人工智能亮剑金融创新.ppt

1、人工智能旨在探索人脑奥秘，开发出能以人类相似方式做出反应的智能系统，其产品堪称人类智慧的高级仿真品。自1959年德沃尔与约瑟夫英格伯格联手造出世界上第一台工业机器人后，人工智能发展不断加速，现已形,成第四次工业革命的核心，实际应用涵盖指纹、人脸、视网膜、虹膜、掌纹识别及专家系统、自动规划、搜索、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、图文音像理解、遗传编程等，正如瑞银宣称的“人工智能的商业运用,几乎已万事俱备”。未来资本市场交易模式很可能被计算机技术重构人工智能发展不断加速人工智能旨在探索人脑奥秘，开发出能以人类相似方式做出反应的智能系统，其产品堪称人类智慧的高级仿真品。自1959年德沃尔,与

2、约瑟夫英格伯格联手造出世界上第一台工业机器人后，人工智能发展不断加速，现已形成第四次工业革命的核心，实际应用涵盖指纹、人脸、视网膜、虹膜、掌纹识别及专家系统、自动规划、搜索、博弈、自动程序设计、,智能控制、机器人学、图文音像理解、遗传编程等，正如瑞银宣称的“人工智能的商业运用几乎已万事俱备”。2016年9月，脸书、亚马逊、谷歌、IBM和微软“五巨头”缔结人工智能伙伴关系，强强联合引领潮流。1,0月起，奥巴马政府接连举办4场关于人工智能的研讨大会，特邀各高校参与撰写关于人工智能未来发展的报告。美国参议院也专门召开了关于人工智能的听证会。奥巴马本人在接受连线杂志采访时亲自阐述了对于人工智,能的期望

3、和担忧。2016年12月1日，美国总统大选尘埃初定，著名的机器学习初创公司Spare5首席执行官马特本克立刻给新当选总统特朗普写了一封公开信，强烈呼吁千万不要忽视人工智能的作用：AI(即人,工智能)不像把一个人送上月球那样充满戏剧性，但对于实现“使美国再次伟大”的竞选口号至关重要，“没有什么能比投资人工智能更快刺激经济增长”，“AI将主宰下一波经济增长和国家安全”。本克还提出多项具体建,议，另外，他批评2016年联邦政府在非保密类型的AI研发方面总投资仅12亿美元，居然低于同年IBM对AI的投资，也不及联邦政府对AI总研发投入的1%。在中国，百度董事长兼CEO李彦宏一再强调：互联网,的下一步是

4、人工智能。他判断，人工智能在金融和医疗领域摩擦最少，有可能最快进行大范围应用。从“深蓝”到阿尔法狗2016年3月，阿尔法狗(AlphaGo)以4：1大胜围棋世界冠军李世石，然而阿尔法狗今天,的“道法”，还得从20年前说起。1996年2月10日，IBM研发的超级电脑“深蓝”挑战苏联国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。第一局“深蓝”旗开得胜，之后两和三负。双方约定一年后再战。1997年5月，双方再,下六局，“深蓝”一胜五和力克棋王。成为人工智能载入史册的里程碑事件。卡斯帕罗夫输棋后很不服气，他认定“深蓝”的奇思妙招完全不可思议，必有人类棋手背后操刀。但“深蓝”团队显然未雨绸缪他们一方面高调,营销引全世界瞩

5、目，另一方面请来了当时几乎所有顶尖高手站台露脸解盘，从而彻底封杀了“电脑机箱里躲着高手”的猜测。2011年2月16日，IBM公司新开发的超级电脑“沃森”以超出第二名两倍多分数的绝对优势,，在美国历史上最受欢迎的智力问答竞赛节目危险中击败两名人类对手，连赛三天大获全胜。新年伊始，来历不明的“Master”账号上线两家在线围棋平台，至1月4日连胜59盘，横扫当代顶尖棋手。打遍天下无,敌手之后，Master自曝家门最新版本AlphaGo。人工智能多领域成果大量涌现人工智能历经了三次浪潮，前两次分别在上世纪60年代和80年代;2012年跨国互联网巨头掀起第三次浪潮。2016年1,1月，云锋金融与Ken

6、sho公司合作预测总统大选前后美国股市行情的Kensho日报，1900余字加6张图表机器人仅用了2分钟。2016年5月，拥有约900名律师的美国百大律师事务所之一B过去两年新增人工智能企,业数超过之前10年总和。据国家发改委“互联网+”人工智能三年行动实施方案，到2018年，我国将打造人工智能基础资源与创新平台和人工智能产业体系，形成千亿级的人工智能市场应用规模。2017年1月1,0日，全国科技工作会议上，科技部部长万钢透露今年将完成人工智能专项规划，论证人工智能重大项目立项。内容覆盖大数据、计算平台(如人工智能芯片)、算法以及产业应用四大维度。人工智能三大方向切入金融创新随,着金融行业规模不

