人工智能依賴數(shù)據(jù)支持 京東金融加強金融服務投入

2017年，我國科技工作的重心將從規(guī)劃部署轉移到全面落實，一大批科技創(chuàng)新改革政策將陸續(xù)落地。2017年政府工作報告首次提出人工智能，然而人工智能所依賴的基礎在于數(shù)據(jù)，近日京東金融證券創(chuàng)新部總監(jiān)李斌在以“選擇與未來”為主題的全新央證資產(chǎn)峰會上指出，京東金融在金融科技板塊戰(zhàn)略上不斷在進行同針對大數(shù)據(jù)、人工智能算法、大宗交易系統(tǒng)公司的合作。

天風證券分析師沈海兵指出，全球IT正在由移動互聯(lián)網(wǎng)時代向智能物聯(lián)網(wǎng)時代演進。IT變革已來，2017年人工智能正式進入產(chǎn)業(yè)化元年。人工智能正式進入產(chǎn)業(yè)化階段后，人工智能技術對各公司的業(yè)務開始逐漸滲透，收入貢獻也在迅速提升，在未來很長的一個時間段內(nèi)，人工智能將成為企業(yè)業(yè)績增長的最大貢獻因素。

但是清華大學教授、博導夏樹濤認為人工智能的算法，其實更廣的包括信息領域的各種各樣的算法，就是在金融投資領域是大有作為的，一方面數(shù)據(jù)非常多，而且越來越多的產(chǎn)生出來，另外表面看出來互不相關的數(shù)據(jù)，其實存在某種相關性的，比如說大家熟知的輿情分析，跟投資，跟指數(shù)的漲跌是有關系的。這些是光靠人思考有些是很難發(fā)現(xiàn)的。而人工智能算法對中長期的趨勢判斷是比較弱的，因為很簡單，所以缺乏數(shù)據(jù)，股市周期不管是什么周期都太少了，對于計算機來說太少了?？墒沁@些數(shù)據(jù)對于深度學習算法或者是其他算法來說都太少，所以真正的教育算法都是高頻的，因為高頻的數(shù)據(jù)量大，有一定的基礎。

一方面人工智能對于數(shù)據(jù)需求量巨大，另一方面數(shù)據(jù)又存在大量的冗余問題。CCTV證券資訊頻道金融研究院副院長孫偉哲在以“選擇與未來”為主題的全新央證資產(chǎn)峰會上指出，目前這個時代的信息載體、傳輸方式和信息總量都發(fā)生了巨大的變革。人們正從信息的主動受體變?yōu)楸粍邮荏w，而各人接收的信息內(nèi)容也更為隨機，直接導致了信息的效率降低。這種情況在資本市場的表現(xiàn)就是投資人和私募管理人存在巨大的認知鴻溝。

可見數(shù)據(jù)不但有量的要求，亦需要人工智能對數(shù)據(jù)進行高效甄選和組合。據(jù)了解目前京東金融每年用于數(shù)據(jù)研發(fā)的投入多達九位數(shù)，數(shù)據(jù)已經(jīng)在營銷運營、產(chǎn)品設計、風控系統(tǒng)建設三方面發(fā)揮著巨大價值。在對數(shù)據(jù)的挖掘和使用上，近日京東金融證券創(chuàng)新部總監(jiān)李斌指出，京東在金融科技板塊的戰(zhàn)略，主要都針對各種大數(shù)據(jù)的公司，人工智能算法的公司，大宗交易系統(tǒng)的公司，去搭建其核心科技的頂層，現(xiàn)在也在準備就大數(shù)據(jù)同包括跟券商、公募、私募基金在深度技術層面、算法層面、系統(tǒng)、以及用戶層面資金端的合作等等。在金融服務層面，李斌認為，實際上無論是對大數(shù)據(jù)的收集，還是人工智能的應用，最重要的是根據(jù)用戶的需求去做其喜好的核心金融服務。在量化投資方面，李斌指出，最關鍵三層分別是數(shù)據(jù)底層、核心系統(tǒng)以及對將數(shù)據(jù)變成量化策略，實現(xiàn)對客戶服務的精準營銷和精準推送。

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