达优高科 一、人工智能分析师
在当今信息爆炸的社会，数据扮演着愈发重要的角色。随着人工智能技术的不断发展，越来越多企业开始认识到利用数据进行决策的重要性。而在数据分析领域，人工智能分析师的角色也日益受到关注。
谁是人工智能分析师？
人工智能分析师是指运用人工智能技术和数据分析方法，通过对大数据进行深入挖掘和分析，为企业提供决策支持和业务洞察的专业人士。他们需要具备数据分析、人工智能技术、业务理解等多方面的能力。
人工智能分析师的职责
作为一名人工智能分析师，他们的主要职责包括但不限于：
- 负责建立和优化人工智能模型，通过对大数据进行分析实现预测和决策支持；
- 利用机器学习、深度学习等技术进行数据挖掘和模式识别，发现潜在的商业机会；
- 与业务部门合作，理解业务需求，为业务发展提供数据支持和解决方案；
- 持续学习和更新人工智能技术，保持对行业发展的敏锐感知。
如何成为一名人工智能分析师？
要成为一名合格的人工智能分析师，需要具备以下一些关键能力：
- 扎实的数据分析基础，包括数据清洗、数据可视化、统计分析等技能；
- 熟练掌握至少一门编程语言，如Python、R等，并能在此基础上进行人工智能开发；
- 深入了解机器学习、深度学习等人工智能技术，并能灵活运用于实际项目；
- 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与各个部门有效配合。
人工智能分析师的发展前景
人工智能分析师作为数据科学领域的重要岗位之一，其发展前景广阔。随着人工智能技术在各行各业的应用不断加深，对于能够熟练运用人工智能技术进行数据分析和决策支持的专业人士需求也在持续增长。
结语
总的来说，随着数字化转型的加速推进，数据分析人才正逐渐成为企业发展中不可或缺的一部分。而人工智能分析师作为这一领域的专业人士，将在未来的发展中扮演着越来越重要的角色。
二、金融分析师 人工智能
金融分析师一直以来都是金融领域中的重要职业角色之一，他们通过对金融数据的分析和研究，帮助投资者和公司做出明智的决策。随着科技的发展和普及，人工智能作为一种新型技术手段，正逐渐渗透到金融分析的领域中，对传统金融分析师的角色和工作方式产生了深远的影响。
金融分析师的角色与职责
金融分析师主要负责收集、分析和解释金融数据，为投资者提供决策支持。他们需要具备扎实的金融知识和分析能力，能够从海量数据中提炼出有价值的信息，并基于此为客户和公司制定投资策略和业务方案。
金融分析师的工作范围涵盖了股票、债券、期货、外汇等不同金融领域，他们需要密切关注市场变化和经济动向，及时调整策略，确保投资组合的稳健和收益性。
人工智能在金融分析中的应用
随着大数据和机器学习技术的发展，人工智能逐渐从科技行业走入金融领域，为金融分析师的工作带来了许多创新和转变。
首先，人工智能可以帮助金融分析师处理更庞大、更复杂的数据集，提高数据分析的效率和准确性。通过机器学习算法，可以快速发现数据中的规律和趋势，辅助分析师进行风险评估和投资决策。
其次，人工智能还可以应用于智能交易系统的开发，通过自动化交易和智能投资组合管理，提高交易的效率和把握市场机会的能力。
此外，人工智能在风险管理和合规监测方面也有着重要作用，可以帮助金融机构及时发现和避免潜在的风险和违规行为。
金融分析师与人工智能的融合
金融分析师与人工智能的融合，既带来了机遇，也带来了挑战。传统金融分析师需要不断学习和更新自己的技能，适应新技术的发展趋势，才能保持竞争力。
在人工智能的帮助下，金融分析师可以更加专注于策略制定和决策执行，更有效地利用数据和信息优势，为客户创造更大的价值。
然而，随之而来的是人工智能对传统金融分析师职业发展的影响。一些重复性较高的分析工作可能会被自动化取代，对于传统金融分析师来说，需要不断提升自己的专业技能，拓宽职业发展的道路。
结语
人工智能作为一种新兴技术，正在逐渐改变金融领域的格局和方式。金融分析师作为金融领域的专业人士，需要不断适应新技术的发展，提升自身的综合能力，才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。
三、人工智能会取代数据分析师吗？
人工智能在一定程度上会取代分析师，比如股票分析，银行数据分析，经济统计，商业数据分析，但是不会取代情感问题分析专家，在一些需要设计灵感的领域不会被取代。
四、数据分析师被人工智能（gpt）取代是必然的吗？
作为曾经的数据分析师回答一波。
问题中也提到，GPT缺少的主要是对某个领域业务的认识程度。所以问题的关键是，你们业务的特殊程度有多高？比方说，它是不是网站访问，或者是不是商品销售？还有，需不需要留存客户（极端点的例子，可能殡葬业就不需要短期留存）？
例如，日报或周报就是一个简单的数据分析，GPT完全可以胜任。
以下是GPT写的基本的数据分析报告，你看看你的分析是否与它有本质不同？
尊敬的领导：
以下是本周数据分析师的工作周报，其中包括了我们团队对于各项数据的分析及相应的建议。
