人工智能分析如何改变金融和加密货币交易

随着人工智能 (AI) 及其各种子集(例如机器学习 (ML))变得更加复杂和发达,它们在金融领域的存在急剧增加。

根据Nvidia 2022 年的一份报告,超过 75% 的金融行业公司应用机器或深度学习来优化其内部运营。

此外,该研究指出,91% 的金融公司现在正在通过投资人工智能来推动关键业务成果,许多接受调查的公司表示,新兴技术帮助他们产生了更准确的预测模型。

人工智能分析如何改变金融和加密货币交易

超过30%的受访者表示,使用人工智能和机器学习使他们的年收入增加了10%以上,而超过25%的受访者表示,人工智能帮助他们每年降低了10%以上的工作成本。

尽管人工智能还处于起步阶段,但它有望给金融领域带来重大变化,其潜力类似于 20 世纪 80 年代华尔街交易员引入的计算机驱动交易模型。

人工智能被用来开发机器学习交易模型,检测交易违规行为,甚至以极高的准确性分析复杂的区块链数据。此外,基于机器学习的工具被用来分析借款人的风险,以利用社交媒体活动和在线行为等广泛的数据源来评估他们的信用度。

Van Lange 强调,由于大多数加密货币交易所都提供与其订单簿相关的实时数据,因此机器学习算法可以研究这些综合数据集来预测短期价格走势。

同样,就衍生品交易数据而言,这些模型可以比人类更快地整理和处理未平仓合约、融资利率和接受者买入/卖出比率等信息,从而使交易者能够做出更好的投资选择。

范兰格说:“这是我们以前从未见过的,程序正在独立思考并即时提高决策能力。”

人工智能和机器学习的引入使得区块链系统增强了其安全能力。支持人工智能的平台可以为用户提供实时威胁源,同时使他们能够获得对各种诈骗、骗局和威胁的可操作的见解。

今年早些时候,Forta 的监控系统在黑客攻击前几分钟就检测到了对 Euler 协议的攻击,导致 1.97 亿美元被盗。虽然 Forta 能够向 Euler 提供一些提前通知,但该协议的团队无法及时做出回应。

同样,Forta 的攻击检测器模块还成功标记了4 月份对去中心化金融平台 SushiSwap 的 330 万美元黑客攻击,以及对 Yearn.finance 的闪贷攻击,导致大约同一时间损失超过 1100 万美元。 

凭借其威胁检测能力,Forta 获得了多家知名行业参与者的财务支持,包括 Coinbase Ventures、a16z、Blue Yard 和 Blockchain Capital 等。

解决流动性碎片化问题

即使加密市场日趋成熟和发展,它仍然面临着一些流动性不足的问题,特别是与传统金融相比。

基于人工智能的加密聚合平台 FluidAI 的首席执行官兼联合创始人艾哈迈德·伊斯梅尔 (Ahmed Iail) 告诉 Cointelegraph,数字资产流动性目前被少数主要参与者孤立,使得市场效率极低。

即使是最稳定的加密货币,例如 BTCETH,也很脆弱。加密市场需要高质量的流动性聚合器,以便在出现波动时,市场参与者可以以尽可能**的价格快速获取资金,以维持某种平衡。

当被问及人工智能如何帮助解决这些问题时,包括 FluidAI 在内的聚合商使用该技术实时预测数字资产订单簿价格,从而为相关交易对提供更深层次的流动性。FluidAI 使用人工智能支持的智能订单路由器和匹配引擎连接到主要的中心化和去中心化交易所,并增强流动性储备。

此外,伊斯梅尔表示,他的平台使用成交量加权平均价、时间加权平均价、**价格和成交量参与等定制算法,以****地减少对市场的不利影响,并防止大额订单执行过程中的信息泄露。

在当今的全球化经济中,情绪分析继续在包括加密货币在内的各个行业中发挥着更大的作用。借助人工智能,企业现在可以实时了解客户情绪,从而使他们能够策划和个性化营销工作。

加拿大西部大学研究人员最近的一项研究指出,人工智能驱动的情绪分析工具可以理解陈述的语气,而不仅仅是将一段注释文本中的某些单词识别为积极或消极。

公司还可以使用这些工具作为更广泛的业务战略的一部分,以帮助他们超越竞争对手、吸引和留住消费者、进行实时研究以评估客户对某些主题的兴趣并了解市场状况。

最后,这些工具具有可扩展性,适合处理大量反馈数据的公司。通过分析这些反馈信息,可以找到需要改进的地方,及时响应问题,并做出明智的决策,以提高客户满意度。

金融的未来前景如何?

尽管人工智能和区块链技术还处于萌芽阶段,伊斯梅尔相信这些创新有潜力相互补充,重塑我们对全球金融的看法:分布式账本技术提供了不可变的数据存储功能,并增强了透明度和可追溯性。另一方面,人工智能可以处理大量的区块链数据,以提供智能洞察和准确的预测模型。通过将两者结合起来,市场参与者可以做出明智的决策,以维持健康的市场指标。

伊斯梅尔进一步声称,每个主要金融机构都应该密切关注自然语言处理、深度学习、强化学习、生成模型和边缘计算等技术的利用,以在竞争中保持领先地位。

Cerullo 也持有相当相似的观点,他认为在当今现有的金融结构中使用人工智能可以帮助投资者获得更好的回报,至少对于某些特定的交易来说是这样。尽管如此,他确实承认人工智能并不是什么可以自动提高生产力的魔杖。

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