第1章 科技浪潮
曾经掌控融命脉类交易员，如今退居线，成为算法监督者，或转型为数据分析师，试图从AI决策逻辑寻投资。
取而代之由智能驱量化交易系统，们以毫秒级速度分析量数据，捕捉稍纵即逝，创造着所未财富神话，同也藏着难以预测险。
陆嘴融档咖啡馆，落鳞次栉比摩，象征着座财富野。
咖啡馆弥漫着浓郁咖啡，柔爵士空流淌。
屏幕，位容貌精致、语速沉稳闻播报员正对着镜播报最财经闻：“……根据国际清算最布报告，今全球超过%股票交易由AI算法完成，相较数据，比例增两倍。
AI融领域应用己经渗透到各个角落，从险评估、信贷审批到客户务，无处。
专预测，未，融科技将迎更展，智能将成为推融业变革核力量……”咖啡馆角，位穿着裁剪得装男士匆匆瞥屏幕，随即又将目投向超平板。
眉宇带着丝疲惫，像连续作很久，但神却闪烁着对技术特专注。
叫林睿，业公认才程序员，拥令艳羡履历技术能力。
今，正式入职“智融科技”子，即将参与项名为“阿尔法计划”绝密项目。
平板显示着密密麻麻图表数据，某型投资构实交易监控界面。
界面被分割成数个，分别显示着同交易数据、算法运状态险指标。
条条线条如同图般，代表着AI交易算法正买入操作；而线条则代表卖。
些线条频率极，几乎肉难以分辨，只通过速摄像才能捕捉到其变化瞬。
林睿叹：些算法速度真得惊，类根本无法与之匹敌，难怪传统交易员被逐渐淘汰。
种频交易AI融领域最典型应用之。
传统交易员需费量研究数据、分析基本面技术面，才能交易决策。
而AI算法则以极完成些作，并且受绪响，更加理性、效。
们利用复杂数模型，例如序列分析、神经网络、化习等，结器习算法，分析历史数据、趋势、闻事件、社交媒绪等各种信息，预测未向，并自执交易指令。
举例，个AI频交易算法能监控全球各交易所订单簿，旦现某个股票买单数量极突然增，就迅速判断该股票价格能涨，并即买入指令。
当价格涨到预设阈值，又迅速卖指令，从而极赚取微利润。
种利润被称为“微利”，但由于交易频率极，每秒钟能成百千次交易，累积起利润就非常观。
林睿回忆起之到报，某使用AI频交易构，仅仅依靠算法就实现化百分之几收益率，传统融领域难以象，也正种回报吸引量资本涌入融科技领域。
除频交易，AI险评估领域应用也益广泛。
传统险评估方法主依赖于经验历史数据，定滞性主观性。
而AI则以通过分析量数据，包括客户信用记录、交易为、社交媒信息、甚至物特征数据等，更全面、更准确评估险。
举例，AI信贷审批系统以通过分析申请各种数据，包括收入、作、教育背景、社交网络活跃度、消费习惯、甚至面部表微变化等，速评估其信用险，并决定否批准贷款。
种方式仅提审批效率，将原本需数甚至数周审批流程缩到几分钟，还为因素造成偏差，使信贷审批更加公平、客观。
林睿曾经位作朋友抱怨，以审核贷款申请，需查阅量质文件，累得腰酸背痛，效率还极，经常因为个主观判断导致误判，现AI系统，们只需些复核例处理作就以，减作负担。
然而，AI融领域广泛应用也带些潜险。
由于算法复杂性透性，们很难完全理解其运作制，种“箱”特性使得旦算法现错误或被恶利用，就能造成巨损失，甚至引系统性融险。
此，AI“箱”特性也带定伦理问题，例如算法歧、隐私泄等。
些研究表，某些AI信贷审批系统能因为训练数据偏见，而对特定群产歧，例如收入群或数族裔。
屏幕闻播报仍继续：“……专呼吁，推融科技展同，也加对AI算法监管，确保其全、靠、负责任应用……针对期现几起因算法失误导致融幅波，监管构表示正密切注，并将尽台监管措施……”咖啡馆里林睿到里，眉皱得更紧。
，监管确实个问题，如果算法受控制，果堪设。
掉平板，起结账。
腕表，差，需赶往“智融科技”总部报到。
即将亲投入到科技浪潮之，即将参与“阿尔法计划”，正浪潮最受瞩目焦点之。
吸，理装，推咖啡馆，向象征着科技未摩。
既对作期待，也丝隐隐。
并，自己即将面临个巨谜局，而，即将成为解谜局键物。