AI 재무사는 무슨 뜻인가요?

AI 는 인공지능을 의미하며, 가장 간단한 설명은 컴퓨터에 운영 데이터를 지정하는 방법이며, 인공이 아니라 컴퓨터에 의해 실현된다. (알버트 아인슈타인, 컴퓨터명언) 그의 장점은 집행 과정에서 주관적인 요소를 최소화하고, 이전 단계에서 주어진 운영 방안을 확고히 실행한다는 것이다. 단점은 실행 과정에서 빠르고 민첩하지 못하며, 다음 단계, 특히 운영 절차에서 볼 수 없는 돌발 상황을 예측할 수 없어 결과를 예측할 수 없다는 점이다.

금융 수단에서 주식과 펀드의 두 가지 데이터 모델은 이미 몇 년 전에 생성되어 적용되었다. 주식을 예로 들면, 업계에서는 이를' 절차적 거래' 라고 부른다. 현재 컴퓨터는 무인 상태에서 대량의 주식을 통제하고, 매일 수백 건의 거래를 완료하며, 보유 기간은 보통 며칠 ~ 몇 주입니다. 회사 직원의 경우 시간, 수익률, 위험 지수 등과 같은 일부 거래에 대한 지표만 설정하면 됩니다. 나머지는 기계에 맡기세요.

사실, 빅 데이터 축적과 지능 알고리즘에 기반한 양적 투자는 금융계에서 새로운 것이 아니다. 인터넷과 컴퓨터 기술이 발달하면서 금융기관은 인공지능과 투자업무의 긴밀한 결합을 탐구하고 있다. 모건과 골드만 삭스, 몬트리올은행 등 대형 금융기관들이 스마트 투자를 잇따라 배치하고 있다. 국내 시장에서도 인터넷 금융회사들은 스마트 투자의 R&D 투자를 늘리기 위해 경쟁하고 있다. 예를 들어, 수동 조작이 없는 로봇에게 돈을 준다. 기계는 투자자의 개인 자산 상태 및 위험 선호도에 따라 해당 자산 구성 시나리오와 일치하여 자산 구성 권장 사항을 제공합니다. 또는 기술의 심도 있는 R&D 및 데이터 마이닝 축적을 활용하여 투자 의사 결정 지원 서비스를 제공합니다. 이것이 바로 AI 재무사의 개념이다.

객관적으로 말하면, 현재 세계에서 절차적인 거래는 아직 완전히 형성되지 않았다. 기계는 주관적, 정서적 편차 요인이 미칠 수 있는 영향을 피하고 강력한 정보 비축 관리 능력, 정확한 이성적 분석, 고속 의사결정을 갖추고 있지만 거래의 효율성과 질을 높인다. 그러나 장기적으로 인공지능 개발자는 기계 데이터의 다음 결정을 예측할 수 없어 투자자 위험의 불확실성을 야기한다. 데이터 프라이버시와 데이터 탈민에 대한 규제 프레임워크는 여전히 남아 있으며, 개인 프라이버시 문제의 보호는 보완되어야 한다.

전반적으로 인공지능은 일종의 추세이다. 인류의 끊임없는 사고와 연구개발에 따라 인공지능은 결국 일부 업종과 분야에서 인공을 완전히 대체할 것이다.