王靖涵

随着全球金融市场的复杂化与数据化转型，传统金融分析方法在处理非线性关系、海量非结构化数据及动态风险时逐渐显现局限性。深度学习技术凭借其多层神经网络的特征学习能力、复杂模式捕捉能力及多模态数据融合能力，为金融分析提供了全新范式。本文系统梳理深度学习在金融文本语义解析、时间序列预测、风险动态评估、智能决策支持等领域的具体应用，深入探讨注意力机制、预训练模型、多模态融合等算法创新在金融场景中的实践路径，结合行业痛点分析技术落地的挑战，并展望未来发展方向，旨在为金融智能化转型提供理论参考与实践指导。

深度学习；金融分析；时间序列预测；风险评估；注意力机制；预训练模型；多模态学习；智能投顾

[1] 微众银行 AI 团队(2023).基于深度学习的智能风控系统实践.《金融科技前沿》,4(2),56-68.介绍微众银行“微粒贷”风控系统, 结合 GNN 与文本分析提升违约预测精度. [2] 招商银行金融科技研究院(2024).对话式金融服务的技术演进与实践.《中国金融电脑》,12(3),23-35.分享招商银行“小招”智能客服的技术架构,结合 BERT 与多模态交互优化用户体验. [3] Vaswani,A.,et al.(2017).自注意力机制的核心论文,其动态权重分配思想被广泛应用于金融时序分析. [4] Liu,Y.,et al.(2019).DOI:10.48550/arXiv.1907.11692 优化 BERT 预训练策略,提升金融文本语义理解的鲁棒性.

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