摘要：百发百中的解释是什么？ 百发百中的意思是：形容射术高明，百不失 一。比喻料事和打算极有把握。成语出处：1、《 战国策·西周策》：“楚有 养由基者，善射，去柳叶百步而射之，
百发百中的解释是什么？
百发百中的意思是：形容射术高明，百不失 一。比喻料事和打算极有把握。成语出处：1、《 战国策·西周策》：“楚有 养由基者，善射，去柳叶百步而射之，百发百中。”
2、明 罗贯中《三国演义》第五十三回《关云长义释黄汉升 孙仲谋大战张文远》：原来黄忠能开二石力之弓，百发百中。
3、明· 许仲琳《 封神演义》第三十六回：回见子牙，叩头在地：“丞相妙计，百发百中。”
4、明 冯梦龙《 东周列国志》第五十一回：“谁知养繇基的箭，百发百中。”
5、姚雪垠《李自成》：“高夫人亲眼看见她的弹弓～，心中十分喜欢和同情她。”
FTCon2017｜通联数据首席科学家蒋龙：如何用人工智能发现投资机会？
雷锋网AI金融评论按：3月25日，由开源社、TopGeek、汇智Tek联合主办的***区块链和金融创新科技峰会（FTCon2017）在上海举行，通联数据首席科学家蒋龙分享了许多关于人工智能时代的智能投资服务的故事。据雷锋网AI金融评论了解，蒋龙毕业于北京大学，曾任微软亚洲研究院副研究员、阿里巴巴高级算法专家。
“对于给定的问题，技术工程师具备很强的技术能力解决，但是技术需要跟场景结合才能发挥更大的作用。所以，我今天讲的更多的是场景”，蒋龙说道，“我今天主要分享三个问题：投资科技是什么，它的内含是什么？以及具体的案例”。
以下是雷锋网AI金融评论整理的演讲全文，对其进行了不改变文章原意的编辑。
大家可能都听说过FINTECH这个词，我今天想讲另外一个InvesTECH。
金融欲实现整个社会资源最有效配置。投资与资产管理相关，是金融的子行业，是券商、银行、投行、金融公司等做的事情。传统的方法是根据逻辑和经验分析，未来则要更多借助大数据和人工智能的帮助，来发现有价值的机会。
金融是把社会资源更好的配置，很多资源是优先的，比如先知道一些有价值的信息，你就能提前知道机会，别人就没有办法竞争了。信息的传递是非常重要的技术，投资的发展也是由科技所引领。
随着科技的发展，我们发现未来是不可预测的，但是风险可以预测。渐渐地，对冲基金出现了，通过计算、严谨分析以及大量风险对冲，可以实现更稳健的受益。现在有更厉害的出现了，国外出现了机器人做宏观的对冲，所以说，科技一直引领着投资界的革命。
如今我们讲的投资科技有三个方面的基础，分别是：
云计算，提供计算的基石，未来的投资一定是通过负责复杂的运算进行的。
大数据，未来做投资决策的原料。后面我们可以看到很多实际的案例，主要关于：怎么样用互联网获取的公开的的大数据进行更及时的决策。
人工智能，从大数据中发现有价值的信息。人工智能可以帮助我们解决问题，作为加工和处理的手段，帮我们把最重要的信息提取出来。可以进行复杂的决策。
大数据产品的信息主要分为这几类：
物的信息——物联网，国际上就有一些监控农作物产出以预测农作物的收成，从而进行大规模投资的案例。如果通过实时监控气候、水分等，就能提前知道今年农产品的收成情况，接下来对相关产品就有投资优势。
人的信息——可穿戴设备，人和物体构成互动，人去了哪里，看了什么，想了什么，这呈现出了我们的社会。
环境的信息——低轨道卫星，低轨道卫星是在低空一万米进行检测，不仅能检测农产品的产区，还能检测港口停泊邮轮的数量、超市停车场停车量等，有了这样的数据，就能知道是不是符合预期，可以判断未来的收益情况。
投资界有一个公式非常有名，就像相对论在物理学里的价值一样。就是这个公式，这里提到证券资产的模式，主要是来自三方面，
第一是持有该资产未来可以带来的现金流折现，比如说持有股票。
第二个是市场情绪，也就是市场其他人对于该资产未来的看好看坏程度。
最后是套利成本，或者说是资金成本。买了证券后，就不能把这些钱去存银行或者投资低风险债券等。
