人工智慧已距我們如此之近！

不管在國外還是國內，人工智慧毫無疑問已經掀起一陣熱潮。在科技撲面而來的攻勢下，傳統的人工投資到底還扮演著什麼樣的角色呢？

第一階段：機器學習

10年前非常多的基金用對沖學習來處理證券、外匯、大宗商品等等他通過演算法或者有經驗的方式來訓練他們的機器，他們實現了這種人工智慧的一些策略，這種機器學習的風潮基本上在過去的10年已經席捲了華爾街，華爾街大的對沖基金都是利用機器學習的方法在做策略。

中國很多像現在的私募基金也在考慮用機器學習的方法來做策略，國內基金行業也在人工智慧領域不斷探索，比如說用最簡單機器學習的方法來跑贏大盤，因為通過數據讓機器跑贏大盤是相對來說非常簡單的。

第二階段：自然語意的處理

其實它跟機器學習差一點就在於我們有非數據化的信息，必須要有技術把非結構換的數據結構化，通過一種方法進行處理，自然語意在傳統金融這個領域已經有非常多的探討。

在金融領域其實最熱門的一個話題就是智能投顧，智能投顧就是通過人機交互的方式獲取非結構化的信息，來給每一個不同的個體提供定製化的服務，其中用到的一個非常核心的AI的技術就是自然語意處理的技術。

第三階段：知識圖譜的應用

知識圖譜可以把結構化的數據以圖表式的形式來呈現，可以當成是人工智慧的一種知識邏輯結構。但是這一技術目前還沒有得到完全開發，並不能完整實現。

舉個例子，為了把一句話轉化成某種統一描述的知識結構，三元組是比較常見的做法。對於「中國的首都是北京」這個事實，就可以轉化成為「中國、首都、北京」這樣一個結構，其中第一項和第三項是抽象概念的實例，然後第二項是它們倆之間的關係。也就是說知識圖譜更像是人工智慧的邏輯。

但是，無論現在在人工智慧哪一個階段，在中國都不是空白無感的，目前我國互聯網金融行業在金融科技創新方面與西方的差距，要比中西方之間傳統金融領域的差距要小一些，這意味著人工智慧可能將成為中國金融行業實現彎道超車的最佳途徑。

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