[27] 智慧金融 --AI 目前最被看好的落地领域

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智慧金融：AI 目前最被看好的落地领域今天给大家聊一聊人工智能在智慧金融领域所发挥的作用于价值。我们一定能够很明显地感觉到像以前那种雇用大量交易员在集中场所内进行资产交易的方式，几乎已经从我们的生活中消失了。就好比几年前瑞土银行康涅狄格州交易场的衰落，那固然是金融危机后，全美金融业被迫采取诸多结构调整和转型的结果之一，但也的确和近年来人工智能算法替代人类交易员的大趋势密不可分。

人类交易员大量被机器算法所取代，这只是人工智能正在智慧金融建设中发挥重要作用的冰山一角。事实上，包括银行、保险、证券等在内的整个金融行业，都已经并正在发生着用人工智能改进现有流程，提高业务效率，大幅增加收入或降低成本的巨大变革。

我们已经知道，人工智能之所以能在近年来突飞猛进，主要得益于深度学习算法的成功应用和大数据所打下的坚实基础。判断人工智能技术能在哪个行业最先引起革命性的变革，除了要看这个行业对自动化、智能化的内在需求外。主要还要看这个行业内的数据积累、数据流转、数据存储和数据更新是不是达到了深度学习算法对大数据的要求。

那放眼各垂直领域，金融行业可以说是全球大数据积累最好的行业。银行保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开始了自动化系统的建设，并极度重视数据本身的规范化、数据采集的自动化、数据存储的集中化以及数据共享的平台化。

然后需求层面，金融行业有着各垂直领域里最迫切的自动化和智能化的需求，而基于深度学习的现代人工智能技术正好可以满足这些需要。

过去的几十年里，金融行业已经习惯了由人类分析师根据数学方法和统计规律，为金融业务建立自动化模型(比如，银行业经常使用的控制信贷风险的打分模型)，或者采用较为传统的机器学习方法用机器来自动完成数据规律的总结，以提高金融业务的运营效率。在一个动辄涉及几千、几万数据维度的行业里，人类分析师的头脑再聪明， 也无法将一个待解决问题的所有影响因子都分析清楚，只能采用简化的数学模型，来拟合复杂数字世界里的隐含规律。而基于深度学习的人工智能算法显然可以在数据分析与数据预测的准确度上，超出人类分析员好几个数量级。

拿股票买卖来说，人类股票分析师的大脑里最多能够记住几百只股票的交易规律、价格走势，最多能根据股票市场内的几千个影响股价的因素，来制定出简化的交易策略。而基于机器学习，特别是深度学习实现的量化交易程序，则可以轻松应对几万、几十万个变化因子，全面观察交易场内 各种影响因素。在需要时，可以盯紧全世界每一只股票的交 易价格，每一次交易的实时情况，每一个交易市场的整体波动规律，每一个投资人和投资机构在全部历史时间内的交易策略，乃至世界所有证券、财经类媒体上每一篇关乎股票价格的报道等等，所以基于这种海量、实时数据的量化交易算法，显然有可能发现诸多人类股票分析师难以发现的隐含规律，并利用这些隐含规律，获得远远超过人类的交易收益。

跟据高盛公司的评估，金融行业里，最有可能应用人工智能技术的领域主要包括：量化交易与智能投顾、风险防控、安防与客户身份认证、智能客服以及精准营销等等，所以说，智慧金融可以说是 AI 目前最被看好的落地领域了。