这些特征可以是基本面数据 from 金融市场、技术指标等非常规数据。万得官网查询显示，万得风金融终端覆盖全球金融市场 数据和资讯，产品包括股票、债券、期货、外汇、基金、指数、权证、宏观行业等品种，人工智能在金融投资领域应用的劣势1，数据权衡问题:人工智能需要大量的数据进行训练和学习，但是金融市场-3/非常复杂，有大量的噪音和错误，会影响人工。
据预测，到2012年，云计算的IT总支出将增加至少3倍。对于云计算，从IT部门的角度来看，企业云计算有望带来灵活的扩展功能、按需付费和可预测的成本结构，同时完善数据访问机制。从业务部门的角度来看，这意味着可以将资产成本转化为运营费用，提高工作效率和创新能力，降低IT成本和运营成本。技术的成熟使得可行的云解决方案成为可能，
目前，大多数大型企业都在探索一些方法，使企业数据 center更“类似”于云，以提高效率，削减成本，并提供所需的灵活扩展功能，以适应快速变化的业务需求。云存储迎合了新的趋势。无论是公有云还是私有云，成功的关键是构建合适的服务器、存储和网络基础设施。在这种架构中，所有的资源都可以被有效地使用和共享。由于所有数据都驻留在同一个存储系统上，
机器学习和深度学习技术可以在金融风险评估和预测中发挥关键作用。下面是一些可能有用的方法:特征工程:首先，金融数据需要进行特征工程，即提取和选择最相关的特征。这些特征可以是基本面数据 from 金融市场、技术指标等非常规数据。模型选择:在金融风险评估和预测中，可以使用很多不同的机器学习模型，如决策树、logistic回归、支持向量机、随机森林、神经网络等。
数据预处理:数据预处理是科学中非常重要的一步。在金融领域，数据可以通过缺失值填充、异常值检测和数据标准化等技术进行处理。监督学习:监督学习是一种机器学习方法，其中训练数据包括输入和对应的输出标签。在金融风险评估和预测中，可以使用监督学习算法训练模型，根据数据中的历史信息预测未来的金融风险。无监督学习:无监督学习是一种机器学习方法，其中的训练数据只包括输入，没有输出标签。
