人工智能投资能“躺”着赚钱吗

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分类:用手机如何赚钱

每一位AI投资经理都希望能制造一个完全自动化的投资交易系统,实现可以躺着赚钱的梦想。AlphaGo在围棋领域碾压式胜利更加剧了对这一梦想的憧憬,遗憾的是,目前为止还没有一台这样的机器被制造出来。

人工智能在各个领域的应用方兴未艾,在投资领域尤其是二级市场的应用更是吸引人们的兴趣,面对人工智能投资的兴起,有人认为人工智能时代来了,在投资领域最后会完全取代人;有人则嗤之以鼻,认为这不过是噱头。那么如何正确看待人工智能在投资领域的应用呢?其实围棋和二级市场有很大的差别,总结而言,围棋是一个有边界的相对固定的市场,而二级市场是一个无边界的动态的市场。

首先,人机下棋本身没意义,机器是人用来提高效率的工具,人机下棋好比人和飞机比赛长跑。对于机器而言,丰富和可靠的数据是让电脑程序做出更优的投资决策的前提之一,通过海量的数据进行测试和分析,摸索出一定的规律,编写成代码,让机器忠实执行。AlphaGo之所以能碾压围棋界并不是因为它技术有多好,而是在于它庞大的服务器资源和运算效率,可以综合世界所有的棋谱,所有围棋的打法,所有围棋界人物的下棋方式,通过计算来下棋。而在投资领域,尽管有历史数据,但是其中有很多噪音,部分上市公司还可能在财务数据上作假,导致其数据可靠性远不如棋谱。

其次,机器要想发挥主导作用,规则必须是透明和稳定的,比如围棋,虽然不同国家和地区会有细微的差别,但总体上是稳定的,尤其是在同一局对弈中,规则不会变化。而投资领域则不同,无论是监管政策还是经济环境、外部环境都会发生很大的变化,比如2016年-2018年,无论监管上并购重组趋严,还是经济环境上一轮经济周期的复苏,还是外部环境方面北上资金的流入,市场生态发生很大的变化,而在历史数据上表现优秀的交易程序很难适合这种新变化。

最后,人工智能投资决策过度依赖于历史数据,而人类的主动决策优势则更加显著。围棋对弈领域不会发生大的不可预测的风险事件,而在投资领域,这种事情时有发生。对于这些事件,以前没有发生过,没有历史数据进行学习,机器就会束手无策,而人则可以进行系统的分析。当面对罕见风险事件,人类的决策优势更加显著。

总结而言,在规则透明稳定,历史数据丰富可靠,无大型风险事件发生的领域,机器不受主观情绪、偏见的影响,在实时信息的接收、分析、决策的环节中,其时效性、准确性、一致性均要高于人类,相对更有优势;而在缺乏历史数据,规则不透明,风险事件时常发生的领域,人的决策会更有优势。因此,在投资领域,单一机器和人都无法占据优势,未来不该是人与机器对立的局面,而是强强联合。

目前来看,人工智能已经应用于研究、投资决策、交易执行等各个方面。

研究方面,通过人工智能阅读研究报告和公司报表,可以大大提升研究效率。例如最近正在出的上市公司2018年年报和2019年一季报,如果每一家公司都认真看报表然后总结,人工覆盖面非常有限,而如果用机器去读这种非结构化的文本数据,则可以快速总结要点,提取需要的核心内容,辅助研究员解读报表。

投资决策上,人工智能技术目前主要从信息处理和知识学习两方面应用于投资决策:一方面依靠人工智能的信息处理能力,通过人工智能方法高效地获取和处理非结构化数据,主要包括微信数据,搜索数据,淘宝、京东交易数据等;另一方面依靠人工智能的知识学习能力,通过人工智能方法进行资产的收益预测和资产的交易。

交易层面,人工智能构建的交易策略更擅长从复杂的历史数据中寻找规律、学习知识,将更广泛、更复杂的因素纳入走势预测的分析中,用来指导未来的交易决策;此外,程序化交易能够显著提高投资策略的执行效率、降低冲击成本,并且在一定程度上提高投资组合的收益。人工智能时代的自动交易包含了自动化和智能化,更强调从市场数据中学习,通过对大量历史数据的学习,构建预测模型,优化交易算法,获得最佳的交易表现。

