網(wǎng)上有很多關(guān)于閃銀pos機的費率,當人工智能的機器人開(kāi)始學(xué)會(huì )炒股票的知識，也有很多人為大家解答關(guān)于閃銀pos機的費率的問(wèn)題，今天pos機之家(www.xjcwpx.cn)為大家整理了關(guān)于這方面的知識，讓我們一起來(lái)看下吧!
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閃銀pos機的費率
大家好，歡迎關(guān)注首席投資官，我是首席君。最近被布置了兩個(gè)作業(yè)，一篇題目是漲財商，一篇題目是中國科技被低估了嗎？這兩篇作業(yè)本來(lái)風(fēng)馬牛不相及，而且作為一個(gè)財經(jīng)UP主，顯然第一篇更適合我。但是剛好，我所熟悉的領(lǐng)域，還真的能把這兩篇作業(yè)一起交了，這個(gè)領(lǐng)域就是：人工智能與投資。這是一個(gè)雜糅了大數據技術(shù)、人工智能技術(shù)在投資領(lǐng)域的應用。
2016年3月，阿爾法狗與圍棋世界冠軍、李世石進(jìn)行進(jìn)行了一場(chǎng)人機大戰，并且以4比1的總比分獲勝；隨后又以3：0戰勝了世界冠軍柯潔大魔王，深度學(xué)習技術(shù)一鳴驚人！世界驚呼：人工智能時(shí)代來(lái)了！當吃瓜群眾們在為科技狂歡的時(shí)候，資本市場(chǎng)上的金融大鱷們已經(jīng)在開(kāi)始，嘗試利用人工智能實(shí)現研究、分析、風(fēng)控和投資了。
2008年金融危機過(guò)后，美國傳統金融機構還在忙于應對公眾巨大的信任危機和嚴苛的監管政策之際，以Betterment和Wealthfront為代表的“智能投顧”創(chuàng )業(yè)公司成長(cháng)起來(lái)，它們通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)手段，降低投資門(mén)檻，為用戶(hù)提供個(gè)性化、低費率、透明化、便捷化的財富管理服務(wù)，成為行業(yè)一股清流。智能投顧利用大數據分析、量化模型及智能算法，根據投資者個(gè)人收益和風(fēng)險偏好，提供相匹配的資產(chǎn)組合建議，并完成投資交易過(guò)程，再根據市場(chǎng)變化動(dòng)態(tài)調整，讓組合始終處于最優(yōu)狀態(tài)的財富管理服務(wù)。這種業(yè)務(wù)在國內有一個(gè)時(shí)髦的名字，我們稱(chēng)之為智能投顧。
2013年：Kensho公司基于云計算在硬盤(pán)上設置了9萬(wàn)個(gè)變量,包括企業(yè)業(yè)績(jì)、經(jīng)濟指標、政策變化、風(fēng)險參數等，容納了6500萬(wàn)個(gè)計算機語(yǔ)言，通過(guò)大數據分析和機器學(xué)習，自動(dòng)探知最新新聞，把金融分析師平均耗時(shí)40小時(shí)完成的報告在幾分鐘內自動(dòng)完成，并提出綜合性解決方案。
2016年：美國智能投顧，資管規模從256萬(wàn)到882億美元不等，總規模已經(jīng)近1218億美元，“智能投顧管理的資產(chǎn)規模從2010年以來(lái)復合增長(cháng)率超過(guò)80%”。 根據My Private Banking預測，未來(lái)幾年智能投顧行業(yè)將保持高速增長(cháng)態(tài)勢，預計2020年全行業(yè)資產(chǎn)管理規模將達1.6萬(wàn)億美元。
國內數字化投顧產(chǎn)品主要爆發(fā)于2014-2015年。智能投顧所需數據包括信用數據、金融數據、用戶(hù)支付行為數據等。截至2016年6月，中國已使用網(wǎng)絡(luò )理財用戶(hù)達1.05億，據BCG預測，2020年中國資管規模約174萬(wàn)億，按3%的滲透率計算（參考美國），2020年中國智能投顧管理資產(chǎn)規?；虺?萬(wàn)億，按平均0.2%管理費水平計算，收入規模超過(guò)104億。很多IT出身的技術(shù)工程師，盡管對于金融投資完全外行，但是依靠爬蟲(chóng)抓取交易端口，通過(guò)高頻交易，在短時(shí)間內快速的將收益固定下來(lái)，也實(shí)現了造富神話(huà)。
