AI in finance broadly refers to the applications of AI techniques in financial businesses. This area has been lasting for decades with both classic and modern AI techniques applied to increasingly broader areas of finance, economy and society. In contrast to either discussing the problems, aspects and opportunities of finance that have benefited from specific AI techniques and in particular some new-generation AI and data science (AIDS) areas or reviewing the progress of applying specific techniques to resolving certain financial problems, this review offers a comprehensive and dense roadmap of the overwhelming challenges, techniques and opportunities of AI research in finance over the past decades. The landscapes and challenges of financial businesses and data are firstly outlined, followed by a comprehensive categorization and a dense overview of the decades of AI research in finance. We then structure and illustrate the data-driven analytics and learning of financial businesses and data. The comparison, criticism and discussion of classic vs. modern AI techniques for finance are followed. Lastly, open issues and opportunities address future AI-empowered finance and finance-motivated AI research.


翻译:这一领域已经持续了数十年,传统和现代的大赦国际技术都适用于金融、经济和社会等日益广泛的领域。与讨论从特定大赦国际技术,特别是某些新一代大赦国际和数据科学(艾滋病)领域获益的融资问题、方面和机会相反,或审查应用特定技术解决某些金融问题的进展,本审查提供了全面而密集的路线图,说明过去几十年里大赦国际在金融领域研究的巨大挑战、技术和机会。首先概述了金融企业和数据的格局和挑战,然后对几十年来的大赦国际金融研究进行综合分类和深入概述。然后我们编排和说明数据驱动的金融企业和数据分析和学习。随后对传统与现代大赦国际金融技术进行比较、批评和讨论。最后,开放问题和机会涉及未来的大赦国际拥有强大资金的金融和以资金为目的的大赦国际研究。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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