近年来，随着贸易商不断争取优势，人工智能在市场上迅速蔓延，而监管机构对这一尖端技术给予了谨慎的欢迎。

在过去的十年里，由算法推动的高频交易一直占据主导地位，因为银行和基金利用许多市场上的微小价格波动，在一秒钟的时间内进行了数千笔交易。

复杂的数学方程长期以来一直被用来进行某些操作-例如，如果证券违反了某一水平，则出售或购买证券。

然而，算法因“闪崩”而遭到猛烈批评，比如2016年10月英镑暴跌，被广泛指责为高频交易。

人工智能现在寻求将贸易带入新的领域，在那里，“机器学习”（ML）软件在眨眼间就会比较几十个数据库，以监测风险。

计算机识别趋势和市场相关性，运行模型，预测结果，并得出自己购买或出售的决定。

人工智能可以帮助投资基金和投资组合经理管理风险-并选择哪些股票最适合哪些客户。

银行部署人工智能来帮助发现欺诈活动，停止计算机攻击和降低成本，同时他们也使用它来设定产品利率-并分析贷款申请人的风险简介。

预测风暴

调查证据表明，未来几年，人工智能将在金融服务业获得更大的吸引力。

数据分析公司Greenwich Associates最近对市场专业人士进行了一项研究，该公司表示，超过一半的受访者认为，他们将在未来两年内纳入人工智能。

以色列科技初创公司Spark Beyond是一个数据处理平台，旨在利用人工智能解决问题。

据欧洲、中东和非洲分部负责人爱德华·扬夫林（Edward Janvrin）说，Spark Beyond使用机器学习来跳出框框思考问题，而测试结果似乎并不明显。

例如，大多数人可能会认为，在拨打紧急服务电话后，靠近医院可能是预测生存的最佳因素。

然而，据Javrin称，Spark Beyond软件在几分钟内分析了数百万条数据，得出结论认为，最好的预测因素是靠近消防站，他对交易采用了同样的逻辑。

全球金融监管机构也可以部署人工智能，试图预测地平线上的风暴。

商品和期货交易委员会（CFTC）警告说，这一过程并非没有陷阱-但承认人工智能在监测风险方面仍然具有“优势”。

CFTC在最近的一份报告中说：“预测灾难性的市场事件，如2008年的连锁违约，就像预测天气一样。

放大的风险

“有很多变量，可以产生不同的预测，一些关键信息可能被忽略，也可能无法获得。这可能阻碍纠正行动。

”人工智能的一个优点是它能够识别大量数据集中的相关性。这种相关性有助于系统性风险监测，很明显，大多数市场参与者.很快将在证券交易过程中使用人工智能。

与此同时，英国央行也给出了谨慎的分析。

它在另一份报告中说：“在金融服务业，应用机器学习方法有可能改善企业和消费者的结果。

“同时，如果治理和控制跟不上技术发展的步伐，可能会放大现有的风险。”

然而，纽约大学斯特恩商学院信息系统教授瓦斯特·达尔（Vasant Dhar）补充说，人工智能贸易永远比纯粹由人主导的决策更安全。

达尔补充说，任何人工智能系统都有一个人的保障，作为后退的选择。

但他警告说，人类不一定会认识到系统故障或作出正确的呼吁。“想想人类也会做出错误的决定。你不能认为循环中的人会做出正确的决定，”达尔对法新社说。