比如说通过三个报表、现金流量、资产负债表的数据，就能够分析一个公司的盈利是不是可持续性，发展是否正常，财务结构是否健康，以预测未来的盈利情况。
投资是竞争非常激烈的行业，谁能领先一步做出有效的决策，谁就可能获得一个很高的回报。现在大家都在思考的是：如何能够超越现有的数据？往前看一点。按照***现有的市场上，三个报表是每个季度发布一个，如果季度过了才进行预测的话，那已经晚了，所以要提前预测三大报表。比如说根据行业的某些信息，或一些金融事件来判断，在报表发布之前，就知道大概的受益。
投资科技目前最想实现的目标是科学投资。所谓的科学投资，就是基于合力的经济逻辑，严格的实证分析，构建投资模型，进行可重复的投资决策。
经济学里有一个有趣的故事，叫孟加拉黄油。加州理工学院博士David J. Leinweber在1995年的时候发表过一份研究论文，显示孟加拉的黄油产出、***的奶酪产出以及孟加拉和***的绵羊总数量是高度相关的。大家觉得没有逻辑，但又没有办法反驳。后来博士自己就发现了，这个三者高度相关很正常，因为他研究了大概几百万条经济数据，在这些数据中，只看涨跌，有可能几个变量恰好高度相关，这种概率是存在的，当你从大量的无序数据当中寻找这些变量，总能找到的。
科学投资是希望投资从艺术转为科学，目前，我们认为巴菲特是艺术投资的大师，但艺术是普通人轻易不能学来的。
我们接下来讲具体的案例，到底大数据、人工智能怎么样发现投资机会的？
首先讲大数据对于投资应用的案例，这里提到的案例公司是华谊兄弟。我们要解决这样一个问题：华谊兄弟是不是值得买？
我们有这家公司目前市场行情、公司状况、当前发布的最新财务报表以及相关公司的行业状况数据。这是传统研究所依赖的数据，但有大数据之后，投资就产生了变化。
我们发现华谊兄弟收入来源，70%来自影视。研究华谊兄弟具体拍摄状况，包括今天拍了哪部电影，导演、编剧是谁等，就可以了解其收入情况，并研究其历史的上映过的电影票房情况，包括其在百度上的搜索指数，豆瓣上的评分的情况，这样，我们就可以做一个票房预测模型。用这个模型，我们就可以在电影上映之前，对票房进行预测，并结合业务情况，评估该公司接下来的收入情况。
万科是一个地产公司，公司最值钱的是土地和正在开发的楼盘。我们有万科的基本状况数据，包括其土地在哪个城市，土地周边的环境等。查阅历史数据，我们知道了万科所建立的楼盘情况，包括每个楼盘的名字和地点，我们能知道每个楼盘增值到少。有了这些之后，我们可以判断要开发的这块地的真实价值到底是怎样的。房地产的数据来自于搜房、链家等，我们可以用这些大数据构建起一个地产公司分析平台。
除了直接公司分析主营业务大数据之外，也可以根据公司之间的关系分析价值。这里面的结点是公司，之间的关系是任职关系，或持股关系。比如某公司发布一个新闻，说要和另一家公司合资成立一个新公司，这两家公司之间就建立了关系。上市公司的变动会公开发布的，全国工商总*有所有企业的情况，基于这些，我们就可以画出图谱，进行关系构建，包括投资关系、持股关系等。
基于这个图谱，就可以知道一家公司金融投资的详细目的，比如发现投资人是谁？是不是存在同业竞争？所谓同业竞争是指，一个老板下面有两家公司做同样业务，而且两个都是上市公司，这样对中小投资者是不利的，所以解决同业竞争对上市公司是利好的。比如上市公司会不断并购，我们基于其过去的历史和现在的资产情况，可以猜测其下一步并购的情况。
那智能技术是怎么帮助投资研究的？
一、知识图谱
上市公司的公告是研究上市公司最重要的来源，因为上市公司有严格的信息要求，所有重大信息必须公告发布，不能通过其它的渠道，如果交易信息被提前泄漏出来，也就构成了内部交易，而这是违法的。严格来讲，所有的信息都会同一时间在公告上发布，但公告的信息有很多，并且公告都以PDF的形式发出来的，每天上市公司公告很多，高峰期可能是四五千份，如果要四五千看完了再做选择，肯定是晚了。那怎么样利用智能技术提高投资效率呢？
