人工智能正在成为金融行业增加收入和实现业务目标的关键因素。通过提供基于价值的业务战略,改善客户体验,增加收入和降低成本,AI将自身定位为实现业务成功的重要技术进步。最高管理层现在正在对人工智能进行观望,以评估通过高级分析和部署以实现预期结果的业务领域。

从文书工作到互联网的商业利益技术,各行各业都在迅速转向人工智能,金融业也不例外。金融部门涉及的大量数据使该技术成为商业利益的主要资源。模式建立和识别过程是一个关键优势,已经引起人们越来越多的关注。

不过,尽管人工智能为金融业带来了无数的好处,但其在信任、偏见和法规遵从方面也存在一些问题,因此需要谨慎地将技术视为人类的协助而非人类替代。

人工智能的分类

人工智能可以被分为两大类:

弱人工智能

这种类型的人工智能是一种专门的技术形式,可以查看特定的业务领域并履行特定职责。该过程是高度专业化的,并且该技术的部署仅提供那些特定的解决方案。分配给人工智能的任务很窄,它们只遵循其设定的协议。弱人工智能的一个例子是“Apple Siri”。这种智能技术旨在从互联网收集信息,并与人类进行有意义的对话。然而,该技术的方法非常具体和狭窄,它仅用于满足其系统的特定需求。任何超越提供整体解决方案的请求都无法实现。

强人工智能

顾名思义,这个版本的人工智能本质上更具整体性,具有更广泛的范围,能够提供全面且有意义的解决方案。它的能力和功能更具包容性,标准也更高。它旨在通过从各个领域收集信息来提供超出特定领域的分析,从而提供整体解决方案。强工智能是人类思维的紧密复制,能够无差错地分析。

通过使用聊天机器人、个人助理、机器学习和认知计算,人工智对金融行业的以下部门特别有益:

· 股票交易

· 监管情报

· 财务规划服务

· 银行

· 会计

· 贷款和贷款管理

· 金融安全

· 客户服务

· 销售和金融产品

· 对冲基金

人工智能在股权交易的应用

在过去,股票交易是一种手动业务,没有使用计算机。多年来,贸易业务通过计算机化发展,现在正在通过人工智能发生嬗变。

人工智能面临的挑战

由于缺乏创新能力的标准技术,股票交易行业一直面临着以下挑战:

· 缺乏对模式的识别:人类的参与使得模式识别成为一种相当不合标准的现象。这通常是在特殊情况下完成的,即使这样也容易出现过失和错误。无利可图的交易很少被检查和识别。

· 运营交易的依赖性:不幸的是,运营交易对人类执行的依赖限制了运营的及时性,有时会导致大笔资金的损失。股票交易者的可用性是阻碍快速交易的另一个因素。

· 基本分析的难度:由于需要分析大量数据,人们通常会以零星和低效的方式进行基本分析,以确定市场的优势和劣势,这导致了市场误解和高度情绪化。

人工智能能够提供的解决方案

随着市场以光速和巨大的计算量转移,毫无疑问,人工智能在这一领域具有无限的即兴创作潜力。正如我们所知,这项技术创新旨在改变股票交易。

· 通过机器学习进行模式识别:机器学习是人工智能的一种工具,可以创建全新的系统,快速发现模式,并通过其财务应用程序提供临时的建议。这还包括识别无利可图的交易。

· 通过AI实现运营绩效:人工智能技术的部署可以完全控制运营交易,无需人工干预。这消除了人为执行造成的依赖性和延迟。

· 预测分析能力:人工智能技术可以进一步预测模式并提供相同的建议。这是通过社交媒体和其他在线平台的自动化和广泛研究来完成的,这些平台经过累积分析以评估市场情绪和趋势。 然后,这些自动化研究工具可以预测可能的市场变动。