大家好，今天我来和大家聊一聊关于如何看待外贸行业首个 AI 应用落地，能覆盖外贸生意所有环节？将给行业带来哪些变化？的问题。在接下来的内容中，我会将我所了解的信息进行归纳整理，并与大家分享，让我们一起来看看吧。

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如何看待外贸行业首个 AI 应用落地，能覆盖外贸生意所有环节？将给行业带来哪些变化？

2.人工智能可以用来炒股吗

外贸行业首个AI应用落地是一个重要的里程碑，它将为该行业带来诸多变化和机遇。

首先，AI应用的落地将大大提高外贸生意的效率和准确性。外贸业务涉及众多环节，包括市场调研、供应链管理、订单处理、物流管理等。传统的人工操作容易出现错误和延误，而AI应用可以通过自动化和智能化的方式，将这些过程优化和加速。AI可以通过大数据分析和机器学习等技术，提供更准确的市场预测和需求分析，帮助企业做出更明智的决策并减少风险。另外，AI可以优化供应链管理和物流配送，提 率和准确性，减少成本和时间。

其次，AI应用的落地将改变外贸行业的商业模式和竞争格局。AI技术的运用将使得外贸行业更加智能化和数字化。企业可以通过AI应用提供更个性化、定制化的服务，满足客户不断变化的需求，并提供更具竞争力的产品和解决方案。此外，AI还能帮助企业发现潜在的市场机会，优化营销策略和销售渠道，提升竞争力和市场份额。这将加剧外贸行业的竞争，促进创新和发展。

再次，AI应用的落地将为外贸行业带来更多的创新和发展机会。AI技术在外贸领域的应用还处于初级阶段，有很大的发展潜力。随着技术的进一步成熟和普及，将会有更多的AI应用在外贸生意的各个环节得以落地。这可能包括语音识别、机器翻译、智能仓储和物流、虚拟售后服务等方面的应用 ，这些应用都将极大地改变外贸行业的工作方式和效率，为企业带来更多的商机和竞争优势。

然而，AI应用的落地也带来一些挑战和问题。首先， AI技术涉及大量的数据和 信息，如何保护客户和企业的数据安全，成为了一个重要的问题。另外，AI应用的发展还需要专业人才和技术支持，企业需要投入大量的资金和资源来推动AI技术的落地应用。因此，外贸企业需要积极应对这些挑战，加强人才培养和技术研发，与时俱进地推动AI技术的应用。

综上所述，外贸行业首个AI应用的落地将为该行业带来诸多变化和机遇。它将提高外贸生意的效率和准确性，改变商业模式和竞争格局，带来更多的创新和发展机会。然而，也需要注意解决相关的问题和挑战，才能实现AI技术在外贸行业的最大价值。外贸企业需要积极应对这个趋势，积极推动AI技术的应用和发展。

人工智能可以用来炒股吗

人工智能在法学领域的应用主要包括以下几个方面：

一是完成法律大数据的存储工作：法律是一个需要大量阅读和记忆的工作，在人工智能没有出现之前，完成阅读与记忆的工作全部需要在图书馆或者相应网站去搜索，费时费力。而有了法律数据存储服务器，我们只需要通过输入关健信息，就可以从大数据库中提取自己需要的材料，方便很多。

二是完成法律数据分析工作：法律数据分析是建立在数据存储、数据分类管理、数据统计的基础上的。数据分析的目的是为决策者提供依据，比如可以根据案件的数量来分析案件发生的诱因是什么，从而起到预警作者，比如在打官司的时候根据你主张的诉求和提供的证据，会为你分析出打官司的胜算在多少。

三是完成法律数据应用工作：不论是数据存储，还是数据分析最终目的都是为应用提供服务。而法律数据的应用主要是为需要法律服务的人群提供更快捷和便利的服务。比如针对当事人提供的法律文书撰写、法律服务咨询、法律知识普及等常规的服务。针对律师提供法律法规查询、判例查询，基于数据分析基础上的应诉方案选择，或者对同一件事不同的律师和 的观点。小到日程安排，大到案件分析，都可以起到作用。以至法官审判依据的法律，或者大到根据不同时间的数据分析那社会活动应该进行立法制约等，都可以通过人工智能来实现。

说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？

人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？

对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？

先回答 个问题：股市的涨跌可以预测吗？

如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price=Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分 的预测。

首先是ReinforcementLearning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗?也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗?应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。

事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。股价=f(政策因素, 公司情况，市场因素, 历史股价，上一年历史股价, 某个股民 的影响...)

然而这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候会不准确，这是因为，你的模型很难把所有的 因素都考虑进来。而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图：

一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。

那么是不是预测股价是就是不可能的呢？

事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它们都能表示复杂的hidden ariables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。

但是这里所说的将人工智能技术应用于股市，大部分不是说让人工智能代替人去做决策，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI 顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。

股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：

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基本面分析

简言之，就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V，（Volume数据大）,（Velocity更新快）,（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。

另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来 开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。

如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在 时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。

可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。其他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。（2）利用Twitter olume(相关Twitter的发帖数量）

2. 技术分析

传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。

总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。

人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时， 个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道; 事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。

“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。

在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。

AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全 关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。

然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。

整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。

美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其 算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。

公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。

随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。

非常高兴能与大家分享这些有关“如何看待外贸行业首个 AI 应用落地，能覆盖外贸生意所有环节？将给行业带来哪些变化？”的信息。在今天的讨论中，我希望能帮助大家更全面地了解这个主题。感谢大家的参与和聆听，希望这些信息能对大家有所帮助。