大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下cfa人工智能的问题，以及和ccf人工智能的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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海河计划人才引进细则
学历型人才。包括：普通高校毕业，全日制本科生一般不超过40周岁（有无学位证均可），具有硕士学位的研究生，一般不过45周岁；具有博士学位的研究生，年龄不受限制。
（二）资格型人才。包括：获得副高级及以上职称资格的；拥有国内外精算师、特许金融分析师（CFA）、金融风险管理师（FRM）、注册会计师、注册税务师、注册建筑师、注册勘察设计工程师、注册资产评估师、律师等执业资格的。
（三）技能型人才。包括：在本市用人单位就业，高等职业院校毕业，或中等职业学校毕业并工作满1年，具有高级职业资格、不超过35周岁；具有技师职业资格，不超过40周岁；具有高级技师职业资格，不超过50周岁。
（四）创业型人才。来津创办符合天津产业政策导向的企业创业者，企业稳定运行超过1年，创业者累计缴纳个所得税10万元以上。创业团队核心人才不受年龄限制。
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（五）急需型人才。人工智能、生物医药、新能源新材料、新一代信息技术、高端装备制造、数字创意、航空天能环保等战略性新兴产业领域的领军企业所急需的人才，由企业确定。各区人才办负责组织所在区领军企业的资格认定并公布领军企业名单。
cfa时差问题怎么解决
中国北京时间和美国东部时间差详情如下：北京时间为东八区区时，美国东部时间为西五区的区时。
从东八区往西到西五区，那么时差则为13个小时。从东八区往东到西五区，那么他们之间的时差为11小时。2017年6月CFA考试成绩公布时间：CFA一级和二级的考生将在45天左右后收到CFA协会的电子邮件成绩单，CFA三级的考生则因写作部分需人工批改试卷，需要等待60天左右才能知道成绩。人工智能可以帮每个人管钱，这事靠谱吗？
这个问题，小编特别去找了本司的美女博士蚂蚁金服财富事业群AI项目总监余鹏，她答的如此有道理，我也不多说了，下面我直接贴出她的回答：
开始这个话题之前，我们先来看两张照片。
这是瑞银集团位于美国康涅狄格州斯坦福德市的办公楼交易大厅，曾一度是全球最大的交易大厅，有23个篮球场那么大，可容纳1400个交易员，每天有大量的财富在这里产生，有大量的人工交易需求。而8年之后，人们陆续撤离了这个场所。
人都去了哪里？有人说是人工智能横扫了华尔街。
由于人工智能、云计算的发展，使得计算机交易程序能够代替人工，去更加高效地执行一些独立的、繁琐性的工作，从而把人力从传统工作中节省出来去从事更多有创造性的工作。
不过，人工智能早不是科技公司的专属，金融领域都在追赶这一潮流。老牌顶级投行高盛和摩根大通不但宣布自己是一家科技公司，更花重金布局以人工智能为代表新科技。
普华永道、摩根大通等机构甚至有了“机器学习主管”这一职位。而从2019年开始，CFA考试这一金融行业的“黄金标准”也将引入人工智能的专业知识。
在美国，人工智能＋理财正如火如荼的发展，交易员少了，分析师的效率也大大提升了。比如，在华尔街有一家神奇的Fintech公司——KENSHO，它的系统可以在2分钟内回答下述问题：
当三级飓风袭击佛罗里达时，哪只水泥股的涨幅会最大？
当朝鲜试射导弹时，哪只国防股会涨的更多？
苹果发布新iphone，哪家供应商股价上涨幅度更大？
背后是什么原理呢？Kensho是一个将云计算与金融咨询业务结合起来的科技型公司，提供金融数据收集与分析，目标是取代现有的大量投资分析人员的工作，为客户提供更加优质、快速的数据分析服务。
它的分析路径是这样的，比如，iphone8要出来了，它会去挖掘海量的数据，看历史有类似苹果发布iPhone，这个事件发生之后的三天、十天、一个月、三个月，这个市场发生了什么变化，有哪些变化跟这个事件最可能相关的，那个最后变化到底是哪只股票、哪个板块、哪个概念，它是通过对海量数据深度的挖掘来找到事件对应的投资标的的联系，它专供专业投资者，帮他们做辅助决策。
看到这里，你肯定会问，美国的kensho这么牛，中国什么时候能有自己的kensho？
实际上，在理财领域，中美两国已经走出了完全不同的发展路径。
7月25日，易观咨询发布了《人工智能理财市场报告》指出：AI应用在美国更专注于大类资产配置以及微观的量化投资，中国AI应用处于早期，更加关注对用户的理解，重点为提升客户在理财方面的认知能力，建立更健康的投资理念等投资者教育工作；
这是因为，相较中国，美国在量化高频交易上更加发达，但在中国，去做产品的优选和投资组合有很大的挑战，投资的品类有限，无法像美国那样做一个非常好的、非常丰富、非常广度的大类资产配置。
