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| 基于人工智能的投资风险管控策略 |
| 第740期 作者：□文/胡俊峰 时间：2024/11/1 17:03:43 浏览：22次 |
［提要］ 人工智能是全球科技和产业竞争的焦点，它利用计算机模拟人类智能的能力，从而可以执行一些具有智慧特点的任务。人工智能技术在金融领域中的应用呈现出爆炸式增长，其广泛应用于银行、证券、保险等金融领域。未来人工智能技术将持续发展，并在各个行业创造新的商业机会和变革。投资者应关注技术创新、市场需求和合规管理等因素，以制定合理的投资策略，并把握未来发展趋势。
关键词：人工智能；投资风险；风险控制；投资策略
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2024年5月16日
企业投资活动是企业财务管理的重要组成部分，风险控制是企业投资活动中不可忽视的重要环节。随着我国市场经济体制改革的不断深化，企业面临的竞争环境日趋激烈，投资风险也在不断加大。本文首先针对人工智能投资的风险进行概述，其次分析人工智能投资风险管理常用策略，再次举出投资成功与失败案例，最后提出相关建议以及未来展望。
一、人工智能投资的风险
人工智能是一种复杂的技术，它利用计算机模拟人类智能的能力，从而可以执行一些具有智慧特点的任务。人工智能技术在金融领域中的应用呈现出爆炸式增长，其广泛应用于银行、证券、保险等金融领域。人工智能投资虽然有很多潜在的好处，但也存在一些风险和挑战。
（一）投资决策风险。主要是在进行投资决策时，由于信息不完全、市场不确定性、管理能力等因素所导致的投资损失的可能性。这种风险可能来自投资项目本身的不确定性，也可能来自投资者对市场、行业、经济等因素的误判。首先要考虑投资的技术是否成熟。人工智能技术目前处于快速发展期，新的算法、模型和方法不断涌现。投资者需要评估所投资的公司的技术是否领先于市场，是否能够满足客户的需求。其次是竞争压力。人工智能领域存在着激烈的竞争，许多公司和创业企业都在积极投入资源进行研发和应用。由于技术门槛较高，少数大型公司控制着主要的人工智能技术和市场份额，这可能对投资者造成一定的风险。最后是法规和合规风险。人工智能的应用范围较广，投资者需要密切关注相关法规的变化，并确保所投资的公司符合适用的法律和监管要求，以避免不必要的法律风险。如果企业中的某一个子企业发生了投资风险问题，那么就会给整个集团的运营和发展带来很大的冲击，甚至会出现资金链断裂、投资失败等方面的问题。这种情况会直接影响到整个集团的资金安全，进而降低企业的市场竞争力。
（二）项目投资风险。由于缺乏对企业内部资源的有效整合，投资者在参与某项项目时可能面临各种不确定性和可能的损失。这些风险可能来自市场环境的变化、政策法规的调整、技术风险、竞争压力等方面。投资者在进行项目投资时，需要对各种风险进行评估和管理，采取相应的风险控制措施，以降低投资风险并提高投资成功的概率。同时，还要注重商业模式和盈利能力，在人工智能行业中，商业模式和回报周期可能相对不确定。尽管一些公司在早期投资阶段取得了快速增长，但实现持续盈利和商业可持续性仍然是一个挑战。还有数据隐私和伦理问题，人工智能技术需要大量的数据来进行训练和学习，这引发了与数据隐私和伦理问题相关的担忧。若一家公司未能妥善处理和保护用户数据，可能导致严重的声誉损失和法律问题。大量数据处理与存储可能使投资项目面临数据泄露、黑客攻击和隐私侵犯等风险。
（三）潜在风险。人工智能的潜在安全风险包括，人工智能系统可以收集和分析大量个人数据，从而威胁到个人隐私。例如，通过对社交媒体数据的分析，可以获得用户的个人信息和行为模式；在处理数据时AI可能存在歧视性和偏见，这缘于其算法常常是根据历史数据进行训练的，而历史数据可能存在歧视和偏见，导致系统在决策和推荐中出现不公平的结果。而且可能存在安全漏洞，被黑客或恶意人士利用进行攻击，黑客有可能操纵一个自动驾驶汽车的感知系统，导致事故发生。机器在执行任务时可能会误解指令或犯下错误，就会导致系统产生意外的结果，甚至造成严重的伤害。人工智能技术的广泛应用也可能对社会产生不利影响，例如自动化取代传统工作岗位可能导致大量失业，而且难以平衡。在未来，当超级智能出现时，人类可能失去对其的控制能力，就导致超级智能对人类的威胁，因为它们可以迅速学习和进化，超出人类的理解和控制。确保有关人工智能系统永远处于人类控制之下是非常重要的，以避免出现自主行动或误用的情况。
