Fintica 人工智能技术： 执行摘要
Fintica 的使命是将尖端的人工智能 (AI) 技术引入金融行业。 它的人工智能技术基于新颖的无监督自主架构，可保持高度的可解释性。
为了更好地理解确立 Fintica 在这一领域的领导地位的差异化因素，分析上述几个术语并将它们与当前的竞争技术进行对比是很有用的。 最流行的基于 AI 的解决方案基于监督学习范式，这些范式需要标签作为其输入数据的一部分。 在这个领域遇到的典型工具是回归和基于分类的方法，它们依赖于所述标签来执行 AI 任务。 这些是依赖于通常不可用的类定义或劳动密集型标签的经典统计方法。 此类解决方案的代表性示例是产品推荐引擎，例如在线零售、流媒体服务和匹配市场中使用的引擎。在这些情况下，系统被重复地教授特定的任务，以便在未来能够自动复制。这种方法适用于图像识别问题，可以区分猫和狗，但需要许多标记的示例才能可靠地工作。因此，在实时医疗保健解决方案、自主交通系统和各种金融应用等更前沿的人工智能环境中，这几乎是不可行的。例如，如果观察到足够多的市场“崩盘”，则可能会在此基础上检测到未来的“崩盘”，但我们很少观察到足够多的历史“崩盘”来允许以高精度训练复杂模型，通常也不可行 以可靠的方式手动标记细微的市场制度。
Fintica 开发的解决方案与市场上的大多数 AI 解决方案形成鲜明对比，不需要密集的手动标记，实际上放弃了整个监督学习范式以实现自主的无监督方法。 这里的出发点是原始、非结构化、随机和未标记的数据。 AI架构爬取多个数据流，识别共性； 在数据中重复且具有统计学意义的结构（即，与随机噪声有很好的区别）。 Fintica 引擎能够基于这些共性对信息进行自我组织和聚类，并且在这个意义上是自主的。 无监督学习方法的好处远不止减少手动标记的时间和精力。 该系统可以识别神秘的集群和模式，并且由于该系统不需要事先定义人们应该在数据中寻找什么，因此结果通常远远超出肉眼所能看到的范围。 例如，可以以有机方式识别市场机制，不需要“牛市”或“熊市”市场行为等概念，揭示投资组合再平衡的合适时机，进入空头头寸和采用积极的对冲策略。 从本质上讲，该技术是市场的风向标。
Fintica AI 技术的关键组成部分，以及使其成为将 AI 解决方案引入金融领域的市场领导者的原因是：无监督特征提取； 高维聚类； 和持续的在线学习。 Fintica 技术本质上与资产类别无关，并且适用于从微观结构（高频）到宏观层面的所有时间尺度。
Fintica AI 方法超越了传统的模型训练方法，利用多步骤、自学习过程，在此过程中，原始数据被转换为丰富的格式，可由我们的专有 AI 读取，然后自主检测数据中的共性、模式和异常 . 这些又被转化为可操作的情报和可视化，以支持对市场趋势和未来演变的清晰理解。 Fintica 已将这些想法转化为强大的核心 IP（专利），以及解决股票、固定收益和商品市场的突出投资问题的产品套件，以及为市场监管机构提供的技术解决方案。
贝勒投资是一家总部设立於香港的加资股权资产管理公司。
