在过去的几年中，高盛(goldman sachs)和摩根大通(jp morgan)等大型投资银行已聘请学术界以外的人工智能专家，并由其负责内部ai部门。金融技术初创企业已开始使用机器学习算法来建模信用评级并检测欺诈。对冲基金和高频交易者正在使用ai做出投资决策。

政客们开始注意到。10月中旬，新成立的众议院金融服务委员会人工智能特别工作组举行了听证会，讨论了人工智能如何引发金融业对数据隐私的关注。6月，参议员伊丽莎白·沃伦(elizabeth warren)呼吁联邦监管机构严厉打击金融机构的“算法歧视”，并指出金融技术公司通常向少数群体收取更高的利率。

人工智能也可以从根本上改变我们金融系统的运作方式。直到我们了解这些变化将如何发挥作用，否则我们将无能力应对这些变化。在过去的十年中，更广阔的人工智能领域取得了长足的进步。我们已经看到ai击败了世界上最好的“ jeopardy”玩家和古老的棋盘游戏go，发现了与lou gehrig病相关的未知基因以及凤凰城街头的无人驾驶汽车。这些成就得益于更好的算法，功能更强大的计算机和越来越大的数据集。

由于许多原因，应该为华尔街的人工金融情报的兴起而称赞。如果我们能够找到更有效地配置资金，更准确地识别风险或简单地赚钱的方法，那将是一件好事。它可以使商业运作顺畅，并且至少在理论上可以提高所有船只的效率。

但是每个新工具都有其怪癖和风险，人工智能也不例外。

金融中的ai问题源于ai算法的工作方式。今天，当人们谈论人工智能时，他们实际上是在谈论计算机科学的特定领域，即机器学习。机器学习算法将获得大量信息，并通过识别信息中的模式来预测未来事件。这个复杂系统的基础是驱动ai的数据。

但是，使ai在其他领域如此成功的独特功能也使其在应用于金融领域时非常危险。这些威胁反映了造成上一次金融危机的问题，当时复杂的衍生品和人们对次级抵押贷款的了解不足，使世界陷入了严重的萧条之中，必须予以认真对待。

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