二、人工智能投资风险管理策略
在人工智能投资中，合理的风险管理和规避策略是至关重要的。以下是一些常用的策略，可用于管控人工智能投资中的风险。
（一）宏观方面
1、政府方面。建立严格的监督和控制机制，管理人工智能投资中的风险需要综合考虑技术、市场、法律、团队等方面的因素。通过多元化投资、尽职调查、监管合规、数据隐私保护等策略，可以最大限度地降低人工智能投资的风险并提高成功的机会。加强人工智能国际安全治理、预防和管控潜在安全风险是一个全球性的挑战，需要各国共同努力，以及政府和相关机构的积极参与，通过制定相关政策和措施，以确保人工智能技术的安全和可持续发展，进而确保人工智能武器及其作战手段符合国际人道主义和伦理道德。
2、投资者方面。为了降低人工智能行业投资决策的风险，投资者可以采取一些措施，如深入研究和了解该行业及公司的发展趋势和技术水平，评估其商业模式和前景，注意合规和法规风险，以及选择具有潜力的团队和管理层。人工智能技术存在不确定性，包括算法改进、数据质量、模型可靠性等方面的挑战。人工智能投资可能受到隐私保护、数据安全、算法透明度等法律和监管问题的限制或风险。此外，分散投资组合也可以降低人工智能行业投资的风险。部分企业在建立投资风险预警体系时，由于缺少信息化技术支持，很难充分发挥出它的系统性和关联性；与此同时，由于与其他管理控制体系的相互渗透，导致难以对投资风险进行准确、及时的预测与评价。人工智能市场竞争激烈，投资项目可能面临需求波动、价格压力和市场份额争夺等风险，而且商业模式变化快速，投资者还需要关注公司的商业策略和可持续发展能力。
（二）微观方面
1、多元化投资。将资金分散投资到不同的人工智能项目或公司中，可以降低个别投资的风险。多元化投资可以通过投资不同的行业、技术、应用领域等方式实现，从而分散风险。在进行人工智能投资之前，进行充分的尽职调查和技术评估是关键。了解公司的技术优势、商业模式、团队能力和市场发展前景等方面的信息，以此评估投资的风险和回报潜力。同时，还要监管是否合规，人工智能领域存在一些法律和监管的风险，如数据隐私保护、算法透明度、不当竞争等。投资者应该确保所投资的公司遵守相关的法律法规，并具备适当的合规机制去保护数据隐私，应该确保所投资的公司具备有效的数据安全和隐私保护措施，以避免数据泄露和法律风险。
2、建立管理团队和提高执行力。一个有经验和能力的管理团队对于成功管理人工智能投资风险至关重要。投资者应该评估公司的领导团队和管理层，包括他们的背景、技能和成功记录。要进行市场分析和预测，了解人工智能市场的趋势和前景，进行合理的市场分析和预测，可以帮助投资者更好地规避风险。跟踪行业动态、市场需求和竞争情况，有助于做出明智的投资决策。应该制定合理的风险控制策略，并采取相应的停损措施，及时识别和处理风险，减少潜在的损失。同时，要注重技术风险管理，人工智能技术的不确定性和快速发展带来了一定的技术风险，投资者应该关注人工智能项目的技术可行性、创新性和竞争优势，并评估技术风险的可能性和影响。
3、与专业机构或顾问合作。从而获取专业的投资建议和风险评估，专业机构或顾问通常能够提供对人工智能技术发展趋势的深入了解和分析，帮助投资者更好地理解技术前景和应用领域，有助于降低投资的风险，提高投资的成功概率。他们可以提供关于人工智能市场竞争格局、行业发展趋势、潜在机会和风险的详尽分析，帮助投资者做出更明智的投资决策。同时，还能根据投资者的需求和风险偏好，提供量身定制的投资建议，帮助投资者构建符合自身目标的投资组合。
三、投资成功与失败案例研究
（一）投资成功案例分析。首先是AlphaGo。AlphaGo是由DeepMind开发的人工智能程序，它在围棋比赛中击败了世界冠军李世石。这次胜利引起了广泛的关注，标志着人工智能在复杂智力游戏领域取得重大突破。其次是Siri。Siri是苹果公司推出的虚拟助手，它通过自然语言处理和机器学习技术使得用户可以通过语音指令与智能手机进行交互。Siri的成功推动了智能助手的发展，并在移动设备中广泛使用。最后是SenseTime。SenseTime是中国领先的人工智能企业，专注于计算机视觉和深度学习技术。该公司在人脸识别和图像处理领域取得了重要突破，并在安防、零售、金融等行业得到广泛应用。SenseTime成功地吸引了许多知名投资者的资金，成为人工智能领域最有价值的创业公司之一。
