把钱交给机器人，能跑赢大盘吗？( 六 )_图1

其次，投资周期的存在，既要做到高频，又要做大大样本，同时做好量化和训练，需要长时间积累。

“美国经常出现由于算法驱动性在确定情况下单方向叠加的问题，这是美国的情况，这也是量化交易带来的弊端。”江向阳表示，这存在第三点风险集中风险，比如有的风险人能发现，但AI却不能。

据锌财经了解，目前基金公司的策略，依然是十个基金经理加上基金公司的工程师，根据风险偏好做一个资产配置，然后匹配给“千人千面”。这里真正的智能还有一定的距离。

最后则是信息安全保护，对金融行业来说，隐私数据最有价值，但因为敏感性和法律保护，这部分数据机构很难获取。而次一级的数据，如行为数据，不涉及敏感信息，虽然可以从行为看交易、归因，但准确性存在一定的问题。

“蚂蚁用户的数据，特别是用户行为数据，特别重要。另一方面，我们用很多公网数据，但对公网数据的安全性、准确性、真实性做很多工作。”蚂蚁金服AI资深总监黄静提到。

未来，拥有更多数据的前提可能就是拥有更好的生态。

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