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聽聽這位外國專家說,人工智能會給金融業帶來哪些影響?

來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/0801/157803.shtml

聽聽這位外國專家說,人工智能會給金融業帶來哪些影響?
劉雪兒 劉雪兒

聽聽這位外國專家說,人工智能會給金融業帶來哪些影響?

在英國、歐洲,有很多的銀行現在都在設計人工智能的APP,AI與金融的結合越來越緊密了。

i黑馬訊 8月1日消息 7月31日,在第六屆上海新金融年會暨第三屆互聯網金融外灘峰會上,加利福利亞大學伯克利分校計算機科學教授、人工智能專家Stuart  Russell先生做了演講,題目是《人工智能對金融業的影響》。

在演講中,Stuart  Russell先生澄清了一些AI方面的誤解,指出它是一個典型的、深度學習的架構,並指出AI對金融領域的影響。

以下是Stuart  Russell先生演講精選。

非常感謝大家邀請我來到這里,非常榮幸,這也是我第一次來到上海。我的女兒在上海住過一年,她很喜歡這個城市,我也非常高興來到上海。

首先也要澄清一些AI方面的誤解,AI並不是有感知的機器,並不是我們要擔心機器突然醒來憎恨人類,這些AI,並不一定都是深度學習的。大數據,也是我們經常見到的詞,但是很多時候AI並不是和這些概念相關。另外,它並不是萬能藥,並不是所有的問題可以用人工智能來做,很多問題我們不能理解,我們應該怎麽做、怎麽理解怎麽做、怎麽解決,但是AI的進程,在未來我們非常樂觀,來幫助我們解決。比如在英國、歐洲,有很多的銀行現在都在設計人工智能的APP。目前也做了很多研究,AI怎麽對人們提供服務,已經發展了很多,但依然還有很長的路,AI可以繼續發展,為人們提供更好的服務。

從金融方面的經典方式,沒有模型經典方式的機器來做。你在電腦里面收集一些已知來源的數據,比如個人的信用卡交易結果,他們是否歸還了信用卡欠款?還是違約了?我們把這些信息收集之後,創建一個預測的分類器。對於新的用戶來說,收集他們的數據,預測他們是否會違約,以及基於他們過往的交易,決定給他們多少額度。這也是基於電腦的決策樹、深度神經網等技術來實行。一旦建立了分類器,客戶有新的事件你就可以來應用了。

相比人類的專家來說,我們認為AI非常有價值,可以以非常低的成本做出預測,這是一個典型的、深度學習的架構。在座的各位可能對公司分析來說,都會知道一些基本內容。中石油,你想對它的股票進行分析,你看它的基本面、看它的交易、市場、相關風險等等,你要預測他們的財務結果。利用AI,對於個人也可以進行分析。非常重要的就是多少人可以被模型使用。我們可以對每個人進行分析,收集他們生命周期的靜態變量,他們的生日、教育、婚姻、子女、工作、住所等,這些參數和變量,可能對他們的金融行為都會有很大的影響,來幫助我們進行預測。比如他們是否會搬家,子女的教育是什麽樣的情況?他們還有幾年才退休等等,這些人們生命事件,可以影響每個人的金融交易和他們未來的金融模式、金融行為。我們對於每個人可以建立這樣的金融模型,我們也可以進行預測它的金融交易結果,來知道他們的金融交易、他們的賬戶、金融的流向、貨幣的兌換,當我們收集到這些數據的時候,我們看到這個人做了這個交易,就可以監測這些數據是否是真實的、是否是合理的。這種方式的優點,就是我們可以通過收集的數據來解釋決策。我們不能提供給你這個理財產品、不可以給你提供借貸,你可以解釋給他們為什麽不可以這麽做。

另外,可以通過更少的數據,做出更精準的預測。還有就是數據的錯誤率、失落率也會比較低。也有劣勢,基於模型的方法的,第一個是它的成本非常高,因為你要有建模的專家和實際數據當中要做很多的實驗,但這是一勞永逸的。也就是說,每個人出生、去學校,他們會結婚、有子女、退休、過世,人生的事件或多或少是一樣的,建立一個模型就可以一勞永逸,再用AI的軟件進行分析。

轉換一下話題,講一下金融行業以及AI對金融行業的影響。我們比較熟悉P2P借貸、銀行的APIs,也就是第三方寫軟件,和銀行直接進行交互、幫助銀行操作他們客戶的賬戶。一個公司A它的借口比較好,相比銀行B更好,那我就要選擇銀行A做我的開戶行。接口、界面非常重要,能夠決定人們選擇哪個銀行為他提供服務,賬本是在哪個銀行的,有區塊鏈和相關的軟件,我們可以看到很多大銀行就蒸發掉了,因為可能他們對個性化的服務做得並不是很好,所以在技術發展過程當中落後了。AI方面,人們會增加個人的數字助理,大家都有助理。通過手機也可以幫助你提供很多的建議。你的個人助理,可以幫你自動發起金融交易,預定酒店、買機票,確保你的孩子在學校好好學習等等,這些都會自動化來進行,也包括了金融交易的自動進行。銀行的客戶可能並不是真實的人,而是數字助手,觸發某個事件之後就會進行金融交易。

