大數據時代，FinTech中的AI怎能缺少大數據？

大數據時代，FinTech中的AI怎能缺少大數據？

随着信息时代的快速发展和深度学习技术的突破，数据驱动的人工智能（AI）模型已经在多个领域展现出惊人的能力。然而，在金融领域，AI模型的发展却面临着一个严峻的挑战——数据稀缺问题。本文将深入探讨这一问题，并介绍如何通过数据生成技术来解决这一难题。

金融数据稀缺的主要原因及影响

1. 金融数据在时序上是有限的。金融数据的可用性往往受限于历史记录的长度。例如，某只股票的数据只能追溯到其上市时间。相比之下，深度学习在语言和图像领域的成功很大程度上归功于海量数据的可用性（如图一）。常用的金融数据集（如股票价格、GDP）通常只有数百至数万个数据点，远不能满足深度学习模型的需求。

图 一. 应用于语言（左）和图像（右）的模型训练数据规模逐年增加，均已突破亿的数数量级

2. 隐私和安全问题是另一个重要限制因素。金融数据中包含大量敏感信息，如个人资产和交易记录。为了保护这些信息的安全，相关法规对金融数据的收集和使用设置了严格限制。

3. 类别不均衡问题在金融数据中也很常见。例如，在信用卡交易数据中，异常值（如欺诈交易）仅占不到0.1%。这种数据分布不均使得模型难以准确学习到少数类别的特征。

这些因素共同导致了AI模型在金融场景中的表现受限。在数据不足的情况下，深度学习模型容易过拟合，缺乏泛化能力。

如何运用生成技术来扩充数据集

为了解决金融领域的数据稀缺问题，可以采用以下几种方法来扩充数据集：

1. 数据重采样：通过改变数据的时间频率（如将日数据转换为周数据或月数据），可以揭示不同时间尺度上的趋势和模式，特别适用于长期投资策略分析。

2. 数据变换：通过添加噪声、缩放或时间旋转等操作，可以在现有数据基础上生成新的样本。这种方法特别适合于短期或特定时期的投资策略分析。

3. 金融统计模型：利用ARMA和GARCH等经典统计模型，可以捕捉金融时间序列的特性，如季节性、趋势和波动性。这些模型能够基于历史数据模拟未来的市场走势。

4. 深度生成模型：通过GANs和扩散模型等深度学习技术，可以直接学习现有数据的分布，并生成新的数据样本。这种方法能够产生既符合历史数据分布又不重复历史的新数据，非常适合用于数据集的扩充。

海量数据加持的AI带来的新机遇

1. 市场预测：利用生成数据可以训练更精准的预测模型，发现新的市场规律。例如，生成数据能够模拟特殊经济情况下的资产价格变化，帮助金融机构在更多样化的场景下测试和优化投资策略。根据J.P. Morgan的研究，使用生成模型后，股票走势预测的准确率可提升近28%，收益率亦大幅增长。

2. 风险管理：生成数据可以用于模拟各种市场情况，为决策者提供一个安全可控的环境来评估和验证策略。银行可以通过生成数据评估交易系统在压力情景下的表现，降低系统性风险。

未来展望与挑战

《经济学人》曾指出：“未来最有价值的资源不是石油，而是数据。”在大数据和AI模型的双重驱动下，金融领域的AI应用前景广阔。根据Barclays 2018年的报告，约20%的金融机构已经将AI决策比重提升至80%-100%。北美数据生成市场的规模也从2020年的2亿美元增长至2023年的近20亿美元。

尽管如此，数据生成技术仍面临真实性、安全性和有效性等挑战。未来的研究需要在这些方面取得突破，以充分发挥生成数据在金融领域的潜力。