随着全球化、高频交易的兴起以及需要实时分析的海量数据，金融市场的复杂性不断提升。

机构投资者如今正在利用人工智能保持竞争力，依靠其处理海量数据并生成预测性洞见的能力。这项技术正迅速改变现代金融的格局。根据麦肯锡公司 2024 年的报告，金融服务行业已从探索人工智能的应用案例转向关注其规模化应用。

金融市场中的混合人工智能

根据 Research and Markets 的一份报告，人工智能在金融领域的应用呈爆炸式增长，预计到 2028 年将达到 394.4 亿美元，推动因素主要包括自动化处理能力和增强的决策支持功能。

然而，尽管人工智能快速发展，其纯数据驱动的方式有时会忽略一些资深交易员能够捕捉到的微妙市场变化，尤其是在高度不可预测或异常的情况下。

这就是混合人工智能的优势所在。这一模式将机器学习算法的快速数据处理能力与人类的直觉和专业知识结合在一起。

据 2024 年 10 月的《福布斯》文章报道，“混合人工智能在各个行业掀起波澜。在金融领域，它通过结合异常检测算法和自然语言处理来分析交易模式和沟通内容，从而更有效地检测欺诈行为。”

混合人工智能在一定程度上优于单纯的人类策略或传统的人工智能驱动模式，尤其是在降低对情绪数据依赖方面。金融市场往往受到恐慌（如市场崩溃期间）或兴奋（如市场繁荣期间）的影响，当传统的人工智能系统过于依赖情绪数据时，可能导致不准确的预测。

融合人类洞见与机器学习

混合人工智能结合了先进的机器学习算法和人类监督，以增强在动态领域（如金融）中的决策能力。

其核心在于机器学习算法的驱动，这些系统能够以极快的速度处理海量数据，识别复杂的模式，并生成预测来指导交易策略。

这些算法擅长分析历史数据并从中学习，以便预测未来趋势或价格波动。

然而，仅靠算法洞见通常不足以应对金融市场瞬息万变的情况。例如，某花旗集团交易员意外输入了 4440 亿美元的订单，而不是计划的 5800 万美元。这导致了 14 亿美元的错误抛售，造成了重大市场混乱。这一事件突显了在算法系统旁边进行强有力人类监督的重要性。

因此，混合人工智能专家可以根据当前市场状况、新的地缘政治发展或超出算法范围的意外经济数据来验证、调整或优化预测。这样的人工与机器交互确保了模型在应对波动市场或前所未有的经济情况时保持高度适应性和灵活性。

混合人工智能领域的知名参与者

为了实现这一点，一些平台如 Kavout、Numerai 和 Metafide 利用人工智能分析预测数据和检测机构交易中的模式。

例如，Kavout 利用人工智能根据历史数据和预测分析来标记潜在机会或风险，同时由人类专家提供最后一层审查，以便用户可以做出更为稳妥的决策。Kavout 的平台还提供纸上交易功能，让用户可以在无财务风险的情况下模拟交易策略，并提供市场分析工具，帮助投资者识别表现最佳的股票和板块。

与此同时，对冲基金 Numerai 采用一种众包模式，全球各地的数据科学家为其预测金融市场的人工智能模型贡献力量。Numerai 混合方法的优势在于其能够将多样化的人类见解与机器生成的预测结合起来，从而优化预测并降低风险。

类似地，Metafide 作为一个混合系统，将实时机器学习算法与专家反馈结合在一起，以提升交易信号的准确性。Metafide 的适应性在于其持续的反馈循环，使其预测能够随着最新市场状况不断得到改进。

通过整合人类监督，混合人工智能降低了风险，将数据驱动的洞见与人类直觉交叉验证。“重要的是要持续调整纯人工智能模型并保持纪律性。而在人类方面，需要基于表现评估人类信号的相对价值。”Metafide 的首席执行官兼联合创始人 Frank Speiser 说道。

人工智能模型利用这些数据生成初步预测，由人类交易员和分析师审查，以调整算法可能忽略的背景因素，如监管变化或政治事件。

这种协作反馈循环提高了预测的准确性，并允许系统快速适应异常情况或意外的市场波动。

混合人工智能在金融领域的未来

混合人工智能模型在金融市场预测方面代表了一大进步，将机器学习的计算能力与人类专家的战略洞察力结合在一起。这些系统提供了多种关键优势，包括改进的预测准确性、减少对情绪数据的依赖、以及更快速且适应性强的决策能力。

随着金融市场日益复杂且不可预测，结合人工智能的数据处理能力和人类判断力的能力将越来越重要。预计这些人工智能模型将在金融领域发挥越来越重要的作用，尤其是在人工智能技术不断进步的情况下。