“BDAI秒算法序”是座金融富礦

張建學

隨著云計算、大數據、人工智能、區塊鏈、物聯網等新興技術的發展和應用，金融業正在大步邁入FinTech和智慧金融時代，科技已成為金融機構創新和轉型的重要突破口。

在Fintech時代，金融行業的業務模式已經離不開技術創新。其中，大數據和人工智能技術的運用正在給金融業帶來前所未有的變革。借助大數據、人工智能等，金融業可以對客戶進行畫像并實施精準營銷，不僅可以提高普惠金融服務的能力，還能提升金融服務效率、降低金融服務成本，并有效防控金融風險。

當金融機構積累起越來越多的業務數據之后，大數據的應用正在幫助金融機構進一步發掘數據價值，并成為他們開展業務創新、產品優化、決策支持以及風險控制等的重要手段。利用數據分析技術來挖掘有價值的交易數據和外部數據，可以實現以客戶為中心的精準營銷，有限資源的合理配置和科學治理，利潤最大化目標下的風險管控等。

科技賦能與場景革命

第四屆上海金融技術創新論壇以“金融數字化轉型中的科技賦能與場景革命”為主題于2019年5月17日舉行。眾多知名專家與金融業界精英聚集上海，分享他們對當前技術趨勢的專業知識，討論如何應對這個瞬息萬變的金融業。

特別演講嘉賓之一、千澤資產管理公司的執行董事楊普磊，以“科技金融3.0時代 - 人工智能AI引領金融新變革”為主題在論壇上發表了精彩的演講。

楊普磊認為，智能金融的核心，或者說本質是人工智能技術驅動的金融創新。從金融角度來講，智能金融的發展依附金融產業鏈，涉及從資金獲取、資金生成、資金對接到場景深入的金融資金流動全流程。從科技角度來講，智能金融的發展，是基于人工智能技術的智能風控、智能投顧、智能投研、智能支付等智能解決方案，是對銀行、證券、保險等金融業態的創新。

千澤資產擁有一支匯集了專業交易員、數學家、大數據分析專家、系統專家和人工智能（AI）專家所組成的頂尖研發團隊。其中楊普磊在金融科技領域常被同行認可為“創科天才”，他曾在英國和美國的兩家公司擔任高級分析師，之后被千澤資產管理公司挖掘，負責優化自身專利研發的BDAI系統，為業界與公司創造革命性的發展。

擁有成功、持續預測股票市場的能力是技術專家多年來努力不懈的目標。

千澤近年已投入大量人力資源和巨額資金致力于專研大數據人工智能（AI）交易系統。千澤大數據人工智能（AI）系統采集了源自股票指數市場、國際大型證券公司和金融機構近10年的交易數據，市場正常與異常波動時的前兆規律，交易員交易時的思維情緒分析，并將這些數據倒入人工智能（AI）系統中讓系統以神經網絡、深度學習、蒙特卡洛樹搜索法等技術作深度分析，從而精確地篩選出可獲勝的股票。

他們已成功研發出一套精確性達99%的大數據AI指數與股票交易模式。千澤資產大數據人工智能（AI）在1天內能模擬過去10年全球股市的所有交易程序，這已遠遠超出人類的能力范圍。由于深度學習算法的快速發展，更多的個人和公司能夠依靠人工智能的股票市場預測，該技術已比專業人士能預測的更準確。

通過提供基于先進的自學算法的日常投資預測，為科學和數學帶來金融新世界。這些算法預測用于確定最佳投資機會，制定系統的交易和分配策略以及監控當前的投資組合。

千澤確定了人工智能應用在資本市場日益增長的需求，并于2014年開始開發其專有的BDAI交易系統。該算法是對系統的性質進行廣泛研究以及中國獨特的市場發展后開發的。BDAI交易系統成功應用了大數據、廣泛的機器學習技術，包括深度神經網絡和遺傳算法。

深度學習技術的優勢

資本市場是一個非常復雜的系統，不斷發展超越既定理論。市場參與者被大量且不斷增長的數據所淹沒，這些數據需要被消化和理解才能成功地在各種市場環境中導航。千澤的BDAI秒算法利用大數據、人工智能和深度學習技術，在大量歷史股市數據中找到關系和模式，以分析和預測其行為，與更傳統的方法相比，著眼于應用于資本市場的深度學習技術的優勢，并解釋挑戰和關鍵問題。

到目前為止，只有擁有足夠資源和專業知識的行業最大參與者才能在內部開發和維護這種類型的模型。而借助BDAI秒算法AI的預測解決方案，該領域的小型或非專業機構以及個人投資者也可以從這項技術中受益。

楊普磊說道：“深度學習將最有利于影響任何需要高度抽象的行業，以便分析大量且非常復雜的數據集。在當今世界，通過數字化，它實際上適用于大多數行業。但具體而言，它適用于汽車（包括自動駕駛汽車）、圖像和語音識別領域、生物技術、生物醫學、當搜索基因模式和開發藥物、客戶分析和商業智能，當然，也包括投資管理行業。在后者中，例如使用遞歸神經網絡和強化學習的預測和決策算法。”

