Citadel首席人工智能官：AI在金融领域的三大挑战

　　新浪财经 魏天谌 发自纽约

　　新浪财经讯 当地时间11月10日，在纽约召开的第25届全美华人金融协会年会上，来自Citadel对冲基金的首席人工智能官邓力、瑞信银行首席经济学家James Sweeney、Tse资管公司的首席投资官Irene Tse、Helmsley慈善信托基金风险部主任Christopher Rapcewicz等业内权威人士分别对人工智能、大数据、云计算等创新技术在金融领域的应用与影响发表了自己的见解。

　　Citadel首席人工智能官邓力博士在主旨演讲中重点谈及了目前深度学习技术在投资管理领域的挑战。他说，在传统金融数据的基础上，如何处理、利用另类数据也开始进入各大金融机构的视野；例如摩根大通等公司已经累积了大量另类数据，搜索引擎上的点击信息、通过Alexa等智能语音助理下单购物的信息、手机用户APP使用情况等都属于能够帮助机构预测金融市场、做出投资决策的数据。

　　邓力强调，金融领域的人工智能应用目前主要面临三大挑战，一是异构数据的问题，意味着不同数据样本之间的差异性较大，传统金融数据和另类数据完全不同、难以整合，哪怕是另类数据中每个样本的格式、标准也差别极大，对处理数据造成了困难。二是数据的信噪比太低，意味着有用信息相对于无用的“噪音”信息来说比例太小，例如从社交媒体上提取的数据，大部分都是对投资无用的信息，如何排除噪音、提取有效信息也是一个难题。

　　第三是由于金融领域的竞争特性造成的数据非稳定性，金融公司的算法和数据基本不进行共享，且新开发的模型和算法会在竞争中渐渐失去有效性，无法继续使用。邓力提到，金融学界尚未能够提出一个有效模型来解决这个问题。

　　在年会座谈会上，Helmsley慈善信托基金风险部主任Christopher Rapcewicz表示，随着云计算、开源等技术的低价普及，如今创业的运营成本和门槛大幅降低，他举例说道，在1999年一家处于A轮融资阶段的创业公司至少需要5百万甚至上千万美元才能完成基础设施建设，2016年这个成本已经被控制在25万至50万美元左右。

　　瑞信银行的首席经济学家兼美国首席投资官James Sweeney表示，科技创新正在创造越来越多的可能性，十年前，人们很难构建对未来的想象，今天在数据、云计算等技术的进步下，想象未来变得没有那么困难。

　　Tse资管公司的首席投资官Irene Tse则表示，人工智能技术的应用在过去10年来也在发生重大变化，10年前，人们倾向于让机器自行操作、没有人机互动，而今年，如何将人和机器结合变得越来越重要，机器的长处在于可处理的数据量大、速度快、线性分析能力强，而人类则擅长捕捉宏观环境的变化和分析非线性逻辑，例如当特朗普被弹劾时，人能够准确判断这种情况可能对市场产生的影响。因此，人与机器结合是未来人工智能的发展趋势。

责任编辑：王永生