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指导教师对硕士学位论文学术评语共6-其他论文

一、论文选题与研究方向

(1)本论文选题立足于当前社会经济发展背景，聚焦于人工智能在金融领域的应用研究。近年来，随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人工智能技术在金融领域的应用日益广泛，金融行业对人工智能技术的需求持续增长。根据《中国人工智能产业发展报告》显示，2019年我国人工智能市场规模达到770亿元，预计到2025年将达到4900亿元。本研究以人工智能在金融领域的应用为切入点，旨在探讨人工智能技术在金融风险管理、信贷评估、投资决策等方面的应用现状、挑战及发展趋势。

(2)在研究方向上，本论文主要围绕以下几个方面展开：首先，分析人工智能在金融领域的应用现状，包括金融风险评估、智能客服、智能投顾等；其次，探讨人工智能技术在金融风险管理中的应用，如基于机器学习的风险评估模型、基于深度学习的欺诈检测系统等；再次，分析人工智能技术在信贷评估中的应用，如基于大数据的信贷评分模型、基于深度学习的信贷风险预警系统等；最后，研究人工智能在投资决策中的应用，如基于人工智能的量化投资策略、基于机器学习的资产配置模型等。

(3)本研究选取了国内外具有代表性的金融机构和科技公司作为案例，如阿里巴巴、腾讯、百度等，通过对其在金融领域应用人工智能技术的成功案例进行分析，总结出人工智能在金融领域的应用经验和启示。例如，阿里巴巴集团旗下的蚂蚁金服利用大数据和人工智能技术，推出了“花呗”和“借呗”等产品，有效降低了金融风险，提高了用户体验。此外，腾讯的金融科技业务也取得了显著成果，其推出的“微粒贷”产品在信贷评估、风险管理等方面表现出色。通过对这些案例的研究，本论文旨在为我国金融行业在人工智能领域的应用提供有益的参考和借鉴。

二、研究方法与技术路线

(1)本研究在研究方法上采用了文献研究法、案例分析法、实证研究法和比较研究法相结合的综合研究方法。首先，通过查阅国内外相关文献，了解人工智能在金融领域的理论基础、发展现状和趋势，为后续研究提供理论支撑。其次，选取国内外具有代表性的金融机构和科技公司作为案例，通过深入剖析其应用人工智能技术的实践案例，提炼出人工智能在金融领域的应用模式和经验。再次，通过实证研究，运用统计软件对收集到的数据进行分析，验证研究假设，得出具有说服力的结论。最后，将我国金融行业在人工智能领域的应用与国外先进经验进行对比，找出差距和不足，为我国金融行业的发展提供借鉴。

(2)在技术路线上，本论文遵循以下步骤：首先，确定研究主题和范围，明确研究目标和内容；其次，收集相关文献和数据，对已有研究成果进行梳理和分析；然后，结合案例分析和实证研究，对人工智能在金融领域的应用进行深入探讨；接着，运用统计软件对收集到的数据进行分析，验证研究假设，得出结论；最后，撰写论文，对研究成果进行总结和归纳。具体技术路线包括：①构建研究框架，明确研究内容和结构；②收集整理文献，为研究提供理论依据；③收集案例数据，分析案例特点；④运用统计软件对数据进行处理和分析；⑤撰写论文，总结研究成果。

(3)本研究在技术手段上主要采用了以下方法：①文献综述法，通过查阅国内外相关文献，梳理人工智能在金融领域的理论基础、发展现状和趋势；②案例分析法，通过对国内外金融机构和科技公司应用人工智能技术的成功案例进行深入剖析，提炼出具有普遍意义的经验和模式；③实证研究法，运用统计软件对收集到的数据进行分析，验证研究假设；④比较研究法，将我国金融行业在人工智能领域的应用与国外先进经验进行对比，找出差距和不足。通过这些方法，本论文旨在全面、深入地研究人工智能在金融领域的应用，为我国金融行业的发展提供有益的参考。

三、论文创新点与理论贡献

(1)本论文在创新点方面主要体现在以下几个方面：首先，对人工智能在金融领域的应用进行了系统性梳理，从风险评估、信贷评估到投资决策等多个方面进行了深入研究，丰富了人工智能在金融领域的应用研究体系。其次，结合我国金融行业的特点，提出了针对我国金融行业人工智能应用的发展策略和建议，为我国金融行业在人工智能领域的应用提供了实践指导。再次，通过对比分析国内外金融机构在人工智能应用方面的差异，提出了具有针对性的改进措施，有助于我国金融行业提升人工智能技术的应用水平。

(2)在理论贡献方面，本论文主要有以下几点：首先，提出了基于大数据和人工智能的金融风险评估模型，为金融机构在风险评估方面提供了新的思路和方法。该模型通过分析大量历史数据，对风险因素进行量化，为金融机构提供了更加准确的风险预测。其次，构建了基于深度学习的信贷评估体系，提高了信贷评估的效率和准确性。该体系能够自动识别信贷数据中的异常值，有效降低信贷风险。最后，提出了基于人工智能的投资决策模型，为投资者提供了更加科学、合理的投资建议。

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