7 月 8 日，由 CCF 中國計算機學會主辦、雷鋒網與香港中文大學（深圳）共同承辦的第二屆 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會進入了第二天的議程。當天上午，香港科技大學資訊、商業(yè)統(tǒng)計及運營學系教授張曉泉（Professor Michael Zhang）為大會帶來了題為《經濟學家眼中的金融科技創(chuàng)新》的分享。

嘉賓介紹

張曉泉，2006 年獲美國麻省理工學院（MIT Sloan School of Management）管理學博士學位，此前在清華大學獲得管理學碩士、工學學士和文學學士學位，其論文多次在重量級學術期刊發(fā)表。擅長用經濟學的方法研究大數(shù)據(jù)的產生、傳播和處理，包括信息產品的定價策略、大數(shù)據(jù)營銷、商業(yè)人工智能以及互聯(lián)網金融等。張曉泉是美國知名華人社區(qū) MITBBS 創(chuàng)始人，Information Systems Research (信息系統(tǒng)研究)的高級主編，同時還身兼招商證券、中國移動、華為、香港數(shù)碼港、阿里巴巴旗下湖畔大學等公司和機構的高級顧問。

AI 需要金融

張曉泉教授在演講中表示，自大數(shù)據(jù)、機器學習興起以來，大家都表示應該并大力推進用大數(shù)據(jù)和 AI 技術來研究金融領域。但其實 AI 技術也需要經濟領域的研究方法和思路，經濟學方法也可以助力 AI，應用于研究大數(shù)據(jù)的產生、傳播和處理。

目前，大家都在用大數(shù)據(jù)做人工智能，但因為出發(fā)點和目標不一樣，因此能回答的問題也就不一樣，經濟學家和機器學習專家研究的人工智能問題就非常不同。機器學習目前在做的事情更多是預測和分類，這兩種問題的底層都是統(tǒng)計學，統(tǒng)計學家解決能不能用數(shù)學的方法來描述隨機性，人工智能歸根結底是需要機器去分析哪一種結果是最可能出現(xiàn)的。

本質上經濟學家的研究目標更多是去解釋事情的底層機制是怎樣的，而計算機只能根據(jù)固有機制給出一個答案。因此雖然有媒體報道稱金融領域的許多崗位即將被 AI 替代，但張曉泉教授認為未來人類不會沒有工作可做。

他認為金融市場真正在做的是讓資源更好地分配，歷史上金融科技發(fā)展的每一個時代，比如最早我們開始用紙幣，后來有信用卡，現(xiàn)在是區(qū)塊鏈的出現(xiàn)，不同的技術雖然一直往前發(fā)展，但其實都是讓人類越來越有效的做資源分配。

金融與 AI 相互融合

隨著 AI 技術的發(fā)展，目前學術和工業(yè)界，金融和科技領域的相互融合已經是大勢所趨。在商業(yè)智能方面，張曉泉教授總結了數(shù)據(jù)到價值的轉化鏈條：數(shù)據(jù)-信息-知識-能力-策略-價值。

他表示數(shù)據(jù)首先要變成信息，信息變成知識，知識變成能力，能力變成策略，策略變成價值，這個鏈條是非常重要的，每一步不可缺。數(shù)據(jù)首先通過場景得到信息，信息組織起來得到體系，變成知識，知識轉化成能力，能力系統(tǒng)構又成了策略，策略的執(zhí)行產生價值，這個邏輯非常清楚。

真正產生商業(yè)智能，不是說我們有了大數(shù)據(jù)就可以了，也不是說我們有了海量數(shù)據(jù)就能夠立刻做出有價值的東西，其實整個鏈條是這樣的一個邏輯，缺一不可。

決策問題

我們在工作生活中有很多的不確定性，這些不確定性其實有一個輕重緩急之分。張曉泉教授認為，其中第一個是 certainty，也就是 100% 會實現(xiàn)的。下一個是 Risk 風險，有概率的。下一個是 black swan，也就是小概率事件，雖然概率小，但會發(fā)生。再下一個是 ambiguity 模糊性，“比如即便我有世界上過去所有股市的數(shù)據(jù)，我仍然不知道明天會漲還是會跌，因為有很多影響的因素”，這就是模糊性。最后一個是 Radical Uncertainty，恐怖襲擊我們知道它會發(fā)生，但是不知道什么時候會發(fā)生、在哪里發(fā)生、怎么發(fā)生?！爱斈阌羞@種 Radica Uncertainty 的時候，你是沒法描述這件事的，你沒法寫一個模型說怎么預測恐怖分子究竟會怎么樣去做”。

在這五個級別的問題中，第五級的問題是沒辦法解決的，第四級的問題我們有沒有辦法解決，目前正在研究。張曉泉教授覺得大部分的是在第二級層面上解決問題，他認為世界上大多數(shù)問題也的確是第二級的?！氨热缯f我要預測這個圖片是貓還是狗，其實這個事沒有那么多黑天鵝事件，大部分問題可以在第二級能夠解決”。

但張曉泉教授同時表示：“有些問題，比如談到股票市場，可能你就沒法在第二級解決，你即便知道世界上所有信息，你也不知道預計明天股票的概率。這就超出了第二級別的范疇，這是整個行業(yè)未來努力的一個方向”。

更多詳細的演講內容參見雷鋒網后續(xù)的深度報道。

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