达优高科 一、金融分析师是什么专业？
工商、财会、金融、经济和统计专业。
金融分析师的工作是收集和分析金融信息、确定其走势并做经济预测，基于这些详尽的分析，他们做出报告，为客户和同行们提供金融和投资的咨询意见。
金融分析师的工作要求广泛地猎取金融杂志、报刊、书籍和互联网上的各种信息，以掌握最新的新闻消息、调整变动、市场动态和行业状况。
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、金融证券分析师是什么专业？
金融证券分析师一般是国际金融专业，金融分析师，英文简称为“CFA”，同时也是是“注册金融分析师”(Chartered Financial Analyst)的简称的缩写，它是一种职业资格称号。想做金融分析师，应该读国际金融、国际经济与贸易专业等金融相关专业。CFA资格授予广泛的各个投资领域内的专业人员，包括基金经理、证券分析师、财务总监、投资顾问、投资银行家、交易员等等。金融分析师广泛分布在他们分布在证券公司、商业银行、保险公司以及投资机构。国内还是很欠缺的。
金融分析师（Financial Analysts）以利润率、偿付能力、流动性、稳定性、增长历史与前景、同业比较等财务指标和方法，对企业、项目或投资的分析。金融分析师经常涉及的工作内容或理论包括：财务报表、财务比率、基本分析、技术分析、资金杠杄、信用风险、财务管理、投资管理、市盈率。
投资现已越来越趋向全球化，这不仅要求金融分析师要求熟练掌握金融分析相关的技能，还要求掌握相关地区的语言、经济状况、文化及习俗等。
金融分析师可以按买方和卖方划分为两大类，买方分析师为投资方提供战略投资分析；卖方分析师则为金融服务销售代理提供相关咨询。金融分析师通常有自己所专擅的领域，即包括地域（如中东、北美），也包括行业或产业（如能源、IT），以及产品（如外汇、期货）等。
四、金融分析师专业大学排名？
全国金融学专业高校排行榜
1、对外经济贸易大学
2、中国人民大学
3、北京大学
4、中央财经大学
5、辽宁大学
6、西南财经大学
7、上海财经大学
8、厦门大学
9、暨南大学
10、武汉大学
11、南开大学
12、复旦大学
13、湖南大学
14、东北财经大学
15、天津财经大学
16、中南财经政法大学
17、山东大学
18、吉林大学
19、中山大学
20、中国农业大学
五、金融分析师学什么专业比较好？
金融分析师学本专业金融，会计，经济学，数学，哲学这些专业比较好。懂人性，逻辑思维强，懂理论用于金融分析很有用
六、要成为金融分析师应该学什么专业？
报考CFA不限制专业，所以不论是文科理科都是可以报考的。同时也不必担心文科学不来CFA，CFA一级只涉及很少的数学知识，涉及到数学的知识点主要在quantitative method里面，包括很基础的概率统计问题，文科背景也是很容易理解。
CFA考试报名条件：
1.拥有学士学位或相当的专业水准以上，对专业没有任何限制；大学学习年限与全职工作经验合计满四年；如果申请人不具备学士学位，而是具备相当的专业水准，也可被接受为候选人。在校大学生，可在毕业前12个月内注册报名考试。 4年制本科学历（在校大四学生） 3年制大专学历加上1年全职工作经验 2年制大专学历加上2年全职工作经验
2.遵守职业道德规范；
3.完成注册和报名以及支付费用；
4.能够用英语参加考试。
七、我想做金融分析师，应该读什么专业？
工商、财会、金融、经济和统计专业。
1。金融分析师的工作是收集和分析金融信息、确定其走势并做经济预测，基于这些详尽的分析，他们做出报告，为客户和同行们提供金融和投资的咨询意见。
2。金融分析师的工作要求广泛地猎取金融杂志、报刊、书籍和互联网上的各种信息，以掌握最新的新闻消息、调整变动、市场动态和行业状况。
八、金融分析师和散户的区别？
金融分析师指的是对金融产品具有较高水平进行分析的分析师。散户是指个人自有资金，依靠个人学习，自我操作，自己股票或其它金融账户
九、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。
最近回答了很多类似的问题，包括：
随着人工智能的进步，财务工作者会大批失业么？该如何应对？ - 阿萨姆的回答 - 知乎
金融学如何应对人工智能和大数据？ - 阿萨姆的回答 - 知乎
机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？
十、专业不是金融的，可以做证券分析师吗？
呵呵，我是证券公司的员工，我可以直接告诉你，不会！ 因为你目前只有一张证券从业资格证而已，想做证券分析师或者证券投资顾问，起码要把证券投资分析这门课也考过；此外，就算你已经考过这个考试，你也需要至少两年的证券公司工作经验。
满足这两个条件，加上你的本科学历，你才有资格让公司帮你申请证券分析师或者是证券投资顾问资格。
我是09年11月份进入证券公司的，本科学历，投资分析也过，但工作经验不够，要等到今年11月才能申报证券投资顾问（因为我不在研究所工作，所以申报的是投资顾问而非分析师）。
你想做投顾或者是分析师，这很好。
先去考试（这对你来说应该不是问题），然后想办法进证券公司，工作满两年才可以满足必须的条件，到时候你可以申报投顾或者分析师了。
祝你好运！
