可如此庞杂的算法还是令她有些头疼。

  庆幸的是她学过python, 然而如何用编程语言来构建复杂的商业模型, 她一时之间没有头绪。

  她进行了几种尝试, 可结果并不满意。根据她的经验判断，这和实际情况出入太大。

  正当顾新橙为难之时，她忽然想到一个人，季成然。

  之前她为了给周教授写演讲稿, 问过他不少问题。

  季成然在信院是妥妥的一枚学霸，编程上的难题请教他应该没错。

  顾新橙向季成然阐述了这个作业困扰她的难点，说她编程水平有限，有些地方需要他指点一二。

  【季成然：你还会python，厉害呀。】

  【顾新橙：学过一学期而已。】

  【季成然：python挺好用的, 我一直以为你们学经管的都是用spss或者stata。】

  【顾新橙：现在我们专业不学python跟不上时代了。】

  季成然给了她另外一种思路，让机器自己去寻找预测模型，而不是赋予机器预测模型。

  顾新橙恍然大悟，这其实是一种机器学习的思路。

  【顾新橙：太感谢了，等我回国一定请社长吃饭！】

  【季成然：请不请吃饭无所谓，其实我也有一个问题想问问你。】

  【顾新橙：你说。】

  【季成然：我跟两三个同学打算创业，不过启动资金不多。银行那边批贷款的条件不符合，想找投资人暂时也找不到，有点难办。】

  【顾新橙：你想做什么方向？】

  【季成然：ai这一块。】

  【顾新橙：你可以看看政府有没有ai行业的扶持政策，北京有一些创业孵化基地，对大学生比较友好。】

  【季成然：你说的我们已经在考虑了。但是，去了孵化基地，资金也是最大的难题。我们还是想看看有没有投资人愿意提供资金。】

  【顾新橙：创业初期拉投资，商业计划书很关键。你们写了吗？投资人很看重这个。】

  【季成然：怎么写？】

  【顾新橙：可以去网上查一查，人文社科图书馆应该也能找到相应的资料。】

  【季成然：嗯，谢了，我先试一试。】

  关闭聊天对话框后，顾新橙长舒一口气。

  她再次打开电脑，聚会神地写作业。

  期间凡是编程上遇到的问题，季成然都耐心地为她指点，甚至还替她修改了几个bug。

  这份工程量浩大的作业完成之后，顾新橙有了很多新思考。

  机器通过学习能进行商业分析，甚至比人类做得更加优秀。

  以后，金融经济领域，也会迎来一场颠覆性的人工智能变革——事实上，许多金融行业已经引进ai分析了。

  她把作业从邮箱发给了教授迈克尔，没想到第二天到了教授的回信。

  教授夸奖她写作业的态度非常认真，并且说她的方法具有一定的创新性，稍加修改或许可以在期刊上发表论文。

  顾新橙受宠若惊，她学的是