首先把PDF解析成有价值的结构化信息，首先要做的是公告的分类，包括是什么类型的公告，如果是高管增减持股公告的话，那这个高管曾经做过什么等，这些关系信息要提取出来。之后计算机做初步的识别，在每天大量的公告里面，识别那些值得关注的重要的公告。
我们翻阅公告的时候，我们要看的不仅是一个资讯，要看历史的股价增持，过去的高管情况，过去的增减情况等，这些信息联合起来才可以做决策。现在，有了自动分析和解析功能，就可以把所有相关信息展示出来，大大提升公告决策投资的效率。
新闻面临同样的问题，每天有大量的新闻，怎么样从海量的新闻里面发现有价值的信息，提升投资效率呢？这就涉及到信息的组织、检索。
互联网的发展经历了几个阶段，第一阶段是把信息放出去，所有的信息像图书目录一样组织起来，大家可以找到；但当信息太多的时候，组织也没有用，搜索就比较重要了；当信息进一步扩展，人们甚至不知道世界上有哪些信息时，搜索就不管用了，因为你都不知道世界上有什么，这时，推荐就变得很重要，它能根据你的描述知道给你推荐什么东西。
投资现在处于第一个阶段，正往第二个阶段走，目前比较原始的。
首先是分类，要知道这个新闻谈的是什么内容，关于哪个行业，什么产品。
它是什么来源？是某个部门发的，或者是某一个小的消息源
这些基本信息提出来后，再利用信息降噪方法，提炼重要的信息，剔除冗余信息。
有了这些信息后，机器就可以自动化判断这个企业值多少钱。这个过程，有两个很重要的研究方法，一个是基本面，另一个是量化。现在又出现一个新的名词叫量本投资。基本面是基于逻辑分析，比如上市公司的业务是什么，收入来自哪里，支出哪些方面。之后，根据市场状况分析政策和新闻，预测上市公司接下来会怎么变？
到目前为止，量化走的是广度，投资机会很多，但胜率会低一点，将基本面与量化结合，会形成新的量本投资机会。
我们以航空公司来看，航空公司的利润总额，可以拆解成客运和货运，客运又可以分多种，所有的数据都可以这样拆。之后，预测各部分数据的变化，就可以知道利润总额是多少。
我们曾经做过一个案例，预测东方航空的月收入，每个月都会公布这个预测。我们用2016年以前所有的数据训练，最终公布与预测数据之间，一开始相差比较大，后来控制平均误差是10%左右。10%什么概念呢？中级研究员的预测误差是10%左右。
公司在不同的项目收入多少，利润率多少，这是已知的。机器人也可以做类似的事情，虽然说现在机器人还不能达到研究员的程度，但是研究员覆盖的地方有限，有些太冷门，关注者很少，在这些地方机器人就可以帮忙。
前一段时间，我参加了一个北大金融论坛，那次论坛上参与的金融方面领导表示，希望把新三板搞得更活一点，现在新三板非常的不活跃，原因是不知道该投什么。这个时候机器预测就很重要了，虽然预测结果没有人那么准，但至少可以作为一个参考。有了这样的决策，进入新三板的人才多，才可以把新三板搞活。
前两年大数据挺火的，百度搞了一个百度百发，基于他们掌握的大数据来预测之后的发展形势。2015年，我们也开始这样的尝试，用了宏观、中观、微观三个层次分析，之后机器人来发现目前市场上有投资潜力的行业，每周一开盘前会公布到官方网站上。按开盘的价格估计，目前的计算要领先很多。
我认为，机器人分析很快会发展起来，国外就有很多机器人做投资。具体怎么做没有公开，但是我们知道的是，它们可以做这样的事情。大家可能在各个券商APP上看到过机器人发布的投资。
投资科技不仅包括怎么做研究，还包括怎么做好服务，怎么样利用大数据和人工智能技术提升服务质量。
作为投资服务商，首先要了解用户。加入通联之前，我在阿里负责精准营销，建立用户画像。用户画像很重要的，因为我们之后了解用户之后，才能精准投放广告。
比如，要用户偏好投资的标的是什么，用户画像是非常重要的。很多用户没有时间看投一些比较稳健的项目；针对于市场上的散户，怎么样从数据的角度分析进行预测，找到卖点，去挖掘他们的投资潜力。基于用户的历史数据，我们能分析出很多细化人群，有了这样的用户画像，就可以提供非常个性化的服务，包括个性化炒股建议，理财建议等。
