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人工智能在金融行业的应用与影响

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当前,世界主要经济体普遍认识到人工智能将是下一个时代的科技制高点。俄罗斯总统普京2017年在ProyeKTORiya论坛上指出,人工智能领域领先的国家将可统治世界。当前,美国在该领域处于领先地位。我国政府、企业和资本市场也高度重视人工智能。

人工智能运用广泛,包括金融领域的诸多方面,也已有一些应用。比如,美国两家公司EquBot LLC、ETF Managers Groupl 于2017 年10 月合作推出全球首只应用人工智能进行投资的ETF—AIEQ ; 2018 年1月,我国跃然科技公司宣布成立首款由人工智能系统运营管理的私募基金产品——跃然人工智能交易基金。在此背景下,有必要开始关注其金融影响。由于它在金融领域的应用尚处于新生的快速发展阶段,应用方面的可用数据并不多,本文将尝试提供初步分析框架。

一、明确几个相关概念

一是人工智能。可定义为用于执行以往需人类智力执行任务的计算机系统理论与发展。

二是机器学习。它是人工智能的分支,可定义为设计一系列行动来解决问题的方法(即算法),通过学习经验来实现有限或无需人力干预下的自动优化、预测、分类,但不能用于因果推理。

三是深度学习。它是机器学习的一种形式,使用受大脑的结构与功能所启发的“分层”算法。其算法结构被称为人工神经网络,可用于监督式学习、无监督学习、增强学习。近年,它在图像识别与自然语言处理(NLP)等诸多领域取得丰硕成果。

四是自然语言处理。它是计算机科学领域与人工智能的一个重要发展方向,研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

五是大数据分析。它可定义为对大型、复杂的数据集进行分析的过程。由此,人工智能概念包含广泛,有诸多分支。

二、驱动人工智能用于金融领域的因素

(一)供给因素

1. 公共因素

(1)处理器速度加快、硬件成本降低、云服务普及等因素,促使计算能力极大增强。(2)开发出目标数据库、软件、算法,促使数据存储、解析、分析的成本大幅降低。(3)数字化和网络服务日益普及,促使用于学习和预测的数据集快速增长。2009—2017 年,全球以数字形态存在的数据量从2泽字节(ZB)增至26 泽字节,增长了12 倍;而每太字节(TB)的存储成本从9 美分降至0.5 美分,下降了94%。

2. 特有因素

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