人工智能交易

金融行业正迅速采纳人工智能（AI）技术，特别是生成式人工智能和大型语言模型（LLM），以改进运营的各个方面和客户互动。
例如，银行正在利用AI来自动化流程、提升数据分析能力，以及实现个性化的客户互动，从而提升运营效率和客户体验。
此外，AI技术也被广泛用于分析大量数据，以检测可疑活动和交易模式。
同时，金融机构通过聊天机器人、虚拟助手和推荐系统等技术手段，借助AI技术提高了客户参与度。

金融机构的热门AI使用案例

根据NVIDIA发布的第四份年度《金融服务领域AI状况报告》，绝大多数金融服务公司（91%）正在评估或已在实际运营中使用AI。
报告指出，37%的受访者有意在报告生成、综合和投资研究中应用AI，以减少重复性手工工作。
在客户体验和参与度方面，34%的受访者表示这是AI的另一重要应用。
AI在运营、风险与合规以及营销方面的应用最为广泛。
金融机构还借助AI技术自动化流程、增强数据分析并为投资决策提供支持，从而提高了运营效率。
总体来看，调查显示，97%的公司计划在未来加大对AI技术的投资。

人工智能在交易中的局限性

近期，一些交易员开始运用AI进行价格分析和预测。
金融新闻和分析平台Finbold积极利用AI为包括加密货币在内的多种资产提供价格预测。
该平台采用ChatGPT等热门AI模型，对顶级加密货币进行日度和周度的价格分析。
然而，尽管AI工具具有诸多优势，交易员仍需警惕其局限性，如过度拟合、对新市场条件的适应性不足，以及金融市场固有的不可预测性等潜在问题。
这些工具应被视为人类决策的补充而非替代。
以下是五个原因，解释为何完全依赖AI进行交易可能并非明智之选：
1. 缺乏情商：AI擅长处理大数据和批量交易，但缺乏人类交易员所具备的情商，特别是对市场情绪和道德因素的理解。
2. 过度依赖历史数据：AI系统主要依赖历史数据做出预测和决策，但在前所未有的市场事件中可能会失效。
3. 灵活性和适应性有限：与人类不同，AI算法在应对市场突变时可能表现不佳。
4. 道德和偏见问题：AI系统可能因训练数据中的偏见而表现出道德问题，影响决策公平性。
5. 对技术的依赖：过度依赖AI技术可能带来系统故障和网络攻击的风险，对交易活动和市场稳定造成严重影响。

底线

AI技术，尤其是生成式AI和大型语言模型，在金融行业得到广泛应用，用于自动化流程、数据分析以及个性化客户互动。
近期，一些交易员开始利用AI进行价格预测和分析。
尽管AI在交易中提供了诸多便利，如数据处理能力和批量交易执行能力，但其局限性也不容忽视，如过度依赖历史数据、缺乏情商以及潜在的道德问题等。
此外，金融业对技术的过度依赖也增加了系统故障和网络攻击的风险，对交易和市场稳定构成潜在威胁。