智能金融考研方向主要包括以下几类：

金融工程与金融科技 ：

金融产品设计 ：研究金融产品的设计、开发、推广、运营等，以及金融产品创新的理论模型和实证方法。

金融风险管理 ：研究金融风险的类型、度量、评估、控制、转移等，以及金融风险管理的理论模型和实证方法。

量化投资策略 ：利用数学、统计、计算机等工具和方法，对金融市场的数据进行量化分析，建立和执行金融投资的模型和策略。

智能投资与金融大数据 ：

智能投资 ：利用人工智能、大数据、云计算等技术，对金融市场的数据进行收集、处理、分析、挖掘，以构建和优化金融投资的模型和策略。

金融大数据分析 ：专注于对海量、多源、异构的金融数据进行高效的存储、处理、分析，提取有价值的信息和知识，支持金融投资的决策和管理。

金融科技理论与创新 ：

聚焦于金融科技领域的前沿理论和创新模式研究，包括金融科技的基础概念、发展历程以及新兴技术如区块链、人工智能在金融领域的应用原理。

智能金融与风险管理 ：

研究如何利用机器学习、深度学习等技术实现智能投资决策、风险评估与管理，通过分析大量金融数据，构建风险预测模型，提前发现潜在风险。

数据科学 ：

涉及数据的收集、处理、分析和可视化，提升在大数据分析和机器学习方面的能力，为金融决策提供支持。

人工智能 ：

研究人工智能技术在金融科技中的应用，如智能投顾、欺诈检测等，掌握更先进的技术和方法。

区块链技术 ：

专注于区块链技术在金融科技领域的应用，如加密货币、智能合约和去中心化金融（DeFi）。

信息安全 ：

学习信息安全技术，以保护金融系统的数据安全和交易安全。

建议

数学和计算机背景 ：选择智能投资与金融大数据方向会有较大的优势，因为这两个方向都需要大量的数据处理和模型构建。

金融背景 ：如果对金融市场有浓厚的兴趣，并且希望在未来从事金融产品的设计、风险管理等方面的工作，金融工程与金融科技方向会更适合。

交叉学科背景 ：人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到多个领域，如果希望在金融领域结合人工智能技术，可以考虑选择智能投资与金融大数据方向。

综合考虑你的兴趣和背景，选择最适合自己的方向，有助于你在研究生阶段取得更好的学术和职业发展。