一、用户访问数据分析 本周，我们的网站总访问量达到了120,000次，较上周增长了15%。其中，UV（独立访客）数量为80,000，增长了20%；而PV（页面浏览量）为320,000，增长了10%。这表明网站吸引了更多新用户，但单个用户浏览的页面数略有下降。建议对网站内容进行优化，提高用户停留时间和浏览量。
二、产品销售数据分析 本周，产品A销量为8,000件，同比增长了25%；产品B销量为6,000件，同比增长了10%。其中，产品A在本周的促销活动中表现尤为出色，吸引了大量用户购买。建议进一步加大对产品A的市场推广力度，同时针对产品B的定位和市场策略进行调整。
三、客户留存数据分析 本周，新注册用户数量为5,000人，其中有3,500人完成了首次购买。与此同时，回访客户数量为4,000人，复购率达到了50%。虽然新用户的获取和留存状况良好，但老客户的复购率仍有提升空间。建议加强对老客户的关怀，提供更多针对性的优惠和服务。
四、社交媒体表现分析 本周，我们的Facebook粉丝增长了1,500人，Twitter粉丝增长了1,200人，微信公众号新增关注者1,000人。其中，一篇关于产品A使用教程的文章在各大平台上获得了高度关注，带动了大量用户关注和传播。建议继续创作类似的优质内容，提高品牌在社交媒体上的曝光度。
根据以上数据分析，我们可以总结出以下几点建议：
- 优化网站内容，提高用户浏览量和停留时间。
- 加大对产品A的市场推广力度，调整产品B的市场策略。
- 关注老客户的需求，提供针对性的优惠和服务，提高复购率。
- 持续发布优质内容，提高品牌在社交媒体上的曝光度。
请领导审阅并提出宝贵意见，我们将继续努力优化数据分析工作，为公司发展提供更有力的支持。
谨此汇报。
只要再结合具体行业的背景，比方说乳制品行业的季节消费特点，即使GPT有些并不了解，也可以通过Context告诉它。其实并没有什么特别的门槛。
五、数据分析师和行业分析师区别？
一、专业要求不同
商业分析师：
专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）
数据分析师：
专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）
二、工作内容不同
商业分析师：
1、负责某个独立项目的信息收集、分析，提出有针对性的方案和建议；
2、就具体业务专题，构建商业分析框架，进行全维度的商业分析（如竞对信息、行业市场、上下游关系），完成分析报告面向CXO进行汇报；
3、依据国家有关方针、政策、法令，运用科学方法，及时对公司提出切实可行的战略改善方案。
（以上包括但不限于）
数据分析师：
1、负责日常数据分析及监控，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析；
2、为各类业务部门（产品、运营、市场、广告）提供数据支撑；
3. 探究用户行为习惯特征，优化公司产品收益。驱动业务增长；
（以上包括但不限于）
三、掌握技能的不同
商业分析师：
一般来说，商业分析师都需要有一定的MBA背景，对市场、上下游、商业有强烈的洞察力，具备系统的资料收集、市场研究、整理能力，及良好的文字处理能力，具备较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告，站在整个行业的角度，去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。
需要懂得各类的策略模型与方法论：如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等
数据分析师：
数据分析师更偏向针对某个公司产品，进行分析建模，驱动增长。
需要有较强的落地能力，与各业务部门的配合的沟通能力。
需要懂得统计学相关知识，寻找大数据中隐藏的用户行为规律，掌握基本统计模型及统计学知识：回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计，贝叶斯等，如果在互联网研究产品的话需要了解：漏斗分析、产品转化等
以上掌握的模型，商业分析师和数据分析师都会交叉使用，只是侧重点较为不同。
总结：
a.商业分析师站的高度会比数据分析师高，因为处于战略模块，放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力，具体帮助业务某个产品得到增长；
b.商业分析师的汇报对象的都是CEO，CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导；
c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高，需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。
企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高；
