DAFEX達菲金小雅：人工智能改變金融的五種方式_COI:人工智能

人工智能(AI)、機器學習(ML)和深度神經網絡(DNN)正在顛覆金融行業的業務，挑戰傳統價值。

可以肯定的是，人工智能正在通過無數不同的應用悄悄地影響著世界。人工智能技術已經為許多日常活動提供了動力，從開車送我們上班到自動調節恒溫器，而且往往是在我們不知情的情況下。根據數據，40%的主要企業將在2020年實施人工智能解決方案，超過一半的企業將在2020年將現有的人工智能解決方案增加一倍。

Coinbase、Ava Labs任命新海外負責人開拓新興市場:金色財經報道，包括 Coinbase、Immutable 在內的若干加密公司于今年 3 月選擇擴充其高管團隊規模。此外，由于美國監管的不確定性，一些加密公司選擇將注意力轉向美國以外的市場以尋求增長。其中：

· Coinbase 聘請前 Shopify 高管 Lucas Matheson 擔任加拿大國家總監；

· Zero Hash 聘請前 Gemini 高管 Araba Eshun 擔任英國合規主管兼國際合規副主管；

· Avalanche 開發商 Ava Labs 聘請前韓國銀行家 Justin Kim 和多次創業者 Roi Hirata 分別擔任韓國和日本的業務負責人。[2023/4/8 13:51:30]

在一些工業人工智能中，機器學習和深度神經網絡則有著更多的應用。其中之一就是金融行業，在這個行業中，新技術已經在顛覆商業，挑戰著傳統價值觀。

Binance的儲備金證明頁面已可查看，但CZ稱此功能仍在開發中:11月10日消息，Nansen首席執行官Alex Svanevik曾在推特上指出Binance的儲備金證明頁面存在的錯誤，當時ERC20 USDC余額為0。趙長鵬(CZ)對此表示尚未推出該功能，仍在開發中，并稱會將這個錯誤轉達給團隊，會很快修復。

根據Svanevik分享的頁面鏈接，幣安的儲備金證明頁面已可查看，上述USDC余額已顯示。該頁面涵蓋93種資產，包括125351枚BTC、1,904,674枚ETH、約57億枚USDT、約53億枚BUSD等。不過尚不清楚該頁面數據是否仍存在問題，因為趙長鵬稱此功能仍在開發中。[2022/11/10 12:43:11]

風險管理

Pyth宣布正式上線Ethereum及Optimism主網:據官方消息，Pyth Network宣布其喂價數據已正式上線Ethereum及Optimism主網。

在Ethereum及Optimism的10個頭部應用和協議以發布伙伴身份與Pyth達成合作，將逐步使用Pyth喂價數據，包括Synthetix、Ribbon Finance、Lido、Hashflow、Euler、MANTRA、Flexa、AMP、Infinity Exchange及SOMA.finance。

Pyth Network通過創新的預言機網絡設計和Wormhole跨鏈傳輸協議進行鏈上聚合和跨鏈傳輸，未來Pyth數據將在所有主流區塊鏈上逐步上線，為所有區塊鏈的開發者帶來高質量的金融市場數據。

在不到一年的時間里，Pythnetwork已經保障超過20億美元的總價值，支持超過300億美元的總交易量（僅本月就達40億美元），從希望使用Pyth數據的開發人員那里獲得超過60萬次的客戶端下載量。

Pyth目前支持加密貨幣、股票、外匯和貴金屬等資產的100+喂價數據產品，更新頻率為400ms。即將發布的喂價數據產品還包括DOW30和ERC生態系統代幣。[2022/11/2 12:08:06]

人工智能在風險管理中發揮著至關重要的作用，而在金融世界中，時間就是金錢。對于風險案例來說，算法可以用來分析案例歷史并識別出任何潛在的問題。這包括使用機器學習來創建精確的模型，使金融專家能夠跟蹤特定的趨勢并注意到可能的風險。這些模型還可以用來確保獲得更可靠的信息，以供將來的模型使用。

CoinShares：上周加密貨幣投資產品凈流入6400萬美元:7月4日消息，據CoinShares周報數據，上周數字資產投資產品凈流入6400萬美元。其中比特幣在一周內幾乎沒有流入，總額僅為60萬美元。在美國推出新產品后，Short-Bitcoin的流入總額達到創紀錄的5100萬美元。上周，以太坊連續第二周流入500萬美元，打破了11周的流出魔咒。多資產（多加密）投資產品的流入總額為440萬美元。[2022/7/4 1:50:17]

在風險管理中使用ML意味著可以在較短的時間內對大量數據進行強大的處理。結構化和非結構化的數據也可以通過認知計算來進行管理。否則，所有這些都意味著人類團隊要花很長時間的工作。

欺詐預防

近年來，隨著數字客戶交易的大幅增長，需要使用可靠的欺詐檢測模型來保護敏感數據。人工智能可以用來加強其基于規則的模型，并協助人類分析師。這反過來也可以提高效率和準確性，并降低成本。

人工智能也可以用來回顧消費歷史和消費行為，這樣它就可以突出不正常的情況，比如一張卡在短時間內在不同的全球地點被使用的情況。人工智能還能夠從人類的糾正中學習，并基于應該強調的內容來應用決策。

欺詐管理的所有用例對AI算法都有不同的要求，而且每個用例對它們的使用也都略有不同。事務監視需要更快的響應時間、錯誤率和精度，還有培訓數據的可用性和質量。

個性化銀行

在銀行業，由人工智能驅動的智能聊天機器人能夠為客戶提供全面的解決方案，并減少呼叫中心的工作量。語音控制的虛擬助手也越來越受歡迎，并具有自學功能。它們能夠檢查余額、賬戶活動并安排付款，而且它們的功能每天都在增加。

許多銀行現在都有提供個性化理財建議和幫助實現理財目標的應用程序。這些人工智能驅動的系統可以記錄收入、日常支出和支出行為，然后提供財務計劃和建議。手機銀行應用程序還可以提醒用戶支付賬單，競爭交易，以及更方便地與銀行進行互動。

量化交易

量化、算法或高頻交易，以及數據驅動的投資，最近一直在全球股市擴張。投資公司正在依靠計算和數據科學來準確預測市場的未來模式。

人工智能的優勢在于能夠從過去的數據中觀察模式，并預測它們在未來是否可能重演。當數據中出現某些異常時，比如金融危機，人工智能就可以研究數據并發現可能的觸發因素，然后為未來做好準備。人工智能還能夠為特定的投資者個性化投資，幫助他們做出決策。

信貸決策

在許多領域，人工智能正在被有效地用于更好地為決策過程提供信息。其中一個領域就是信貸，AI可以以較低的成本快速提供對潛在借款人的準確評估。與傳統的信用評分系統相比，人工智能的信用評分可能要復雜得多。它們可以幫助確定哪些申請者更有可能違約，以及哪些申請者沒有任何可靠的信用記錄。

由人工智能驅動的模型還具有客觀和無偏見的優勢，這可能是人類進行決策的一個因素。對很多人來說，擁有良好的信用是至關重要的，無論是購買大宗商品、找工作還是租房。

由人工智能驅動的系統可以變得更快、更高效、更可靠。這些技術在金融領域得到了越來越多的應用，也更廣泛地被金融公司所采用了。那些接受采納這些技術可能帶來的風險的人，往往會得到精簡和更有生產力的操作的回報。人工智能對金融世界有著巨大的潛力，商業領袖們需要用正確的數據來做出最明智的決定。

來源：金色財經

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