2009年，***就出现了这样的公司，基于用户的特点，提供个性化的理财投资建议。长期来讲，财富增长的90%来自于良好的资产配置，如果你要做长期投资的话，只要做好资产配置就好了。之前资产配置需要专业人员的服务。在***，50万美元以下的投资很难享受服务。但现在人工智能解决了50万美元以下的投资。
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百发百中的反义词
百发百中反义词：无的放矢百发百中_百度汉语[拼音][bǎifābǎizhòng][释义]形容射箭或打枪准确，每次都命中目标。也比喻做事有充分把握。[出处]《战国策·西周策》：“楚有养由基者；善射；去柳叶者百步而射之；百发百中。”
百度百发怎么样，于光研束受宣台百度百发是什么
百度百发，是百度的理财产品。因为年化收益率高达8%，第一期百度百发，早在10月28日一上市，就被抢购一空了。现在正推出第一期百度百发，抢到百发码，今天就可以购买了。今天至22日，抢到百发码的优先购买，23日开始对全网发售。
百发百中典故？
《战国策·西周策》：“楚有养由基者，善射，去柳叶百步而射之，百发百中。”
【成语故事】：春秋时期,楚国名将养由基跟随楚共王出兵援助郑国,楚共王要养由基用两枝箭射死晋国国君魏武,养由基一箭就结束.同行潘d不服,养由基三箭分别射中他们约定百步之外的三片杨树叶,让人不得不佩服
百发百中
【拼音】：bǎi fā bǎi zhòng
【解释】：形容射箭或打枪准确,每次都命中目标.也比喻做事有充分把握.
例句:他很厉害射箭百发百中！
【出处】：《战国策·西周策》：“楚有养由基者,善射,去柳叶百步而射之,百发百中.”
百度的理财‘百发’现在是不是没得买了来自?下一期什么时候开始?
1、“百发”已经抢光了；2、下一期产品是“百赚”：2012年活期利率收益的12倍，约4.2-6%，还会有吸引力吗？3、它计算收益的时间比余额宝少一天，取款没取过，不知能否实时提现。
百发百中是什么意思？
比如说一个同学考试经常很好，就可以说是百发百中了。我认为百发百中并不是特别真实，因为总有一些老马失前蹄的事情。
百赚、百发、百度理财B的主要区别是什么？百发已售罄、百度理财B会员已满，以后还会发行吗？谢谢！
区别在于背后对接的是不同的基金产品，百发、百度理财B是刚推出百度理财那会儿发的产品，收益高是百度进行了补贴，以后不会那样了。
大开眼界！百发价值探索智能投资**域！
「都那么多大数据基金了，怎么百度又要出一只？你怎么看这只基金」，有朋友知道我很早就开始关注大数据基金，所以看到新近百度理财上线的百发价值，就问我意见。
说起大数据基金，早在2014年10月市场第一只大数据基金广发百发100指数基金发行的时候我就做过点评，之后也分析过许多只大数据基金的异同。既然有一只有意思的新品发行，这里就花一些笔墨来跟踪分析下。
先来看一张表格，是我所掌握的市面上所有大数据基金的汇总表。
从表格中可以看到，从2014年百度携手广发推出第一只大数据基金，到此次百度第四度携手广发推出的百发价值基金，整个行业累计已经发行了17只大数据基金了。
这17只大数据基金，其实不尽相同，期间已经完成了一次自我革命。
最早的产品，自然是以2014年的百发100为代表的被动指数型大数据基金。
这类一般是由数据提供方利用独家的大数据资源和技术开发一系列因子，然后与一家基金公司合作选股模型，推出基金产品。自打百度百发100在2014年10月推出而且表现不俗后，互联网巨头们是扎堆跟风推出此类基金，比如南方大数据基金是和新浪合作，博时淘金100是和阿里巴巴合作……
不过，这类被动指数型基金，一个重要的缺点就是必须严格跟踪指数成份股、几乎全部是股票仓位，一旦遇上市场连续大跌的行情，任你选股牛***，一样难逃净值大幅下跌。