d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析，还需要做信息类的分析，如市场研究、国家政策、行业形势等；而数据分析师更偏向针对某一产品的分析，业务落地性比较强；
当然这两者边界现在也越来越模糊，很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题，而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。
e.最后讲到大家最想了解的薪资问题，一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高，商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问，大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。
当然数据分析师驱动业务增长，可获得奖金就会比较多，只要业务产生增长，加薪也会比较快。
两者来说都有很好的方向，我较为客观地讲述这两者的差异。
六、网上的情感分析师算分析师吗？
感情分析师，也叫Feelings Analyst，是为恋爱与婚姻不同阶段的感情心理产生，发展，变化过程中涉及到的问题所做客观分析的职业。很幸运又很不幸我成为了一名情感分析师。不是矫情，怎么说呢？
就像是妇科门诊的男大夫！情感分析师要具备的能力有：心理分析能力，真假辨别能力，事件推理能力，高情商沟通能力
七、期货分析师和证券分析师哪个难？
期货和证券两个考试都是属于行业入门考试，考试难度并不高，不过两者相对而言，期货的考试难度可能会比证券要难一点，因为期货的考察相对来说是比较灵活的，尤其是在计算方面。如果你想报考期货从业资格证，建议选择一个适合的课程辅导班来进行学习，跟着老师的节奏一步一步的来梳理攻破重难点，期货课程试听>>
八、卖方分析师买方分析师有什么区别？
买方一般都是指基金的分析师；卖方一般都是指券商、咨询机构的分析师
九、商业分析师跟数据分析师的区别？
区别在于:
(1)专业偏向不同。
商业分析师：专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）。
数据分析师：专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）。
(2)工作内容不同。
数据分析师日常工作内容：1. 根据时间维度产出数据报告2. 监控数据趋势3. 为业务提供数据支持4. 撰写专题性报告。
商业分析师日常工作内容：1. 商业决策2. 业务优化3. 战略调整4. 撰写商业分析报告。
十、人工智能和机器学习会逐渐取代金融和数据分析师吗？
对于人工智能对于金融领域的影响的我的立场并没有变，同时也想借着这个问题谈谈作为金融从业者或相关专业的学生该怎么面对人工智能的发展。
金融是一个复杂的系统。在短时间内，很难被人工智能或者机器学习完全替代。但是在利润率高、数据结构化好、数据储量大、问题定义明确的金融领域，AI会大行其道。随着一个个小领域被逐步击破，最终大规模的跨领域金融AI才会出现。根据马太效应，强者愈强，大金融公司如高盛、大摩已经加大了在人工智能领域的投资。
十年对于单一的金融AI已经足够了，但对于跨领域金融AI可能又太仓促了。
在现阶段，金融公司所面临的数据结构化需求远远高于开发AI的需求。大量的历史数据还并未电子化，甚至大量金融公司新产生的数据都还属于非结构化的格式。
对于金融机构来说，有目的和计划的在合法的途径下收集、购买、或生成相关数据将会为未来企业发展带来巨大的优势。对于大型的金融机构/研究机构，应该继续加大在AI领域的投资，从内部培养跨金融和AI领域的人才，即使在短时间内不能产生直接利润。
1. 没有人工智能背景，该怎么保证自己不被AI浪潮淘汰？
我的观点是，首先不要尝试从头学起，时间成本太高了。大部分AI从业者需要研究生以上的学历，而且往往都是计算机/统计/数学/物理方便的背景。往短了算，读完计算机的本硕至少需要5-6年。然而大量AI从业者一般有博士学位，这就需要额外的3-5年，尤其是从事理论模型开发的从业者。
其次，在就业时也要尽量选择大的金融服务类公司。像上文提到的，小公司一般没有财力投入到大规模的人工智能创新当中。随着时间过去，小的金融公司只会愈发艰难，大公司会赢者通吃。
同时可以加强对于行业资讯的关注，我平时关注的有 机器之心、人工智能学家、以及人工智能头条。大部分时候只要关注一下资讯就可以了，比如白宫发了人工智能报告啊，高盛又出了一份AI展望报告啊~这样可以保证自己获得一手的资讯。
针对读者不同的就业情况可以分成以下情况讨论：
