在三大趨勢的助推下，金融機器人顧問崛起
機器人顧問來了，傳統顧問何去何從？這是金融行業必須思考的問題。CreditSesame是一個教育貸款和個人財務網站，為消費者提供免費信用評分。CreditSesame的CTOPejmanMakhfi認為，機器人顧問技術的發展受到三大趨勢的刺激，具體是哪三大趨勢呢？讓我們來看一看。
新一代機器人理財建議模型（financialadvicemodels）正在迅速進化，這種進化是以三大關鍵趨勢作為支撐的。事實上，正是因為這三大領域的發展，AI理財建議模型才有可能以摩爾定律一樣的速度不斷沖刺。
數據無處不在
每一天，人類會創造25億GB的數據。創新者和開發者從無窮無盡的來源訪問數據。例如，美國各州和政府開始開放數據，就連美國國內收入署和美國人口統計局也打開數據。不只如此，教育、協會和非盈利組織也都參與進來。
正因如此，我們才會看到新的數據型業務模式越來越流行。有了新咨詢服務的支持，消費者更加強大，這一點最讓人興奮。新咨詢服務給消費者帶來了決策制定工具，產品更精準、關聯度更高。
一些老牌企業也在挖掘數據，它們將客戶的信息數字化，然后提供給客戶。還有，金融機構創建了開放應用程序界面，工業機器人維修，強化新的數據驅動型無縫用戶體驗。
例如，年初時摩根大通和Intuit曾宣布說，它們通過FinancialExchangeAPI開放數據。兩家公司的目標是一致的：希望消費者能夠通過不同的金融App和網站訪問數據，訪問時更容易、更安全。
將這些數據放進機器人理財建議模型，這是一個機會。最終，下一代機器人顧問將會越來越強大，超越投資組合管理。
處理能力與存儲能力越來越強
接下來，由于處理能力和存儲能力越來越強，而且成本也在下降，這種趨勢又創造一個機會，為下一代機器人理財建議模型的發展輸送動力。
進步的消息一個接一個傳來，過去2年更是好消息不斷，例如，亞馬遜與谷歌宣稱自己取得了新突破，硬件公司Nvidia、華為優化產品，增強了AI計算力。我們舉幾個例子：
谷歌TensorProcessingUnit：2016年5月時，谷歌團隊宣布開發TPU的消息。自此之后，谷歌不斷開發，公布性能研究報告，說TPU可以低成本運行龐大的神經網絡。最初公布消息時，KUKA機器人維修，谷歌曾說它發現TPU可以大幅增強機器學習能力，相當于讓技術前進了7年（約等于摩爾定律的3個世代）。
NvidiaVolta：2017年5月，Nvidia推出TeslaV100加速器，它安裝了VoltaGV100GPU，這個GPU植入了210億個晶體管。Nvidia當時曾說它是全球性能最高的并行計算處理器。
華為Kirrin：2017年9月，華為推出強大的Kirin970移動芯片，里面安裝了專用神經處理單元。華為宣稱，與四核Cortex-A73CPU相比，新處理器擁有50倍能效和25倍性能的優勢。華為還說，公司將會植入更多技術，增強移動設備的AI性能，Kirin970只是第一步。
正是因為技術的突破，機器人顧問才能具備一些功能，比如數據模擬、自然語言交流、AR等等。
AI的進步
算法和建模技術越來越成熟，這是第三個趨勢，它也刺激了機器人咨詢模型的發展。
因為大學研究人員的努力，大企業分享研究成果，機器感知學習理論進一步完善。這些進步激動人心，1970年代，AI發展進入寒冬期，因為AI的商業化潛力讓人失望，現在不一樣了，企業確信AI有很大的潛能。
深度學習的到來，模型的完善，使得機器學習應用突飛猛進。當中包括了設計概念，比如谷歌CapsuleNetwork，它可以替代傳統神經網絡；還包括了重復和遷移學習，它可以發現個中模式，精準度極高，人類無法比擬。
基于圖形和基于存在的學習是相當重要的一個環節。它們可以增強數據語義理解能力，將理解轉化為可以執行的建議。封閉復發性單位（gatedrecurrentunits）等機制成為架構的一部分，它們可以幫助AI感知模型記住之前學到的信息，KUKA機器人維修，然后重新利用信息。
成果讓人驚嘆。例如，曼海姆大學研究人員已經證明，他們可以提高機器學習模型驗證數據的速度，快50倍。谷歌的AutoAI已經證明，它可以編寫出色的機器學習代碼，比AutoAI研究人員編寫的代碼好很多。
將算法的進步融合起來，利用起來，就可以幫助人類在AI領域取得指數級的進步。
站在新時代的邊緣
在未來幾年里，幾大趨勢交相輝映，勢必刺激機器人顧問技術以更快的速度發展，它的表現將會遠遠超過投資管理行業構建的基本模型。新技術的能力、帶給消費者的價值不可限量，遠超想像。
機器人顧問將會越來越強大，它會開創一個新時代，它會站在個人資產負債表的兩面進行分析，提供個性化的整體理財建議，讓個體消費者更強大。