過(guò)去，我們在華爾街的交易大廳里看到的是熙熙攘攘的交易員，和不停變換數字的電子屏，而現在，空空蕩蕩，什么也沒(méi)有了。因為在資本的眼里，交易員這東西本身就是個(gè)BUG，他們干的活兒從某種角度上說(shuō)，和工地上搬磚的民工沒(méi)有什么區別，工人是把磚搬來(lái)搬去，而交易員是把資金從賬戶(hù)里劃來(lái)劃去。但是養活一個(gè)交易員要花的錢(qián)可以養活幾十個(gè)搬磚的工人，這就讓華爾街的資本家十分的惱火！干的活差不多，憑什么我花的錢(qián)要比包工頭花的多幾十倍?投入產(chǎn)出比被嚴重拉低了！所以通過(guò)大數據技術(shù)和人工智能技術(shù)來(lái)取代交易員的計劃被提上了日程。要說(shuō)人工智能，在前沿科學(xué)中絕對算得上是一門(mén)時(shí)髦的科學(xué)，唯一遺憾的是，無(wú)數科學(xué)家搞了幾十年，所謂的人工智能一直維持在人工智障的水平，直到深度學(xué)習技術(shù)的出現，改變了這一切。
什么叫深度學(xué)習？這東西要是展開(kāi)了說(shuō)可以寫(xiě)出好幾本書(shū)，但是簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是工程師模仿人腦的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )“建立一個(gè)類(lèi)似的學(xué)習策略，也取名為”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )“。過(guò)去的人工智能，只有輸入和輸出兩層，所以輸入問(wèn)題之后得到的答案通常令人啼笑皆非，但是深度學(xué)習技術(shù)提供了更多的邏輯層，AI的邏輯層越多，所思考問(wèn)題的深度就越深，得出的答案也就越靠譜，目前的技術(shù)已經(jīng)可以做到500個(gè)邏輯層。說(shuō)到這里，一定就會(huì )有小伙伴眼前一亮！是不是說(shuō)只要增加更多的邏輯層，擁有高度智慧的人工智能程序被開(kāi)發(fā)出來(lái)只是一個(gè)時(shí)間問(wèn)題呢？很遺憾，并不是。因為科學(xué)家們發(fā)現，200個(gè)邏輯層之后，效果就會(huì )開(kāi)始衰減，實(shí)驗表明，500個(gè)邏輯層的AI，并沒(méi)有比300個(gè)邏輯層的AI更聰明。但是這已經(jīng)是人工智能里領(lǐng)域里的一大進(jìn)步了，至開(kāi)發(fā)出來(lái)了。所以既然可以下圍棋，當然也可以管賬戶(hù)，華爾街的資本家比工地上的包工頭有錢(qián)的多，所以那些倒霉的交易員就這樣失業(yè)了。
當然，這種機器吃人的過(guò)程比較血腥殘忍、少兒不宜，所以我們來(lái)講點(diǎn)歡樂(lè )的。做過(guò)券商投研的小伙伴們可能都被投研報告毒打過(guò)。這是一項極為不人道的行規，一入投研深似海，一年365天，甭管什么日子，每天得交一篇投研報告，美其名曰：“投研規范化訓練”。你可以假想一下，周末和女朋友逛街約會(huì )看電影的時(shí)候，心里還得惦記著(zhù)，今天的作文還沒(méi)寫(xiě)。多鬧心？但是自從有了智能投顧之后，一切都開(kāi)始變得與眾不同。對于機器人來(lái)講，投研報告這種范式感極強的作文，別說(shuō)一天一篇，一天一萬(wàn)篇都不是問(wèn)??！于是AI在投資銀行和賣(mài)方研究中，自動(dòng)生成報告。研究員只需選擇符合其需求的模板確定主題與關(guān)鍵信息，以及報告呈現形式，便可生成基本內容。而且投行分析師可以進(jìn)行校對與人工二次編輯，加入有價(jià)值的觀(guān)點(diǎn)與結論，實(shí)現科學(xué)偷懶。
量化交易從很早開(kāi)始就運用機器進(jìn)行輔助工作，分析師通過(guò)編寫(xiě)簡(jiǎn)單函數，設計一些指標，觀(guān)察數據分布，而這些僅僅把機器當做一個(gè)運算器來(lái)使用。
直到近些年機器學(xué)習的崛起，數據可以快速海量地進(jìn)行分析、擬合、預測，人們逐漸把人工智能與量化交易聯(lián)系得愈發(fā)緊密，甚至可以說(shuō)人工智能的3個(gè)子領(lǐng)域：機器學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、知識圖譜，貫穿量化交易的始終。
