張建學(xué)

隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，金融業(yè)正在大步邁入FinTech和智慧金融時代，科技已成為金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的重要突破口。

在Fintech時代，金融行業(yè)的業(yè)務(wù)模式已經(jīng)離不開技術(shù)創(chuàng)新。其中，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的運用正在給金融業(yè)帶來前所未有的變革。借助大數(shù)據(jù)、人工智能等，金融業(yè)可以對客戶進(jìn)行畫像并實施精準(zhǔn)營銷，不僅可以提高普惠金融服務(wù)的能力，還能提升金融服務(wù)效率、降低金融服務(wù)成本，并有效防控金融風(fēng)險。

當(dāng)金融機(jī)構(gòu)積累起越來越多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之后，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正在幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)一步發(fā)掘數(shù)據(jù)價值，并成為他們開展業(yè)務(wù)創(chuàng)新、產(chǎn)品優(yōu)化、決策支持以及風(fēng)險控制等的重要手段。利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來挖掘有價值的交易數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)以客戶為中心的精準(zhǔn)營銷，有限資源的合理配置和科學(xué)治理，利潤最大化目標(biāo)下的風(fēng)險管控等。

科技賦能與場景革命

第四屆上海金融技術(shù)創(chuàng)新論壇以“金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的科技賦能與場景革命”為主題于2019年5月17日舉行。眾多知名專家與金融業(yè)界精英聚集上海，分享他們對當(dāng)前技術(shù)趨勢的專業(yè)知識，討論如何應(yīng)對這個瞬息萬變的金融業(yè)。

特別演講嘉賓之一、千澤資產(chǎn)管理公司的執(zhí)行董事楊普磊，以“科技金融3.0時代 - 人工智能AI引領(lǐng)金融新變革”為主題在論壇上發(fā)表了精彩的演講。

楊普磊認(rèn)為，智能金融的核心，或者說本質(zhì)是人工智能技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新。從金融角度來講，智能金融的發(fā)展依附金融產(chǎn)業(yè)鏈，涉及從資金獲取、資金生成、資金對接到場景深入的金融資金流動全流程。從科技角度來講，智能金融的發(fā)展，是基于人工智能技術(shù)的智能風(fēng)控、智能投顧、智能投研、智能支付等智能解決方案，是對銀行、證券、保險等金融業(yè)態(tài)的創(chuàng)新。

千澤資產(chǎn)擁有一支匯集了專業(yè)交易員、數(shù)學(xué)家、大數(shù)據(jù)分析專家、系統(tǒng)專家和人工智能（AI）專家所組成的頂尖研發(fā)團(tuán)隊。其中楊普磊在金融科技領(lǐng)域常被同行認(rèn)可為“創(chuàng)科天才”，他曾在英國和美國的兩家公司擔(dān)任高級分析師，之后被千澤資產(chǎn)管理公司挖掘，負(fù)責(zé)優(yōu)化自身專利研發(fā)的BDAI系統(tǒng)，為業(yè)界與公司創(chuàng)造革命性的發(fā)展。

擁有成功、持續(xù)預(yù)測股票市場的能力是技術(shù)專家多年來努力不懈的目標(biāo)。

千澤近年已投入大量人力資源和巨額資金致力于專研大數(shù)據(jù)人工智能（AI）交易系統(tǒng)。千澤大數(shù)據(jù)人工智能（AI）系統(tǒng)采集了源自股票指數(shù)市場、國際大型證券公司和金融機(jī)構(gòu)近10年的交易數(shù)據(jù)，市場正常與異常波動時的前兆規(guī)律，交易員交易時的思維情緒分析，并將這些數(shù)據(jù)倒入人工智能（AI）系統(tǒng)中讓系統(tǒng)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、蒙特卡洛樹搜索法等技術(shù)作深度分析，從而精確地篩選出可獲勝的股票。

他們已成功研發(fā)出一套精確性達(dá)99%的大數(shù)據(jù)AI指數(shù)與股票交易模式。千澤資產(chǎn)大數(shù)據(jù)人工智能（AI）在1天內(nèi)能模擬過去10年全球股市的所有交易程序，這已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的能力范圍。由于深度學(xué)習(xí)算法的快速發(fā)展，更多的個人和公司能夠依靠人工智能的股票市場預(yù)測，該技術(shù)已比專業(yè)人士能預(yù)測的更準(zhǔn)確。

