在過(guò)去的兩年中，美國(guó)銀行的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師就一直在創(chuàng)建預(yù)測(cè)智能分析機(jī)器，這是一個(gè)人工智能交易預(yù)測(cè)系統(tǒng)，它使用了監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)來(lái)了解ECM交易與投資者之間的關(guān)系趨勢(shì)。

金融服務(wù)業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析并不陌生，但是在某些領(lǐng)域，主觀的、基于直覺(jué)的決策仍然屬于常態(tài)。

以股票資本市場(chǎng)（ECM）銀行家為例，他們專(zhuān)門(mén)幫助客戶通過(guò)首次公開(kāi)發(fā)行（IPO）等方式來(lái)籌集資金。傳統(tǒng)上，ECM銀行家主要依靠與投資者的關(guān)系以及他們?cè)诮鹑诤托袠I(yè)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)確定最有可能參與即將到來(lái)的交易的投資者。而美國(guó)銀行正在試圖利用人工智能（AI）來(lái)顛覆這一傳統(tǒng)。

“當(dāng)你審視金融服務(wù)和利用技術(shù)來(lái)推進(jìn)金融服務(wù)時(shí)，可能并不是每一個(gè)業(yè)務(wù)線和每一個(gè)產(chǎn)品都像另一個(gè)一樣具有時(shí)代感，”美國(guó)銀行證券全球資本市場(chǎng)聯(lián)席主管Elif Bilgi Zapparoli表示。

她表示，企業(yè)的消費(fèi)者端往往非?，F(xiàn)代，因?yàn)橛脩艋A(chǔ)都在云、互聯(lián)網(wǎng)或者移動(dòng)設(shè)備上面。而在更注重企業(yè)的一面，技術(shù)落后，往往是因?yàn)榭蛻舯旧砭驮诩夹g(shù)曲線的落后面。

“即使你看看我們的業(yè)務(wù)部門(mén)，市場(chǎng)部也比銀行部更先進(jìn)，因?yàn)槭袌?chǎng)客戶（買(mǎi)方）已經(jīng)首先‘電子化’幾十年了，”Zapparoli說(shuō)。

美國(guó)銀行正致力于改變這一切。它從定量交易的進(jìn)展中獲得了線索，比如使用市場(chǎng)信號(hào)來(lái)預(yù)測(cè)價(jià)格走勢(shì)，并在尋求將這些想法和技術(shù)應(yīng)用到ECM業(yè)務(wù)當(dāng)中。

“我們使用了相同的思維方式和方法，在很多情況下，也使用了相似的算法，當(dāng)然我們的輸入是不同的，我們想要預(yù)測(cè)的也是不同的。但如果你愿意的話，我們也想要預(yù)測(cè)這場(chǎng)比賽，”Zapparoli說(shuō)。

預(yù)測(cè)交易的最佳投資者

在過(guò)去的兩年中，美國(guó)銀行的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師就一直在創(chuàng)建預(yù)測(cè)智能分析機(jī)器（Predictive Intelligence AnalyTIcs Machine，簡(jiǎn)稱(chēng)PRIAM），這是一個(gè)人工智能交易預(yù)測(cè)系統(tǒng)，它使用了監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)來(lái)了解ECM交易與投資者之間的關(guān)系趨勢(shì)。

美國(guó)銀行負(fù)責(zé)全球銀行和市場(chǎng)的首席信息官、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與金融技術(shù)高管David Reilly表示，專(zhuān)家們收集、清理和組織了逾1.5億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（既有公開(kāi)數(shù)據(jù)，也有專(zhuān)有數(shù)據(jù)）來(lái)訓(xùn)練人工智能模型。這些數(shù)據(jù)包括5萬(wàn)多筆ECM歷史交易的信息、投資者數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)。

“我們正在把數(shù)據(jù)和分析技術(shù)帶到桌面上來(lái)，”Reilly說(shuō)。“不是為了取代任何東西，而是為了補(bǔ)充我們的銀行合作伙伴所擁有的豐富關(guān)系和市場(chǎng)情報(bào)數(shù)據(jù)?！?/p>

“這些數(shù)據(jù)讓我們能夠做出非常有針對(duì)性、非常獨(dú)一無(wú)二的宣傳，雖然單靠這些宣傳是不夠的，但作為一項(xiàng)額外的資產(chǎn)，我們認(rèn)為它將使我們與眾不同，”Reilly說(shuō)?！耙?yàn)槲覀兛梢宰銐蚩斓赝瓿?，所以我們可以更新模型，然后根?jù)市場(chǎng)事件來(lái)再次運(yùn)行它?！?/p>

數(shù)據(jù)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)的結(jié)合

PRIAM的秘密武器是將數(shù)據(jù)和分析與傳統(tǒng)上主要依賴(lài)于銀行家關(guān)系和主題專(zhuān)業(yè)知識(shí)進(jìn)行了結(jié)合，Reilly說(shuō)。

“正是這種不斷更新的與數(shù)據(jù)和分析的深度結(jié)合，甚至是數(shù)十年的商業(yè)和市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，才使得這款特定產(chǎn)品與眾不同，”他表示。

通過(guò)自動(dòng)化，該項(xiàng)目為美國(guó)銀行贏得了FutureEdge 50獎(jiǎng)項(xiàng)，以表彰其對(duì)新興技術(shù)的應(yīng)用。該項(xiàng)目幫助美國(guó)銀行節(jié)省了數(shù)百個(gè)小時(shí)的時(shí)間，而在此之前，該行需要進(jìn)行手動(dòng)的分析和收集零散數(shù)據(jù)。Reilly指出，通過(guò)提供近乎實(shí)時(shí)的更多信息，它也有可能幫助銀行的團(tuán)隊(duì)革新其管理風(fēng)險(xiǎn)的方式。

Zapparoli說(shuō)，其成功的關(guān)鍵在于內(nèi)部合作--利用美國(guó)銀行集團(tuán)內(nèi)部的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，從不同的角度來(lái)思考現(xiàn)有的業(yè)務(wù)。

“在建立PRIAM并對(duì)其進(jìn)行更新的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)，這還需要銀行內(nèi)部和外部的許多不同學(xué)科或小組的共同努力，來(lái)為客戶真正的創(chuàng)造附加價(jià)值，”Zapparoli說(shuō)。

來(lái)自銀行和市場(chǎng)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，以及從定量交易等領(lǐng)域收集到的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)，都發(fā)揮了作用。

“在我看來(lái)，這就是它走上成功之路的原因所在，因?yàn)槲覀儧](méi)有重新發(fā)明任何東西，”Zapparoli說(shuō)?！拔覀冎皇钦f(shuō)，‘好吧，如果這在市場(chǎng)上行得通，我們就從那里開(kāi)始吧，然后看看在其他方面的投入，以及哪些領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)會(huì)起作用?！?/p>