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在 2020 年代，人工智能 (AI) 日益成为一种主导技术，得益于新的计算机技术，机器学习 (ML) 近年来也经历了显着增长；然而，人工智能 (AI) 需要杰出的数据科学家和工程师的创新才能发展。因此，在本文中，我们旨在推断金融研究中人工智能和机器学习的智力发展，采用范围界定审查与嵌入式审查相结合的方式，以追踪和审查这些概念的服务。对于技术文献综述，我们逐步采用范围界定审查方法的五个阶段以及 Donthu 等人 (2021) 的文献计量审查方法。本文重点介绍了发达国家和新兴国家金融领域人工智能和机器学习应用的趋势（从 1989 年到 2022 年）。主要目的是强调阐明人工智能和机器学习在金融中的应用的几种研究类型的细节。我们的研究结果总结并发展为七个领域：（1）投资组合管理和机器人咨询，（2）风险管理和财务困境（3），金融欺诈检测和反洗钱，（4）情绪分析和投资者行为，（5）算法股票市场预测和高频交易，（6）数据保护和网络安全，（7）大数据分析，区块链，金融科技。此外，我们在每个领域展示了人工智能和机器学习的研究如何增强当前的金融部门，以及它们在为无数金融机构和组织提供可能性和解决方案方面所做的贡献。最后，我们根据人工智能和机器学习应用的七个领域对 110 份文件进行了全球地图审查。关键词：人工智能、机器学习、金融、范围审查、卡萨布兰卡交易所市场。JEL 分类：C80 论文类型：理论研究
金融领域的人工智能与机器学习
主要关键词
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