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    人工智能在金融領域的最大潛力是什么?
    2019-04-10 全球品牌網  巴曙松

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    近來,人工智能已成為全球各行業的關注點,就金融領域而言,人工智能屬于Fintech一系列技術創新中的一種, Fintech,即Financial Technology,可界定為是基于大數據云計算、人工智能、區塊鏈等技術全面應用于支付清算、借貸融資財富管理、零售銀行、保險、交易結算等金融領域,實現金融+科技高度融合。一言蔽之,人工智能同金融科技中的其他技術一樣是將科學技術應用于金融行業服務于普羅大眾,降低行業成本,提高行業效率的技術手段。

    截止今年6月,全球共有超過1362家Fintech公司,來自超過54個國家,融資總額超過497億美元。埃森哲的研究報告表明,全球金融科技產業投資在2015年增長75%至 223億美元。美國納斯達克和投資銀行KBW攜手推出了KBW Nasdaq金融科技指數KFTX,該指數共49只成分股,全部市值約為7850億美元,占美國國內股票市值的4%,這也是第一只僅包含在美國上市的金融科技公司的指數,Fintech產業鏈井噴式的發展仍然持續,中國金融科技行業增長445%,接近20億美元,該行業越來越受到全世界的關注。

    同樣,人工智能在金融領域的運用也在不斷被研究深化,應用場景不斷多元化。在討論人工智能在金融領域中的應用潛力之前,我們先來了解下人工智能較其他技術而言獨有的特性,用《時空中的金融科技》中的一句話來概括:“人工智能正在提升價值跨時間使用的能力,證明時間就是金錢的這一說法。”

    具體來說人工智能能夠在以下三個方面“跑贏”時間:

    1、快速吸收信息、將信息轉化為知識的能力。人工智能在對文本、語音和視頻等非結構化信息的獲取方面出現較大飛躍,人類手工收集、整理、提取非結構化數據中有用信息的能力已不如人工智能程序,特別是文本信息,在自然語言處理和信息提取領域,這樣的技術不僅限于二級市場的量化交易,對一個公司上市前各融資階段或放貸對象的基本面分析乃至在實體經濟中對產業生態和競爭格局的分析等都可以使用這樣的技術來爭取時間優勢。

    2、在領域建模和大數據分析基礎上預測未來的能力。時間最本質的屬性就是其箭頭不可逆。未來是不確定的,但又是有規律可循的。基于知識圖譜的領域建模、基于規模化大數據的處理能力、針對半結構化標簽型數據的分析預測算法三者的結合,是人工智能在時間維度上溝通過去和未來,減少跨越時間的價值交換帶來的風險的優勢所在。

    3、在確定規則下優化博弈策略的能力。價值交換領域充滿了博弈,博弈皆需解決局勢判斷和最優對策搜索兩個基本問題。人工智能由于人類,第一因為人工智能可以比人更充分地學習有史以來的所有公開數據;第二,人工智能可以比人更充分地利用離線時間采用左右互搏來增強學習策略;第三,人工智能可以幾萬臺電腦共同協作,相對于幾萬人的協作而言不存在人類面對利益考量以及各種不淡定乃至貪婪的表現。所以,人工智能在博弈環節的普遍應用,也是一個必然的趨勢。

    具體到人工智能在金融領域的應用,具有潛力的應用場景為量化投資以及智能投顧(或智能金融管家)、風險管理領域等

    量化投資已有實際案例,對標全球,世界最大的對沖基金橋水聯合在2013年開啟一個新的人工智能團隊。Rebellion Research運用機器學習進行量化資產管理于2007年推出了第一個純投資基金。今年9月末安信證券開發的A股機器人大戰5萬投資者的結局揭曉,從6月1日至9月的三個月里,以24.06%(年化96%)的累計收益率戰勝了98%的用戶。機器人運作模式是先從基本面、技術面、交易行為、終端行為、互聯網大數據信息、第三方信息等衍化成一個因子庫,屬于數據準備過程,將因子數據提煉生成訓練樣本,然后選取機器學習算法進行建模訓練,最后保留有效因子生成打分方程輸出組合。

    機器人大數據量化選股較人類從基本面、公司財務等方面挑選因子量化選股而言更偏向從基本面、技術、投資者情緒行為類等方面挑選因子,對IT技術、數據處理技術的要求較高。

    在智能投顧方面(智能金融管家)也已有初步的運用。廣義的智能投顧,考慮投資者的財務情況對其進行個人財富精算配置,比如統籌考慮支票、儲蓄、投資和養老保險。對于偏好主動進行資產管理的投資者,智能投顧能夠根據投資者的問題,智能的分析海量信息給出答案。從國外的實踐來看,智能投顧產品主要有投資推薦、財務規劃和智能分析三種。具體應用案例如下:1)摩羯投顧:招商銀行發布 APP 5.0,“摩羯智投”成為最大看點。摩羯智投運用機器學習算法,試圖整合招商銀行十多年財富管理實踐及基金研究經驗,并在此基礎上構建以公募基金為底層資產,全球范圍配置的“智能基金組合配置服務”。在利率市場化尾聲之際,摩羯智投的問世,標志著銀行等金融機構應對“儲蓄搬家”的應對。對標海外智能投顧的資產管理規模已經從2012年幾乎為零增加到2015年底的187億美元。AT Kearney預測,未來五年,機器人投顧的市場復合增長率將達到68%,到2020年,機器人投顧資產管理規模將突破2.2萬億美元。2)智能報告:人工智能能夠自動搜集企業公告、上百萬份研報、維基百科等公開知識庫等披露信息后通過自然語言處理和知識圖譜來自動生成報告。速度為0.4秒/份,60分鐘即可生成全市場9000份新三板掛牌公司報告,在時空上的優勢由此得以體現。3)信用卡還款:截至2015年末,全國人均持有銀行卡3.99張,現代消費模式中,人們已習慣了信用卡或者手機綁定信用卡進行消費。一人多卡的現象有時會讓持卡人忘記按時還款,逾期不還款的高額滯納金會讓用戶產生損失。此類情況下人工智能能夠將用戶所有的信用卡集中管理,幫助用戶在不同的還款期內合理安排資金,以支付最少的滯納金。若戶沒有余額的情況發生,開發公司會提供比信用卡公司利率更低的貸款,幫助用戶還信用卡賬單。

    人工智能乃至金融科技的創新,是對金融市場、金融機構以及金融服務供給產生重大影響的新業務模式、新技術應用、新產品服務。他與傳統金融并不是相互競爭的關系,而是以技術為紐帶,相信未來將為有更多人工智能的應用場景出現,讓傳統金融行業擯棄低效、高成本的環節從而形成良性生態圈循環。(完)

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