- 1.1. 如果你现在已经身处金融服务类公司，那么应该开始关注公司内部的人工智能创新项目。大部分的跨国金融公司都会有类似的fund来支持这样的项目，在投行券商里面的研究部门或者独立的数据分析团队。比如在我们公司，有一笔Territory Investment Fund用于支持领域创新，不求回报，只求在创新中不落下风。在找到对应的内部团队后，可以毛遂自荐当志愿者来体验新开发的AI系统。在各大公司里面，AI开发团队往往都面临相似的困境--内部员工的不配合和敌视。一般只要你愿意提供反馈，AI开发团队都是很欢迎的这样的第一手反馈的。尽早加入开发团队可以让自己更适应这样的变革，也会为你尽早指明方向该作出怎样的改变。
- 1.2. 如果你还在上学，是一名商科专业的大学生。就像上文提到的，我不建议你转专业从头学计算机。但可以适当的补充一些数据分析类的课程，比如数据库、统计概率以及简单的Python/R的使用。如果有意在这个方向继续学习，但数学和计算机能力有限，可以参考1.3的推荐。
- 1.3. 如果你不是一位金融从业者，但想要朝AI金融从业者发展。这条同时适用于在思考是否要继续读书的学生。我会建议大家去读一个 Master in Business Analytics 或者 Master in Data Analytics, 也就是商业分析硕士或者数据分析硕士。这个专业属于这两年流行起来的专业，主要内容是讲如何将数据分析应用于商业当中。这样的学位一般会涵盖基本的数据分析以及机器学习，但比较侧重于应用，而不是理论开发。从这个角度来看，申请难度比较低而且门槛也不像理工科的硕士那么高。当然，我们不能期待读完这个学位就可以叩开金融机构的大门，只是说在未来工作中使用AI模型时会比较得心应手，并能对ML有一些理解。
2. 人工智能在交易领域的应用
大量的人工智能已经被对冲基金所使用，比如Simplex Equity的Self-learning model，在未经人工干预的前提下实现了在英国退欧时就抛售了日本期货。这并不是孤例，彭博社去年的一篇文章就分析了AI对于Quant的冲击，人工智能基金 跑贏大市 - Focus On - 彭博商業周刊。
明显可以发现，这个领域就属于我们所定义的利润率高且有数据积累的领域，因此金融公司愿意投入财力和人力进行开发。如果想要了解更多类似的例子，可以直接搜索“券商+人工智能” 或者 “投行+人工智能”等，有大量的新闻。
3. 为什么AI现阶段不能完全替代金融学的各种模型？
A. 无法很好的用AI来定义一个金融问题现阶段比较被商业化广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。现在看起来很有希望的强化学习，迁移学习等还并不能大规模普及应用。以简单的监督学习为例，如果你想建立一个模型来预测企业并购是否会影响公司股价，那么你需要提供大量并购数据，以及并购后股价是否发生了变动。理想情况下，在收集足够多的并购消息和股价变动信息后，做自然语言分析后提取特征放到机器学习模型里面就大功告成了。然而在实际情况中：我们无法给出明确的问题定义和边界。如果想用AI来来制定一个股票交易策略，那么需要考虑进去多少因素？仅仅只考虑并购消息就够了么？越多的相关的因素越可以提高模型的拟合性和准确性。如宏观政策和微观的具体情况都会影响到股价的波动，漏掉其中哪一个都会造成一定的影响，往往是多多益善。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑，这也是为什么大量用AI来预测股票走势的探索都无疾而终的原因。现阶段或者可预见的未来，在很多问题上不会出现这种明确的定义和范围。B. AI从业者和金融从业者缺乏有效沟通在很长的时间里面，计算机和金融学之间的联系相对比较薄弱。作为一个CS背景的人，我个人对于金融/经济学的理解还处于比较肤浅的状态，只理解基本的概念和原理。同样的，金融服务类从业者又缺乏对于AI模型和统计的了解。因此使用AI来推动金融学发展需要大量跨领域的人才，至少需要两个方向都懂的项目经理。C. 金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备人工智能的火爆，或者说06年Hinton论文后带起的深度学习的老树开花，并没有来得及为行业储存大量的专业人才。不难看出，大量一流AI/ML人才还是被互联网公司一网打尽，(Hinton在谷歌Lecun 在FB)留给金融服务类公司的人才并不多。以我们公司举例，各国分公司的Chief Data Scientist 基本都不是计算机/统计/数学背景出身的科学家。D. 投出产出在现阶段不成正比，短时间内难以获得收益。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑。因此研究探索型的、不能产生利润的方向很少有公司来投资AI来进行研究的。换言之，有财力提供AI研究的金融公司不多，小型的金融机构或者学术机构又缺乏资源（资金，技术人才，数据积累）来进行相关系统的研究。E. 技术性的难题还包括很多，比如AI在金融领域应该以什么样的模式存在？是一个软件，一个网络服务，还是一个机器人。在大量需要与客户沟通的领域，人机交互以及如何生成内容也是继续探索的领域。
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