人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
有目的、有計劃地引進、研制、制造和購買相關(guān)人工智能產(chǎn)品將為金融機構(gòu)的未來發(fā)展帶來巨大優(yōu)勢。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要分為以下幾個方面:自動生成報告、人工智能輔助、金融搜索引擎和智能投資顧問。
第一,自動生成報告。投行業(yè)務(wù)及證券業(yè)都需要撰寫大量文書,這些文書工作往往具有固定的格式或模板,例如研究報告、招股說明書、投資意向書等。這些報告的撰寫通常需要花費投行工作者大量的時間和精力,但這類工作在很多情況下往往只是一些數(shù)據(jù)整理以及文本替換的工作。由于格式較為固定,這些文書中的大量內(nèi)容可以利用模板生成,比如公司股權(quán)變更、會計數(shù)據(jù)變更等。
具體而言,自動報告生成主要有三個步驟:第一步為數(shù)據(jù)處理,通過爬蟲等計算機程序?qū)δ陥、時事新聞及數(shù)據(jù)、行業(yè)分析報告和法律公告等材料進行收集和整合;第二步是數(shù)據(jù)分析,運用知識圖譜中常用的知識提取對實體新聞進行處理,提取邏輯主干,結(jié)合其他關(guān)鍵信息,再將其嵌入模板;第三步是生成報告,經(jīng)過數(shù)據(jù)的分析處理,報告便可生成。如有必要,可以對自動生成的報告進行人工審核和微調(diào)。
第二,人工智能輔助。在過去,量化交易只是簡單地運用計算機來進行輔助,分析師的任務(wù)主要是選取某些指標作為變量,利用機器來觀察數(shù)據(jù)分布及計算結(jié)果。隨著機器學(xué)習(xí)與預(yù)測算法的結(jié)合程度不斷加深,人工智能輔助系統(tǒng)根據(jù)歷史經(jīng)驗和新的市場信息可以更加準確地預(yù)測金融市場的走向,創(chuàng)建出更符合實際的最佳投資組合。相對于之前計算機只進行簡單的統(tǒng)計計算,現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)已經(jīng)能夠通過機器學(xué)習(xí)等技術(shù)進行海量數(shù)據(jù)的處理和分析。同時,結(jié)合自然語言搜索、用戶界面圖形化及云計算后,人工智能助手可以將問題與實踐與市場動態(tài)結(jié)合,提供實時更新的研究輔助。此外,人工智能不會像人類一樣受到情緒的影響,可以從根本上杜絕投資決策過程中恐懼、沖動和貪婪等非理性情緒因素的干擾。
自然語言處理是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理并不是一般地研究自然語言,而在于研制能有效地實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng),特別是其中的軟件系統(tǒng)。
當然人工智能輔助也存在一定的問題,例如當“黑天鵝”等特殊事件發(fā)生時,機器學(xué)習(xí)和自然語言處理無法發(fā)揮出其相應(yīng)的功能。因為這類特殊事件往往屬于新型事件,人工智能系統(tǒng)無法從歷史數(shù)據(jù)中找出相關(guān)模式。如果讓人工智能在這類事件發(fā)生時去管理資產(chǎn),就存在很大的風(fēng)險。
第三,金融搜索引擎。信息的甄別和篩選對于金融行業(yè)來說尤為重要,但其工作量和工作難度往往較大。金融搜索引擎正是為了數(shù)據(jù)和信息的收集、整理、分析而生,其實質(zhì)就是信息平臺,為供需雙方提供撮合和對接服務(wù)。對于信息處理,人工智能不僅能夠做到有序分級的收集、存儲,還能夠依據(jù)某些算法克服主觀判斷傾向帶來的影響,從而更好地利用那些真正會對資產(chǎn)價格產(chǎn)生影響的信息。例如,金融搜索引擎Alphasense能夠從大量數(shù)據(jù)噪聲中尋找有價值的信息,通過對文件和新聞的研究整合投資信息,并進行語義分析,從而提高工作效率。此外,金融交易并不是在金融搜索引擎上直接進行,因此不會形成閉環(huán),當然這也可能造成金融交易把控性的不足,但通過大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng),加強對第三方平臺的監(jiān)管,可以在一定程度上彌補該缺點。
第四,智能投資顧問。傳統(tǒng)的投資顧問模式需要高素質(zhì)的理財顧問來幫助投資者規(guī)劃符合其投資風(fēng)險偏好、某一時期資金需求以及某一階段市場表現(xiàn)的投資組合,因此費用高昂,使用者往往局限在高凈值人群中。智能投顧與傳統(tǒng)的人類投顧相比具有透明度高、投資門檻低、個性化等獨特優(yōu)勢。智能金融正在以一種人機結(jié)合的方式提供個性化的輔助決策工具。在邏輯鏈條形成的過程中,智能投顧以最少的人工干預(yù)方式幫助投資者進行資產(chǎn)配置及管理,讓投資人更容易獲得數(shù)據(jù)和分析層面的支持,從而將更多的精力投入更加重要的工作。借助計算機和量化交易技術(shù),智能投顧平臺可為經(jīng)過問卷評估的客戶提供量身定制的資產(chǎn)投資組合建議。

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