接下来我们谈一下智能投顾，这个概念虽然非常热，但是实际执行起来还是有一定的难度，这个也是解决我们刚才提到的多元化需求的一个关键点，在理财的领域里大家根据他自己的资金情况，风险偏好的情况，我们需要把用户的这种诉求和一个资产的收益和风险情况对接起来。要想做到这一点首先要有一个非常完整的金融的知识图谱，能够来刻画用户的金融需求和资产的质量等各种维度。接下来我们需要去理解一个用户，形成一个用户的画像，通过他的行为数据来判断他的需求。同样，在这样一个金融知识图谱的前提下我们也可以给资产做一个资产的画像，这时候就可以做人和资产之间智能的匹配，同时进行自动的监控，最终才能实现个性化的理财需求。
最后我跟大家分享量化投资。这个从概念上来讲也是非常热，而且我相信大家也都非常熟悉这样一个概念，但是真正在操作的时候，每一个公司，每一个企业其实有他自己的特点和优势。量化投资到底是不是可行，取决于各个维度是不是真的能够做到独特的手段。一般来讲流程上看有一个标的的研究，接下来标的的筛选，建立投资组合，最后做组合的风险控制，但是在每一步每一个维度上大家都可以做自己的工作。比如标的的调研上，以前我们可能要去读财报，然后读一些公司的基本面，大量的去查，去做各种各样的笔记。实际上现在随着文本的理解、深度学习、语义的理解，我们可以做到很多财报的智能解读，包括我们刚才讲的一个厂区的LBS数据判断它的经营状况，以及全网的舆情监控，然后大家进一步对一个资产、对一个企业的经营状况，它的上下游，很多时候反映它经营状况的这些指标大家都会在互联网上留下一些足迹，形成一些舆情，这些都可以用来帮助判断标的的好坏。
另外，对标的筛选的时候很多传统的因子，我相信大家也都在用，对一个互联网公司来讲，它确实可以考虑更互联网的特色，比如搜索情绪的因子、行业热点的聚合、模式识别，再加上一些量化的基本面这些因子。这样的话投资组合和风险控制也是每个企业都在各显神通做这些事情。
刚才我快速的从我们现在百度在做的一些工作，以及我们金融科技领域的一些理解，非常浅显地跟大家快速过了一下，因为时间非常有限。虽然这是百度自己的一个愿望，同时也是我们所有在座的每一位都在孜孜不倦追求的一个理想，就是我们利用人工智能的这些技术优势，升级传统金融，实现普惠金融的梦想。谢谢大家！
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