新浪財(cái)經(jīng) 魏天諶 發(fā)自紐約

　　新浪財(cái)經(jīng)訊 當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月10日，在紐約召開的第25屆全美華人金融協(xié)會年會上，來自Citadel對沖基金的首席人工智能官鄧力、瑞信銀行首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家James Sweeney、Tse資管公司的首席投資官Irene Tse、Helmsley慈善信托基金風(fēng)險(xiǎn)部主任Christopher Rapcewicz等業(yè)內(nèi)權(quán)威人士分別對人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等創(chuàng)新技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用與影響發(fā)表了自己的見解。

　　Citadel首席人工智能官鄧力博士在主旨演講中重點(diǎn)談及了目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)在投資管理領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。他說，在傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，如何處理、利用另類數(shù)據(jù)也開始進(jìn)入各大金融機(jī)構(gòu)的視野；例如摩根大通等公司已經(jīng)累積了大量另類數(shù)據(jù)，搜索引擎上的點(diǎn)擊信息、通過Alexa等智能語音助理下單購物的信息、手機(jī)用戶APP使用情況等都屬于能夠幫助機(jī)構(gòu)預(yù)測金融市場、做出投資決策的數(shù)據(jù)。

　　鄧力強(qiáng)調(diào)，金融領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用目前主要面臨三大挑戰(zhàn)，一是異構(gòu)數(shù)據(jù)的問題，意味著不同數(shù)據(jù)樣本之間的差異性較大，傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)和另類數(shù)據(jù)完全不同、難以整合，哪怕是另類數(shù)據(jù)中每個(gè)樣本的格式、標(biāo)準(zhǔn)也差別極大，對處理數(shù)據(jù)造成了困難。二是數(shù)據(jù)的信噪比太低，意味著有用信息相對于無用的“噪音”信息來說比例太小，例如從社交媒體上提取的數(shù)據(jù)，大部分都是對投資無用的信息，如何排除噪音、提取有效信息也是一個(gè)難題。

　　第三是由于金融領(lǐng)域的競爭特性造成的數(shù)據(jù)非穩(wěn)定性，金融公司的算法和數(shù)據(jù)基本不進(jìn)行共享，且新開發(fā)的模型和算法會在競爭中漸漸失去有效性，無法繼續(xù)使用。鄧力提到，金融學(xué)界尚未能夠提出一個(gè)有效模型來解決這個(gè)問題。

　　在年會座談會上，Helmsley慈善信托基金風(fēng)險(xiǎn)部主任Christopher Rapcewicz表示，隨著云計(jì)算、開源等技術(shù)的低價(jià)普及，如今創(chuàng)業(yè)的運(yùn)營成本和門檻大幅降低，他舉例說道，在1999年一家處于A輪融資階段的創(chuàng)業(yè)公司至少需要5百萬甚至上千萬美元才能完成基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，2016年這個(gè)成本已經(jīng)被控制在25萬至50萬美元左右。

　　瑞信銀行的首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家兼美國首席投資官James Sweeney表示，科技創(chuàng)新正在創(chuàng)造越來越多的可能性，十年前，人們很難構(gòu)建對未來的想象，今天在數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的進(jìn)步下，想象未來變得沒有那么困難。

　　Tse資管公司的首席投資官Irene Tse則表示，人工智能技術(shù)的應(yīng)用在過去10年來也在發(fā)生重大變化，10年前，人們傾向于讓機(jī)器自行操作、沒有人機(jī)互動，而今年，如何將人和機(jī)器結(jié)合變得越來越重要，機(jī)器的長處在于可處理的數(shù)據(jù)量大、速度快、線性分析能力強(qiáng)，而人類則擅長捕捉宏觀環(huán)境的變化和分析非線性邏輯，例如當(dāng)特朗普被彈劾時(shí)，人能夠準(zhǔn)確判斷這種情況可能對市場產(chǎn)生的影響。因此，人與機(jī)器結(jié)合是未來人工智能的發(fā)展趨勢。

責(zé)任編輯：王永生