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2022年4月4日 星期一

人工智慧玩轉算法交易替你找出投資潛力股!

 專為投資而打造的人工智慧為你找出潛力股!

專為投資而打造的人工智慧為你找出潛力股!
 

隨著科技的進步,人工智慧可以做到的事也越來越多。只要有充分的數據,再透過機器學習和演算法,AI 就能夠在短時間內做到許多事情。近年來,許多投資公司也藉由 AI 來建議投資人最適合的投資組合或是直接作為「AI 操盤手」。

DeepMind 前員工打造專為投資的人工智慧

根據外媒《CNBC》報導指出,三名 DeepMind 的前員工正在訓練一台機器,希望能透過 AI 在股票以及加密貨幣上漲之前,就能搶先發現這些潛力股

這三名員工 Martin Schmid、Rudolf Kadlec 和 Matej Moravcik 都曾在 IBM 工作,並於 2017 年開發了一款名為 DeepStack 的人工智慧 ,成為第一個能夠在無限注德州撲克中擊敗職業玩家的人工智慧

而他們想將其中的部分概念應用於金融市場,於是他們離開了Alphabet 旗下的人工智慧實驗室 DeepMind,隨後成立了 EquiLibre Technologies。

人工智慧不打牌改操盤

雖然他們不是第一個嘗試用 AI 人工智慧 找到股市必勝法則的人,但他們採取的方法與競爭對手略有不同。傳統的選股人工智慧會根據歷史趨勢「猜測」市場接下來會發生什麼;但 Equilibre 團隊以極其複雜的演算法而聞名,因此無需大量資訊也可成功解決問題。

他們將博弈理論與人工直覺相結合,以獲得優於其他基於電腦或人工交易的操作優勢。Schmid 表示,與其讓人工智慧玩撲克,不如讓它玩算法交易(algorithmic trading)。他也補充說明,公司也正在對於加密貨幣進行研究和開發。

他們使用一種稱為強化學習(Reinforcement learning)的技術來訓練人工智慧系統來買賣股票並獲利。Schmid 表示,他並不擔心監管機構會限制這項技術,因為其他公司也早已經在做類似的事情。「我們只想做比現有演算法更好的演算法。」

EquiLibre Technologies 目前已經獲得了許多投資者的資助,Schmid 表示,公司目前已經籌集了捷克有史以來規模最大的種子輪融資,但拒絕透露確切數字。


本文轉載自科技報橘(原標題:DeepMind 員工為打造「AI 操盤手」齊出走!目標讓 AI 能找出潛力飆股、加密貨幣),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。首圖為示意圖,與本文無關,來源:Unsplash

責任編輯/Ruthy

 

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2022年1月24日 星期一

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LINE 看好 Fintech 與 人工智慧  AI 領域的發展,最近幾年積極投入研究發展人工智慧  AI 領域 應用、區塊鏈等雲端技術,也陸續將研發結果整合至通訊服務中。

過去在 LINE 開發者大會「LINE TAIWAN TECHPULSE」中,LINE 台灣就宣布引進 LINE Clova,完成 Clova 服務的在地化目標,並完整介紹其人工智慧技術與企業解決方案。而目前即將在地化的中文 CLOVA 人工智能服務有哪些?答案包含「Clova Note」及「Clova Chatbot」兩大產品線,特別引人矚目!

不怕會議開太久!落落長發言,Clova Note 全都轉換成文字

Clova Note 可以應用在聽打逐字稿、製作會議記錄,以及將語音訊息轉換成文字訊息等較消磨耐心的工作上,其具備的語音辨識技術(Speech Recognition)和說話者辨別技術(Speaker Diarization)能夠精準將聲音轉換成文字檔案。

過去 LINE Clova 的研發主力多為日文、韓文,如今 LINE 廣招中文工程師,將集聲學模型、發音模型、語音模型三項技術與機器學習於一身的 NEST 模型應用於人工智慧解決方案 Clova Note,不但擅長辨識日常對話與長篇幅的語句,還有在噪音環境中精準優秀的辨識能力。Clova Note 預計今年就會在台灣市場推出。

不怕不會寫程式!不需代碼就能架構的 Clover Chatbot 對話機器人

許多企業會使用 LINE 官方帳號作為品牌客服服務的主要平台。LINE 台灣服務企劃部平台事業發展負責人吳元豪表示,訓練人機對話系統工程浩大且過程繁複,因此 LINE 為需要大量降低人工作業的用戶,開發出「Chatbot Builder」平台,用以架構對話機器人架構。用戶只需要準備機器人需要回答的問題、答案與訓練資料就可以製作專屬的 Clova Chatbot 對話機器人模型來應用於 LINE 官方帳號,它最大的優勢,就是應用人工智慧技術來訓練模型,從而省略撰寫程式碼的過程與成本。

LINE 更計劃於 2022 年第一季推出「帳號移動健檢」功能,運用 Clova Chatbot 的人工智慧方案,串接官方帳號後端系統,自動比對使用者個資與用戶資訊,以求快速精準地幫助用戶解決問題。

