上世紀(jì)曾經(jīng)是資本市場不可或缺的一部分的擁擠且經(jīng)常是瘋狂的交易大廳現(xiàn)在已經(jīng)消失了。在大多數(shù)情況下，它們已經(jīng)被可以在幾分之一秒之內(nèi)做出決策的機器所取代。在美國，據(jù)報道80%的股票交易都是由機器驅(qū)動的;但是，這種對機器的幾乎完全的依賴會為新的風(fēng)險和錯誤敞開大門。

需要明確的是，對計算機的嚴(yán)重依賴對于金融行業(yè)來說并不是新事物。銀行和其他金融機構(gòu)已經(jīng)采用了多種計算機技術(shù);他們使用自動化來加快手動過程，同時降低成本。如今，高頻交易技術(shù)使得在投資過程中繞開人類成為可能。這種做法通常稱為算法交易，是驅(qū)動這些交易決策的數(shù)學(xué)算法的參考。通過允許用戶利用瞬時獲利機會，算法交易可以幫助交易者擊敗競爭對手。雖然在理論上使用機器根據(jù)人類認(rèn)可的算法執(zhí)行交易是完全合理的，但算法交易的歷史表明，在采用無人駕駛的決策時，我們應(yīng)謹(jǐn)慎行事。

不穩(wěn)定的風(fēng)險

對我來說，毫無疑問，算法交易在我們的全球經(jīng)濟中占有一席之地。就是說，當(dāng)人們離開畫面時，當(dāng)然也涉及風(fēng)險，而且一旦我們將控制權(quán)交給AI時，風(fēng)險甚至更大。

了解算法交易和AI交易之間的關(guān)鍵區(qū)別很重要。在算法交易中，算法基于預(yù)定的數(shù)據(jù)和關(guān)系。換句話說，一組已知條件(即數(shù)據(jù)點)會觸發(fā)特定操作，例如購買，出售，做空等等。借助AI交易，計算機可以在無需人工協(xié)助的情況下分析大量數(shù)據(jù)并確定哪些條件應(yīng)觸發(fā)某些操作。

與大多數(shù)基于AI的系統(tǒng)一樣，這些條件可能不僅包括財務(wù)數(shù)據(jù)，而且還包括媒體報道的語調(diào)，社交媒體media不休以及一些看起來很奇怪且完全不相關(guān)的因素。例如，基于AI的信用評分包括使用前置攝像頭與后置攝像頭拍攝的智能手機照片的比例。實際上，人工智能算法可能是如此復(fù)雜，以至于許多經(jīng)理，監(jiān)管者和投資者可能難以理解其工作方式。甚至開發(fā)人員也可能無法解釋算法如何獲得特定結(jié)果。

盡管存在所謂的“可解釋性”問題，但過去十年來，我還沒有看到投資者的熱情有所減弱。但是，與算法交易一樣，我相信人工智能尚未成為投資的靈丹妙藥。