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摩根大通用机器学习识别潜在客户

作者: 2017-04-06 10:18 来源:
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  继律师、审计师等岗位遭到人工智能挑战之后,机器学习又让投行员工金饭碗不保。 

  摩根大通近日透露,公司去年曾利用机器学习技术推出一款预测性推荐系统,辨别应该发行或出售股票的客户。如今,摩根大通计划将它推广到其他领域。 

  摩根大通的首席运营官Matt Zames在一封题为“重新定义财经服务行业”的股东公开信中表示: 

  我们用机器学习技术向投行提供预测性推荐。去年推出的“新机遇引擎”(Emerging Opportunities Engine),可以通过对财务现状、市场行情和历史数据的自动化分析,辨别出最适合发行新股的客户。鉴于“新机遇引擎”已经在股票市场取得初步成功,我们打算将它推广应用到其他领域,比如债券市场。 

  华尔街投行重金布局机器学习 

  为降低成本、提高效率,摩根大通在技术研发上进行了大量投资。摩根大通CEO Jamie Dimon在本周二向雅虎财经表示,2016年,摩根大通在金融服务的技术上花费了高达95亿美元。他还表示: 

  我们在技术上的投资,无论是数字化,大数据还是机器学习,原因都是直截了当的:以更好、更快、更便宜的产品和服务惠及客户,减少错误,提高效率。 

  另外,据美国媒体eFinancialCareers介绍,摩根大通今年2月雇佣了微软的机器学习专家Geoffrey Zweig。他将使用摩根大通数据,开发出可以适用于整个公司的机器学习策略。 

  使用机器学习技术的华尔街投行不止摩根大通一家。高盛的首席财务官Marty Chavez1月份召开的一次会议上表示,高盛正集中精力实现投行工作的自动化。他说,高盛将首次公开募股(IPO)的过程细分成了146个步骤,其中有很多步骤可以自动化完成。 

  美国媒体businessinsider表示,机器学习的普及代表着一种变革。虽然目前交易过程的自动化程度已经很高了,但是华尔街投行的业务一直被认为无法被自动化技术取代。但是现在一切都不同了。 

  机器学习的冲击 

  华尔街见闻此前文章介绍,摩根大通设计的金融合同解析软件COIN上线半年多后,原先律师和贷款人员每年消耗360,000小时才能完成的工作,如今COIN只需几秒。不仅错误率大大降低,而且这家伙全年无休。 

  此外,去年5月,美国最大的律师事务所之一——Baker & Hostetler招收了IBM的超级机器人律师ROSS。ROSS进行了一年零10个月的法律学习后,能理解人提出的问题,根据参考文献和例证推测结论,从数千条结果中筛选出相关程度最高的,从而提高法律研究的效率。 

  除了律师,审计师们也危机感十足。世界四大会计师事务所之一的德勤去年宣布,与Kira Systems合作,将人工智能引入会计、税务、审计等工作中,代替人类阅读合同和文件。 

来源:华尔街见闻

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