人工智能亮剑”金融创新

《人工智能亮剑”金融创新》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能亮剑”金融创新（49页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、人工智能旨在探索人脑奥秘，开发出能以人类相似方式做出反应的智能系统，其产品堪称人类智慧的高级仿真品。自1959年德沃尔与约瑟夫英格伯格联手造出世界上第一台工业机器人后，人工智能发展不断加速，现已形成第四次工业革命的核心，实际应 用涵盖指纹、人脸、视网膜、虹膜、掌纹识别 及专家系统、自动规 划、搜索、博弈、自动程序设计 、智能控制、机器人学、图文音像理解、遗传编 程等，正如瑞银宣称的“人工智能的商业运用几乎已万事俱备”。未来资本市场交易模式很可能被计算机技术重构人工智能发展不断加速人工智能旨在探索人脑奥秘，开发出能以人类相似方式做出反应的智能系统，其产品堪称人类智慧的高级仿真品。自1959年德沃

2、尔与约瑟夫英格伯格联手造出世界上第一台工业机器人后，人工智能发展不断加速，现已形成第四次工业革命的核心，实际应 用涵盖指纹、人脸、视网膜、虹膜、掌纹识别 及专家系统、自动规 划、搜索、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、图文音像理解、遗传编 程等，正如瑞银宣称的“人工智能的商业运用几乎已万事俱备”。2016年9月，脸书 、亚马逊 、谷歌、IBM和微软“五巨头”缔结 人工智能伙伴关系，强强联合引领潮流。10月起，奥巴马政府接连举办 4场关于人工智能的研讨大会，特邀各高校参与撰写关于人工智能未来发展的报告。美国参议院也专门 召开了关于人工智能的听证会。奥巴马本人在接受连线 杂志采访时亲 自阐述

3、了对于人工智能的期望和担忧。2016年12月1日，美国总统 大选尘 埃初定，著名的机器学习初创公司Spare5首席执行官马特本克立刻给新当选总统 特朗普写了一封公开信，强烈呼吁千万不要忽视人工智能的作用：AI(即人工智能)不像把一个人送上月球那样充满戏剧 性，但对于实现 “使美国再次伟大”的竞选 口号至关重要，“没有什么能比投资人工智能更快刺激经济 增长”，“AI将主宰下一波经济 增长和国家安全”。本克还提出多项具体建议，另外，他批评2016年联邦政府在非保密类型的AI研发方面总投资仅 12亿美元，居然低于同年IBM对AI的投资，也不及联邦政府对AI总研发投入的1%。在中国，百度董事长兼CEO

4、李彦宏一再强调：互联网的下一步是人工智能。他判断，人工智能在金融和医疗领域摩擦最少，有可能最快进行大范围应 用。从“深蓝”到阿尔法狗2016年3月，阿尔法狗(AlphaGo)以4：1大胜围棋世界冠军李世石，然而阿尔法狗今天的“道法”，还得从20年前说起。1996年2月10日，IBM研发的超级电脑 “深蓝”挑战苏联 国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。第一局“深蓝”旗开得胜，之后两和三负。双方约定一年后再战。1997年5月，双方再下六局，“深蓝”一胜五和力克棋王。成为人工智能载入史册的里程碑事件。卡斯帕罗夫输棋后很不服气，他认定“深蓝”的奇思妙招完全不可思议，必有人类棋手背后操刀。但“深蓝”团队显 然未

5、雨绸缪 他们一方面高调营销 引全世界瞩目，另一方面请来了当时几乎所有顶尖高手站台露脸解盘，从而彻底封杀了“电脑 机箱里躲着高手”的猜测。2011年2月16日，IBM公司新开发的超级电脑 “沃森”以超出第二名两倍多分数的绝对优势，在美国历史上最受欢迎的智力问答竞赛节 目危险中击败 两名人类对 手，连赛 三天大获全胜。新年伊始，来历不明的“Master”账号上线两家在线围 棋平台，至1月4日连胜 59盘，横扫当代顶尖棋手。打遍天下无敌手之后，Master自曝家门最新版本AlphaGo。人工智能多领域成果大量涌现人工智能历经 了三次浪潮，前两次分别在上世纪60年代和80年代;2012年跨国互联网巨头

