机器学习自20世纪50年代末以来就已经存在，大数据最早是在2005年创造的。但是，直到最近十年，计算机工程师、科学家和企业才尝试广泛使用这些技术。
大数据、人工智能和机器学习等作为时下最热门的技术，在各行各业得到了广泛运用。
在现代，投资行业是人工智能和大数据应用的主要行业之一。
技术是如何帮助人们做出更明智的投资选择的？我们一起来了解下吧！
人工智能是什么？
不同的词典对AI有着不同的解释和定义， 这是因为AI属于计算机科学领域，很难解释也很难理解。
简而言之，人工智能系统是一种算法，它会分析输入的数据，并做出复杂的计算和决策，就像人的大脑一样。
人工智能系统是怎样运行的呢？
举个例子，你可以想象正在与计算机对手下棋。每当你在棋盘上移动时，计算机对手就会评估它可以与你对抗的所有步骤，并选择一个步骤，使计算机有最大的胜率。
需要注意的是，人工智能系统在不断地丰富完善自己。没有一个AI程序是完美无缺的，随着数据库越来越庞大，各种实践经验愈见丰富，人工智能系统也在成长。就像人类一样，运行的次数越多，它就会自我迭代并吸取失败的教训。这就是“人工智能”。
大数据是什么？
顾名思义，数据指的是信息，而“大数据”是指大量难以使用传统方法存储和分析的信息。
大数据的存储容量通常以TB为单位，超大数据除外。因此，需要一种有用的数据存储机制，该机制可以有效地存储大量数据，以便分析和相互关联。
举一个运用大数据的简单例子，大型企业，比如电子商务网站，这类网站通常会存储大量的数据，如客户购买的单个商品、单个客户购买的商品组合、对单个产品的需求等。
考虑到电子商务平台的规模，其数据可能非常庞大。所有数据都需要相互存储，以便平台可以分析和了解需求量最大的产品，更可能捆绑销售的产品等。因此，使用大数据分析工具很是方便。
人工智能和大数据如何相互关联？
既然已经识得了AI和大数据，那么了解如何使用两种技术携手并进也至关重要。
如上所言，要使人工智能系统做出正确的决策和准确的预测，要使用大量数据来训练该系统。AI系统将使用这些数据进行预测/计算。如果其中有错误，则系统可以根据编码方式进行自我纠正，或者程序员可以对AI系统进行更改以使其正常运行。
在训练AI系统时，需要手动为其提供用于模拟场景的大量数据，这是一项繁琐且极具有挑战性的任务。因此，使用维护良好的大数据系统，有助于完善AI系统所需的数据类型，并纠正错误。
大数据时代，人们如何借助人工智能进行有效投资？
毫无疑问，人工智能和大数据将很快成为投资界最重要的两项技术。
在进行投资时，时机和观察至关重要。在当今世界，世界领导人的推文、新修订的法律或流行病的蔓延，都可以使股票市场和其他投资领域出现成倍地增长或暴跌。
因此，你需要与时俱进，不断地跟进市场行为，以准确预测未来回报。然而，即便足够努力，你仍然面临着耗时、资源紧张，预测或计算错误的高风险。
而成熟的人工智能系统使用了丰富的数据集，训练有素，如果借助该系统，投资者能够分析不断变化的市场情况并迅速做出相应判断。因此，这样的系统有助于为投资者做出后端计算以及前端决策。
投资者已经开始使用人工智能系统。他们会查阅大量数据，包括社交媒体帖子，地缘政治情况，市场风险以及更多信息，以进行实时预测，这有助于投资者做出许多快速决策来防止资金流失。
除了传统的投资预测，人工智能系统还可以帮助投资者摆脱高波动性投资，将更多的精力放在风险最小的投资上。
LearCapital等公司使用了最新的AI和大数据技术，使人们能够投资于低风险的贵金属产业，例如黄金和白银。在Lear Capital上，你可以查看到需要的所有信息，来了解其工作原理。即便突然物价下跌，贵金属价格仍然波动较小且需求巨大，因此如今，人们对贵金属的投资热情前所未有地上涨。
综上所述，相比传统分析方法，人工智能和大数据等技术使投资者能够更快地对数据进行高精度分析，从而帮助他们更迅速地更明智地决策。
AI模型是否能替代人脑？
人工智能可能听起来过于高大上，很吸引人，而且我们都经常听说过类似的说法，人工智能有一天甚至可以统治世界。但是，这一天仍未到！
如前所述，在很大程度上，人工智能系统的效率和有效性取决于对其进行训练的数据。因此，在面临巨额投资时，完全不建议完全依赖AI系统。
机器人和AI无法完全代替人工。投资者应努力建立一支具有特定技能的团队，以专门理解和分析AI系统提出的预测/计算。并利用他们的才智和经验做出可行的投资选择。
以大数据为后盾的AI系统为投资者带来了巨大的便利。但是，使用这些技术并不容易，反而是一个挑战。
使用先进的IT系统的主要问题之一是成本。除了高昂的安装成本外，还有其他费用，包括维护系统、查找大量数据及其存储以进行分析和培训AI的费用。
即使这些尖端技术的早期用户确实拥有一些优势，但也不要得意忘形，如今前沿技术的发展比以往任何时候都快。
因此，即使是后来者也可以在效率和结果方面后来居上。
唯有不断发展和更新系统才是最重要的。
