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【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與機器人應用的推廣，許多工作崗位都受到了挑戰(zhàn)。近日，摩根大通加大了機器學習的發(fā)展力度，這對于投行員工來說無疑又是一個威脅。
投行飯碗不保 摩根大通用機器學習識別潛在客戶
繼律師、審計師等崗位遭到人工智能挑戰(zhàn)之后，機器學習又讓投行員工金飯碗不保。
摩根大通近日透露，公司去年曾利用機器學習技術(shù)推出一款預測性推薦系統(tǒng)，辨別應該發(fā)行或出售股票的客戶。如今，摩根大通計劃將它推廣到其他領(lǐng)域。
摩根大通的運營官Matt Zames在一封題為“重新定義財經(jīng)服務行業(yè)”的股東公開信中表示：
我們用機器學習技術(shù)向投行提供預測性推薦。去年推出的“新機遇引擎”(Emerging Opportunities Engine)，可以通過對財務現(xiàn)狀、市場行情和歷史數(shù)據(jù)的自動化分析，辨別出適合發(fā)行新股的客戶。鑒于“新機遇引擎”已經(jīng)在股票市場取得初步成功，我們打算將它推廣應用到其他領(lǐng)域，比如債券市場。
華爾街投行重金布局機器學習
為降低成本、提率，摩根大通在技術(shù)研發(fā)上進行了大量投資。摩根大通CEO Jamie Dimon在本周二向雅虎財經(jīng)表示，2016年，摩根大通在金融服務的技術(shù)上花費了高達95億美元。他還表示：
我們在技術(shù)上的投資，無論是數(shù)字化，大數(shù)據(jù)還是機器學習，原因都是直截了當?shù)模阂愿?、更快、更便宜的產(chǎn)品和服務惠及客戶，減少錯誤，提率。
另外，據(jù)美國媒體eFinancialCareers介紹，摩根大通今年2月雇傭了微軟的機器學習專家Geoffrey Zweig。他將使用摩根大通數(shù)據(jù)，開發(fā)出可以適用于整個公司的機器學習策略。
使用機器學習技術(shù)的華爾街投行不止摩根大通一家。高盛的財務官Marty Chavez在1月份召開的一次會議上表示，高盛正集中精力實現(xiàn)投行工作的自動化。他說，高盛將公開募股(IPO)的過程細分成了146個步驟，其中有很多步驟可以自動化完成。
美國媒體businessinsider表示，機器學習的普及代表著一種變革。雖然目前交易過程的自動化程度已經(jīng)很高了，但是華爾街投行的業(yè)務一直被認為無法被自動化技術(shù)取代。但是現(xiàn)在一切都不同了。
機器學習的沖擊
華爾街見聞此前文章介紹，摩根大通設(shè)計的金融合同解析軟件COIN上線半年多后，原先律師和貸款人員每年消耗360,000小時才能完成的工作，如今COIN只需幾秒。不僅錯誤率大大降低，而且這家伙全年無休。
此外，去年5月，美國大的律師事務所之一——Baker & Hostetler招收了IBM的超級機器人律師ROSS。ROSS進行了一年零10個月的法律學習后，能理解人提出的問題，根據(jù)參考文獻和例證推測結(jié)論，從數(shù)千條結(jié)果中篩選出相關(guān)程度高的，從而提高法律研究的效率。
除了律師，審計師們也危機感十足。世界四大會計師事務所之一的德勤去年宣布，與Kira Systems合作，將人工智能引入會計、稅務、審計等工作中，代替人類閱讀合同和文件。
原標：摩根大通用機器學習識別潛在客戶！投行飯碗不保
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