一次尝试，我们招了600个当届的学生，仅仅4周的时间，让他们做出了包括无人驾驶、对话机器人等顶级应用。
2019 DeeCamp人工智能训练营结营仪式
这意味着AI门坎在下降，AI技术平台越来越好用，所以AI普及带来了更多工程师，他们可以赋能更多行业，这是驱动的一个重要力量。
基于此次尝试结果，创新工场联合后厂理工学院共同发起了针对金融行业从业人员的《创新工场认证AI产业实战精英工程师培养计划》。
原百度教育事业部总经理、现后厂理工学院校长张高博士（左）、创新工场CTO人工智能工程院执行院长王咏刚（右）
本期培养计划将通过5个月的项目实战，帮你快速掌握AI技术，成为不可被替代的AI金融人才。
创新工场携手后厂理工学院投入数百万，基于后厂理工学院研发的4大人工智能经典案例，以及创新工场投资的金融AI公司正在研发的2大高价值产业项目，经过长达半年的打磨，最终落地5个月的实训计划，分两个阶段进行。
针对0基础的行业人群，后厂理工学院设计了为期2个月的快速实战入门课程。
本阶段将通过4个人工智能经典案例的实战，在实战中穿插讲解机器学习、深度学习、NLP、CV等人工智能核心技术，并真实落地4大典型案例。
创新工场精选2大高估值金融AI项目，提供脱敏的技术方案及数据，设计本阶段实战课程。
项目1将实现4大金融行业常见的数据建模工作，包含数据科学建模流程和模型评估、数据建模问题和处理技巧、海量数据下的机器学习以及AutoML技术。
涉及场景包含：保险业收入预测、金融风控、海量金融数据处理以及金融数据自动化等。
再举一个例子，一个分析员很难对一家公司在一段时间内的社会新闻舆情进行精准分析。
如果说我们可以把社交媒体上关于一家公司的舆情新闻做抓取分析，把这个作为指数输给AI，用AI判断这个股票是应该买还是应该卖呢？
AI可以用无限的数据、无限的因素以及针对千人千面做出更高回报的投资。
基于这种场景，我们设计并开发了上市公司新闻情感分析项目。
此课程由创新工场&后厂理工学院联合制作
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