7、断拓展，单靠人工日益捉襟见肘，程序化管理应运而生。而随着金融市场结构不断扩充，单靠程序化日益力不从心，人工智能应运而生。金融监管路透社2016年11月报道，华尔街两家交易所计划在未来,几个月内推出AI人工智能监管系统，交易监管机构希望通过人工智能快速、智慧地识别市场交易中的违规操作。美国金融业监管局2017年将开始测试这批AI监控软件，而纳斯达克和伦敦证券交易所则在2016年年底,就启用人工智能投入市场监管。中国人民大学大数据统计实验室主任、柏睿数据科技公司董事长兼CTO刘睿民博士向媒体透露：“中国证券市场已着手准备用AI进行监控。”柏睿数据正与一家交易所合作，通过运用大数据,来实时甄别高频交

8、易、量化交易等高速背景下发生的违规行为，应用于解决高频交易引发的金融安全问题。以前需调查人员花费几年交叉引用历史数据才能完成的甄别，现在靠人工智能瞬间就能搞定。柏睿数据2014年推出,面向实时大数据分析的高性能分析应用平台RapidsDataPlatform，为行业客户提供从大数据存储到分析挖掘的完整解决方案。现已在交易所的复杂交易环境中，借助Hive1.2、Tez0.83、Ra,pidsDB2.63、Spark1.6对人工智能监管体系进行测评，结果显示，测试环境随着查询节点不同而表现能力各异。在Query10查询过程中，Hive、Tez、Spark速度几乎持平;但升级版Ra,pidsDB只用

9、了1毫秒。事实证明，在小数据量情况下测试功效是传统数据库的2倍，而在大数据量情况下则是50倍至100倍。金融服务智能投顾和资产配置在金融服务领域最具代表性，主要基于用户个人投资需求和,风险偏好，通过对用户个性需求“画像”，快速找到最适合的投资方式。这类似商业银行的私人银行线上化，只不过没有人工推荐一对一服务。2016年美国智能投顾管理的产品约500亿600亿美元。虽只占理财市场,19万亿美元沧海之一粟，但瑞银、美国银行、摩根士丹利等均已捷足先登。花旗预测未来十年智能投顾总额将达5万亿美元。国际知名咨询公司ATKearney预测这一数据2020年将突破2.2万亿美元。黑石集团,的阿拉丁系统是智能

10、投顾的鼻祖。目前全球货币总量200多万亿美元，美国货币总量80万亿美元，而阿拉丁系统管理的货币资产已达15万亿美元。此外嘉信理财已推出智能投顾产品SIP、德银开通AnlageFin,der、高盛收购HonestDollar等。传统模式管理1000位客户必须投入相当的人力物力，而平台连用户支付管理费的十分之一都拿不到，但智能投顾收取同价的管理费就可以实现高收益。处于起步阶段的中国,，截至2015年年底，金融机构和第三方理财总规模81.18万亿。多家平台纷纷抢滩布局，公募基金、互联网金融平台以及大型的财富管理公司更不甘落后。智能投顾产品现有三类：一是独立的第三方智能投顾产品，主,要为用户解决建立与

11、风险匹配的分散化投资组合问题;二是传统金融机构的产品，主要依托机构自身产品资源和客户优势发展智能财富管理平台;三是互联网公司的财富管理应用。智能投顾目前在中国还面临三道坎：一是投资,工具有限。平台卖点仅为移动便捷、社交场景等功能，国外多数智能投顾基于资产组合理论，通过量化模型给出投资组合(选相关性弱的ETF)策略;包含以“超安全”的债权性工具确保基础收益，以“高风险”投资工具博,取额外收益，客户可依据自身风险承受力调整二者比例。二是模型的有效性尚待完善。如国内券商智能投顾基本依靠量化选股或资产配置模型为客户提供投资建议，但国内市场仍以追求低风险、高稳定收益的散户为主，一些所,谓“智能投顾”为迎

12、合“抓涨停、找轮动”的投机心理，私接基金或推荐高风险非标资产，实际带来更大的投资风险和支付风险，最终收益水平甚至低于信托理财、P2P理财等单一资管产品。三是法律监管和行业定位尚不清,晰。尽管智能投顾与传统投资顾问在运作模式上存在区别，但现行法规对人工智能服务的形式尚无具体解释。智能投顾实际局限于投资决策建议而无法从事资管业务。金融交易2016年9月彭博数据显示：目前全球依靠人工,智能进行实盘操作的对冲基金似乎都可圈可点，12只基金全年收益均在7%以上。2016上半年，创业公司Aidyia将旗下对冲基金管理的所有股票交易完全交付人工智能操作，杜绝任何人类干扰行为。该系统上线首,日就获得2%的回报。华尔街不少大型对冲基金纷纷启用人工智能取代基金经理，美国顶级对冲基金如文艺复兴等大量使用机器学习技术进行策略建模。经过人工智能“深思熟虑”后的市场交易，早已不是传统意义上的量化建,模、高频交易那种“听见风就下雨”的频繁交易行为，而是适合按小时、按天、按周甚至按月计算的中长期投资策略，且决策的选择完全取决于计算机。通过深度学习和进化算法，人工智能可虚拟出一批交易员让其互相PK。,经万亿次级别的竞争与淘汰后，最终筛选出顶级虚拟交易员。与此同时，深度神经网络