12月5日， 由中國人民銀行和新華通訊社主辦的第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會“互聯(lián)網(wǎng)與金融”論壇12月5日在烏鎮(zhèn)舉行。哈佛大學統(tǒng)計學系終身教授劉軍出席論壇并發(fā)表主旨演講。以下為其講話摘要：
統(tǒng)計學是大數(shù)據(jù)的靈魂，也是人工智能的支柱之一?，F(xiàn)代人工智能的發(fā)展為什么最近突飛猛進？人工智能對于統(tǒng)計和概率、思維和方法的全面接受和擁抱，是一個非常重要的原因。
從我的經(jīng)驗來講，在金融界應(yīng)用大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)方法歷史悠久?，F(xiàn)在的人工智能，尤其是深度學習進入了一個非常好的發(fā)展階段。至于新的浪潮對它的創(chuàng)新、影響到底達到什么程度，可以拭目以待。當然，用數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)進行金融方面的活動，是一個必然趨勢。
用概率統(tǒng)計模型的重要原因是因為我們在海量的數(shù)據(jù)里面要找一些微弱的信號，這些信號可以用一些概率的語言來描述小概率事件，很多人工智能其實就是模式識別。噪音是大家一直沒有提到的問題，實際大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是大量的噪音，怎么在大量的噪音里面找到真正的信號，這是統(tǒng)計學真正要研究的任務(wù)。
這里面提幾個風險預(yù)測基本的方法，包括特征檢查、選擇損失函數(shù)、正規(guī)化及優(yōu)化算法。大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，是一個多層次、多方位和系統(tǒng)性的方法。再進一步說，在傳統(tǒng)基礎(chǔ)上，怎么樣用這種多方位的方法來進行預(yù)測，比如說預(yù)測整個金融系統(tǒng)的健康性。利用網(wǎng)絡(luò)方面的個體化信息做一定的修正，這是比較有前景的挑戰(zhàn)和方法。