所以，2015年年终股市出现巨幅下跌后，就有了以广发百发大数据精选为代表的混合型大数据主动量化基金的自我革命。这些基金在投资上会使用大数据技术进行选股，但是不再完全被动跟踪特定指数，尝试在资产配置和择时上应用大数据因子信号，使得基金资产配置更为灵活，给基金经理在投资上上更大的余地。
EarlETF的老读者都知道，我对于A股择时是大为推崇的。A股是一个投资者比较冲动的市场，最容易出现的就是大涨大跌，这种情况下，坚持满仓股票而不择时，那就是天理难容了。
从这点上来说，百发精选的探索方向是正确的，毕竟对基民来说，是不是大数据不重要，赚得多亏得少才重要，能够有更合理的持仓才是关键。
当然，从指数型转向混合型，我觉得还有一个重要的好处就是：拓展了人工智能技术在投资领域应用领域。
只要看点新闻的，自然都知道去年那场著名的AlphaGo围棋大战，许多人也憧憬类似的人工智能技术应用到投资上。
如果你了解下人工智能，就会听说过「调参」和「训练」的说法。就像AlphaGo在2016年1月27日战胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾时，还被许多围棋人士认为棋力一般，但是到2016年3月15日战胜韩国李世石时，棋力又有了突飞猛进，而到了2016年12月29日化名「大师」（Master）的AlphaGo依次对战数十位人类顶尖高手，取得60胜0负的辉煌战绩时，棋力就更飙升了——这里面就是大量机器学习反复训练的功劳。
股票指数，一般是较固定的规则编制而成，大数据和人工智能技术主要应用于选股领域，且受指数编成规则的限制，很难承载日新月异的技术发展和数据便捷拓展所带来的更丰富的机遇。大数据基金从指数基金变成主动量化混合型基金，为人工智能技术在投资领域应用开辟了更多想象空间，这方面的潜力，后文会专门谈到。
大数据基金发了将近二十只，其实值得一说的，不仅仅是从指数型到主动量化混合型的改变。
「从大数据到大数据+」同样是一个值得关注的变化。
说到这点，请注意表格中广发和百度合作后期推出的三只基金的业绩基准，可以清楚的看到，主要业绩比较基准分别是大小盘均衡的中证800指数、侧重成长股的创业板和侧重大盘股的沪深300指数，完整覆盖目前股票的大中小盘风格。
相比其他巨头发行一只大数据基金或受自身数据特点*限围绕特定行业布*，至少从产品线角度而言，百度显然在探索大数据基金产品上是认真的，在不断丰富产品线、完善投资风格布*。
为什么丰富的产品线很重要？
很简单，因为投资不是一件简单的事情。
如果你留意过前几年获得诺贝尔经济学奖的尤金·玛法的多因子理论就知道，即使是他们的早期版本中，就认为规模、价值会对股票的收益造成影响，而这几年新的论文更是加入了盈利质量(RWM)、再投资风格(CMA)、动量等新的因子。
可见，股票投资是不存在一招打天下这样的好事的——类似规模、价值或者其他因子不可能，大数据技术简单应用也不可能。
正因此，如果你留意海外那些发行SmartBeta(聪明贝塔，智慧型投资策略)选股基金的公司，往往会把多元化的策略用在不同的行业指数和地区市场上，以确保在连贯投资风格的基础上锦上添花，提高对市场的适应性。
在这点上，百度走的显然也是一套和国际成熟路数接轨的道路，不是合作发行一两只产品刷存在感，而是有清晰思路和连贯的产品布*。
这样做一个显而易见的好处就是，像我这样热爱不同市场风格资产配置的投资者，可以将其不同基金视为不同市场风格的投资配置工具。
从广发百发价值提供的策略回测模型来看，显然相对沪深300指数还是有着比较稳定的超额收益的。
未来我倒是考虑将针对沪深300指数的定投基金计划挪一大部分到这个基金中去，追求更多的超额收益。
因为这次新基金的发行，百度倒是针对如何利用大数据和人工智能提升投资效能透露了一些心得和计划。
相比以往大数据基金相对单一的策略和模型，这些才是让人嗅到了真正的高科技味道。这里挑选两个我自己比较感兴趣的和诸位分享。
关于这个，百度有这么一个设想：
