人工智能不断改变整个金融行业格局，各大投资银行纷纷启用交易机器人去执行股票买卖。人工智能用历史信息构成的数据集，来训练算法发现预测模式和隐藏的规律，并根据接收到的新信息进行调整和自我学习，优化模型。

想要做分析，必须得有数据。要么从数据商(纳斯达克或纽约证券交易所)手里购买数据，或者自己收集免费数据。获得数据后需要清洗，才能灌输给人工智能去训练。

前纽约证券交易所母公司数据分析师Ken，精通大数据结构和人工智能算法，并拥有10多年美股技术面和财务基本面分析，熟悉编程在高科技界和金融业的运用，擅长构建基于数据挖掘／深度学习／量化交易平台。

他将开展一系列网路互动课程，手把手教你利用人工智能预测美国股票走势，首次披露在华尔街多年的交易策略和投资模型。

第一个项目：财报数据预测

第二项项目：K线图走势预测

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人工智能在出行规划中起着非常重要的作用。航空公司和旅行社都使用聊天机器人来实现预订过程的自动化并且回答客户的问询，其中并不需要实际代理人的参与。即便是需要代理人的参与，由 AI 驱动的应用程序也可以根据上下文提出明智的建议，帮助旅行者更快地完成整个预订流程的操作。想学习如何运用AI到股票投资上，点击链接 www.tradesmax.com/classes

除此之外，我们也不要小觑机器学习在为消费者提供个性化建议方面的能力。像 Google Trips 等在内的应用程序能够让整个出行规划过程变得更简单。消费者需要做的就是告诉应用程序你想去到的地方，然后就可以交给 AI 负责。你可以很轻松地预订住宿、计划行程并可以随时更新，并将所有的文件和确认信息保存在一个地方。

礼宾机器人

机器人礼宾服务可以说是旅游业领域实现自动化最酷的例证之一。由 Hilton 和 IBM 合作推出的礼宾服务机器人 Connie 能够为酒店客人提供有关酒店、便利设施、当地商店和餐厅的信息。最重要的一点是，Connie 还能通过机器学习来不断地进行自我完善和提高。当它可以回答更多的问题时，与客人之间的互动效果也会更好，也就更像真正的礼宾服务。

除此之外，你甚至可以在当地的机场找到人工智能的应用，而得益于此，机场的安全设施可能也会发生彻底的改变。世界各地的机场现在正在测试各种以人工智能为动力的扫描仪和监控设备，这样做有两点好处，一是提高安全性，二是能够减少各种线路。迪拜国际机场预计从 2018 年开始将用一个内置摄像头的虚拟水族馆隧道代替安检门，也是将这一技术的应用提升到了一个新的层次。乘客过安检就像旅游一样，穿过隧道观看“鱼缸”的时候，摄像头就会扫描并且识别他们的脸部。迪拜国际机场计划到 2020 年将这种隧道安检形式推广到机场所有的候机楼。

促进便利性，提高效率

人工智能能够应用于出行领域最初是源于旅客对于更多便利和更高效率的渴求，例如，聊天机器人可以同时处理多个基本的问询，这样代理人就可以关注一些更为重要的问题。由于来电问询数量降低，人类代理人也可以比以前更快地为客户提供服务。

其他一些推进便利性的创新成果还包括机场的人体扫描仪，一转眼的功夫就可以完成对一名乘客的安检扫描。这些扫描系统利用人工智能技术来识别枪支、炸弹和其他一些潜在的威胁因素，速度特别快，乘客甚至都无需在安全检查线旁停留。而乘客进站安检程序往往是让大多数机场发生人员滞留和延误的主要原因，所以这样一台扫描仪所带来的便利性意义非凡。并且，由于扫描仪利用机器学习不断提高自己，这一技术同时也能够增强安全性。

对隐私和个人安全的影响

这些新技术需要进行大量的数据收集和分析。数字礼宾机器人给出建议以及出行建议可能需要客户先将个人认证信息上传并存储到云端，这可能会使得人身安全成为一个值得担心的问题。并且，据以往的经验来看，发生数据破坏只是一个时间长短的问题。因此，开创这项技术的公司需要重视隐私和安全保证措施。

