人工智能已经进入到高速发展时期,语音识别、图像识别、机器学习等不少细分领域涌入各行各业。人工智能在医疗、交通、以及金融业有着广阔的发展空间,尤其在金融业,智能投顾已经成为行业热词。
蓝鲸TMT 谢媛媛
人工智能已经进入到高速发展时期,语音识别、图像识别、机器学习等不少细分领域涌入各行各业。人工智能在医疗、交通、以及金融业有着广阔的发展空间,尤其在金融业,智能投顾已经成为行业热词。
在华夏基金与微软亚洲研究院举办的战略合作发布会上,刘铁岩阐述了自己对于智能投顾的观点。刘铁岩表示,出色的投资经理和证券分析师虽然拥有很高的专业技能和从业经验,但是在处理数据的能力上仍然有所局限。行业人士在跟踪数据做时空分析时的粒度不够精细,根据市场反馈做出调整的周期可能会很长,个人情绪也会影响决策人的判断。在这些方面,人工智能则表现出独特优势,除了拥有强大的数据处理能力,实时根据市场的情况用算法调整投资策略外,人工智还能始终保持着冷静客观的态度,不断优化自己的投资策略。
谈及人工智能技术将如何助力金融投资,刘铁岩从量价数据分析,文本数据分析,知识图谱及推理,以及预测、模拟与决策四个方面予以阐述。
第一,量价数据。刘铁岩认为,量价数据是股票投资里面非常重要的信息源之一,投资经理在根据量价数据的时序序列来寻找二维模式,并以此预估股票涨跌,判断何时买入卖出时往往会受到个人因素的限制,而人工智能技术可以依托大数据去寻找更加客观和有效的时空模式来指导投资者投资。
第二,文本数据,投资经理等从业人员通过对文本数据的分类、语义分析、主题分析和情感分析,可以预测市场对于一个行业或一个公司的预期,甚至可以去预测股票走势的拐点。而高效的知识图谱索引和分析的开源引擎,可以对巨大体量的知识图谱,进行实时的分析推理,使高阶因果关系进行改变,决策更加理性。
投资经理通常会根据他所熟悉的,与此相关的若干文本数据源,做出理性判断。而人工智能却能利用互联网上海量的文本数据对市场投资项目做出分析,这样得出的分析结果更加精细客观。
第三,知识图谱和推理。刘铁岩表示,除了需要对原始数据进行分析外,基金从业人员还会利用诸如政治事件、金融事件、经济事件辅助投资分析。比如利用供应链的上下游关系,利用投资人和公司之间的关系进行推理。这时,如何去构建一个可靠的、信息丰富的金融知识图谱,并在拥有大量的金融知识图谱后如何进行分析和推理尤为重要。这就需要开发更高的技术予以支持,比如高效的知识图谱的索引和分析的开源引擎。
第四,投资经理需要根据市场的反馈不断地调整他之前既定的一个决策投资方案。如何实时、快速地根据市场变化做出反应,这些问题上人工智能都具有一定优势。