大数据、人工智能（AI）在金融领域的应用，正在引发越来越多的讨论。

5月20日，在上海外国语大学主办、上海外国语大学国际金融贸易学院承办的首届“金融大数据和量化研究国际研讨会”上，同花顺金融大数据量化投资部主管杨明表示，相比阿尔法狗等的出色表现，人工智能在金融领域还没有看到很惊人的点。不过，Rebellion Research在2007年推出了第一个纯人工智能（AI）投资基金……可以展开联想，未来AI技术是否将替代基金经理的工作，可以拭目以待。

“未来非常可能出现这样的情况，有一天如果想买有关黄金的股票，就可以发语音对话这个大数据平台，它就可以快速告诉你可以有哪些标的可以选择。”太平洋资产管理有限责任公司量化投资部副总经理吴迪这样说。

此外，复旦大学计算机科学技术学院教授熊赟还提到，挖掘大数据等模型甚至可以用来抓“老鼠仓”。

从数据挖掘到大数据

大数据被视为人工智能发展的基础要素，其在金融领域的应用早已展开。

吴迪称，从这两年的体会来讲，大数据对量化投资的冲击非常大，特别是很多传统的投资理念，过去是Dig Data（数据挖掘），如今是Big Data（大数据）。未来量化投资可以给投研带来很多更高层面的精确性，“原先量化投资更多体现在广度上，可以同时追踪2000只股票，但其实这2000只股票都不是挖得很深，但利用大数据，投资的深度得到了很大的拓展。”

“大数据的特点，就是非结构化数据很多。”吴迪介绍，现在的大数据库除了最基本的股票、期货、国际市场、上市公司基本面等市面上已有的数据外，在非结构化数据方面，还可以用爬虫抓取股票、期货、期权预期的数据，即投资者情绪，目前这方面数据相对较小。

目前，大数据平台可以为分析师提供一些基本面的观点，比如某一股票突然股价大爆发，可以鉴别是消费者行为还是季节因素或促销行为导致，进一步来精确个股的持续分析。

吴迪称，如果某只股票在行业内的净利润高或者有某些方面优势，而经分析师确认它的数据分析基础又很可靠，那就可以加大权重，“如果在未来不能创造绝对收益，而又用大数据分析出在未来一段时间可以创造出相对收益，那么我们就利用股指对冲去赚取相对收益。”