使用架构来解决人工智能问题

2018-12-25 14:18

让我们更仔细地研究一下人工智能和财富管理。如果合适的话，或许可以着手一个雄心勃勃的项目，尝试用人工智能来取代一只不良基金的投资经理。

管理基金本质上就是选择要交易的金融工具，如图1所示。它包括以下几个价值阶段：1－检查某一选定类别的金融工具，2－选择金融工具的评价标准，3－评估所有可用的金融工具，4－选择每种金融工具的数量和价格，5－下订单选定金融工具。总共有16种功能支持这个价值流。有5个业务能力支持“检查某一选定类别的金融工具”这个价值阶段。也有5个业务能力支持“选择金融工具的评价标准”。3项功能支持“评估所有的金融工具”。2个功能支持“选择每种金融工具的数量和价格”。最后，还有5个功能支持“下订单选定金融工具”这个价值阶段。另外，一些启用功能支持多个价值阶段。

如上面的图2底部所示，“选择要交易的金融工具”价值流的三个关键启用功能需要表现得非常好，才能让AI表现得像所选类别中其他竞争基金的前四分之一一样好。第一个有问题的能力是“金融工具模式分析”。第二个是“金融工具估值”能力。最后，第三个有问题的能力是“投资组合分配确定”的能力。

与这三个功能相关的应用程序、流程和需求将需要详细审查，以完成该财富管理人工智能战略计划的设计。还需要研究与这三种能力有关的信息概念和数据库。

企业和业务架构师还可以详细描述和评估各种场景，以更好的使用人工智能来提供投资组合管理。上面的表1简要描述了4种可能的场景。显然还会有更多。每个场景都需要完成财务分析、影响分析和风险分析。由于所涉及的资金数额巨大，而且产生积极结果的时间框架也不确定，因而推迟人工智能计划并保持“现状”不应被排除在可能的方案中。

所有人工智能计划都应该始终以类似的系统和业务架构方法进行仔细检查，在这种方法中，关于业务如何运行的跨功能知识将被用来适当地定制AI，以驱动特定的业务结果。这将增加您交付与组织的业务策略同步的成功的AI计划的几率。

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