一、人工智能哪个细分领域成长最好
在人工智能的细分领域中，不同的领域都有着各自的成长和发展趋势。以下列举几个近年来成长较好的领域：
1.自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的快速发展，NLP得到了快速的发展。在机器翻译、语音识别、情感分析等领域，NLP的应用已经逐渐渗透到人们的日常生活中。
2.计算机视觉（CV）：随着硬件技术的持续提升和深度学习技术的不断发展，CV已经可以实现非常高精度的图像识别和分析，其应用涵盖了各个领域，如安防、医疗、自动驾驶等。
3.机器学习：机器学习是AI的核心技术之一，随着数据规模和处理能力的不断提升，机器学习领域的研究和应用也在不断发展。例如推荐系统、个性化广告、风控等领域。
4.强化学习：强化学习是AI中的一个热门领域，它通过学习控制策略，使得智能体可以在一个复杂的环境中以最大化的收益进行行动。目前在游戏、机器人等领域均得到了应用。
虽然以上列举的领域发展较好，但事实上，在不同的应用场景下，各种AI技术的应用和成长都很迅速。因此，需要根据具体应用场景和需求来选择合适的技术和方法。
二、人工智能对行为金融学的影响
1、人工智能和大数据能改变证券行业，改变投资业，让我们可以深入了解客户，进行智能化的交互。而提到金融方面，林常乐表示：“在金融科技的帮助下，我们可以研究很多的用户标签信息，对用户投资风格和风险偏好等方面进行标签化。”他认为，“这样的话，就可以对很多投资者的行为有比较清晰化的洞察”。
2、另一方面，人工智能还能对金融企业的风控管理，发挥积极的作用。
三、大专人工智能技术应用有前途吗
当然有前途。人工智能技术应用在各行各业，带来了很多变革和创新。特别是在大数据、机器学习、自然语言处理等领域，人工智能技术的应用都能创造出更高效、更符合人类需求的解决方案。由于人工智能技术的应用领域很广泛，因此大专人工智能技术应用市场也会很广阔。
四、金融工程学好有前途吗
1、金融工程是一个充满前景的领域。随着金融市场的不断发展和复杂化，对于专业人士的需求也在增加。
2、金融工程师具备深厚的数学、统计和计算机技术知识，能够应对金融风险管理、投资组合优化和衍生品定价等挑战。
3、金融工程师在银行、投资公司、保险机构和咨询公司等行业都有广泛的就业机会。
4、此外，随着人工智能和大数据技术的发展，金融工程师在量化交易、算法交易和人工智能金融等领域也有很好的发展前景。因此，学好金融工程将为个人带来广阔的职业发展机会。
五、人工智能未来十大趋势股
简介：世界依靠的智能语音技术企业
估值：总市值795.42亿，市净率4.99，TTM市盈率63.7，低于历史93%的时间，估值极低。
简介：安防视频监控龙头，公司围绕AICloud架构，将AI注入到产品，通过技术创新和产品创新引领市场。
估值：总市值2885.62亿，市净率4.42，TTM市盈率19.7，低于历史96%的时间，估值极低。
简介：存储芯片龙头，包含公司产品的服务器广泛应用于AI领域。
估值：总市值749.46亿，市净率7.78，TTM市盈率57，低于历史89%的时间，估值偏低。
简介：国内地图导航龙头，致力于打造“智能汽车大脑”，赋能智慧出行，助力美好生活。
估值：总市值284.97亿，市净率2.33，TTM市盈率272，低于历史89%的时间，估值偏低。
简介：参股公司紫光优蓝是国内领先的家用智能机器人公司，在AI、语音识别等方面是行业专家。
估值：总市值520亿，市净率1.66，TTM市盈率23.8，低于历史90%的时间，估值极低。
简介：服务器龙头企业，在国内AI计算机领域的市场份额超过60%。
估值：总市值333.29亿，市净率2.11，TTM市盈率15.2，低于历史99%的时间，估值极低。
简介：公司基于深度学习对视频中的人、车、物的检测和各类属性的提取，性能指标已经达到国际一流水平。
估值：总市值370亿，市净率1.47，TTM市盈率13.8，低于历史98%的时间，估值极低。
简介：360利用大数据、云计算和AI技术，打造了一系列智能硬件产品。
估值：总市值515亿，市净率1.65，TTM市盈率亏损，低于历史72%的时间，估值适中。
简介：公司持续优化针对智能视频领域的算法技术，并应用于公司的产品方案中。
估值：总市值351.45亿，市净率3.13，TTM市盈率34.4，低于历史91%的时间，估值极低。
简介：公司将AI与金融、医疗等行业进行整合，发布了精准医疗、AI+公安大数据、乐享智投三个行业解决方案。
估值：总市值198.74亿，市净率1.77，TTM市盈率75.7，低于历史85%的时间，估值偏低。