前方高能预警：
这是篇“非典型”知识分享文章 建议在亲朋好友陪同下阅读
引言：
曾经，人工智能（Artificial Intelligence）对世人而言，只是个不明觉厉的名词；各种炫酷碉堡的装备也只能在科幻大片里过下眼瘾而已，电影落幕后回归现实的失落与唏嘘，相信大家都深有感触。科技前沿与柴米油盐的生活之间，似乎遥不可及。
直到2016年3月9日，一切都改变了。全球新闻头条都被一个陌生的名字席卷：阿尔法围棋“AlphaGo”；它的出现，让人们猛然意识到，生活早已被那些“传说中”高科技渗透—“阿法狗”引爆了社会蓄积已久的科技兴趣话题爆点。
世界，时刻都在被技术变革驱动着滚滚向前；而技术演进、迭代作为人类社会发展的源动力，正时刻改变、颠覆着世界的模样。
跟随“量子金服 | 微讲堂”，带你前往人工智能领域最前沿，看它给投资市场带来了哪些颠覆与改变，一窥智能资管未来。
人工智能简史：
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授定义为：“人工智能是一门关于怎样表示、获取及使用知识的科学。”；美国麻省理工学院温斯顿教授则定义为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
1956年西蒙、纽厄尔及肖共同编写了世界公认的第一个启发程序—“逻辑理论机”；同年，在达特茅斯人工智能夏季研究会上正式命名“人工智能”后，该领域随即进入蓬勃发展期。此后因政府官僚与风投资本态度摇摆不定而几经沉浮，人工智能发展也步入难点突破与瓶颈期，在缓慢积累中隐忍蓄力；在经历长达40年的技术积淀后终于开花结果：1997年5月IBM以改进型“深蓝”战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫。而20年后的今天，AlphaGo终于代表多年人工智能的科研结晶，在素有“人类智力的最后堡垒”—围棋项目上以4：1的绝对优势击败李世石，站上了人工智能的新巅峰。
AlphaGo点亮智能资管未来：
人工智能领域每次创新从不缺乏话题，“阿法狗”全面点燃了世界对智慧未来的热情。刹那间人们发现人工智能早已如影随形：iPhone Siri智能语音助手、京东JIMI智能客服、Windows10中的个人智能助理产品都是成熟应用案例—智慧化生活将人类从案牍劳形的重度脑力劳动中解放。而资产管理作为长期依赖高精尖科技、在科技持续变革中高速发展的行业，基于大数据、精准快速计算等成熟技术，早已张开双臂拥抱人工智能与资管智能时代的来临。
先举几个成功案例：
高频程序化交易Virtu Financial LLC公司连续1238个交易日内，仅一个交易日出现亏损。
全球首只以AI技术为核心运营能力的基金Rebellion预测了2008年的股市崩盘，并在2009年9月给希腊债券F评级—当时惠誉的评级仍然为A。借助人工智能，Rebellion比官方降级提前近一个月。
掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum使用AI技术，自2009年至今无单月亏损记录。
投资人愈发青睐借助AI投顾来管理财富。2015年花旗银行研究报告显示：AI投顾管理的资产规模，从2012年0美元飞速暴涨至2014年140亿美元；预计在未来10年内将呈指数级增长，该模式管理的资产规模将近5万亿美元。
量化交易作为投资市场主旋律，人工智能又将怎样与之融合、带来哪些改变？大数据分析是量化核心，但海量数据早已超出人脑处理能力，引入人工智能让机器掌握深度学习，将从技术角度提升量化交易质量。伴随人工智能领域机器学习理论的进步、计算及数据传输能力的提升，分析师将能“快、准、稳”的执行数据分析、拟合并预测趋势、制定可靠的投资策略。
人工智能以三个阶段渐进融入量化交易：
机器学习：
分析师将数据建模，分析其中显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法预测交易策略。两大弊端：数据不够全面，仅限于交易数据；其次它受限于特征的选取与组合，模型好坏取决于分析师对数据的敏感程度。
自然语言处理：
为修正数字推测模型可能产生决策维度的缺失，引入新闻、社交网络中的资讯情报并运用自然语言处理技术分析，将非结构化信息结构化处理，从中探寻影响市场变动的线索。
知识图谱：
上述技术经常会在一些意外发生的时候预测失败，如遇到熔断机制，AI系统会因历史经验缺失而无法应对—此时AI系统管理资产将面临巨大风险。此外，机器学习仅擅长发现数据间的逻辑关联而非事物深层的因果联系。机器学习无法区分数据间相关性是否真实、可持续。此时，就需要专家设置知识规则避免被虚假相关性误导。
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，根据预设规则与不同种类的实体连结成关系网络。基于知识图谱，机器将具备从“关系”的角度去分析问题的能力。就金融领域而言，规则可以是专家对行业的理解、投资的逻辑、风控的把握，关系可以是企业的合作伙伴/竞争对手、子母公司、投资等关系，可以是高管与企业间的任职等关系，也可以是行业间的逻辑关系，实体则是投资机构、投资人、企业等，把他们知识图谱表示出来，从而进行更深入的知识推理。
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