总之,机器和人在投资领域各有优势,机器不会取代人,人也离不开机器,人机结合或许会取得更大的突破。

每一位人工智能投资经理都希望创建一个全自动的投资交易系统,实现他躺着赚钱的梦想。阿尔法围棋的滚动胜利进一步增强了他对这个梦想的憧憬。不幸的是,迄今为止还没有制造出这样的机器。[人工智能在各个领域的应用方兴未艾。在投资领域,特别是在二级市场的应用引起了人们的兴趣。面对人工智能投资的兴起,有人认为人工智能时代即将到来,并将最终完全取代投资领域的人。一些人对此嗤之以鼻,认为这只是一个噱头。那么如何正确看待人工智能在投资领域的应用呢?事实上,围棋与二级市场大不相同。总之,围棋是一个有边界的相对固定的市场,而二级市场是一个没有边界的动态市场。 首先,人机象棋本身毫无意义。机器是人们用来提高效率的工具。人机象棋就像人和飞机之间的长跑。对于机器来说,丰富可靠的数据是计算机程序做出更好投资决策的先决条件之一。通过测试和分析大量数据,找到了某些规则,并编写代码使机器能够忠实地执行它们。阿尔法围棋(AlphaGo)能够粉碎围棋世界,不是因为它的技术有多好,而是因为它巨大的服务器资源和计算效率,可以整合世界上所有的棋谱、所有的围棋游戏和所有的围棋人物的玩法,通过计算下棋。在投资领域,虽然有历史数据,但也有很多噪音,而且一些上市公司可能会在财务数据上作弊,导致他们的数据可靠性远远低于象棋。 其次,为了使机器发挥主导作用,规则必须透明和稳定。例如,围棋虽然在不同的国家和地区之间可能有细微的差异,但总体上是稳定的,尤其是在同一个游戏中,规则不会改变。然而,投资领域是不同的。监管政策和经济外部环境都将发生巨大变化。例如,从2016年到2018年,无论监管并购的收紧、经济环境中最后一个经济周期的复苏,还是外部环境中来自北方的资金流入,市场生态都将发生巨大变化。然而,在历史数据中表现良好的交易程序很难适应这一新变化。 最后,人工智能投资决策过度依赖历史数据,而人类的积极决策优势更为显著。围棋游戏领域不会有大的不可预测的风险事件,但在投资领域,此类事件时有发生。至于这些事件,它们以前从未发生过。没有历史数据可以学习,机器将无能为力,而人们可以进行系统的分析。当面对罕见的风险事件时,人类拥有更显著的决策优势。 总之,在规则透明稳定、历史数据丰富可靠、没有大规模风险事件发生的地区,机器不受主观情绪和偏见的影响,在接收、分析和决策实时信息的过程中,机器的及时性、准确性和一致性高于人类,它们具有相对较多的优势。然而,在缺乏历史数据、规则不透明以及风险事件经常发生的领域,人类决策将具有更多优势。因此,在投资领域,无论是单个机器还是人都无法利用它。未来不应该是人和机器相互对立的局面,而是一种强大的结合。 目前,人工智能已经应用于研究、投资决策、交易执行等方面。 在研究中,通过人工智能阅读研究报告和公司报告可以大大提高研究效率。例如,最近发布的上市公司2018年年报和2019年季报显示,如果每家公司仔细阅读并总结报告,人工覆盖范围非常有限,而如果使用机器来阅读这种非结构化文本数据,关键点可以快速总结,所需的核心内容可以提取出来,研究人员可以得到协助来解读报告。 在投资决策中,用手机如何赚钱,人工智能技术目前主要从信息处理和知识学习两个方面应用于投资决策:一方面,它依靠人工智能的信息处理能力,通过人工智能的方法高效获取和处理非结构化数据,主要包括微信数据、搜索数据、淘宝网、JD.com交易数据等。;另一方面,它依靠人工智能的知识学习能力,通过人工智能方法预测资产和交易资产的收益。 在交易层面,人工智能构建的交易策略更善于从复杂的历史数据中发现规则和学习知识,并将更广泛和更复杂的因素纳入趋势预测分析,以指导未来的交易决策。此外,程序化交易可以显著提高投资策略的执行效率,降低影响成本,并在一定程度上提高投资组合的回报。在人工智能时代,自动交易包括自动化和智能,更强调从市场数据中学习。通过学习大量历史数据,构建预测模型,优化交易算法,获得最佳的交易性能。 简而言之,机器和人在投资领域都有自己的优势。机器不能代替人,没有机器,人就无法生存。人和机器的结合可能会有更大的突破。