量化交易分析師們對財務(wù)、交易數據進(jìn)行建模，分析其中顯著(zhù)特征，利用回歸分析等傳統機器學(xué)習算法預測交易策略。這種方式有兩個(gè)主要弊端，其一是數據不夠豐富，僅限于交易數據，更重要的是它受限于特征的選取與組合(Feature Engineering)，模型的好壞取決于分析員對數據的敏感程度。此外一種做法是，模仿專(zhuān)家的行為，選擇某一領(lǐng)域的特定專(zhuān)家，復制他們的決策過(guò)程，并導入可重復的計算框架。
全球最大的對沖基金橋水聯(lián)合(Bridgewater Asspcoates)早在2013年就開(kāi)啟一個(gè)新的人工智能團隊，該團隊約有六名員工，由曾經(jīng)供職IBM并開(kāi)發(fā)了認知計算系統Watson的David Ferrucci領(lǐng)導。據彭博新聞社報道，該團隊將設計交易算法，通過(guò)歷史數據和統計概率預測未來(lái)。該程序將隨著(zhù)市場(chǎng)變化而變化，不斷適應新的信息，而不是遵循靜態(tài)指令。而橋水基金的創(chuàng )始人也曾公開(kāi)表示，其旗下基金持有大量多倉和空倉，投資120種市場(chǎng)，持倉組合高達100多種，并且以人工智能的方式考慮投資組合。
當量化交易分析師發(fā)現數字推測模型的局限性后，開(kāi)始考慮引入新聞，政策，社交網(wǎng)絡(luò )中的豐富文本并運用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析，將非結構化數據結構化處理，并從中探尋影響市場(chǎng)變動(dòng)的線(xiàn)索。率先使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)的人工智能對沖基金的是今年6月份在倫敦新設的對沖基金CommEq。CommEq的投資方法結合了定量模型與自然語(yǔ)言處理(NLP)，使計算機能夠如人類(lèi)一樣通過(guò)推斷和邏輯演繹理解不完整和非結構化的信息。除此之外，也有采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)的金融科技公司，如由李嘉誠與塔塔通訊投資的Sentient Technologies運用自然語(yǔ)言處理，深度學(xué)習(Deep Learning)等多種AI技術(shù)，進(jìn)行量化交易模型的建立。
其中最為知名的是號稱(chēng)”取代投行分析師“的投資機器人——Kensho。Kensho是一家致力于量化投資大眾化的人工智能公司，旗下有一款產(chǎn)品Warren被稱(chēng)之為金融投資領(lǐng)域的“問(wèn)答助手Siri”。Kensho結合自然語(yǔ)言搜索，圖形化用戶(hù)界面和云計算，將發(fā)生事件關(guān)聯(lián)金融市場(chǎng)，提供研究輔助，智能回答復雜金融投資問(wèn)題，從而加速交易時(shí)間，減少成本，用動(dòng)態(tài)數據與實(shí)時(shí)信息，及時(shí)反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。這一技術(shù)也被廣泛運用于風(fēng)控與征信。通過(guò)爬取個(gè)人及企業(yè)在其主頁(yè)、社交媒體等地方的數據，一來(lái)可以判斷企業(yè)或其產(chǎn)品在社會(huì )中的影響力，比如觀(guān)測App下載量，微博中提及產(chǎn)品的次數，在知乎上對其產(chǎn)品的評價(jià);此外將數據結構化后，也可推測投資的風(fēng)險點(diǎn)。這方面國內的很多互聯(lián)網(wǎng)貸款，征信公司都在大量使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，例如宜信，閃銀等。另外一些公司則利用這些技術(shù)進(jìn)行B端潛在客戶(hù)的搜尋，如Everstring，并將信息出售給其上游公司。
不過(guò)，老外這些看起來(lái)非常高大上的技術(shù)，在國內并沒(méi)有掀起什么浪花，究其原因，還是因為國內的人工智能技術(shù)發(fā)展的太快，自然語(yǔ)言處理在老外那里剛剛起步，在國內就被深度學(xué)習給彎道超了車(chē)。你們以為，聽(tīng)語(yǔ)音自動(dòng)上字幕的語(yǔ)音識別技術(shù)是自然語(yǔ)言處理嗎？根本不是，深度學(xué)習算法更加簡(jiǎn)單粗暴的用聲紋算法，就直接得出了想要的結果。國內的科大訊飛，和字節跳動(dòng)，都是這個(gè)領(lǐng)域的引領(lǐng)者。尤其是字節跳動(dòng)，其內容識別與分發(fā)的核心算法，連美國人都眼紅。