机场自动安检扫描也有这方面的问题存在。就目前的安检系统而言，乘客通常知道他们何时被扫描，由谁对他们进行扫描，以及扫描的具体部位。但是，自动扫描系统可能在瞬间发生，乘客事先都不知道，这其中可能就会产生问题。如果你还记得机场人体扫描仪最初出现的时候所引起的关于隐私问题的争论，那你应该就会设想到机器人自动扫描系统出现时会引发的一些反应。

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苹果公司今日宣布，将对iPhone X激光芯片供应商Finisar投资3.9亿美元。FNSR 股价暴涨24%

这也是苹果通过其“先进制造基金”（AMF）投资的第二笔交易。今年5月，苹果CEO蒂姆·库克（Tim Cook）宣布了规模为10亿美元的“先进制造基金”计划，旨在刺激美国就业。

5月中旬，苹果通过“先进制造基金”向大猩猩玻璃制造商康宁公司（Corning）投资2亿美元。康宁也因此成为了该基金的首个受益者。

Finisar创建于1988年，总部位于加州桑尼韦尔市，拥有约1.4万名员工。当前，Finisar是苹果iPhone X手机的激光芯片供应商 FNSR

AI和区块链是促进创新节奏并且给每一个行业都引入了剧变的两大重要技术。每一项技术都有其自身的技术复杂度以及商业影响，但如果这两个强强联合的话也许会从头开始对整个技术范式（以及人类）进行重新设计。

区块链是安全、分布式、恒定的数据库，由分布式网络的各方所共享，这个数据库可以记录交易数据（可以是链上也可以是链下），审计起来也很容易。

简而言之，区块链是“一种允许互不相识的人信任一个事件的共享记录的技术”。

数据被存储在名为区块的刚性结构里面，这些区块又通过散列值（每一个区块都包含有一个时间戳和通过其散列值连到上一个区块的链接）彼此连接为一条链。区块有一个头部（header，里面包含有元数据），以及含有真实交易数据的内容部。既然每一个区块都是跟上一个连接的，所以随着参与者和区块的数量不断发展，在没有取得网络的共识的情况下想要篡改任何信息都是极其困难的。

网络可以通过不同的机制来验证交易，不过主要的机制是两种，一种是“工作量证明（proof-of-work）”，另一种是“权益证明（proof-of-stake）”。工作量证明（中本聪，2008年）是让参与者（称为“矿工”）解决复杂数学问题来增加区块，而后者又需要大量电能和硬件能力才能解码。权益证明（Vasin，2014年）则相反，试图解决这个能效问题，把更多的挖矿权交给拥有更多货币的参与者（权益证明有很多的派生，对于其著名的“账本分叉问题”还产生了一些质疑）。

其他机制还包括拜占庭容错算法（Castro和Liskov，2002），Quorum切片（Mazieres，2016），以及权益证明的各种派生，但现在我们先不说这个。

需要解释的最后一个特征是按照不同网络访问权限分类的区块链，比方说任何人是否可以自由浏览（无许可 Vs 需许可），或者是否参与到共识的形成（公共 Vs 私有）。在前一个情况下，任何人都可以访问总账并对其进行读写，而在后一种情况下，预先决定的参与者有权力加入网络（当然是在公共无许可的情况下，作为给矿工提供的回报结构才行）。

现在情况应该很清楚了，这一技术的本质力量不仅仅是颠覆性技术，而更多在于它是旨在“改变中介范畴”的基础性技术。分布式总账技术的确会降低验证和联网的成本，进而影响市场结构并最终使得新的市场形成。Iansiti和Lakhani（2017）在最近的工作中还对区块链和TCP/CP这两项技术之间进行了精彩的比较，说明了区块链是如何慢慢地经历了TCP/IP之类的先前基础性技术所经历的4个阶段的，也就是单个使用阶段、本地化使用阶段、替代阶段以及变革阶段。就像他们解释那样，此类技术的“新颖性”使得它很难让人理解解决方案域，而它的“复杂性”需要更大规模的制度性转变才能培育出更便利的采用氛围。

然而，有一点也是对的，那就是区块链正在变革传统商业模式，正在将价值朝着与之前的技术栈背道而驰的方向分配：如果说15年前投资应用比投资协议技术更有意义的话，在区块链的世界里价值将集中在共享协议层，而在应用层的利润水平将非常微薄