金融行業正在表現去人工化、線上化和智能化趨勢,從而進一步解決金融服務的廣度、深度和滿意度的問題。從技術的角度而言,各種金融行為數據將會被更加充分的利用。目前證券期貨金融機構及交易所積累的大量數據資訊,非結構化數據的應用將改變數據的結構化價值。此外,在智能風控環節更顯重要,沒有人工智能(AI)能力的金融企業(包括金融期貨資管業)會被邊緣化的。 【讀友提問】上海台商大千莊園黃董問:「金融期貨風控建模有哪些挑戰?」答:金融期貨的風控的本質是風險和收益的平衡,背後的關鍵是對金融期貨與交易者匹配的風險承擔,給出合適的預期獲利率。風控技術的應用有一個從基礎架構、到演算法再到金融期貨領域能力的延伸。金融期貨風控建模的挑戰,首先是數據源的量取得要很大;其次是需要有標籤;第三是需要有很強的金融工程能力,最後是需要很強的複雜網路演算法技術。對金融AI交易風控的維度及交易模型的風控變量要能具體調控把握,這對風控建模後的交易獲利,才能如預期達標。大數據AI創造全新業務生態金融體系中的科技因素,從原先傳統IT軟硬體輔助金融、提升效率,到如今大數據、雲計算、人工智能等新興科技賦能金融,創造出了各類全新業務生態,演化出智能投顧、智能資管等業態。科技對於金融的價值,逐漸從輔助地位上升至影響未來金融期貨發展的關鍵因素。但不可否認的是要在監管下穩步進行,不斷結合新技術,做好金融期貨投資(機)系統風險防範與風控建模上軌。