機器學(xué)習與自然語(yǔ)言處理的技術(shù)經(jīng)常會(huì )在一些意外(如“黑天鵝”事件)發(fā)生的時(shí)候預測失敗，例如911、熔斷機制和賣(mài)空禁令等等。人工智能系統沒(méi)有遇到過(guò)這些情況，無(wú)法從歷史數據中學(xué)習到相關(guān)模式。這時(shí)候如果讓人工智能管理資產(chǎn)，就會(huì )有很大的風(fēng)險。此外，機器學(xué)習擅長(cháng)發(fā)現數據間的相關(guān)性而非因果性。很有名的一個(gè)例子是早在1990年，對沖基金First Quadrant發(fā)現孟加拉國生產(chǎn)的黃油，加上美國生產(chǎn)的奶酪以及孟加拉國羊的數量與標準普爾500指數自1983年開(kāi)始的10年時(shí)間內均具有99%以上的統計相關(guān)性，1993年之后，這種關(guān)系莫名其妙的消失了。這就是由于自學(xué)習的機器無(wú)法區分虛假的相關(guān)性所導致的，這時(shí)候就需要專(zhuān)家設置的知識庫(規則)來(lái)避免這種虛假相關(guān)性的發(fā)生。
知識圖譜本質(zhì)上是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )，是一種基于圖的數據結構，根據專(zhuān)家設計的規則與不同種類(lèi)的實(shí)體連接所組成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。知識圖譜提供了從“關(guān)系”的角度去分析問(wèn)題的能力。就金融領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，規則可以是專(zhuān)家對行業(yè)的理解，投資的邏輯，風(fēng)控的把握，關(guān)系可以是企業(yè)的上下游、合作、競爭對手、子母公司、投資、對標等關(guān)系，可以是高管與企業(yè)間的任職等關(guān)系，也可以是行業(yè)間的邏輯關(guān)系，實(shí)體則是投資機構、投資人、企業(yè)等等，把他們知識圖譜表示出來(lái)，從而進(jìn)行更深入的知識推理。目前知識圖譜在金融中的應用大多在于風(fēng)控征信，基于大數據的風(fēng)控需要把不同來(lái)源的數據(結構化，非結構)整合到一起，它可以檢測數據當中的不一致性，舉例來(lái)說(shuō)，借款人張三和借款人李四填寫(xiě)的是同一個(gè)公司電話(huà)，但張三填寫(xiě)的公司和李四填寫(xiě)的公司完全不一樣，這就成了一個(gè)風(fēng)險點(diǎn)，需要審核人員格外的注意。
而以投資關(guān)系為例，知識圖譜可以將整個(gè)股權沿革串起來(lái)。我們用康得新財務(wù)造假事件舉例：康得新是一家上市公司，每年都會(huì )有專(zhuān)業(yè)的會(huì )計師事務(wù)所為其出具無(wú)保留意見(jiàn)財務(wù)報告的。財報報告沒(méi)問(wèn)題，而康得新出了問(wèn)題，那答案就只有一個(gè)，簽字的會(huì )計師參與造假了。所以作為投資者第一個(gè)反應就是，這個(gè)會(huì )計師、以及會(huì )計師事務(wù)所還出了那些財務(wù)報告？是不是也是假的？我手里有沒(méi)有這些公司的股票？要不要拋掉？而要回答這一串問(wèn)題，只需要一個(gè)知識圖譜！
金融搜索引擎的背后核心技術(shù)是高質(zhì)量的知識圖譜和大量的業(yè)務(wù)規則，幫助實(shí)現聯(lián)想、屬性查找、短程關(guān)系發(fā)現。探索引擎，如分面瀏覽器，也是在知識圖譜的基礎上，則提供了人機協(xié)作的界面，讓人對數據的探索過(guò)程可以很方便地被記錄、迭代、重用。
此外推薦系統也非常有用，幫助金融用戶(hù)聚焦在關(guān)鍵數據上，更省時(shí)省力地做投前發(fā)現和投后跟蹤。其中語(yǔ)義搜索就是提供不同類(lèi)型的查詢(xún)(比如企業(yè)、基金、事件等)，如智利地震對銅期貨的影響，中東危機對整體貨幣市場(chǎng)的影響等。再將信息切片后再聚合，提供縱覽的可視化元素，比如影視傳媒相關(guān)定增的平均市值和融資市盈率。語(yǔ)義搜索將復雜查詢(xún)交給用戶(hù)完成，如尋找VR的上游企業(yè)，當搜索提供不了準確上游的信息時(shí)，會(huì )推薦攝像頭的企業(yè)給用戶(hù)，并提供一個(gè)方便的交互界面，交給用戶(hù)去進(jìn)行一些復雜的過(guò)濾。
