在过去的二十年中，人能智能在金融技术行业加速了其发展，并为人们创造了机会。如今人们可以使用其家用计算机，平板电脑甚至智能手机进行交易。技术创新的想法已经无数次撼动了金融世界。随着计算机和移动设备在全球范围内的日益普及，互联网已成为我们日常生活的重要组成部分。但是，这对于金融，金融市场和交易世界意味着什么？下面让我们来看看人工智能是如何撼动金融业的。

这个想法很简单，直到半个十年前建立金融市场的方式与现在的方式大不相同。在20世纪末，在外汇市场上进行交易，股票和其他商品的交易只供少数人选择。

这是只有大型金融机构才像银行和对冲基金那样研究的东西。现在，任何拥有计算机并可以访问互联网的人都可以使用它。不仅如此，我们还有其他市场，例如可以交易的不同资产清单之间的加密货币交换。

 过去和未来的方式

当您考虑交易大厅时，首先想到的是什么？也许是一个大房间，里面挤满了金融专家，这些专家实际上彼此站在一起，以打开和关闭交易。现在一切都变了。世界不像以前那样混乱，一切都已经从人们向该机构其他工作人员大喊大叫的过程中消失了。

这就像是在中间与地板经纪人，地板商人和专家进行的拍卖一样，每个人都在试图协商价格，直到他们能确定价格为止。现在，通过使用计算机，事情正在发生。大量交易是使用快速的互联网连接在线完成的，人们甚至在靠近交易所的地方建立虚拟专用网络，以使等待时间尽可能短。

实际上，根据数据显示，多达82%的交易是通过电子方式完成的，而通过动手操作方法只剩下一小部分。自从新型冠状病毒爆发以来，我们正在全球范围内进行大流行，这一数字更加难以控制。大流行使许多国家关闭了边境，以保持病毒的传播，并实行了严格的社会隔离规则，这使得在特定情况下拥有交易场所实际上是非法的。

现在，所有这些场内经纪人都已被运行在复杂且非常复杂的算法上的功能强大的机器所取代，以研究市场并就增加交易自由的方式做出客观决策。

此外，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展，世界变得越来越自动化，人类也越来越少。

 金融学中的机器学习

机器学习基本上是人工智能的子集。该过程专注于计算机算法的开发，这些算法将自动增强和升级。他们能够在无需人工干预的情况下使代码变得越来越复杂，以至于我们只需要向其提供学习该主题所需的信息即可。机器学习主要有三种类型：监督学习，无监督学习和强化学习。

 监督学习

监督学习正在尝试创建预测模型。在开始阶段，将具有输入和输出示例的数据集输入计算机。这是此方法获得“监督”名称的部分。

喂饱之后，该算法开始在测试环境中运行，直到将其设置和准确性调整到主管认为可接受的水平为止。在分析了数据集之后，该算法还提供了用于预测未来输出的其他功能。例如，该算法将被训练为识别X输出。经过足够的时间后，将能够通过分析识别出的模式来预测以后的输出是否与X一致。

 无监督学习

监督学习为算法提供了已经预定义的输入和输出，而监督学习则是关于AI学习如何自行在给定数据池中查找模式的方法。

这次没有可供AI学习的机密示例。为了区分数据，该算法正在开发算法，以将数据集分为多个簇。

这些群集中的每个群集都有自己的标准，可以将数据归类到该组中。通常设置训练集，以便这些不同的数据集具有某种共同的特征，以使算法开始识别。

 强化学习

强化学习是试图提出一系列决策以最大化回报的方法。在这种情况下，AI会受到以下情况的训练：基本上是通过尝试和错误学习来玩游戏，这些动作是正确的，并且会产生最大的回报。

在这种情况下，程序员正在处理数据，因此做出正确和错误的决定既有奖励，也有惩罚。这训练计算机执行这样的模式，这些模式给出奖励而不是惩罚。一旦AI能够独立处理并自行做出决策，任务的复杂性就会增加，战术也会随之增加。

 金融人工智能

既然我们已经讨论了人工智能的普及程度和培训过程，我们就可以安全地将我们的知识转化为财务。

那么，人工智能在金融领域的运作方式究竟如何，才能帮助大型公司，经纪公司，甚至是精通技术的交易员走向成功？它广泛用于投资银行，股票经纪，资产管理和对冲基金。基本上是市场的买卖双方。这为我们提供了一个系统，其中庞大的人工智能网络彼此之间以一小部分的速度进行交易以试图相互克服。对于人类来说，这不是什么任务，但是我们会监督整个过程，以确保一切按计划进行。

卖方正在利用AI来测试投资组合，例如信贷和交易。银行和其他技术公司对自然语言处理软件非常感兴趣，这些软件可用来“监听”客户并个性化其广告活动。这可以用来建议客户可能想购买的东西，或者在有人需要时方便地提供信贷。银行还被鼓励利用人工智能技术来获得最佳利率掉期建议，以帮助公司资产负债表。

有监督的机器学习系统用于查找资产价格之间的相关性，以便预测甚至在一分钟后的不同货币价格。这看起来似乎不多，但为在外汇市场上大量交易的公司和投资者提供了显着的优势。同时，强化学习正在运行数以百万计的模拟，以提供最佳的方式来执行对市场影响较小的客户订单。

在购买方面，计算机基本上会检查各种资产的历史，例如股票，商品，债券和货币，以预测它们在不同经济情况下的表现。这使他们能够识别交易者并为投资组合构建提供建议。

他们还关注市场变化以调整交易。这是通过分析涉及消费者对该资产的吸引力的不同数据来完成的。数据可以是从卫星图像到房地产清单等任何数据，以查看经济趋势。这里还使用语言分析来跟踪新闻，查看社交媒体上的情感等等。

总之，人工智能已经为金融业增加了很多，尤其是在交易方面。我们甚至没有涉及诸如高频交易之类的主题以及其他利用计算机和AI来使投资者受益的方法。我们可能不知道所有这些最终将导致什么，但事实却是不变的：人工智能已经彻底改变了我们的财务运作方式，并且它将继续这样做，无论好坏。想了解更多关于人工智能的信息，请继续关注。