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「315避雷攻略」金融科技的最佳安全助攻:人工
发布时间:2020-03-19    信息来源:互联网 

目前人工智能在全球金融领域已经应用的非常广泛,得益于金融领域的大容量、准确的历史数据和可量化等特点,它非常适合与人工智能技术结合。同时当前强大的计算能力和方便易用的机器学习工具,使得人工智能领域的核心技术机器学习在金融科技方面的应用发展迅速。

随着个人理财的意识和需求兴起,越来越多的软件开始利用人工智能技术为个人用户进行财务管理。这些软件基于的逻辑的是,通过分析用户的开销等相关数据,基于用户设定的目标,为用户提供理财建议,帮助用户达成目标水平。

在智能投顾领域,与传统的投资顾问服务相比,智能投顾能够对用户与资产信息进行标签化分类,可以精准匹配用户与资产,让投资变得更加简单。在人工智能加持下,通过AI算法来完成以往人工提供的理财顾问服务,机器人依据用户风险偏好、财务状况等给出相应投资组合。

例如客户输入期望的收益目标(如 60 岁退休时有 50 万美元存款)、年龄、收入及当前资产,“智能投顾”会将客户的投资以合适的资产类别和金融工具进行组合,以实现客户的收益目标。

不仅如此,算法还能根据客户收益目标的变动和市场行情的实时变化自动调整投资组合,始终围绕客户的收益目标为客户提供最佳投资组合。目前美国的一些大中型投资公司如 Betterment(资产管理规模 100 亿美元)和 WealthFront(资产管理规模 80 亿美元)已经用“智能投顾”为客户提供服务,且收费更加低廉。

自动化解决方案的另一个好处,就是鼓励“千禧一代”扩张他们的眼界,除了依靠传统的投资顾问,同样可以通过智能手机和自动化财务平台来进行金融财务管理,结果会更可靠,更高效。

目前机器学习在金融领域的借贷和保险承销方面表现非常好,一些大型企业已经用数以百万的消费者数据(年龄,职业,婚姻状况等),金融借款和保险情况等这些信息训练机器学习算法。比如是不是越来越多的年轻人会出现交通事故?过去几年客户的违约率是不是越来越高?这些分析和预测对金融领域的公司非常重要。

因此,为了更好地与人工智能相辅相成,金融科技侧重点放在各种投资金融模式的组合上,让过去一些晦涩难懂的金融模式,在人工智能的协助下,以最简单明了的方式呈现出来。科技金融是资本主义最好的诠释者,它可以帮助消费者过上更加幸福的生活,而不需要明白其中的运转规则。

算法交易最早可追溯到上世纪 70 年代,它利用复杂的 AI 系统能极其迅速地做出交易决策。算法交易系统通常每天做出几万甚至数十万比交易,因而“高频交易”(HFT)也被视为算法交易的一个分支,机器学习和深度学习在调整交易决策方面起着越来越重要的作用。

而目前“AI+量化交易”的主流形式,是利用计算机技术从庞大的数据中计算出能带来超额收益的多种“大概率”事件,以数学模型替代人为的主观判断,并基于这些事件制定组合策略自动完成交易。过程由金融分析师负责制定策略,程序员则将策略代码化,接入到交易程序中。

量化交易在一定程度上提升了投资效率,减少了投资者情绪波动的影响。如今,数据量的指数级增长、数据类型的日益增多,因子选择、数学模型也越来越复杂,量化交易技术比投资顾问更值得相信、更客观和可靠。正如量化云宙斯最擅长的应用场景:海量数据、大量实时的计算、复杂逻辑牵涉的多个时变因子和模型等,服务于国内外金融从业群体,让更多的金融机构能够更好地进行风险和盈利管理。

作为科技的创新之地,硅谷的公司已经将人工智能技术成熟的运用在金融各个领域,中国的科技金融的应用创新也未落后。未来我们期待人工智能技术能够为金融领域带来更大的变革,服务更多传统金融未触达的人群。

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