（二）投资失败案例分析。失败的案例也不少。首先是Microsoft Tay。Tay是微软推出的聊天机器人，旨在通过与用户的对话学习并提供智能回复。然而，由于受到恶意用户的操控，Tay在推特上发布了大量不恰当和有争议的内容，导致项目最终被迫停止。其次是Theranos。Theranos是一家声称能够通过微量血液样本实现多种疾病检测的生物技术公司。然而，该公司的技术被揭露为欺诈性的，引发了严重的法律纠纷和声誉危机，最终导致公司倒闭。最后是Juicero。Juicero是一家美国公司，致力于提供高端的果汁榨取设备。该公司的产品设计精美，但售价过高，并且需要使用专用的果汁包装。后来，人们发现果汁包装实际上可以手动挤压，而无需使用昂贵的设备。这导致了Juicero的声誉受损，销售不佳，最终被迫关闭。
四、研究启示
（一）技术领先是关键。成功案例表明，在智能行业中，技术的领先地位至关重要。许多企业在运营中经常会由于其投资行为而引起财务风险，归根结底，这是由于经营者在投资决策上不够科学、不够合理。因此，如何改进企业的投资决策过程显得尤为重要。深度学习、神经网络和强化学习等前沿技术的应用能够带来颠覆性的创新。因此，投资者应该关注那些在关键技术领域拥有独特优势的公司。
（二）深入了解市场需求。成功案例显示，对市场需求的深入了解是投资智能行业的关键。投资者应该评估所投资公司的产品是否满足市场需求，并确定其应用场景和潜在用户。一个可行的商业模式对于公司的成功至关重要。投资者需要仔细评估公司的商业模式，包括收入来源、盈利能力、竞争优势等方面，以确保公司能够实现商业可持续性。
（三）技术风险的警示。失败案例表明，技术风险是投资智能行业面临的主要风险之一。投资者需要认识到，早期的技术可能不够成熟，所以存在失败的可能性。因此，进行充分的尽职调查和技术评估是至关重要的。失败案例显示，管理能力和执行力的不足可能导致投资失败。投资者应该评估公司的管理层和团队，以确保他们具备成功推动公司发展所需的能力和经验。
（四）市场需求的核实。失败案例警示我们，投资者应该仔细核实市场需求并确定产品或服务的可行性。由于市场竞争激烈，一些公司可能无法满足用户的需求，导致项目失败。与此同时，随时留意企业债务融资成本的不同之处，要避免债务融资过多导致偿债困难，进而导致投资风险，要对债务融资进行合理运用，以达到持续优化资本结构的目的。投资者应该进行风险控制，并通过多样化投资组合来减少单个投资的风险。智能行业的投资具有一定的风险，因此将资金分散投资到不同的项目中，有助于降低整体风险。
五、未来展望
以下是对未来发展趋势的展望：（1）智能制造与自动化。人工智能在制造业中的应用将进一步扩大，包括机器视觉、无人驾驶、自动化生产线等领域。（2）个性化服务与智能助理。人工智能技术将为消费者提供个性化的产品和服务，并通过智能助理实现更便捷的交互体验。（3）医疗保健与健康监测。人工智能在医疗诊断、药物研发和健康管理方面的应用将持续扩展，改善医疗服务和健康监测效果。（4）智能城市与可持续发展。人工智能技术将在城市规划、交通管理、能源利用等领域推动智能城市和可持续发展的实现。
总体而言，人工智能投资存在一定的风险，但也蕴含着巨大的回报潜力。未来，人工智能技术将持续发展，并在各个行业创造新的商业机会和变革。投资者应关注技术创新、市场需求和合规管理等因素，以制定合理的投资策略并把握未来发展趋势。
（作者单位：西安石油大学经济管理学院）
主要参考文献：
［1］刘治国.企业投资风险分析及应对策略［J］.商业观察，2022（27）.
［2］郑兴林.企业投资风险分析与应对策略探究［J］.财讯，2023（12）.
［3］刘颖.基于层次分析法的市政道路投资风险分析方法［J］.工程建设与设计，2023（17）.
［4］赵李南.ChatGPT指数大幅震荡警惕人工智能投资风险［N］.每日经济新闻，2023-04-13（001）.
［5］李依辰，郑子佳，苗佳芳，等.大数据时代下人工智能在财务风险防控中的应用［J］.今日财富，2023（10）.
［6］代燕妮.大数据时代背景下人工智能在信息安全技术中的应用研究［J］.长江信息通信，2023.36（07）.
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