傳統投資顧問(wèn)需要站在投資者的角度，幫助投資者進(jìn)行符合其風(fēng)險偏好特征、適應某一特定時(shí)期市場(chǎng)表現的投資組合管理。而這些工作都需要以大量昂貴的人工方式完成，所以財富管理服務(wù)也因此無(wú)形的提高了進(jìn)入門(mén)檻，只面向高凈值人士開(kāi)設。
但是智能投資顧問(wèn)(robot advisor)正在以最少人工干涉的方式進(jìn)行投資組合管理，管理你的資產(chǎn)的可以是一排計算機，而你也不用是高凈值人士。并且智能投顧在以更強大的計算機模型運用人工智能的技術(shù)對大量客戶(hù)進(jìn)行財富畫(huà)像，以人工智能算法為每一位客戶(hù)提供量身定制的資產(chǎn)管理投資方案。
當前中國，智能投顧所需數據包括信用數據、金融數據、用戶(hù)支付行為數據等。截至2016年6月，中國已使用網(wǎng)絡(luò )理財用戶(hù)達1.05億，據BCG預測，2020年中國資管規模約174萬(wàn)億，按3%的滲透率計算（參考美國），2020年中國智能投顧管理資產(chǎn)規?；虺?萬(wàn)億，按平均0.2%管理費水平計算，收入規模超過(guò)104億。
在中國市場(chǎng)，據PINTEC集團整理數據顯示，2017年，中國智能投顧管理資產(chǎn)超過(guò)288億元，預計到2022年國內智能投顧管理資產(chǎn)將超過(guò)4萬(wàn)億人民幣，覆蓋人群達1.03億，且2017年底中國互聯(lián)網(wǎng)理財用戶(hù)達3.84億，有理財需求的人數在穩步上升。
當多數人又無(wú)法滿(mǎn)足“高大上”的財富管理機構的標準時(shí)，智能投顧則可以根據客戶(hù)的需求、風(fēng)險偏好，生成“量身定制的”資產(chǎn)組合，因此國內智能投顧市場(chǎng)正在進(jìn)入高速發(fā)展階段。比如說(shuō)我們常用的余額寶，就是智能投顧資管的典型產(chǎn)品。
綜合來(lái)說(shuō)，智能數據分析模式有望率先迎來(lái)爆發(fā)，長(cháng)期看好Bobo-Advisor，本土化探索仍將繼續，傳統投顧將面臨智能投顧的挑戰，需轉型升級。
最后，重點(diǎn)嘮叨一下我們與美國的科技競爭。自2010年以來(lái)，中國制造業(yè)的規模就超過(guò)了美國位居全球第一，這將美國的產(chǎn)業(yè)逼入了死角，所以在未來(lái)，信息、數據、人工智能等領(lǐng)域將會(huì )是中美競爭的主要賽道之一。在天閱君四期產(chǎn)業(yè)鏈系列的視頻中，我們看到，中國制造仍然有很多高投入、高消耗、高排放的傳統產(chǎn)業(yè)，但是以工業(yè)機器人為代表的智能化生產(chǎn)，正在中國悄然開(kāi)始普及，時(shí)至今日，甚至針對于特殊需求的定制型機器人，也已經(jīng)開(kāi)始實(shí)現了國產(chǎn)替代，中國智造的概念已經(jīng)被列入目標。更快、更好、更智能，是我們這一代科技人員追逐的目標。新一代信息技術(shù)，被列為中國制造2025中的第一大課題。制造業(yè)是國民經(jīng)濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。而科技，則是我們制造業(yè)由大轉強催化劑。大力發(fā)展本國科技，曾經(jīng)只是個(gè)構想，并沒(méi)有達成共識。很多學(xué)者持懷疑態(tài)度，根據凱恩斯國際分工的理論，他們一直有“不要重復造輪子”的想法，反對中國搞“大而全”，認為中國這么做不符合經(jīng)濟學(xué)規律。
但經(jīng)過(guò)川普一頓鬧，中國人突然明白了，制造業(yè)對于國家很重要，而科技對于制造業(yè)更重要。共識就這么出來(lái)了。打造具有國際競爭力的制造業(yè)，是我國提升綜合國 力、保障國家安全、建設世界強國的必由之路。而領(lǐng)先的科學(xué)技術(shù)，則是打造強大制造業(yè)的基石！
以上就是關(guān)于閃銀pos機的費率,當人工智能的機器人開(kāi)始學(xué)會(huì )炒股票的知識，后面我們會(huì )繼續為大家整理關(guān)于閃銀pos機的費率的知識，希望能夠幫助到大家！
