流式数据在实时人工智能应用中的应用

第 3 章. 行业中的实时人工智能

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人工智能已经对企业产生了巨大影响。下面的用例都有一个共同的模式：它们为实时人工智能识别数据和收集数据，其中包括捕捉相关输入。收集数据后，根据所需分析的复杂程度，选择人工智能模型和处理技术，从机器学习算法和 Deep Learning 到基于规则的系统和强化学习，不一而足。然后，人工智能系统会生成输出结果，其形式可以是预测分析、自动决策或实时修改系统行为的自适应响应。所有这些用例都对现实世界的业务产生了影响，展示了人工智能如何将数据转化为可操作的智能，优化流程并推动创新。

这些用例沿用了本报告开篇概述的基本模式，即生产者、经纪人和消费者。第 1 章解释了客户服务代理系统是如何遵循这一基本模式的，但总的来说是如下的：

1. 生产者负责识别和传输相关数据；人工智能可能会过滤噪音，以关注重大事件。

2. 中介执行实时分析、转换、丰富和应用人工智能技术（如自然语言处理[NLP]、计算机视觉、预测分析），以获得更深入的见解。

3. 消费者收到的结果可能是一个人工智能系统（如聊天机器人、欺诈检测），也可能是一个人工操作员；结果也可以存储起来，以供将来使用。

无论是推动即时行动还是为未来分析提供信息，实时人工智能都能让企业更快地做出反应，做出更明智的决策，并从数据流中获得更深入的见解。

金融（算法交易）

实时人工智能可以处理实时市场数据流，并以远超人类能力的速度做出交易决策。在金融市场中，及时的洞察力意味着盈利与亏损之间的差异，这使得高频交易（HFT）和量化策略在很大程度上依赖于人工智能驱动的数据流。其核心用例是自动做出精准的交易决策，并将延迟降到最低，使交易者能够抓住稍纵即逝的机会，同时动态管理风险。¹

交易中实时人工智能的主要数据源来自多个金融和经济渠道，如交易所提供的价格馈送，这些价格馈送可提供股票、外汇（forex）、加密货币和大宗商品价格的毫秒级更新。订单数据可捕捉买卖价差、流动性变化和市场深度。宏观经济指标、中央银行公告和企业财报会影响市场情绪，而新闻流和社交媒体情绪分析则有助于衡量投资者对事件的反应。

有了这些数据源，人工智能驱动的交易依赖于深度学习、强化学习和 NLP 模型的组合来提取洞察力。²递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）通常用于时间序列分析，捕捉历史模式以预测未来趋势。变形器最初用于 NLP，现在也用于金融预测，因为它们在处理长期依赖关系方面具有优势。强化学习技术允许人工智能代理根据试验和错误动态优化交易策略，而 NLP 模型则分析新闻标题、收益报告和财务报表中的情绪，以评估市场事件对资产价格的影响。这些人工智能技术的融合可实现更准确的预测和自适应交易策略。

经过处理后，人工智能可生成可操作的交易信号、风险评估和投资组合调整。这些输出包括自动执行的买入/卖出信号、市场异常警报、波动率估计和流动性预测。人工智能通过调整订单时机、规模和定价来优化交易执行，从而不断完善这些输出，最大限度地减少对市场的影响。它还通过评估风险敞口和建议对冲策略来减轻潜在损失，从而提供实时的投资组合分析。³

在交易中实施实时人工智能可以减少交易执行中的延迟，从而大大提高决策制定、盈利能力和风险管理。

网络安全（实时威胁检测）

传统的基于规则的安全解决方案依赖于已知威胁的预定义签名，而人工智能驱动的系统则不同，它利用机器学习建立正常网络行为的基线，并识别可能预示攻击的偏差。实时人工智能驱动的网络安全监控系统会持续分析网络流量和用户活动，以便在威胁出现时及时发现并作出反应。该流的核心用例是主动检测和缓解威胁。该流使组织能够每秒监控数百万个网络事件；识别零日漏洞、未经授权的访问尝试或内部威胁等威胁；并触发即时响应行动。 ...