谢谢高主席给我这个机会，首先感谢南京市政府和未来网络刘院士给我这个机会邀请来做这样分享。确实开题是一个很好的开题，前面各位讲的是国家宏观层面各种行业领袖，微软也好，国家信息中心也好。作为我们来说是一家创立了三年多的科技公司显然是行业的小字辈。做个简单介绍，图灵是由一群相对优秀的80年一群人在华尔街工作过，在海外留学过回来创立的一家公司。这家公司主要的业务是做人工智能分析，有句口号是我们不生产数据，我们只是做数据的挖掘工，把数据挖掘做好是我们非常大的荣幸。

提到短时间窗口我真的没有能力也没有水平去讲一个特别宏观的事情，我向各位做一个汇报大家大概七八十个人的团队在金融领域里面，尤其在量化交易领域里面，在当今的环境下做的一些工作。我演讲主要分4个部分，智慧金融的时代，第二是专家系统，第三是AI系统，最后是一个展望。

智慧金融随着大数据的到来，每一个问题已经不是AI用不用在金融领域去，这个问题变成如何用到金融领域去。在协作、决策、感知和互联方面智慧金融在每个领域发挥重要的作用，其中我们是在智能投顾里面有比较大的突破。我们看一个短时间的窗口，我们以5分钟、一分钟为单位或者五分钟为单位看金融连续交易的市场，这些模型抽象出来之后，无论有多少日内的交易，最红万物归一，最后有4 种模式的出现。过去专家系统里面，金融领域里面从来是数学家、计量经济学、统计学重要的研究话题。过去专家系统里面由博士、导师、院士研究系统里面最大部分AI里面是自回归系统，这是在计量经济学用的比较多的，分析金融趋势走向的东西，因为我们每个方法论做了非常多的研究，其中我就抽取Hurst、因马尔科夫两类在金融领域里面做的东西。

我们偏向于实际交易里面的，所以在实际交易当中Hurst这种算法在目前来看是比较有实际效果的，原因是这是研究埃及尼罗河现象当时的水文专家做的研究。这个研究给我们很大的思考，这个思考就是一般来说日常生活中是均匀分布，随机分布，很多金融领域里面我们发现不均匀分布之美，就是可能2%的时间完成98%的财富积累。作为归因分析来说，以前我们说勤奋创造财富，可能现在来看选择以及窗口期的选择和跳进去和位置的选择才是创造财富重大的机会，当然也需要勤奋和好好实践，但是对机会的判断以及跳进去的决心和最后生存下来找到位置，这是对所有成功98%的归因。

因马尔科夫是人工智能最原始的想法，说小朋友的读数很好是爸爸的基因还是妈妈的基因？其实不是，可能是他生活是江苏人或者是浙江人。还是投资过了山海关就不能投资了吗？找到那些原因背后的隐藏性的因素是山海关的问题吗？是父亲基因的问题吗？还是这是一个国家政策的问题吗？这是找到事情背后隐藏的因素，但是这些是专家系统，仿佛有我们自己知道的能力发现，但是我知道这件事已经发生了都改变了就进入下一个时代，AI时代。这两个方面Hurst和因马尔科夫是我们智慧金融里面常用的两个方法。

进入AI时代其实这是一个恐慌时代，我们年薪百万级的人可能慢慢都事业了，如果把大老克隆出来变成一个算法再放在芯片里面去，这个时代是不是一年支出大概三四千万工资，是不是只需要支出十分利就可以了？有知识也恐慌，因为AI一算出来我所有知识也变得没有知识了，所以AI时代都进入一个恐慌时代，包括我自己身上，包括团队都进入有一种焦虑感越来越重，是阿尔法狗打败围棋，德州扑克居然也被打破了，几乎所有专家系统可能都会被一个一个挑战掉被攻破掉，这种焦虑就无形在我们身上，过去十几年的经验十几年的学习，得到的知识也慢慢被攻破了。但是与其被主动革命掉，步入我们起来自己革自己命，研究AI，做AI算法系统。我想绝大多数好的东西是来自道法自然（音），包括卷积神经网络（音），就是我怎么知道我现在说的是对的还是有道理的，是我长期的经验和未来网络的主题，所以我才做出这个演讲。我们现在做的结果是基于RN（音）算法对五分钟为周期连续的交易市场可能是外汇或者比特币，或者是股指期货目前78.7%出来的结果，实际把钱放进去并且放几个亿、十几亿的时候效果是完全错误的。第二做的分享是深度强化学习。其实理论基础来自于我们向好学习。

下面汇报一下未来的展望，我自己分享三个观点，第一个观点在实际工作当中AI已经不是可选项而是一个必选项在任何领域里面，所以基本上说以前我们讲信息化、工业信息化，然后把人穿戴式转起来，是把人信息化掉了，然后物联网把各个事物信息化掉了，然后事物多了之后开始继续对数据夺挖掘做AI计算，所以AI进入一个有数据可计算的状态，以前AI可以做选择值得宣扬表现，但是慢慢的想从去年开始今年开始，AI已经进入一个必选项，哪个行业不需要AI，旅游行业一年15亿的流水做海外酒店预定，是不是这个酒店预定最后酒店可以提价或者降价，这个其实不能说AI至少是数据挖掘，BI商务智能的体现等等，包括刚才微软也讲到基于智慧城市的一些项目我们也参与其中了，这些其实都在AI已经成为一个必选项了。第二个观点是我们所看到的，包括我们自己在实际工作中做的AI的两个端化，强大的AI云端计算，同时还有很多最终做决定的阶段是在最终的终端可能是一张网卡可能是一个路由器，包括跟未来网络合作的路由器，难道这些交易的策略必须放在服务器运行不能放在路由器做吗？把算法送到芯片里面就可以了，芯片一定放在云端去吗？放在任意网络的结点上。我在南京大学读硕士的时候有叫做（英文）的系统，是多智能化结点的网络构造，每一个网络结点都具备自学习、自升级、自完备、自制，但是那个时候十几年前我们老师这么跟我们讲，现在慢慢看这个预言在慢慢实现了，经过路由器各个网关，各个设备网卡全部智能化，我们做交易的时候已经上升到FPGA，所以云端变得越来越强大，做参数调优，在最终端的时候社会进入开始越来越快速然后例如扫一遍知道个人是犯罪的，扫一遍知道这个人可以把东西直接拿走，因为知道这个人具备消费能力。

第三个我觉得这个时代中国有个历史性的机会在于，我们做制造业可能生产线不够，我们做别的行业可能觉得还是受物理环境控制，但是带大数据时代在金融时代，在这些时候中国具备一个平等的机会，这个机会是两件事情数据加算法，数据是一个公平的开放的时代，中国数据可能一年花20万、50万订阅费就有了。第二是算法，中国这么多聪明的人，华尔街绝大的恒心力量基本是华人，美国高校少壮的学者是35岁到45岁之间的教授或者是副教授，而在算法层面上中国人这么聪明，是可以站在数据之巅的。那在算法层面上中国具备与世界一较高低的条件，最后我希望我们我带的团队以及海外回来优秀的华人或者华侨能够在一起，在AI+的时代代表中国力量为国争光，谢谢各位。