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DEME外汇经纪人金小雅带你了解:AI 金融的由来与发展史

导语:
从最基本对人工智能(AI)的认知看来,让人联想到的自然是一些常出现在我们日常生活中的有利工具,例如苹果手机的Siri、拍照的美颜功能和人工智能地图等等。人工智能不仅让人类的日常生活变得更简单方便,甚至在面对疫情如此大的困境也发挥了异常重要的作用,大大展现了人工智能在非常时期的重要性。像是医疗人工智能就成功简化了就诊模式,有助于减轻医护人员的负担,提高医疗效率。例如它在健康管理、导诊机器人、合理用药、医疗影响筛查、药物研发等多方面成功发挥了其作用,能够缓解医疗资源紧缺的压力。

既然人工智能在抗疫期间都能发挥其重要作用,相对地要在金融业创造价值更不是问题。人工智能的应用让金融行业获得增量的业务、降低风险成本、改善运营成本及提升客户满意度,因此它在当今中国金融行业可是被寄予厚望。那AI金融究竟是怎么一步步发展起来的?根据乌镇智库分析师兼哥伦比亚大学企业风险管理硕士的Catherine Chen所分析,当中能整合出有主要三大阶段。

一、IT+金融(1950-2004)
金融电子化阶段,通过IT技术实现金融行业内部办公和业务的电子化,提升管理水平和服务效率,降低经营成本,从而为客户提供更为快捷方便的服务,达到提升市场竞争力的目的。这时候IT公司通常并没有直接参与公司的业务环节,IT系统在金融体系内部是一个很典型的成本部门,现在银行等机构中还经常会讨论核心系统、信贷系统、清算系统等,就是这个阶段的代表。

在这个阶段分别有五个时期,首个时期为1950年1970年。1950当年出现了史上首张塑料制成的信用卡 – 大莱卡,也就是银行逐步使用磁条卡片且ATM陆续开始出现的时期。金融机构发行信用卡则是美国加利福尼亚州的富兰克林国民银行起了开端。20世纪70年代早期,美国的交通领域以及大学校园开始出现仅限于特定范围内使用的单用途储值卡。20世纪80年代,ATM网络的发展催生了电子存折――现金提款卡,这是最早的借记卡。第二个时期在2970年至1980年,原本使用手工操作的银行储蓄、对公等业务纷纷改为计算机处理。到了第三时期,也就是1981年至1995年,逐步完成了银行业务的联网处理。

到了第四时期的1996年至2000年,全国范围的银行开始以计算机处理联网。在第五期的2000年至2004年,各行开始进行业务的集中处理,在善用互联网先进技术下得以在金融上获得快速创新,再慢慢开拓网上金融的服务。若统计数据无差错的话,当时金融行业拥有的大中型计算机一共多达700多台套,小型计算机6000多台套,PC及服务器50多万台,电子化营业网点覆盖了达95%以上。

二、互联网金融(1997-2016)
其实很多人认为,互联网金融能颠覆传统金融业,成为传统银行的“终结者”。但实际上,目前互联网金融交易的绝大部分还是在客户端、在零售端,而传统金融更多的是在企业端。互联网金融的本质其实离不开传统金融,本质上是对传统金融渠道的变革,实现信息共享和业务融合,其中最具代表性的包括互联网的基金销售、P2P网络借贷、互联网保险。

可能不少人觉得互联网金融的崛起,会终结掉传统银行。但实际上,目前互联网金融交易的绝大部分还是在客户端、在零售端,而传统金融更多的是在企业端。所以若觉得互联网金融让传统银行不再存在,这观点就有点夸大了,因为互联网金融的本质其实并离不开传统金融,只是达到传统金融渠道的变革,再实现信息共享和业务融合,例如互联网的基金销售、P2P网络借贷、互联网保险。

互联网金融的初始阶段发生在1997年至2005年。招商银行再1997年开通了自己的网站,让金融电子服务开始进入“网通”时代,中国银行于1998年的3月实现了国内第一笔网上支付。到了2003及2004年,为了解决电子商务中支付形式单一和买卖双方不信任问题,淘宝推出了支付宝的“担保交易”,意味着国内的电子化时代已经降临。从此,网上转账、网上证券开户、网上买保险等业务相继出现,标志着互联网金融时代的到来,此阶段主要是帮助银行“把业务搬到网上”。

