人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要分為哪些方面？

有目的、有計(jì)劃地引進(jìn)、研制、制造和購(gòu)買相關(guān)人工智能產(chǎn)品將為金融機(jī)構(gòu)的未來發(fā)展帶來巨大優(yōu)勢(shì)。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要分為以下幾個(gè)方面：自動(dòng)生成報(bào)告、人工智能輔助、金融搜索引擎和智能投資顧問。

第一，自動(dòng)生成報(bào)告。投行業(yè)務(wù)及證券業(yè)都需要撰寫大量文書，這些文書工作往往具有固定的格式或模板，例如研究報(bào)告、招股說明書、投資意向書等。這些報(bào)告的撰寫通常需要花費(fèi)投行工作者大量的時(shí)間和精力，但這類工作在很多情況下往往只是一些數(shù)據(jù)整理以及文本替換的工作。由于格式較為固定，這些文書中的大量?jī)?nèi)容可以利用模板生成，比如公司股權(quán)變更、會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)變更等。

具體而言，自動(dòng)報(bào)告生成主要有三個(gè)步驟：第一步為數(shù)據(jù)處理，通過爬蟲等計(jì)算機(jī)程序?qū)δ陥?bào)、時(shí)事新聞及數(shù)據(jù)、行業(yè)分析報(bào)告和法律公告等材料進(jìn)行收集和整合；第二步是數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用知識(shí)圖譜中常用的知識(shí)提取對(duì)實(shí)體新聞進(jìn)行處理，提取邏輯主干，結(jié)合其他關(guān)鍵信息，再將其嵌入模板；第三步是生成報(bào)告，經(jīng)過數(shù)據(jù)的分析處理，報(bào)告便可生成。如有必要，可以對(duì)自動(dòng)生成的報(bào)告進(jìn)行人工審核和微調(diào)。

第二，人工智能輔助。在過去，量化交易只是簡(jiǎn)單地運(yùn)用計(jì)算機(jī)來進(jìn)行輔助，分析師的任務(wù)主要是選取某些指標(biāo)作為變量，利用機(jī)器來觀察數(shù)據(jù)分布及計(jì)算結(jié)果。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)算法的結(jié)合程度不斷加深，人工智能輔助系統(tǒng)根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)和新的市場(chǎng)信息可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)的走向，創(chuàng)建出更符合實(shí)際的最佳投資組合。相對(duì)于之前計(jì)算機(jī)只進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)已經(jīng)能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的處理和分析。同時(shí)，結(jié)合自然語言搜索、用戶界面圖形化及云計(jì)算后，人工智能助手可以將問題與實(shí)踐與市場(chǎng)動(dòng)態(tài)結(jié)合，提供實(shí)時(shí)更新的研究輔助。此外，人工智能不會(huì)像人類一樣受到情緒的影響，可以從根本上杜絕投資決策過程中恐懼、沖動(dòng)和貪婪等非理性情緒因素的干擾。

自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。

當(dāng)然人工智能輔助也存在一定的問題，例如當(dāng)“黑天鵝”等特殊事件發(fā)生時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理無法發(fā)揮出其相應(yīng)的功能。因?yàn)檫@類特殊事件往往屬于新型事件，人工智能系統(tǒng)無法從歷史數(shù)據(jù)中找出相關(guān)模式。如果讓人工智能在這類事件發(fā)生時(shí)去管理資產(chǎn)，就存在很大的風(fēng)險(xiǎn)。

第三，金融搜索引擎。信息的甄別和篩選對(duì)于金融行業(yè)來說尤為重要，但其工作量和工作難度往往較大。金融搜索引擎正是為了數(shù)據(jù)和信息的收集、整理、分析而生，其實(shí)質(zhì)就是信息平臺(tái)，為供需雙方提供撮合和對(duì)接服務(wù)。對(duì)于信息處理，人工智能不僅能夠做到有序分級(jí)的收集、存儲(chǔ)，還能夠依據(jù)某些算法克服主觀判斷傾向帶來的影響，從而更好地利用那些真正會(huì)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生影響的信息。例如，金融搜索引擎Alphasense能夠從大量數(shù)據(jù)噪聲中尋找有價(jià)值的信息，通過對(duì)文件和新聞的研究整合投資信息，并進(jìn)行語義分析，從而提高工作效率。此外，金融交易并不是在金融搜索引擎上直接進(jìn)行，因此不會(huì)形成閉環(huán)，當(dāng)然這也可能造成金融交易把控性的不足，但通過大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)，加強(qiáng)對(duì)第三方平臺(tái)的監(jiān)管，可以在一定程度上彌補(bǔ)該缺點(diǎn)。

第四，智能投資顧問。傳統(tǒng)的投資顧問模式需要高素質(zhì)的理財(cái)顧問來幫助投資者規(guī)劃符合其投資風(fēng)險(xiǎn)偏好、某一時(shí)期資金需求以及某一階段市場(chǎng)表現(xiàn)的投資組合，因此費(fèi)用高昂，使用者往往局限在高凈值人群中。智能投顧與傳統(tǒng)的人類投顧相比具有透明度高、投資門檻低、個(gè)性化等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。智能金融正在以一種人機(jī)結(jié)合的方式提供個(gè)性化的輔助決策工具。在邏輯鏈條形成的過程中，智能投顧以最少的人工干預(yù)方式幫助投資者進(jìn)行資產(chǎn)配置及管理，讓投資人更容易獲得數(shù)據(jù)和分析層面的支持，從而將更多的精力投入更加重要的工作。借助計(jì)算機(jī)和量化交易技術(shù)，智能投顧平臺(tái)可為經(jīng)過問卷評(píng)估的客戶提供量身定制的資產(chǎn)投資組合建議。