同时，中国的老百姓没有美国这样二三十年理财观念的教育，很多人甚至抱着买股票的心情去投资或者去买基金，大家追涨杀跌，没有长期持有的概念。
所以，人工智能在中国的发展，更侧重于用户的洞察，用AI技术对客户进行分析和识别，然后在这上面进行一些智能化产品匹配。
而美国，侧重产品的改造，利用AI技术将产品优选和投资组合来进行改造，去发现更好的投资策略。
如果还认为人工智能＋理财＝智能投顾，那就太简单，也太片面了。
刚刚出炉的易观《人工智能理财市场专题分析》也验证了这一点。
报告指出，过去对人工智能理财的认知范围窄，更多是片面理解为智能投顾或数字化资产配置。现在，自动化、智能化、个性化的人工智能理财决策系统开始在行业应用。未来，人工智能技术将广泛应用于线上、线下的各种金融场景。
而在目前的中国市场上，借助人工智能、大数据和金融场景的丰富，蚂蚁更加关注于用户的刻画分析，这包括很多方面，比如他们对风险的态度、流动性需求，他处于人生的什么阶段，是新妈妈、还是刚刚结婚、还是大学毕业，还是已经准备要退休了，不同的场景下，理财需求并不一致。
过去，要想获得如此精准的服务，首先你的资产需要达到一定的门槛，私人银行家们才会坐下来一对一帮你分析，他一定会问你很多问题，家庭负债怎么样、有几个小孩、有没有老人、有没有保险、有没有房子、车、不动产、动产，你所有的资产状态都要告诉他。根据你的资产基础和承受能力，以及理财目标，打算几岁退休，身体状况怎么样，退休后过什么样的生活。
所以，再经过几轮反复地你跟他面对面交流，你要对他完全地信任，基于对你深刻理解的基础上，他再来管理的你的资产。
但这样的方式，门槛一定很高，收费也一定很贵。而蚂蚁金服现在做的事情，正是通过互联网、通过人工智能算法去降低门槛，为更多的普罗大众去提供服务。
现在，让我们再回到开始的话题，人工智能来帮每个人管钱，这事究竟靠不靠谱？
在国内最大的理财平台蚂蚁财富上，有着“财富社区一号女神”称号的机器人安娜，正在回答理财社区用户各种刁钻奇怪的提问，结合过往“学习”的金融知识、经济报告、货币政策、社会事件等，她推演出变化趋势及概率，反馈给理财用户建议。
安娜平均每天回答网友1000多个问题，获得的满意度高达93%，是社区里不折不扣的第一大V。可以看到，机器人理财顾问正在让金融这个专业性强、甚至有点儿枯燥的行当，变得通俗、有趣，也走进了更多人的日常生活。
从交互方式上，一开始安娜仅仅是回答社区中用户的问题，3个月后开始学会给优质内容点赞，并主动发私信给用户，现在安娜身上多了点“人情味儿”，偶尔面对用户的“调戏”也会呈现“你开心就好”、“你快乐就是我快乐”的幽默画风。通过优化算法，安娜回答的准确率从最初的83%提升到93%，每日回答量相比上线出提升了10倍，现在社区每天有11%的问题是由她来解答。
用户的不断使用、机器的自我学习，让安娜变得越来越“聪明”，人工智能就是以“感知—学习—反馈”的方式不断进化，最终迈入认知智能层面，进行更深入的知识推理，并像人类一样思考，具备解决问题的能力。
所以，人人都有理财顾问，它会像好管家的方式陪伴你，这事靠不靠谱？从长远看，这取决于三方面因素，用户洞察能力、智能化匹配引擎、以及市场洞察能力。
对于前两者，蚂蚁金服目前已经可以通过大数据勾勒出更清晰客观的用户画像，并通过大量样本的积累和推荐算法，完成千人千面的匹配推送。至于市场洞察能力，越来越多金融合作伙伴的加入让其不断完善成为可能。和很多领域的人工智能一样，三大基础结合最终以机器人形态呈现，对于蚂蚁财富的用户来说，安娜就是这个拟人化雏形。
现在，我们正将这一能力开放出来给机构使用，有没有效果呢？数据表明，金融机构来蚂蚁财富开设了财富号，使用千人千面的智能推荐后，日均交易额持续攀升，相较1个月前，日均交易额涨幅达到243%，日均客单的涨幅也达到190%。
我们期待，千人千面、个性化、智能化开始成为每家金融机构的服务起点，对于普通用户来而言，科幻电影《她》中的场景或许成真，想想每个普通人都有这样一位顾问7*24小时的贴身陪伴，我们的生活是不是更有奔头了？
cfa与cfa难度比较
CFA和CFA难度一样
我觉得题主可能想问的是CFA与FRM的比较，这两个证书是很多考生想了解的两个金牌证书。
难度比较的话我觉得FRM是讲的比较深入的，专风险管理，学的内容比较深，一级是从基础到定量，从估值到建模，再加一个currentissue，这部分内容比较多的一些热点，比特币，人工智能，机器学习啥的。考试内容没这么难，学的比较难，但是相对CFA要难很多。二级主要是对四大风险学习，学习怎么看懂巴塞尔协议。也有currentissue。考试难度还行，非科班出身也能学，对英语要求有一点，毕竟是全英文，而且题目比较长。
考过FRM再考的CFA，感觉CFA一级二级太轻松，题目很短（FRM题目文章很长），内容很浅显，基本不用问思考就可以做出来。CFA三级还没考，就不方便说难度问题了。
相对来说FRM一级比CFA一二级难度大，FRM二级可能没有CFA三级难度大。
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