在2005年至2012年的萌芽阶段,互联网金融慢慢从技术领域深入到业务领域,出现了第三方支付、网贷平台、众筹等互联网新兴形态。2007中国第一家P2P网络借贷平台“拍拍贷”成立,表示P2P网贷正式现身。2011年央行向27家第三方支付公司发放支付牌照,正式标志着互联网与金融结合的正式开始。

在2013年至2015年,该阶段来到了高速发展的时刻。2013年时互联网金融元年,由于互联网金融相较于金融机构的门槛偏低,因此大量企业涌入互联网金融领域,首家互联网保险和互联网银行相继获批成立。同时,信托、券商、基金等金融机构也开始布局互联网金融,为客户提供更便捷的一站式金融服务。2014年,互联网金融首次登上了政府工作报告,报告中提及“促进互联网金融健康发展,完善金融监管协调机制”,且在当年度先后出台了10余个监管政策。政府在2015年工作报告提出的“大众创业,万众创新”的号召下,央行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,互联网巨头都抢滩个人征信市场,芝麻信用、腾讯征信、前海征信、鹏元征信、拉卡拉信用等八家民营征信机构正式成为央行“开闸”后首批获准开展个人征信业务的机构。

2015下半年到2016年乃发展、风险与监管并存的阶段。P2P平台在2015下半年风险累计爆发,其中总成交量超过740亿元的“e租宝”平台疑涉嫌非吸自融等问题被警方调查,引发行业内震。随后的P2P跑路、裸贷等恶性事件频发,校园贷也引起了社会的关注。因此,银监会联合工业和信息化部、公安部、国家互联网信息办公室等部门研究起草了各项政策,例如2015年7月18日,央行等十个有关部委联合印发了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》,官方首次定义了互联网金融的概念,确立了互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融等互联网金融主要业态的监管职责分工,落实了监管责任,明确了业务边界,并正式将互联网金融纳入监管框架,明确了互联网金融要遵守“依法监管、适度监管、分类监管、协同监管、创新监管”的原则,互联网金融逐渐进入规范期。

三、人工智能+金融
2011-2015年是移动互联网时代,智能手机的普及使得人们随时随地的沟通,极大提高了网络利用的效率,但并不改变传统金融的本质属性。2016年至今人工智能时代,云计算、大数据、区块链、人工智能等关键技术日益成熟,成为金融创新的重要推动力。在这个阶段,金融业通过新的科技改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、交易决策的过程、信用中介的角色,大幅提升传统金融的效率,解决传统金融的痛点,如数字货币、大数据征信、智能投顾、供应链金融。至此,金融和科技强强联合,对传统金融产生变革。

2017年6月20日,百度与中国农业银行在北京签署战略合作协议,百度董事长兼首席执行官李彦宏提出“智能金融”概念。它是基于新一代人工智能技术,削弱信息不对称,并有效控制风险,充分挖掘潜在客户需求。数据、算力以及应用场景是促进其落地的三大核心要素,金融业天然的数据属性与智能化需求为人工智能的应用提供了坚实的基础。

四、DEME智能外汇交易系统

DEME是将深度机器学习结合到金融交易的一组人工智能算法,DEME的前身是一套商业银行的风险控制计量模型,例如它可以实时监控信用卡持卡人的消费习惯,作出风控判断。如果一张信用卡大部分消费为商超消费,偶发的奢侈品消费时,将综合时间和地点等等因子,则可能触发风险控制。2018年5月,得益于神经网络算法的成熟,DEME开始进入以外汇远期套保为起点的金融风险对冲领域,同时建立了DEME Banking Center(DemeBC)对其进行维护和拓展开发。

DEME大部分时候用于估计无法观测的数据,其核心是最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,简称EM),学术上,这是一个在已知部分相关变量的情况下,估计未知变量的迭代技术。而在实际交易中,这样的预估技术可以应用的范围很多,交易的本质就是对未来价格的预期,例如DEME可以容易的实现获取多种交叉货币对汇率的情况下,预测多种对冲套利方案的最优成功率等等。

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