另外一個很大的變化,就是交易系統。我們知道在美國的交易所,大多數的交易都是電腦軟件進行的,現在會越來越多的進行電腦軟件自主交易。另外講一下交易系統,我們有算法。有些時候比較簡單,就是套利的。還有越來越複雜的,比如單個股票基礎面的分析、能夠自動閱讀這些新聞,從彭博、SEC等接口進行股票的交易。其中我們見到的一個很大的問題,這些系統只是從字面上來收集信息。推特被認可劫持了,所以一個推特信息說“奧巴馬受傷了”,機器得到這個信息,也不判斷,直接就賣掉這些股票了,低於2分鐘的時間,超過2萬億的股票被賣掉。如果是人做交易,他們會進行驗證,會打電話給華盛頓的朋友。經過20分鐘,市場又自動的恢複了之前的交易狀態,這些都非常重要。機器可能只是機械化的收到信息,有些信息可能是故意造假的,機器自動讀取,對系統會造成很大的擾亂、對客戶造成很大的損失。從監管來說,也造成了挑戰。

比如亞馬遜網站,一本普通的生物學的書差不多40美元。有一個出售1800萬,另外一個是2300萬,這是因為有兩個機器人,他們覺得這本書非常複雜,所以他們不斷的把這本書的價格提升,一直提升到非常高。如果你有自動財務顧問,他們可能覺得這本書比較合理,它就會買,這會對你的賬戶造成很大的損失。大事件,2到3分鐘,使整個的市值損失1萬億,這也是程序化不理解市場而造成的“五龍指”,非常快速進行交易,對於市場造成了很大的問題。2014年的時候,200個股票的市場下滑更快,0.1秒的時間,有些股票跌了20%,這對很多人來說發展太快了,0.1秒,當你把權利給到機器,他們不理解他們在做什麽,這對你造成的損失是無法估量的。從長期來說,我們認為AI系統在很長的時間里面的發展,最終會比人類決策優化。

現在,我們在做AI的時候,所有的因素都要考慮進去。一些超級的、智能的機器,最終可能會給我們帶來災難性的損失。不管是控制,還是研究,我們現在創造了一些系統,它可以幫助我們把某些事物進行優化。對於這個領域的定義,並不是非常精確的,它是一個錯誤的定義。我們所需要的AI是什麽?這樣的AI系統,我們希望它能夠執行我們的命令,而且它產生的結果,一定是我們比較滿意的。比如這個國王,當時有這樣一個想優化的目標,但是優化之後的結果並不是他最初想要的,這是我們需要避免的現象。我們怎麽樣才可以避免?這里有三個想法:

1、機器人只有一個任務、目標,就是把人類的幸福指數最大化。

2、機器人並不知道這里面的含義是什麽,因為並不確定,人類什麽才是開心的事情,真正讓我們開心的事情是什麽?

3、機器人是通過觀察人們的行為來進行學習的,人們喜歡什麽、不喜歡什麽,會通過我們的行為展示出來。

讀經濟學會知道有一個“博弈論”,如果我們有這樣的一個博弈,如果人類知道這樣的目標,機器人先把這個目標進行優化,但是機器人並不知道本來的目標是什麽。如果有不匹配,是否會產生問題?

總結一下,我剛才講了很多AI在金融領域的影響,最基本的,現在已經存在了40到50年,它可以幫助我們進行數據的整合、分析、預測,還有一些顧問方面的服務。另外,我們如果可以更好的理解人類,才可以幫助我們得到更好的結果。市場上我們看到一些交易的策略,現在越來越有效了,可以幫助我們改進市場上的效率。因此,我們要非常了解,怎麽才可以更好的把這些機器人在我們的控制當中,不能失控。有一個諺語“煤礦里的金絲雀”,煤礦中的金絲雀可以幫我們預測未來可能出現的問題。煤炭當中沒有氧氣了,金絲雀就會立馬檢測到,我們需要把它當做我們風險檢測的工具,我們要很好的管理AI存在的風險,而且是高速管理和控制。隨著AI的進步和推進,AI的系統怎麽樣控制、怎麽樣了解人們的價值,以及AI的價值,怎麽把兩者的價值結合起來,將是我們未來要探討的很重要的議題,感謝各位的聆聽。

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