利用百度地图LBS定位数据监测全国工业园区定位和地理位置搜索数据监测全国工业园区、大型商圈的人流、物流、车流情况，通过机器学习额提炼因子，应用于度量开工、就业、消费等宏观经济情况消费等宏观经济和特定行业分析；微观层面上，利用定位和地点检索数据评估企业或行业经营状况，在行业景气维度为选股模型提供增量信息的支持利用定位和地理位置检索数据高频评估上市公司经营状况，在行业景气和上市公司基本面维度为选股和择时模型提供增量信息的支持，也有利于遴选安全边际更高的价值股。
是不是觉得有些耳熟？
是的，***那些对冲基金，其实就是通过各种法子在做类似的事情，从超级高科技的用实时卫星监控画面去评估油田产量、粮食产量、海运规模，到超级人力的蹲在厂区门口数人头，其实都是为了获得比财报更新的前瞻高频数据。
在这点上，坐拥百度地图等一大堆超级APP的百度，倒是有着得天独厚的优势，对于许多与经济运转变迁相关的数据，可以随时拿到第一手的资料。
如何用好LBS时空数据作为投资辅助，这个还真是值得深挖的前沿方向。
百度的大数据在基金投资方面的应用，就是以大量引入百度搜索的数据来判断市场情绪作为肇始。
不过，引入基于搜索数据的市场情绪判断虽然有立竿见影的效果，但是其实有一个不稳定的问题。举个简单的例子，2015年上半年行情大热，大量小白投资者涌入股市，在互联网上搜索股票投资有关的信息，这有可能代表市场已经处在了某种过热、不稳定的状态，可能就要当做反向指标看了——这与行情低迷的时候，类似EarlETF读者这样相对资深投资者的搜索意义是截然不同的。
是的，同样一次搜索，不同人能够提供的投资参考是完全不同的。
所以百度计划引入的是对原有的搜索数据市场情绪化指标进行精细化重锻及应用：
结合百度用户画像模型与搜索数据、进行不同群体用户行为的区分，例如金融从业人员或40岁以上有投资能力人群等特定人群的股票搜索行为、并结合多元化指标，能提高市场情绪因子的有效性；
当然，其实人工智能的深度学习领域，属于一日千里的发展，上述不过是两个潜在的应用。到底百度这只基金在智能投资+大蓝筹的基础上，未来能够引入多少人工智能的应用成果，还真要拭目以待了。
重量级“智能基金”上线金融正成百度AI牌组第一把“王炸”
5月3日，百度金融与广发基金联合打造的公募基金产品——“百发价值”正式上线发售，为期三周，正式成为百发大数据基金家族新成员。
这支基金的诞生，等于宣告了百度金融致力于打造“AIinside”金融未来新生态的决心与实际行动。
事实上，百度本身以技术立足，拥有独特的AI科技创新优势，逐步将智能投资前沿技术深度植入基金投资运作和交易决策等金融操作中是迟早的事情，正好推动其在理财资管领域的“智能投资+资产配置”新布*。
百度金融承载AI技术落地使命
从目前的情况来看，百度真正成熟的业务都与搜索相关，这正是百度十几年来的安身立命之本。而在搜索这个核心且成熟的业务之外，百度正在开辟一个新战场，那就是人工智能所引领的“AI新生态”。
如今，随着百度在人工智能上的大规模发力，外界已经普遍认为人工智能会是百度继搜索业务之外的另一张“王牌”。不过，人工智能总要有落地，落到何处呢？无人驾驶无疑是未来方向，DuerOS作为对话式人工智能操作系统，也体现了百度在深度学习和智能交互领域的国际领先地位。但这些业务目前仍处在描绘未来的阶段，而从市值角度而言，华尔街需要看得见的财报数据说话。而百度金融，正是这样一个能够在财报数据上清晰可见的飘红曲线。
种种迹象显示，百度有意将百度金融培育成未来百度的核心业务之一。我们甚至可以这样认为，百度已经开始着力打造其第二大战队——AI战队。这其中包括无人驾驶汽车、金融云、DuerOS等等。
而FSG，即外界所称的百度金融，则是这只战队的特殊兵种——海军陆战队，承担着“百度AI技术”这只航空母舰登陆作战实现技术落地的历史使命。
早在2016年，百度董事长兼CEO李彦宏就曾赋予百度金融很高的地位和评价，他说“百度正在用科技的力量重新定义互联网金融、重塑行业规则，引领人工智能与场景应用有机结合的金融创新。”
