CNET科技行者 12月22日 北京消息（編譯/高玉嫻）：人工智能對金融機(jī)構(gòu)的影響正在與日劇增，它不僅改變了人們存款、投資和借貸的方式，甚至還能預(yù)防金融犯罪。助推這一波人工智能大潮的一大核心是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而金融行業(yè)也正在借助于算法的優(yōu)化不斷發(fā)展。

（后文會做詳細(xì)介紹）

這一波操作讓整個金融界為之震驚。

| 包括對沖基金在內(nèi)，以下我們列舉了人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的三個主要場景：

1.基于算法的金融交易

可以看到，借助機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以完成諸如股票交易這樣復(fù)雜而繁瑣的任務(wù)。同時，在全球已經(jīng)有不少對沖基金公司正在該領(lǐng)域不斷探索，并取得了可與人類專家的判斷相媲美的成果。

此前，舊金山的創(chuàng)業(yè)公司Sentient Technologies就開發(fā)了一種算法，通過獲取數(shù)以百萬計(jì)的數(shù)據(jù)點(diǎn)從而識別交易模式，預(yù)測趨勢，制定成功的股票交易決策。在Sentient公司的平臺上，運(yùn)行著數(shù)以萬億計(jì)由大量在線公共數(shù)據(jù)創(chuàng)建的模擬交易程序。借助這些程序，該算法可以識別整合成功的交易模式，制定新的交易策略。同時，通過該算法，系統(tǒng)還可以在幾分鐘內(nèi)完成傳統(tǒng)方式中1800天的交易量，并在交易中不斷實(shí)現(xiàn)自主優(yōu)化。據(jù)該公司CEO安東萬•布隆多（Antoine Blondeau）表示 ，其基金完全由人工智能操盤，整體思路就是做一些沒有其他人也沒有其他機(jī)器在做的事情。

Sentient的首席科學(xué)官巴貝克•霍加特（Babak Hodjat）表示 ，這套系統(tǒng)允許公司調(diào)整特定的風(fēng)險設(shè)置，并且是在沒有人工干預(yù)的情況下運(yùn)行的。“它會自動生成一套策略 ，并給我們下指示。它還會告訴我們要在何時退出，何時減小風(fēng)險敞口，諸如此類。”霍加特說。

英仕曼之外，國外還有很多成功案例。美國的Wealthfront和Betterment、英國的MoneyonToast、德國的FinanceScout24、法國的MarieQuantier等均成功將人工智能引入投資理財，目前智能顧問已掌握大量資產(chǎn)；第一個以人工智能驅(qū)動的基金Rebellion曾成功預(yù)測了2008年股市崩盤，并在2009年給希臘債券F評級，而當(dāng)時惠譽(yù)的評級仍然為A，通過人工智能，Rebellion比官方降級提前一個月；掌管900億美元的對沖基金Cerebellum，使用了人工智能技術(shù)，從2009年以來一直處于盈利狀態(tài)。

2.反欺詐檢測

隨著電子商務(wù)的推廣，網(wǎng)絡(luò)詐騙愈發(fā)猖獗。然而，打擊網(wǎng)絡(luò)詐騙并非易事。過度拒絕交易從而預(yù)防網(wǎng)絡(luò)犯罪會導(dǎo)致客戶體驗(yàn)下降，可能造成大量客戶的流失。2015年，Javelin Strategy市場調(diào)研機(jī)構(gòu)發(fā)布的一項(xiàng)研究表明：網(wǎng)絡(luò)零售商因錯誤拒絕合法交易造成的損失金額高達(dá)1180億美元。在錯誤拒絕合法交易的案例中有三分之一的客戶會放棄交易。此外，僅在美國地區(qū)，該類案例造成的經(jīng)濟(jì)損失是真正詐騙案件損失金額的13倍。

在這樣的背景下，人工智能可以通過分析不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測人類分析師察覺不到的欺詐性交易。與此同時，還可提升實(shí)時審批的準(zhǔn)確度，減少錯誤拒絕率。

