金融業+AI,你會想到什麼應用呢?比起最常被聯想到的客服機器人、風險評估等商業銀行的應用,投資銀行早在十幾年就有使用AI的案例!如今華爾街的投行巨頭們摩根士丹利、摩根大通、高盛等巨頭也領先採用,透過策略路線、人才與數據整合,創造佳績!一起看看華爾街投行的AI實際應用情境跟案例吧~! 人工智慧將為投資銀行業務帶來新變局 (一)投資銀行比商業銀行更早使用AI,用於股票與債券交易、風險評估、數據分析等。 想到金融業的AI,大家可能會想到客服機器人、風險評估、營運流程優化等,偏向商業銀行的範疇。但可能很少人知道,企業投資銀行業務在數十年前就已經首次採用人工智慧和機器學習,遠早於其他金融業務。投資銀行結合 AI 的常用情境像是用機器學習模型預測股票與債券的交易模式,或是用自然語言處理 (NLP) 抓取證券或企業公開資料中數萬頁的非結構化數據,找出公司或金融商品可能所處的合理價格。
生成式 AI 為投銀帶來新變局
生成式 AI 為投銀帶來新變局
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金融業+AI,你會想到什麼應用呢?比起最常被聯想到的客服機器人、風險評估等商業銀行的應用,投資銀行早在十幾年就有使用AI的案例!如今華爾街的投行巨頭們摩根士丹利、摩根大通、高盛等巨頭也領先採用,透過策略路線、人才與數據整合,創造佳績!一起看看華爾街投行的AI實際應用情境跟案例吧~! 人工智慧將為投資銀行業務帶來新變局 (一)投資銀行比商業銀行更早使用AI,用於股票與債券交易、風險評估、數據分析等。 想到金融業的AI,大家可能會想到客服機器人、風險評估、營運流程優化等,偏向商業銀行的範疇。但可能很少人知道,企業投資銀行業務在數十年前就已經首次採用人工智慧和機器學習,遠早於其他金融業務。投資銀行結合 AI 的常用情境像是用機器學習模型預測股票與債券的交易模式,或是用自然語言處理 (NLP) 抓取證券或企業公開資料中數萬頁的非結構化數據,找出公司或金融商品可能所處的合理價格。