秒送号（miaosong.cn）自媒体平台11月13日消息，人与机器结合是未来人工智能的发展趋势，有分析称人工智能在金融领域的应用有三大挑战。《新浪财经》日前报道，在纽约召开的第25届全美华人金融协会年会上，Citadel首席人工智能官邓力在主旨演讲中，重点谈及了目前深度学习技术在投资管理领域的挑战。
他说，在传统金融数据的基础上，如何处理、利用另类数据也开始进入各大金融机构的视野；例如摩根大通等公司已经累积了大量另类数据，搜索引擎上的点击信息、通过Alexa等智能语音助理下单购物的信息、手机用户APP使用情况等都属于能够帮助机构预测金融市场、做出投资决策的数据。
邓力强调，金融领域的人工智能（AI）应用目前主要面临三大挑战，一是异构数据的问题，意味着不同数据样本之间的差异性较大，传统金融数据和另类数据完全不同、难以整合，哪怕是另类数据中每个样本的格式、标准也差别极大，对处理数据造成了困难。
人工智能的应用将使传统就业岗位减少。 （VCG）
人工智能的应用将使传统就业岗位减少。（VCG）
二是数据的信噪比太低，意味着有用信息相对于无用的「噪音」信息来说比例太小，例如从社交媒体上提取的数据，大部分都是对投资无用的信息，如何排除噪音、提取有效信息也是一个难题。
三是由于金融领域的竞争特性造成的数据非稳定性，金融公司的算法和数据基本不进行共享，且新开发的模型和算法会在竞争中渐渐失去有效性，无法继续使用。邓力提到，金融学界尚未能够提出一个有效模型来解决这个问题。
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