6、掀起第三次浪潮。2016年11月，云锋金融与Kensho公司合作预测总统 大选前后美国股市行情的Kensho日报，1900余字加6张图 表机器人仅用了2分钟。2016年5月，拥有约900名律师的美国百大律师事务所之一B&H宣布启用机器人Ross，负责协 助处理企业破产相关事务。Ross能阅读现 有法律、文献及诉讼 文件，分析和理解所有数据，包括非结构化文本、图像、音频和视频 ，从中归纳 出结论 ，解答特定案例问题 。其能在几秒钟内向使用自然语言(naturallanguage)提问的人提供涵盖各领域的基本法律咨询，精确率达90%，超过律师的平均精确率70%。金融领域当然是人工智能的主战场 。不

7、久前苏格兰投资银 行解雇了150位投资顾问后称：投资额 低于150英镑的客户均可用智能投顾来优化管理。岁末年初，日本寿险巨头FMLI引入的美国“沃森”系统，能自行阅读 医生撰写的医疗文件，自动收集病历、医疗记录 、住院时长 、外科手术名称等保险理赔信息，核对客户合同以发现 特殊保险条款防止赔付疏忽。由于该系统一年可核查万宗案例，购置成本2亿日元，年维护费仅 1500万日元，FMLI决定裁员近30%，每年节约亿 日元。日本邮政保险、生命保险等亦先后引进该 系统。发达国家早已将人工智能提升到大战略高度。2016年10月，美国政府仅用4个月编写发布了为人工智能的未来做好准备和国家人工智能研发战 略规

8、划，12月白宫发 布人工智能、自动化与经济 报告。高盛2016年12月报告称：“人工智能的前沿重要参与者可能继续 来自美国和中国。”同月，英国政府也发布了人工智能：未来决策制定的机遇与影响报告。虽目前总体落后于美、英、日，但2010年以来，中国人工智能创业 公司呈爆炸式增长。乌镇 指数：全球人工智能发展报告2016显示：过去一年中，中国在AI领域共涉及10亿美元(约合人民币68亿元)的202次投资;过去两年新增人工智能企业数超过之前10年总和。据国家发改委“互联网+”人工智能三年行动实 施方案，到2018年，我国将打造人工智能基础资 源与创新平台和人工智能产业 体系，形成千亿级 的人工智能市场

9、应 用规模。2017年1月10日，全国科技工作会议上，科技部部长万钢透露今年将完成人工智能专项规 划，论证 人工智能重大项目立项。内容覆盖大数据、计算平台(如人工智能芯片)、算法以及产业应 用四大维度。人工智能三大方向切入金融创新随着金融行业规 模不断拓展，单靠人工日益捉襟见肘，程序化管理应运而生。而随着金融市场结 构不断扩充，单靠程序化日益力不从心，人工智能应运而生。金融监管路透社2016年11月报道，华尔街两家交易所计划在未来几个月内推出AI人工智能监管系统，交易监管机构希望通过人工智能快速、智慧地识别 市场交易中的违规 操作。美国金融业监 管局2017年将开始测试这 批AI监控软件，而纳

10、斯达克和伦敦证券交易所则在2016年年底就启用人工智能投入市场监 管。中国人民大学大数据统计实验 室主任、柏睿数据科技公司董事长兼CTO刘睿民博士向媒体透露：“中国证券市场已着手准备用AI进行监控。”柏睿数据正与一家交易所合作，通过运用大数据来实时 甄别高频交易、量化交易等高速背景下发生的违规行为，应用于解决高频交易引发的金融安全问题 。以前需调查 人员花费几年交叉引用历史数据才能完成的甄别，现在靠人工智能瞬间就能搞定。柏睿数据2014年推出面向实时 大数据分析的高性能分析应用平台RapidsDataPlatform，为行业客户提供从大数据存储到分析挖掘的完整解决方案。现已在交易所的复杂交易环

11、境中，借助、Ra、对人工智能监管体系进行测评 ，结果显示，测试环境随着查询节 点不同而表现能力各异。在Query10查询过程中，Hive、Tez、Spark速度几乎持平;但升级版RapidsDB只用了1毫秒。事实证 明，在小数据量情况下测试功效是传统 数据库的2倍，而在大数据量情况下则是50倍至100倍。金融服务智能投顾和资产 配置在金融服务领域最具代表性，主要基于用户个人投资需求和风险 偏好，通过对 用户个性需求“画像”，快速找到最适合的投资方式。这类 似商业银 行的私人银行线上化，只不过没有人工推荐一对一服务。2016年美国智能投顾管理的产品约500亿600亿美元。虽只占理财市场19万亿美