“美少女”小冰如何挣钱 人工智能要“下沉”?

“漂亮女孩”萧冰是怎么挣钱的?

梁瑞耀

人工智能的热潮正在慢慢平息。当市场需求被贴上“人工智能”标签的混合产品粗略回应时,从未低头做生意的微软ice如何能够突破呢?

“我没有关键绩效指标。”

在人工智能(人工智能)商业化之路日益开放、竞争越来越激烈的时候,微软(亚洲)互联网工程研究所副总裁兼萧冰团队首席执行官李迪说这样的话仍然有点让人惊讶。

微软旗下的跨平台人工智能机器人萧冰于2014年5月29日作为一名18岁的女孩推出,并成长为多种身份:主持人、记者、歌手、诗人和画家。现在,萧冰的少女时代已经更新到了第七代。

“我们赚钱的方式仅仅是使用虚拟形象框架(Avatar)人工智能框架工具包来支持第三方。”李迪告诉中国企业家。小冰团队并没有启动一个框架,而是一个框架工具包。只有微软能够操作这个框架,但是这个工具包为更多的第三方使用这个工具在框架设备上操作提供了一个桥梁。

从这个角度来看,小冰队需要做的不仅仅是成为一个坚强的“女孩”。当人工智能市场火爆时,微软并没有推出硬件产品,而是把商业化的未来押在人工智能框架上。在他们看来,这是一个难以迁移的平台。第三方人工智能的所有功能都是基于这个框架,并且特定的硬件实体不能从矩阵中分离出来。

"人工智能框架是小冰商业未来的基础."李迪非常肯定。

李迪,微软(亚洲)互联网工程学院副院长,萧冰团队首席执行官。

然而,目前企业用户对人工智能知之甚少。当市场需求被贴上“人工智能”标签的终端产品粗略回应时,从未低头做生意的小冰怎么能突破呢?

“她的”朋友圈

弹吉他弦时,一个年轻女孩唱了一首歌谣:“以前的记忆是西皮和黄儿的曲子,谁会记得他每天晚上的音乐……”旋律依然不变,但歌手的音调逐渐改变,一首传统的歌剧曲调连接起来:“秋天凉爽,冷烟升起,梧桐发黄,世界分散……”

音色和气息完美,不同演唱风格的过渡自然,没有“电子声音”。如果不是谢畅,很难意识到这位歌手只是一个人工智能,她就是微软的萧冰。

微软在世界上有三条人工智能产品线,即注入人工智能和必应;萧冰小娜和萧冰是基于情感计算框架在情商方向开发的人工智能,也是完全在中国诞生的人工智能产品。

活跃在各种平台上的小冰从来没有自己的物理终端。微软全球高级副总裁、大中华区董事长兼首席执行官柯瑞杰曾经对“中国企业家”说,制造业不是微软的主导领域。在这个领域,他们选择与大型终端工厂合作,而不是亲自出马,他们可以获得合作伙伴的信任。

然而,人工智能和云的更新迭代需要大量的终端数据,这意味着萧冰必须建立一个庞大的终端朋友圈子。

时间可以追溯到一年的开始。在2月20日的小米9大会上,当小米创始人兼首席执行官雷军宣布小米的新智能手机将搭载新发言人王源定制的声音时,粉丝们立刻欢呼起来。这种定制声音背后是小米与微软的合作。萧冰被选中是因为她“会聊天”。