通過提供基于先進(jìn)的自學(xué)算法的日常投資預(yù)測，為科學(xué)和數(shù)學(xué)帶來金融新世界。這些算法預(yù)測用于確定最佳投資機(jī)會，制定系統(tǒng)的交易和分配策略以及監(jiān)控當(dāng)前的投資組合。

千澤確定了人工智能應(yīng)用在資本市場日益增長的需求，并于2014年開始開發(fā)其專有的BDAI交易系統(tǒng)。該算法是對系統(tǒng)的性質(zhì)進(jìn)行廣泛研究以及中國獨特的市場發(fā)展后開發(fā)的。BDAI交易系統(tǒng)成功應(yīng)用了大數(shù)據(jù)、廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢

資本市場是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，不斷發(fā)展超越既定理論。市場參與者被大量且不斷增長的數(shù)據(jù)所淹沒，這些數(shù)據(jù)需要被消化和理解才能成功地在各種市場環(huán)境中導(dǎo)航。千澤的BDAI秒算法利用大數(shù)據(jù)、人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在大量歷史股市數(shù)據(jù)中找到關(guān)系和模式，以分析和預(yù)測其行為，與更傳統(tǒng)的方法相比，著眼于應(yīng)用于資本市場的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢，并解釋挑戰(zhàn)和關(guān)鍵問題。

到目前為止，只有擁有足夠資源和專業(yè)知識的行業(yè)最大參與者才能在內(nèi)部開發(fā)和維護(hù)這種類型的模型。而借助BDAI秒算法AI的預(yù)測解決方案，該領(lǐng)域的小型或非專業(yè)機(jī)構(gòu)以及個人投資者也可以從這項技術(shù)中受益。

楊普磊說道：“深度學(xué)習(xí)將最有利于影響任何需要高度抽象的行業(yè)，以便分析大量且非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。在當(dāng)今世界，通過數(shù)字化，它實際上適用于大多數(shù)行業(yè)。但具體而言，它適用于汽車（包括自動駕駛汽車）、圖像和語音識別領(lǐng)域、生物技術(shù)、生物醫(yī)學(xué)、當(dāng)搜索基因模式和開發(fā)藥物、客戶分析和商業(yè)智能，當(dāng)然，也包括投資管理行業(yè)。在后者中，例如使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的預(yù)測和決策算法?！?/p>

盡管如此，由于許多領(lǐng)域的AI應(yīng)用需求以及廉價的高功率GPU和云計算服務(wù)的可用性，該領(lǐng)域正在迅速發(fā)展。“學(xué)習(xí)如何去學(xué)習(xí)”計算算法將很快決定哪種類型的自學(xué)習(xí)算法適合于給定任務(wù)。

楊普磊進(jìn)一步表達(dá)了他的觀點并評論道：技術(shù)方面，我們與客戶面臨的第一個挑戰(zhàn)是向他們解釋將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與其他定量但更傳統(tǒng)的模型完全分開的原因。一旦完成，主要的挑戰(zhàn)是讓客戶對系統(tǒng)的運作有信心。使用傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟(jì)模型，他們將能夠遵循或理解這些產(chǎn)出背后的推理。因為這正是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用背后的想法：它太復(fù)雜，太動態(tài)，太多參數(shù)特征發(fā)揮作用，使人類大腦無法消化和分析它。當(dāng)談到根據(jù)模型給出的見解來執(zhí)行，不是“為什么”系統(tǒng)推薦這個和那個的問題，而是你是否可能想要在它建議之前添加一個額外的“人”過濾器。

在業(yè)務(wù)方面，許多傳統(tǒng)動量、均值回歸或基于套利的交易策略以及基本推理或基于要素的投資和分配往往變得不那么有利可圖，因為許多投資者了解并使用相同的方法。此外，尋找進(jìn)一步多元化的新方法變得越來越困難。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)在交易行業(yè)中越來越受歡迎，當(dāng)涉及到尋找最佳的交易理念并獲得優(yōu)勢時，我們期望創(chuàng)建更廣泛的不相關(guān)策略并在將來應(yīng)用它。

隨著越來越多的數(shù)據(jù)具有預(yù)測價值，深度學(xué)習(xí)實際上打開了許多新事物的大門，我們非常高興能夠為投資行業(yè)的下一步做出貢獻(xiàn)并期待來年的發(fā)展。

