隨著演算法變得愈來愈聰明,華爾街誰會是贏家,誰又會是輸家?機器學習讓強大的演算法能夠分析大型資料集,以便針對所界定的目標來做預測。這些演算法能透過試誤而自行調整,隨著取得更多資料,使預測愈趨準確。然而,機器學習雖然能大幅強化投資決策,但本身仍有重大限制,嚴重削弱表面上可望達到的成效。
這項鼓勵顧客承諾在某個期限內繳費的實驗結果,對信用卡公司與顧客是雙贏。
GFNorte這家公司的成功,是因為做對了六件事。
全球大數據權威麥爾荀伯格 Viktor Mayer-Schönberger:市場不再由金錢和價格定義,而由數據所驅動,我們稱為「富數據市場」(data rich market)。大數據代表有很多數據點,但富數據代表的不只是很多數據點,而是包含一個產品的不同面向。
無論對大數據、人工智慧抱持什麼心態,這些技術遲早會改變金融生態。