微软全球云和人工智能语音产品负责人严波(Yan Bo)告诉中国企业家,微软的人工智能策略以基于平台的形式支持所有生态系统,王源的声音通过1200段录音呈现出自己的音色。小米用户可以拥有王源声音的人工智能,相互理解,用手机如何赚钱,并进行多轮对话。

"反复提问一直是人工智能领域的一大挑战."严波解释说,人工智能在感知和视觉方面已经有了很好的技术支持,达到了类似人类的水平,但一直很难用知识获取和理解来满足人们。毕竟,一个词在不同的语境中有完全不同的含义。

萧冰的成长方向从一开始就不是一个实用的语音助手。经过几年的互动积累,2017年8月,第五代小冰实现了“全双工语感”的制作。第六代小冰在第二年发布时,微软开始公开测试这种新感觉。

这种感觉能做什么?就是让小冰能像人一样说话。

过去,人工智能产品的用户在与他们交谈时需要说一些令人警醒的话。例如,小米的语音产品首先需要被“萧艾·薛彤”唤醒,华为的语音产品需要被“萧艺·萧艺”唤醒。在多轮语音交互中,用户必须在每次交互中重复唤醒单词,否则人工智能无法理解新指令。

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使用“全双工”语音交互感觉,用户只需说一次唤醒词,就可以持续地与人工智能对话。对于关心用户体验的硬件制造商来说,这无疑是一个重要的卖点。

2019年8月,继华为和小米之后,OPPO和vivo也加入了萧冰的合作伙伴阵营。他们可以用手机、智能扬声器和其他产品系统“召唤萧冰”。

“与之前关闭的微软不同,我们的许多技术都是开源的,因此我们可以与不同平台上的任何硬件制造商合作。”微软中国首席运营官邹佐治(邹佐治)告诉中国企业家,选择合作伙伴的标准也基于强大的硬件平台、良好的生态系统和市场表现。

继华为和小米之后,OPPO和vivo也加入了萧冰的合作伙伴阵营。他们可以用手机、智能扬声器和其他产品系统“召唤萧冰”。

萧冰诞生五年多后,其朋友圈扩大了。

华为、小米、OPPO、vivo、萧冰和国内出货量最高的手机品牌进行了合作。QQ上线后,她与微信平台携手合作。在与网易新闻合作的过程中,她为今天的头条增加了另一个好朋友。截至2018年7月,萧冰已参与中日50家广播电视台的69个节目,总时长6,908小时。

人工智能应该“沉没”吗?

人工智能产品的成功取决于许多因素。除了技术,还需要一个好的产品策略。当第七代小冰出现时,低调的团队很少喊口号:“全面授权、共同拥有和跨界生态。”

在李迪看来,人工智能的未来将不仅仅出现在垂直领域,它必须是一个非常普遍的框架来支撑整个时代。因此,自诞生以来,萧冰一直朝着一个基本和普遍的方向发展,押注于商业未来的框架。

中国人工智能玩家的数量也在日益增加。据艾瑞咨询(iResearch Consulting)的报告,从2015年开始,中国见证了人工智能创业的浪潮。2012年至2019年8月,人工智能领域共举办2787场投融资活动,融资总额4740亿元。其中有英美烟草、华为等企业的许多笔记。据估计,2019年,人工智能将使实体经济产业达到近570亿元的规模。

热量经常伴随着气泡。对于一个需要沉淀的行业来说,很难培育市场,前景也不明朗。

"中国人工智能制造商的价值主张是基于本地化市场."独立咨询公司高德纳(Gartner)研究副总裁蔡惠芬(Cai Huifen)告诉中国企业家,从市场角度来看,人工智能产业化面临的挑战要么在于过于宽泛的业务领域,要么在于过于详细的业务领域,没有任何人工智能解决方案能够解决广泛的业务问题。