BDAI自學(xué)習(xí)算法結(jié)合了通用性和適應(yīng)性。經(jīng)過多年的數(shù)據(jù)培訓(xùn)，它知道規(guī)則何時發(fā)生變化，并能夠相應(yīng)地進(jìn)行調(diào)整。我們的算法有個有趣的特征，它能為每個資產(chǎn)分配一個可預(yù)測性指標(biāo)，一個基于相關(guān)性的相應(yīng)預(yù)測的質(zhì)量度量。因此，允許過濾專注于最可預(yù)測的資產(chǎn)。我們的產(chǎn)品選擇包括各種行業(yè)組織，我們使用多個標(biāo)準(zhǔn)來定制預(yù)測，例如市值和流動性、市盈率、賬面價值、地理位置等。

我們將釋放千澤BDAI自學(xué)算法的潛力，不僅僅針對我們的交易系統(tǒng)，也針對我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€方面。

“金融+產(chǎn)業(yè)”之“未來金融”

在智能金融開始普及的今天，越來越多的金融公司都在轉(zhuǎn)型，從傳統(tǒng)金融向金融科技轉(zhuǎn)變，但實際上，金融科技的應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)不受限于此。千澤資產(chǎn)，一家頗具實力的金融科技公司正在悄然布局一個更具想象空間的新模式——通過深度分析大數(shù)據(jù)，人工智能升級場景應(yīng)用，創(chuàng)新場景化應(yīng)用項目產(chǎn)品，之后再將其產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為金融衍生項目進(jìn)行資產(chǎn)變現(xiàn)，這被視為另一個新生金融科技發(fā)展趨勢的模式，正在金融和科技圈內(nèi)受到越來越多的關(guān)注，或?qū)⑾破鹨粓隹焖偕郎氐慕鹑谌萍几锩?/p>

值得一提的是，千澤資產(chǎn)站在行業(yè)先行者的角度，專研開發(fā)大數(shù)據(jù)，在AI人工智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的資本變現(xiàn)道路上加速行駛，其“金融+產(chǎn)業(yè)”變現(xiàn)模式不僅顛覆了過去的商業(yè)模式，還實現(xiàn)助力人工智能技術(shù)在場景應(yīng)用上的創(chuàng)新和落地。

一方面，千澤資產(chǎn)打通了技術(shù)、大數(shù)據(jù)、交易、場景，金融產(chǎn)品形成完整的生態(tài)閉環(huán)。首先通過交易場景、能源分布式記賬、合同數(shù)據(jù)化、電子化，創(chuàng)造底層金融資產(chǎn)，形成“礦產(chǎn)源頭”，其次，再通過區(qū)塊鏈等技術(shù)，對接信托運用金融工具開發(fā)創(chuàng)新的金融產(chǎn)品。

而另一方面，千澤資產(chǎn)還可以通過收購或股權(quán)投資的形式，尋找那些與發(fā)展具有協(xié)同效應(yīng)的企業(yè)和技術(shù)，與現(xiàn)有業(yè)務(wù)深度整合，打造商業(yè)生態(tài)閉環(huán)。比如與商湯科技在人臉識別領(lǐng)域、與比特大陸在區(qū)塊鏈領(lǐng)域的合作，通過資本紐帶迅速將垂直行業(yè)的尖端科技實現(xiàn)在各個應(yīng)用場景的落地。

在“未來金融”框架的支撐下，千澤不僅駛?cè)霕I(yè)務(wù)快速發(fā)展與擴(kuò)張的加速通道上，同時也吸引了眾多實力資本的青睞。

未來，隨著金融與“互聯(lián)網(wǎng)+”生活的聯(lián)系愈加緊密，相信會有越來越多的科技公司會像千澤資產(chǎn)一樣，通過AI科技與金融技術(shù)的結(jié)合，借助金融資本的力量，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)與金融的融合。

隨著金融業(yè)的快速發(fā)展，投資者對尋找解決方案的追求可能最終在千澤BDAI系統(tǒng)中找到了方向。金融領(lǐng)域的人工智能就是持續(xù)學(xué)習(xí)和重新學(xué)習(xí)金融世界中的模式、數(shù)據(jù)和發(fā)展，人工智能提供了基于當(dāng)前系統(tǒng)或金融產(chǎn)品和服務(wù)系列的靈活性。這意味著無需從頭開始，但可以輕松地隨著時間的推移即興創(chuàng)作。一旦推出，人工智能將保持金融服務(wù)的更新，并準(zhǔn)備好面對市場。因此，金融中的人工智能對金融業(yè)起著非常寶貴的作用。隨著時間的推移，人工智能不僅要徹底改變金融業(yè)，還要成為行業(yè)本身。