一、有人说人工智能会取代金融，这是真的吗？懂行的人说说？
人工智能是机器是工具，金融涉及面就比较广了。要发展任何行业必先发展金融，干什么事首先需要的就是钱，个人认为人工智能取代不了金融，除非智能机器能像算命先生一样能把人算死，当然这是不可能的。两者哪个有前途取决于决策人在哪个方面有兴趣或者天赋。
二、河北金融学院人工智能专业怎么样？
不错。
人工智能专业的前景非常广阔，目前正处于快速发展的阶段。以下是人工智能专业的一些前景方面：
就业前景：随着人工智能技术的不断发展和应用，对人工智能专业人才的需求也在不断增加。人工智能专业毕业生可以在各个行业中找到就业机会，包括科技公司、互联网企业、金融机构、制造业、医疗健康等领域。
薪资待遇：人工智能专业的毕业生通常薪资待遇较高。由于人工智能技术的高度复杂性和专业性，对人才的需求较大，因此企业愿意提供较高的薪资来吸引和留住人才。
创业机会：人工智能技术的发展为创业者提供了广阔的机会。许多创业公司正在利用人工智能技术开发新产品和服务，解决现实世界中的问题。人工智能专业毕业生可以通过创业来实现自己的创新想法，并有机会获得成功。
学术研究：人工智能是一个充满挑战和创新的领域，对于喜欢研究和探索的人来说，从事人工智能的学术研究是一个很好的选择。在学术界，人工智能专业毕业生可以参与前沿的研究项目，推动人工智能技术的发展。
三、数学金融ai实验班是干什么的？
数学金融AI实验班是一种培养人工智能在金融领域应用能力的教育项目。它旨在将数学、统计学、计算机科学等学科知识与金融领域的实践相结合，培养学生在金融领域中运用人工智能技术解决问题的能力。
数学金融AI实验班通常提供包含数学、统计学和计算机科学等学科的基础课程，还会有专门的金融学知识和实践课程，以及人工智能相关的课程，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。学生将学习如何利用这些学科知识和技术工具来解决金融领域中的问题，如金融预测、风险管理、投资组合优化等。
数学金融AI实验班的培养目标主要包括以下几个方面：
1. 掌握数学、统计学和计算机科学等学科的基础知识，为将来在金融领域中运用人工智能技术打下坚实基础。
2. 理解金融市场的基本原理和风险管理的重要性，学习金融领域的知识和相关实践经验。
3. 学习人工智能技术，包括机器学习、深度学习等，了解它们的原理、应用和算法。
4. 掌握数据处理和分析的能力，包括收集、清洗、处理和可视化数据，并应用机器学习算法进行模型训练与预测。
5. 进行金融问题的实践项目，提升解决问题的能力和实践经验。
通过数学金融AI实验班的培养，学生可以在金融机构、投资公司、银行等金融领域从事数据分析、风险管理、量化交易等工作，运用人工智能技术提升工作效率和决策质量。
四、ai+金融专业如何？
根据目前的实际情况，AI+金融专业还是非常不错的，这种专业代表了目前金融行业最先进的发展需要后期的前景是非常广阔的
五、人工智能金融最好的方向？
人工智能在金融领域的发展前景非常广阔。以下是人工智能金融最好的方向：
1. 风险管理和欺诈检测：人工智能可以帮助金融机构更准确地评估和管理风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。同时，人工智能技术也可以用于欺诈检测和预防，提高金融安全性。
2. 个性化金融服务：人工智能可以通过分析大量的数据和用户行为，提供个性化的金融服务和产品。通过智能推荐和定制化建议，金融机构可以更好地满足客户的需求，提高客户满意度和忠诚度。
3. 自动化交易和投资决策：人工智能技术可以用于开发自动化的交易系统和投资决策模型。通过机器学习和大数据分析，金融机构可以利用人工智能算法进行准确的市场预测和交易执行，提高交易效率和投资收益。
4. 金融服务的智能化：随着智能语音助手和聊天机器人的发展，金融机构可以利用人工智能技术提供更便捷和智能化的客户服务。客户可以通过语音或文字与机器人进行交流，查询账户信息、完成交易等。
5. 风险模型和预测：人工智能可以帮助金融机构构建更精确和准确的风险模型和预测。通过机器学习和深度学习算法，金融机构可以识别并预测潜在的风险和市场趋势，提高决策的准确性。
尽管人工智能在金融领域的发展前景广阔，但也面临一些挑战，如数据隐私和安全性、不确定性和解释性等问题。然而，随着技术的不断进步和金融行业对人工智能的不断探索，可以预见人工智能在金融领域的应用将会得到更多的发展和应用。
六、ai为什么能取代金融？
ai能取代金融的原因是因为其在数据处理和分析方面的优势。首先，ai拥有强大的计算能力和处理速度，能够迅速处理大量的金融数据，提高金融决策的效率。其次，ai可以通过机器学习和深度学习算法，自动发现和分析金融市场中的模式和趋势，帮助投资者做出更准确的预测和决策。此外，ai还可以通过自动化和智能化的方式执行金融交易，减少人为错误和交易成本。最后，ai还可以通过智能风控系统来监测和管理金融风险，提高金融市场的稳定性和安全性。尽管ai在金融领域有很多优势，但仍然存在一些挑战和限制。例如，ai算法的可性和透明性较差，难以其决策的依据，可能引发监管和道德方面的问题。此外，ai的应用也需要考虑数据隐私和安全等问题。因此，在推动ai取代金融的过程中，需要平衡技术发展和风险管理，确保金融系统的稳定和可持续发展。