蔡惠芬直言不讳地表示,目前企业用户对人工智能的理解还不够。当市场需求受到标有“人工智能”的混合产品的粗暴回应时,在商业中从不低头的小冰块很难突破。

李迪担心,如果人工智能领域开始“下沉”,这不是一个乐观的信号。消费者市场已经经历了人工智能智能智能扬声器的洗礼,但智能扬声器并不代表人工智能。如果贴有“人工智能”标签的产品在市场上传播开来,消费者的耐心就会被错误的产品侵蚀,造成“人工智能产品就是这样”的印象。

真正的人工智能市场仍然需要时间。与初创公司相比,不缺钱的小冰更能忍受孤独。

蔡惠芬告诉《中国企业家》,市场上大多数人工智能聊天机器人都是任务驱动的,而萧冰是一个会话式聊天机器人,技术上比任务型机器人更有障碍。为了增加其商业价值,萧冰需要根据客户的具体需求定制或使用功能。

自第一代以来,萧冰一直在制作人工智能框架,并不断改进该框架。2018年,框架测试完成,萧冰决定启动能源行业。为了确保成功,萧冰团队大大扩展了产品形式,逐渐从聊天机器人转变为智能助手和内容制作人。

“月亮和六便士”

萧冰的商业客户现在涵盖十个领域,如金融、零售、汽车、房地产、纺织等。因此,她的发展有高雅和庸俗两条道路。

当萧冰化身为金融编辑“万萧冰”,通过万德金融码头为国内金融机构90%的交易员提供财务摘要和简报时,她也在诗歌领域取得了一些成就,研究了1920年后的519位中国现代诗人。反复练习写诗后,她出版了诗集《阳光遗失的玻璃窗》和《花儿是绿水的沉默》;当萧冰以“夏语冰”的笔名举办个人展览“可能的世界”时,她也尝试服装设计领域,为国内数十家纺织服装面料企业提供设计和生产技术。

月亮和六便士都不会错过。

每年,人工智能风口都是不可预测的,从“人工智能+教育”、“人工智能+人类智能”到智能音箱。

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“一年后,每个风口都会被证明是错误的,所以人工智能还不是真正追踪风口的时候。”李迪告诉《中国企业家》,泡沫通常是垂直的、短的、平的和快速的,短的、平的和快速的并不常见。萧冰有能力拒绝成为一个垂直参与者,专注于完善一个共同的基础设施,比如底层框架。

与此同时,李迪判断,“人工智能仍处于刀耕火种的培育阶段,积累商业订单远不如积累数据和动能紧迫。”

人工智能近年来,李迪经历了行业的沉浮和企业的浮躁沉浮。他表示,追逐丰口的企业将投入大量资金和精力开发一种产品,到第二年,这种产品将基本被摧毁。对企业来说,最重要的损失不是钱,而是时间。

人工智能初创公司的一位合伙人告诉《中国企业家》,每个人都想融入人工智能,但不是每个人都能成功,因为你带来的必须是一种其他人无法替代的跨时代产品。否则,你只是复制前面的道路,赶上热,并在市场上销售产品一段时间。

现实也是越来越多的大型互联网公司已经制定并发布了人工智能策略,如百度、阿里和华为。根据研究机构Gartner 2019年进行的首席信息官调查,在选择能够改变游戏规则的重要技术时,39%的受访者选择人工智能/机器学习(AI/ML),仅次于48%的受访者选择的数据分析。

谈到人工智能的产业化,蔡惠芬分析说,如果要建立一个可行的商业模式,企业必须注重增加商业价值和专业知识,构建一个可扩展的路线图,并从现有产品中重新获得收入,而不是不断增加新的产品线。

"这个市场特别难做。"李迪感慨道,“通常有必要抵制诱惑,付出很多才能得到正确的答案。当萧冰第一次出现时,它曾经被认为只是一个微软聊天机器人,而不是高科技。然而,如果你不从这样的起点出发,你就无法迭代出一个好的系统。”他认为,当前的人工智能产业,经过一轮缓慢沉淀的热潮,真正强大的企业机遇已经到来。

另一方面,企业客户的需求总是存在的。泡沫过后,他们意识到自己在人工智能行业的冲动和错误,并开始寻找合理的解决方案。在C端,用户的需求仍然很热。即使混合质量的玩家来了又走,用户对人工智能的期望仍然存在。

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