如今，已經(jīng)有很多機(jī)構(gòu)開始借助人工智能預(yù)防詐騙。Mastercard（萬事達(dá)卡）不久前推出的智能決策(DI)技術(shù)是個很好的例子。據(jù)了解，DI可以從持卡人的消費(fèi)記錄和習(xí)慣中采集模型，建立行為基準(zhǔn)，從而對每筆新達(dá)成的交易進(jìn)行比較和評估。相較于傳統(tǒng)的多借助通用方法評估所有交易的犯罪預(yù)防技術(shù)，該技術(shù)的應(yīng)用可謂是一項(xiàng)重大突破。

事實(shí)上，Mastercard并非第一家運(yùn)用人工智能進(jìn)行反欺詐檢測的金融企業(yè)。有些公司采用的方法更為全面。例如，Sift Science從6000多家具備欺詐檢測功能的網(wǎng)站中收集了大量數(shù)據(jù)，并通過多種渠道的設(shè)備追蹤和數(shù)據(jù)分析，利用智能引擎關(guān)聯(lián)了各種不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，包括網(wǎng)站上的付款信息和其他行為，建立優(yōu)質(zhì)用戶行為模型，檢測欺詐性交易。

近年來，借助由自然語言處理（NLG）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法驅(qū)動的智能客服為用戶提供個性化對話體驗(yàn)開始變得越來越普及。

而智能客服在金融業(yè)的應(yīng)用也是比較常見的，比如幫助用戶理財。舉個例子，當(dāng)用戶點(diǎn)擊Facebook的聊天窗口時，就可以啟動Plum聊天機(jī)器人，從而進(jìn)行小額分期存款的操作。在注冊時，用戶只需要將Plum與其銀行賬戶關(guān)聯(lián)。之后，Plum的人工智能系統(tǒng)就會分析用戶的收入水平和消費(fèi)習(xí)慣，并在此基礎(chǔ)上預(yù)測其能接受的存款金額。然后適時分期向用戶的儲蓄賬戶中存儲小筆金額，并定期通知用戶。

此外，智能客服Cleo還可以跟蹤多個賬戶的收入與支出，像私人會計(jì)師一樣和客戶交流，回答客戶的問題，同時還可以提供理財指導(dǎo)，幫助用戶做未來的資金規(guī)劃和管理。今年年末，美國銀行計(jì)劃推出智能客服Erica（取銀行名字的諧音）。Erica可以在銀行手機(jī)客戶端與客戶進(jìn)行語音和文字互動，從而幫助客戶快速做出更明智的決定。例如，無需打開應(yīng)用界面（UI）即可命令Erica匯錢給朋友或付款。智能客服的AI引擎還可分析管理客戶的個人財務(wù)，如根據(jù)客戶收入和支出模型，提供建議，實(shí)現(xiàn)儲蓄目標(biāo)。

| 重點(diǎn)聊聊英仕曼集團(tuán)會自己抄底的AI系統(tǒng)

在對人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，英仕曼是個非常好的例子，這里我們重點(diǎn)介紹一下。

英仕曼集團(tuán)作為全球最大的對沖基金公司之一，資產(chǎn)高達(dá)960億美元。其旗下的AHL Dimension 基金從2014年就開始將機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于自動貿(mào)易決策，并且獲得了巨大收益。

據(jù)了解，英仕曼的工程師為機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)置了邊界參數(shù)，包括敞口資本、資產(chǎn)類別以及交易成本。通過這些參數(shù)為算法提供數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)那些容易被人類分析師忽略的模式和聯(lián)系。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在新數(shù)據(jù)與歷史模式進(jìn)行不間斷比對，推測將會發(fā)生的變化。目前，英仕曼已經(jīng)將該模型用于加快貿(mào)易決策，從而實(shí)現(xiàn)對未來幾周的形勢作出合理預(yù)測。

就在那一年，人工智能為英仕曼集團(tuán)規(guī)模最大的一只基金AHL Dimension Programme貢獻(xiàn)了大約一半的利潤。

編譯整理：科技行者