无论从外界还是内部看来，金融都是百度致力于构建的“AI新生态“中，最早落地的代表。虽然朱光嘴上不说，但是，以我对他的多年接触和了解，当2015年底决定挂帅百度金融业务那一刻起，应该就已经预见到了百度金融未来要承担起的是什么。
百度金融与人工智能科技深度融合成就“AIinside”金融新生态
李彦宏最近刚出了一本书，叫《智能革命》，其中就提到了朱光对金融科技的理解，他将金融科技的未来状态称为“AIinside”（内嵌人工智能）。百度金融希望自身的技术、数据、能力会支撑***所有的金融机构，减少金融不确定性带来的冲击。
那么人工智能会怎样内嵌到金融中？
我此前写过一篇文章《当人工智能遇上互联网金融》，其中论述了人工智能真正会爆发的领域极有可能是互联网金融领域。在此不展开论述了，简单引用一下：
首先，金融领域是唯一纯数据的领域，无论是钱还是交易，都是以数据的形式存在。而数据正是人工智能最需要的养料，计算机就像是一个黑盒子，你把海量的数据丢进去，它在里面运算、分析、学习，最终吐出来你想要的答案。
其次，金融是一个相对***隔绝的领域。股票就是股票、保险就是保险、银行就是银行、帐单就是帐单，都是是狭窄且***的领域。没有货物、没有生产、没有仓储、没有物流，都是纯数字的。计算机就喜欢这种干净的东西，你要让计算机告诉你应该找一个什么样的女朋友，有点难为它。但是，你要想知道你的投资怎么组合才能收益最大化，人工智能一定不会让你失望。
第三，也是很重要的一个要素，就是金融领域有着极其丰富海量的数据，这个数据量说出来应该是个天文数字，任何一个行业都不能与之匹敌。而数据越多，人工智能就越有发挥空间，就像人读书越多就越博学一样，人工智能也是吃的数据越多，就越智能。
这就是为什么说百度金融才是百度人工智能战略一个坚定的落地者，百度金融要让人工智能找到一个美好的商业模式，让它在金融领域生根发芽。更深一层，百度金融要借助领先的AI科技创新优势，引领互联网金融行业新风向，推动金融新生态的成形。
AI与大数据双马车护航百发价值成百度金融新季度发力排头兵
百度金融过去一年多所取得的种种成就也确实证明其担得起上述重任。举个客服的例子，金融行业需投入庞大的人力资源来满足用户每日巨大的金融需求，那么，人工智能是否能帮助缓解这种*面呢？据百度内部人士透露，百度金融几个工程师用了三个月就做出一个智能客服，一经推出，超过半数以上的线上客服问题都能被智能客服解决。用百度AI大脑处理金融问题的科技能力，已经工程师的手得以“变现”。
对于刚刚发行的百发价值，百度人工智能技术的融合更加深入。百发价值的量化投资技术和捕捉市场机会的高精准度均离不开AI技术的加持。由此，百发价值的大数据挖掘和智能投顾的应用，开启了百度金融理财资管领域智能投资的新篇章。
而百度在大数据方面的深度积累与人工智能技术方面的不断突破是百发价值备受瞩目的原因所在。来自ALEXA的数据统计，百度拥有最直接的全网搜索与全门类的服务入口，凭借在用户流量、媒体影响力、DNS解析量和APP调用等多方面的综合优势，在国内第位列1，全球第4。并且在今年2月份，百度承建“深度学习技术及应用***工程实验室”，成立了首个***级人工智能实验室，百度人工智能的战略地位与行业影响力可见一斑。
基于百度人工智能的风险控制技术，包括人脸和指纹识别，OCR识别和活体检测等各个方面，百度金融利用人工智能技术，已经推动了传统金融行业的转型，为客户和用户提供了更为便利的服务和更快的审批速度，并在金融过程管理、风险管理、客户个性化服务等领域形成竞争优势。
目前，已经可以清晰的看到，百度在人工智能、大数据、云计算等领域所取得的成绩，正在百度金融体内生根发芽，让百度金融成为整个AI生态中，最早在实现在具体应用上登陆落地的业务。而这些优势，又进一步帮助百度构筑了在金融科技领域坚固的护城河。
王长胜，《***企业家》、《彭博商业周刊》前科技主笔
我的文章还将发布到百度百家、今日头条、网易、知乎、新浪、腾讯、虎嗅、36氪等数十家网站