资本市场和经济环境正在快速发生变化，没有数字化能力的个人和企业在任何领域都“逆水行舟，不进则退”。市场将变得越来越高效，利润空间也越来越萎缩。
一般来说，传统投资贸易的决策往往基于人类的直觉和广泛的金融经济知识。然而，随着互联网科技的发展，越来越多的交易者开始意识到并且利用金融科技完成投资交易。这些交易系统基于市场行情和基本数据，如价格和数量信息，以及有关交易资产的公共信息。
交易机器人（trading bots）的利弊
目前金融交易市场上比较普遍的是利用交易机器人交易或者普通的算法交易。
交易机器人（trading bots）是计算机程序遵循一套指令代码来执行交易。如果设定一定的条件，如价格和市场条件，一旦达到预设条件，计算机程序就会自动高速地完成交易。与人类相比，交易机器人可以更高效、更快地完成交易，而且消除了因个人情绪或操作失误影响交易的可能性，使市场更具流动性，交易更加系统化。
“虽然这些机器人算法提高了交易市场的效率，但在很大程度上受到人类经验限制。交易员往往根据以往的经验和市场专家的判断，设置相关参数。这是一种相对比较机械，缺乏创造性的交易方式。”GRSTAR首席执行官Tom Morrison指出。GRSTAR是一家采用人工智能和大数据分析来准确预测未来结果的科技公司。这样的交易机器人在如今的市场上随处可见，开源项目促使这些基本策略更为普遍。
交易机器人本身并不是严格意义上的人工智能。“人工智能相比而言，基于大数据基础上，利用机器学习来观察、研究和分析市场状况、交易模式和数据，然后预测交易结果。”Morrison补充道。
基于大数据的人工智能交易
人工智能(AI)是指可模仿人类智能来执行任务，并基于收集的信息对自身进行迭代式改进的系统和机器算法。“AI更多的是一种为超级思考和数据分析而服务的过程和能力，而不是一种预设的指令集合。人工智能算法包含交易机器人的所有优点，更重要的这是实时的和面向未来的分析预测。”Morrison指出。
人工智能和大数据分析为个人和企业提供最先进的交易工具和技术，最大限度地预测交易结果，提高利润并发现竞争优势。“人工智能算法和机器学习不断学习、创造和改进算法和投资策略，通过实时动态信息预测交易结果。人工智能交易对金融服务业的影响比以往任何时候都要积极。”Morrison补充道。
人工智能交易为股票，外汇，指数基金，大宗商品等金融工具提供更为深入的金融市场动态分析，提高投资效率和回报率，让投资者能够避免市场高风险和低效率，避开过热或萧条的个人情感偏见。据数据统计，过去需要大约几百位金融分析师共同制定的策略如今可以通过基于人工智能的算法在48小时内完成。人工智能交易能够在市场处于萌芽状态时检测、分析并对市场中的任何异常现象采取即时行动。
“基于大数据的人工智能交易够深入了解消费者行为，分析海量数据，利用实时洞察来识别趋势，并以最优价格执行交易，更准确地预测市场，并有效地降低风险，以提供更高的回报。”Morrison强调指出。
总结
基于大数据的人工智能交易从根本上改变了金融服务业的交易方式，提升了金融包容性，提高了交易效率和投资回报率；基于大数据的强大智能替代人类直觉和算力，在如今市场波动和经济前景充满各种不确定性的大环境下，有效升级了个人和企业的决策分析能力和收益能力。