盡管如此，由于許多領域的AI應用需求以及廉價的高功率GPU和云計算服務的可用性，該領域正在迅速發展。“學習如何去學習”計算算法將很快決定哪種類型的自學習算法適合于給定任務。

楊普磊進一步表達了他的觀點并評論道：技術方面，我們與客戶面臨的第一個挑戰是向他們解釋將機器學習技術與其他定量但更傳統的模型完全分開的原因。一旦完成，主要的挑戰是讓客戶對系統的運作有信心。使用傳統的計量經濟模型，他們將能夠遵循或理解這些產出背后的推理。因為這正是深度學習應用背后的想法：它太復雜，太動態，太多參數特征發揮作用，使人類大腦無法消化和分析它。當談到根據模型給出的見解來執行，不是“為什么”系統推薦這個和那個的問題，而是你是否可能想要在它建議之前添加一個額外的“人”過濾器。

在業務方面，許多傳統動量、均值回歸或基于套利的交易策略以及基本推理或基于要素的投資和分配往往變得不那么有利可圖，因為許多投資者了解并使用相同的方法。此外，尋找進一步多元化的新方法變得越來越困難。隨著深度學習技術在交易行業中越來越受歡迎，當涉及到尋找最佳的交易理念并獲得優勢時，我們期望創建更廣泛的不相關策略并在將來應用它。

隨著越來越多的數據具有預測價值，深度學習實際上打開了許多新事物的大門，我們非常高興能夠為投資行業的下一步做出貢獻并期待來年的發展。

BDAI自學習算法結合了通用性和適應性。經過多年的數據培訓，它知道規則何時發生變化，并能夠相應地進行調整。我們的算法有個有趣的特征，它能為每個資產分配一個可預測性指標，一個基于相關性的相應預測的質量度量。因此，允許過濾專注于最可預測的資產。我們的產品選擇包括各種行業組織，我們使用多個標準來定制預測，例如市值和流動性、市盈率、賬面價值、地理位置等。

我們將釋放千澤BDAI自學算法的潛力，不僅僅針對我們的交易系統，也針對我們日常生活的各個方面。

“金融+產業”之“未來金融”

在智能金融開始普及的今天，越來越多的金融公司都在轉型，從傳統金融向金融科技轉變，但實際上，金融科技的應用遠遠不受限于此。千澤資產，一家頗具實力的金融科技公司正在悄然布局一個更具想象空間的新模式——通過深度分析大數據，人工智能升級場景應用，創新場景化應用項目產品，之后再將其產品轉化為金融衍生項目進行資產變現，這被視為另一個新生金融科技發展趨勢的模式，正在金融和科技圈內受到越來越多的關注，或將掀起一場快速升溫的金融圈科技革命。

值得一提的是，千澤資產站在行業先行者的角度，專研開發大數據，在AI人工智能與產業結合的資本變現道路上加速行駛，其“金融+產業”變現模式不僅顛覆了過去的商業模式，還實現助力人工智能技術在場景應用上的創新和落地。

一方面，千澤資產打通了技術、大數據、交易、場景，金融產品形成完整的生態閉環。首先通過交易場景、能源分布式記賬、合同數據化、電子化，創造底層金融資產，形成“礦產源頭”，其次，再通過區塊鏈等技術，對接信托運用金融工具開發創新的金融產品。

而另一方面，千澤資產還可以通過收購或股權投資的形式，尋找那些與發展具有協同效應的企業和技術，與現有業務深度整合，打造商業生態閉環。比如與商湯科技在人臉識別領域、與比特大陸在區塊鏈領域的合作，通過資本紐帶迅速將垂直行業的尖端科技實現在各個應用場景的落地。

在“未來金融”框架的支撐下，千澤不僅駛入業務快速發展與擴張的加速通道上，同時也吸引了眾多實力資本的青睞。

未來，隨著金融與“互聯網+”生活的聯系愈加緊密，相信會有越來越多的科技公司會像千澤資產一樣，通過AI科技與金融技術的結合，借助金融資本的力量，實現產業與金融的融合。

隨著金融業的快速發展，投資者對尋找解決方案的追求可能最終在千澤BDAI系統中找到了方向。金融領域的人工智能就是持續學習和重新學習金融世界中的模式、數據和發展，人工智能提供了基于當前系統或金融產品和服務系列的靈活性。這意味著無需從頭開始，但可以輕松地隨著時間的推移即興創作。一旦推出，人工智能將保持金融服務的更新，并準備好面對市場。因此，金融中的人工智能對金融業起著非常寶貴的作用。隨著時間的推移，人工智能不僅要徹底改變金融業，還要成為行業本身。