人工智能的發(fā)展依賴于大量的數(shù)據(jù)支持，對(duì)于金融市場(chǎng)來說有高質(zhì)量的歷史交易數(shù)據(jù)和市場(chǎng)信息來訓(xùn)練我司的模型。但是獲取這些數(shù)據(jù)往往面臨成本高、難度大等問題，數(shù)據(jù)的質(zhì)量會(huì)直接影響到模型的準(zhǔn)確性。

目前市場(chǎng)上有很多成熟的人工智能算法，如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等，但是如何根據(jù)我司的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的算法，且進(jìn)行有效的優(yōu)化是個(gè)挑戰(zhàn)。

金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖策略涉及到大量的決策過程，這就要求我司的模型具有較好的可解釋性在做出決策時(shí)能夠理解和信任模型的結(jié)果。

對(duì)于房屋托管租賃、信用評(píng)級(jí)和科研成果轉(zhuǎn)化等領(lǐng)域同樣注意這些問題。在房屋托管租賃中利用AI技術(shù)來預(yù)測(cè)租金走勢(shì)，但是在數(shù)據(jù)收集、算法選擇和模型解釋性等方面做足功課；在信用評(píng)級(jí)中，AI幫助我司更準(zhǔn)確地評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，但解決數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和模型公平性等問題；在科研成果轉(zhuǎn)化方面找到合適的方法將復(fù)雜的科研成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際的產(chǎn)品或服務(wù)，這同樣借助AI的力量，但要注意避免技術(shù)陷阱。