深度学习技术近年来在各个领域取得了巨大的突破和应用。其中，金融市场作为信息量庞大、变动迅速的行业之一，也开始积极探索并应用深度学习算法以提升效率和准确性。

随着科技进步和数据爆炸式增长，传统金融分析方法已经无法满足快节奏、高风险的交易环境。而人工智能中最具代表性且备受关注的技术——深度学习，则被视为一个有潜力革新整个金融行业格局的利器。

众所周知，在过去十多年里，“机器”逐渐成为投资者不可或缺的参谋助手。“黑箱”交易系统通过对历史价格走势进行模拟回测，并依此制定出相应策略；基于规则引擎开发出来自然语言处理（NLP）等程序化解决方案；甚至还可以根据海量数据训练神经网络实现预测股价波动......这些都是当今先进企业广泛采纳并成功运用到实践中去了。

从全球范围看，美国硅谷地区及中国内地北京等城市集聚了数量庞大且优质专家资源与创新型公司群体。Google旗下DeepMind发布AlphaGo击败李世石震惊全球后, 国内外很多企事业单位意识到“AI时代”的重要意义, 纷纷建立起类似产品部门或相关合作项目.

顶尖科技公司如IBM、苹果、亚马逊和微软等均推出了针对金融市场需求设计特别版AI平台：Watson Financial Services (IBM) ，Siri for Finance （Apple），Alexa Bank（Amazon），Cortana Analytics Suite (Microsoft)，宣告银行保险证券三位一体服务将向更加精确客户需求转变.

除此之外, 还涌现出像iCarbonX 和SenseTime 这样致力于健康医药生物领域 的初创公司. 安永会计师事务所(EY), 法拉第未来(Faraday Future)汽车(FF), 董明珠联姻百威英博(Budweiser InBev.) 都曾公布收购其份额 或 科研合同 .

在当前人才稀缺状态下 , 各种类型商界组织 继续挤抢拥有 模型算法 训练 数据库 架构 咨询 投入 快速上线 全流程管理 技能 目标导向 思路 异常检验 触点 授权 控制 功能 特色 缓存 存储 执行 分钟级 实施 方案 并形成竞争壁垒 .

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