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机器人顾问会是金融的未来吗?人工智能进军华尔街金融

发布时间:2017-07-19 来源:中国自动化网 类型:行业资讯 人浏览
关键字:

机器人 金融 人工智能

导  读:

现在,由于高就业率,金融、会计、管理和经济学是世界各地大学最受欢迎的学科之一,特别是在研究生阶段。在未来几年,大学越来越难出售商业相关的学位。研究表明:到了2025年,该行业有23万个工作岗位可能消失,由“人工智能人员”替代。机器人顾问会是金融的未来吗?

金融,机器人,人工智能

现在,由于高就业率,金融、会计、管理和经济学是世界各地大学最受欢迎的学科之一,特别是在研究生阶段。但这正在发生改变。

据咨询公司Opimas讲,在未来几年,大学越来越难出售商业相关的学位。研究表明:到了2025年,该行业有23万个工作岗位可能消失,由“人工智能人员”替代。

机器人顾问会是金融的未来吗?

新一代AI
许多市场分析师都这样认为。
据研究公司Aite Group介绍,2014年至2015年期间,自动化投资组合的投资额增长了210%。
机器人已经接管了华尔街,数以百计的金融分析师正在被软件或者机器人顾问取代。
在美国,2013年牛津大学的两位学者提交的一份论文:未来20年内47%的工作处于“高风险”,会被自动化替代,其中54%的失业岗位将出现在金融行业。
这不仅仅是一个美国的现象。有报道由于工作场所引进机器人,印度的银行总数连续2个季度下降7%。
也许这是不足为奇的。毕竟,银行和金融业主要建立在信息处理上,其一些关键业务,如存折更新或现金存款,已经高度数字化。
现在,银行和金融机构正在迅速采用新一代人工智能技术(AI)来自动化执行通常由人来完成的财务工作,如业务运营、财富管理、算法交易和风险管理。
例如,摩根大通的智能合同、COIN、计划,都在机器学习系统上运行,帮助银行缩短审查贷款资料所需时间和降低贷款服务错误的数量。
这是AI在银行业日益增长的优势,Accenture预测,在未来三年内将成为银行与客户互动的的主要方式。AI将提供更简单的用户界面,其2017年报告指出,这将有助于银行创造一个更加人性化的客户体验。
例如,苏格兰皇家银行和国民西敏寺银行的客户,可能会在一个名叫Luvo的虚拟聊天机器人的帮助下快速进行互动。
Luvo是使用IBM Watson技术设计的,它可以理解并从人类的互动中学习,最终使得低效劳动力变得冗余。
与此同时,印度最大的私营银行之一的HDFC银行,推出了EVA。印度首个基于AI的银行聊天机器人可以从成千上万的来源吸收知识,并在不到0.4秒内以简洁的语言提供答案。在HDFC ,Eva加入该银行的第一个分身助手。
AI也在投资行业取得了进展,许多金融分析师说,一个能够学习和思考的交易机器最终将使当今最先进和复杂的投资算法看起来是原始落后的。
咨询机器人允许公司进行评估交易,投资和策略,并且所花时间是现在的定量分析师使用传统统计工具进行分析所花时间的一小部分。
前Barclays银行负责人Antony Jenkins称银行业颠覆性的自动化是一个“令人兴奋的时刻”,他预测,十年内技术将使全球银行分支机构和金融服务超过一半的雇员被解雇。
再见,人类基金经理。
未来的金融科技的毕业生
大学现在正在修改他们的教育蓝图以适应金融就业市场的这种技术破坏性。
斯坦福大学和乔治城大学商学院计划在MBA课程提供所谓的“FinTech”,希望教学生如何成为金融技术大师。
威尔士的雷克瑟姆格林多大学已经宣布推出英国的第一个FinTech本科学位。
但是FinTech是如此的新颖多样,学术界难为金融技术101制定教学大纲,更不用说更高级的AI主题。缺乏学术教科书和专家教授是额外的挑战。
疯狂的机器人
然而,AI和自动化实际上证明有利于银行是不明确的。
如果金融机构失去了大多数客户青睐的人情味,那么对AI的过度依赖就会反弹。
也还有其他的风险。机器人顾问便宜,节省创建简单投资组合的时间,但是当市场变得反复无常,他们可能会采取正确的预防措施,尤其是当成千上万,甚至上百万的机器都尝试在做同样的事情,速度很快。
2012年8月,骑士资本集团的股票机器交易员大肆挥霍、在短短45分钟内亏损了4.4亿美元。
对这些编程良好的机器人交易员的表现的高期望,也可能导致世界主要交易中心的混乱。
没有一个单一的算法可以将多个易变变量与多维的经济预测模型结合起来,为所有的投资者工作。希望这可能只是金融市场的一个潜在的致命错误。
当机器人做出错误的决定时,投资者如何得到保护?根据美国证券交易委员会(SEC)的规定,机器人顾问需要以人力投资顾问一样方式进行注册。它们也受投资顾问法案的约束。
但是,很难将用于管理人类行为的金融法规应用到机器人上。
证券交易委员会(SEC)的规定,为了保护投资者,需要顾问坚持诚信的标准,无条件地将客户的最大利益置于自身基础之上。有关美国监管机构已询问,当机器人的决策和建议的产生不是通过比例分配而是由推理算法产生时,机器人是否可行。

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