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2020年5月28日 星期四

用AI人工智慧反擊駭客AI的攻擊?(下)

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捷克 AI 新創成金融駭客剋星 助企業找出資安新解方

有鑑於此,捷克一家新創公司「Resistant AI」開發出機器學習技術,針對抵禦對抗式機器學習、竄改樣本和目標性操弄等等攻擊。

 Resistant AI 目前主要提供兩項產品:

1. 文檔防禦(Resistant Documents)

駭客會偽造或更換銀行對帳單、購買收據、薪資單或 KYC 文件(Know Your Customer)的名稱等等「良性文件」,欺騙 AI 人工智慧所驅動的認證系統、逃過檢測,藉此成功開啟銀行帳戶,或是讓自動處理系統批准借貸。

而「文檔防禦」是讓機器學習系統拒絕自動處理過程中遭遇的可疑文檔,並標記出所有惡意或可疑的來源。

2. 交易防禦(Resistant Transactions)

深度學習系統的測試,經典方法是收集大量人工標註好的數據,來評估系統的準確性。然而很難輸入未來所有可能發生的數據,也就無法得知系統的每個反應是否符合邏輯。並且只要將輸入的數據添加微小干擾,就可以欺騙深度學習系統,讓系統「核准」惡意數據。 

「交易防禦」就是用 AI 偵測可疑的交易行為,例如當有付款、轉帳或是申請信貸等請求時,交易防禦系統就會進行統計性的檢查,若確實辨認出有問題的請求,就會阻止交易,保護系統模組內資訊不被偷取,也能防止系統受到誘導而做出錯誤的決定。

 Resistant AI 的創辦人兼 CEO Martin Rehak 在資訊安全領域工作超過 12 年,他表示:駭客對於 AI 系統漏洞的破解技術已經越來成熟,這也讓啟發他跟他的團隊創立現在的 Resistant AI 來提供解決方案。公司當前的目標客戶是金融企業、金融科技新創,與在金融交易過程中採用AI的公司。

 Resistant AI 於 4 月底進行種子輪融資,獲風險投資公司 Index Ventures 及 Credo Venture 領投,成功籌集 275 萬美元資金。

「以AI之矛,攻AI之盾」

AI 人工智慧的發展固然大幅提高人們的生活品質,但同時也要認識到科技的兩面性,科技僅僅是工具,水能載舟、亦能覆舟,若遭到有心人惡意利用也會產生負面影響。正如 AI 可以被用於詐騙,也可以被用於反詐騙,利用技術的方式不同,帶來的影響也不同。 

因此,在面對一項科技時,除了理解、學習、使用之外,更要進一步超越它——努力成為卓越 AI 的創造者,才能不被 AI 所掌控。
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▲ Fintech 金融科技市場中的 AI 人工智慧品牌(圖片來源:cbinsights,如有侵權請告知)
 隨著科技浪潮來襲,金融產業也跟著積極佈局,除了如區塊鏈、虛擬貨幣和 P2P 等新型交易模式愈發興盛外,傳統銀行的很多交易手續、分析工作也是都交由人工智慧運籌帷幄。

但,導入 AI 不僅會影響金融機構本身,虎視眈眈的駭客也立馬跟進,發展出特別針對人工智慧的攻擊的方法。

 一家捷克新創公司 Resistant AI 找到了解決辦法──使用 AI 反擊欺騙 AI 的網攻!

金融業 AI 應用夯 8 成以上交易由程式自動執行

金融業是幾個快速導入 AI 的產業之一,並且因長期的監理要求,金融業的數據資料保存完整有序,AI 導入較為容易;一方面也是為了因應快速成長的數位通路需求。

 玉山銀行科技長陳昇瑋表示,目前全球股市觀察,已經約有 8 至 9 成的交易都是程式執行的,而全球十大對沖基金中,有 6 個已導入 AI 協助交易,代表人工智慧 已在證券交易占有一定的份量。除了證券交易,AI 也被用在產業分析,用來預測股價。
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但是,駭客也與時俱進,瞄準 AI 和機器學習的弱點,展開新型態的網路攻擊,導致金融組織或企業面臨巨額損失、機密資料或客戶資料外洩的風險。

駭客故意餵錯誤資料 誤導 AI 並非難事

AI 固然好用,但也不是萬靈丹,並且很可能變成攻擊目標。駭客若部署對抗式機器學習(Adversarial Machine Learning)找出機器學習模型的弱點,在訓練資料中參雜惡意樣本與駭入後台干擾參數,就能有迅速破壞 AI 運作。
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 趨勢科技全球安全研究副總 William Malik 也曾談過:「其實演算法是很粹弱的,很容易因為訓練資料被動手腳,導致要辨識動物的影像 AI 將長頸鹿辨識為單車。」因為 AI 不像人類,不是看整體而是「盯著」細節的部分,這些重要的細節被更動,AI 就會出狀況。

假若不幸遭到入侵,訓練資料被惡意加料,辨識模式被蓄意誤導,然後最後演算法在市面上佈署,就算是資安公司也可能會中招,讓 AI 反而成為欺騙防毒軟體的利刃。

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