知识图谱是强人工智能发展的核心驱动力之一，这已经是人工智能学界的共识。领域专家，则是强人工智能知识图谱构建的领路人。
自从 EpiK Protocol 基金会发布「领域专家竞选月」系列活动以来 ，已经陆续公布了两位领域专家候选人俞楠博士、Becky。
从两位领域专家候选人的个人履历背景到专业能力，再到对 EpiK Protocol生态的贡献和提供应用落地场景等方面进行了全面的报道。想复习的社区伙伴请点击下方了解。
今天，EpiK Protocol 迎来了第三位领域专家候选人——吴良教授。
吴良教授，人工智能和金融领域的专家，四川大学金融学教授、布朗大学博士，曾在 ICPR、ICANN、Neurocomputing等顶级期刊上发表过有关机器学习和人工神经网络的论文。吴良博士毕业后在芝加哥对冲基金供职 5 年，从事衍生品量化交易部门负责人，带领团队致力于开发 AI 算法来寻找最佳共同基金以供 FOF 进行投资。
在 EpiK Protocol 生态，他将会带领 EpiK Protocol 社区构建共同基金知识图谱，包括但不限于收集目前已有共同基金的横截面差异、产品细节、基金策略、管理方法、历史业绩、基金经理简介等。
通过 AI 技术抽取市场参与者的行为类型、各类博弈形成的力量均衡和打破市场不同博弈状态下的有效突破点的分析等，解决在量化交易过程中基于时间序列的金融大数据容易出现的问题和容易跨越的障碍的痛点，帮助用户交易时快速做出更合理的价格、宏观指标、市场指数方面的投资决策，并对未来市场做出有效预判。
同时，将海量非结构化信息自动化利用起来，将其映射成结构化、标准化的知识图谱和交易模型，完成资本市场波动的有关规律的深度剖析，为舆情监控、风险预测、应用决策等提供技术支撑和精准可靠的数据来源。
相信学术型大拿吴良教授的加入，一定会为 EpiK Protocol 生态带来不一样的专业视角和资源。
随着非结构化数据的急剧增长，对数据快速进行分析与理解的要求已经远超人类能力，这对目前市场已有的分析手段提出了新的要求与挑战。传统的数据储存方式仅将海量数据分门别类地存放，难以发现在数据中隐藏的众多关系，这就导致其难以适应现实瞬息万变的市场行情，无法满足市场分析的实时性和全局性的要求。
如果把基金市场看作实体，想要第一时间找出每家公司之间的联系，快速了解市场规则和未来趋势，那势必离不开知识图谱的图形化展示，直观地呈现基金市场瞬息万变、错综复杂的关系。
知识图谱通过从大量的信息源中抽取多维度的特征信息，通过推理规则可以发现各主体之间深度隐藏的联系，将大量不同种类的信息连接在一起而得到一个关系网络，为人们提供从“关系”的角度分析问题的能力。知识图谱具有明显的两个特征：
- 深加工：在海量信息数据的基础上，通过智能推理实现从数据到智慧的深加工。
- 可视化：深加工的结果以可视化的方式展现给用户，并与用户交互，直观易懂。
目前，知识图谱广泛应用于金融行业的各个领域，并有了落地应用。
天弘基金 2015 年建立了业内领先的投研云系统——信鸽、鹰眼两大系统，分别为股票和债券投研提供精准支持；嘉实基金 2016 年成立了人工智能投资研究中心，构建可扩展的智能投研平台；华夏基金和微软亚洲研究院战略合作，双方将就人工智能在金融服务领域的应用展开战略合作研究。
知识图谱的应用场景包括但不限于：金融市场的智能投研、量化交易、价格波动预测、智能产品推荐、潜在用户挖掘等。例如输入“美联储降低利率”，并自由选择时间段和投资的种类，比如道琼斯指数、油价等，用金融知识图谱构建的 AI 应用会立即以图表方式呈现该事件对资产价格走势的影响，并通过可能影响价格的相关因素去预测资产未来价格的走势区间，给基金从业人员和投资者提供投资建议。
（基金市场瞬息万变的影响因素）
但正如大家所看到的，由于知识图谱的构建本身需要海量数据，为机器训练提供数据基础，同时还需要专业人士梳理数据之间的关系和联系，对机构的技术、人力、物力。
财力要求极高。
全球最热门的的金融科技公司之一—— Kensho 推出的主打产品 Warren，大受追捧，但目前仅用于高盛内部，通过构建国际事件数据库及知识图谱的综合图表模型，解决高盛投资分析当今的“速度、规模、自动化”三大挑战。
面对知识图谱资源掌握在少数中心化机构手里的情况，如何更好地为整个社会赋能，促进全面人工智能时代是 EpiK Protocol 一直在思考和努力的方向。
作为全球首个 AI 数据的分布式存储协议，通过整合 IPFS 存储技术、Token 激励机制和 DAO 治理模型，成功实现了以极低的管理成本组织全球社区用户共同协作，持续产生可共建共享共益的高质量 AI 数据。EpiK 将和领域专家，以及各位社区伙伴一起，共同为全面人工智能时代筑牢地基。
此次，吴良教授申请成为 EpiK Protocol 领域专家，一方面将更大程度上构建更大更全的全球金融知识图谱库；另一方面，也带动 EpiK Protocol 知识生态发展，推动 AI 在基金市场细分环节进行落地应用。
我们必须看到，目前所有领域正在逐渐被人工智能渗透，人类社会将会越来越多地依靠机器的帮助。今天我们所了解的金融辅助工具已经可以为人类提供大量的帮助，让投资人更容易地获得数据和分析层面的支持。在不久的将来，投资人只用动动手指，最新的投资策略就会送到他的桌面上。
而实现这一切的技术基础就是知识图谱。
知识图谱是数据分析从简单的量化模型走向更为复杂的价值判断和风险评估必经的一环，把人类经验逐步变成可重用、可演化、可验证、可传播的知识模型，从而实现数据到智能的升华。
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