12、元沧海之一粟，但瑞银、美国银行、摩根士丹利等均已捷足先登。花旗预测 未来十年智能投顾总额 将达5万亿美元。国际知名咨询公司ATKearney预测这 一数据2020年将突破万亿美元。黑石集团的阿拉丁系统是智能投顾的鼻祖。目前全球货币总 量200多万亿美元，美国货币总 量80万亿美元，而阿拉丁系统管理的货币资产 已达15万亿美元。此外嘉信理财已推出智能投顾产 品SIP、德银开通AnlageFinder、高盛收购HonestDollar等。传统 模式管理1000位客户必须投入相当的人力物力，而平台连用户支付管理费的十分之一都拿不到，但智能投顾收取同价的管理费就可以实现 高收益。处于起步阶段的中国，截

13、至2015年年底，金融机构和第三方理财总规 模万亿。多家平台纷纷抢滩 布局，公募基金、互联网金融平台以及大型的财富管理公司更不甘落后。智能投顾产 品现有三类：一是独立的第三方智能投顾产 品，主要为用户解决建立与风险 匹配的分散化投资组 合问题 ;二是传统 金融机构的产品，主要依托机构自身产品资源和客户优势发 展智能财富管理平台;三是互联网公司的财富管理应用。智能投顾目前在中国还面临三道坎：一是投资工具有限。平台卖点仅为 移动便捷、社交场景等功能，国外多数智能投顾基于资产组 合理论，通过量化模型给出投资组 合(选相关性弱的ETF)策略;包含以“超安全”的债权性工具确保基础收益，以“高风险 ”投资

14、工具博取额外收益，客户可依据自身风险 承受力调整二者比例。二是模型的有效性尚待完善。如国内券商智能投顾基本依靠量化选股或资产 配置模型为客户提供投资建议，但国内市场仍以追求低风险 、高稳定收益的散户为 主，一些所谓“智能投顾”为迎合“抓涨停、找轮动 ”的投机心理，私接基金或推荐高风险 非标资产 ，实际带 来更大的投资风险 和支付风险 ，最终收益水平甚至低于信托理财、P2P理财等单一资管产品。三是法律监管和行业定位尚不清晰。尽管智能投顾与传统 投资顾问 在运作模式上存在区别，但现行法规对 人工智能服务的形式尚无具体解释。智能投顾实际 局限于投资决策建议而无法从事资管业务。金融交易2016年9月彭

15、博数据显示：目前全球依靠人工智能进行实盘 操作的对冲基金似乎都可圈可点，12只基金全年收益均在7%以上。2016上半年，创业 公司Aidyia将旗下对冲基金管理的所有股票交易完全交付人工智能操作，杜绝任何人类干扰行为。该系统上线首日就获得2%的回报。华尔街不少大型对冲基金纷纷 启用人工智能取代基金经理，美国顶级对 冲基金如文艺复兴等大量使用机器学习技术进 行策略建模。经过 人工智能“深思熟虑”后的市场交易，早已不是传统 意义上的量化建模、高频交易那种“听见风 就下雨”的频繁交易行为，而是适合按小时、按天、按周甚至按月计算的中长期投资策略，且决策的选择 完全取决于计算机。通过深度学习和进化算法，人工智能可虚拟出一批交易员让 其互相PK。经万亿次级别 的竞争与淘汰后，最终筛选 出顶级 虚拟交易员。与此同时，深度神经网络还 能发现 各种莫名其妙、找不出逻辑 但的确存在的现象，并融入实盘 交易。许多擅长主观交易的操盘手都日益感受到来自人工智能的威胁，凭借计算机技术的快速发展，无论是依靠模型取胜的量化投资蓬勃兴起，还是大数据运用悄然改变投资模式，都在冲击着传统 的投资思维和交易策略。随着人工智能参与投资的成本不断降低，未来资本市场交易模式很可能被计算机技术重构。月子中心推广 ty940htvv完！转载请 注明出处，谢谢！