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2017年5月19号，微软公司人工智能首席科学家、IEEEFellow邓力透漏自己早已离开了微软公司，重新加入美国基金公司Citadel兼任首席人工智能官（ChiefArtificial-IntelligenceOfficer）。 在金融投资领域，科技对分析对冲的插手有数一段历史，也有不少计算机科学等专业的科技人才或金融与IT融合的合乎人才转入到金融业，以推展金融科技的发展，但如此最重要的一位人工智能学界翘楚重新加入基金公司巨头，确实是AI落地、金融业务变革中不可忽视的行径。 分析对冲的价值与难题 人工智能的来临对金融投资来说也并非是突如其来的科技变革，投资的发展仍然由科技所引导。比如，70年代以前主要是通过电话来交易，管理人通过自己的经验展开辨别；后来计算机经常出现了，对信息的处置和分析能力随之减缓，开始经常出现了批量交易，即一次交易几百支股票。
而随着科技的发展，我们告诉了虽然未来是不能预测的，但是风险可以预测。所以，对冲基金经常出现了——通过计算出来、缜密分析以及大量风险对冲，可以构建更加务实的获益。这在国内或许还不显著，但国外早已经常出现了机器人做到宏观对冲的实践中。 金融是把社会资源更佳的配备，很多资源是需要优先才能沦为”资源“，如果需要比别人慢地告诉一些有价值的信息，就能提早告诉机会，就比别人有竞争优势。
投资是竞争十分白热化的行业，谁能领先一步作出有效地的决策，谁就有可能取得一个很高的报酬。而找到这些机会的前提，是更加强劲的计算出来和预测能力。
因此，不只是Citadel，全球知名对冲基金如ManGroup、Winton、AspectCapital也都在扩充自己的机器学习专家队伍。 单就Citadel来讲，其看家本领是高频交易。荐个例子，一般而言，公司每季度公布财报的时候，业绩远超过分析师预期的话，股价不会上涨；高于预期的话则不会经常出现股价暴跌。
“这么非常简单地一个逻辑，必须较为的是机构谁能更慢地用机器理解财报信息，第一时间做出投资决策。而机器理解财报就是典型的机器学习应用于，比如RNN网络技术，”财鲸智能投顾牵头创始人王蓁博士说。王蓁博士曾在彭博社供职，负责管理分析交易。
所以，基于高频交易分析公司们研发系统都必须投放大量人力物力，要高薪聘为专业的数学家和计算机专家，花钱买便宜的硬件，租给专门的微波通信线路，甚至专门把系统辟在交易所门口的都有。 但是，硬件跟上了，软件呢？ 即便是存量数据很大的金融业，而且机器学习运用有数时日的今天，王蓁对雷锋网AI金融评论回应，机器仍然不存在不少“错杀”的情况： 荐个例子，上周FaceBook公布财报时，公布了有所不同会计准则下的盈利报告，即按照美国通用会计准则（USGAAP）和不按美国通用会计准则（non-USGAAP）的盈利，机器读入了财报的第一行，就误解了两种有所不同会计准则，辨别错误指出是高于预期，于是马上售出FB股票；但实际FB是超过了预期的，错杀后，第二天FB股票就涨回去了。
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