摩根大通(JPMorgan)不久将利用一款首创的机器人在其全球的股票算法业务部门执行交易，此前该行在欧洲对其新型人工智能(AI)程序的试验表明，它的效率比传统的买卖方法高得多。

摩根大通全球股票电子交易业务负责人丹尼尔•西蒙(Daniel Ciment)告诉英国《金融时报》，在内部被称为LOXM的这款人工智能自第一季度以来被用于该行的欧洲股票算法业务，并将在第四季度在亚洲和美国启用。

LOXM的职责是以最佳价格和最高速度执行客户交易指令——运用它从数十亿笔过往交易（既有真实交易，也有模拟交易）中汲取的经验教训来解决各种问题，比如怎样抛出大笔股份而不影响市场价格。

“这种定制操作以前是由人实施的，但现在AI机器能够以大得多的规模和高得多的效率来做，”摩根大通欧洲股票量化研究团队的戴维•费拉(David Fellah)表示。据西蒙介绍，到目前为止，欧洲的试验显示，LOXM达成的定价“显著好于”基准水平。

各投资银行一直在尝试使用AI、自动化和机器人技术来帮助降低成本，消除耗时的日常工作。例如，瑞银(UBS)最近部署了AI来处理客户的交易后配置请求，为每个任务节省了多达45分钟的人力劳动。瑞银还已采用AI来帮助客户利用市场波动进行交易。

按营收计算为世界最大投行的摩根大通相信，它是首家使用AI执行交易的华尔街投行，并称，竞争对手将需要18至24个月和“数百万”美元的投资才能开发出类似技术。

“最佳执行对客户来说越来越重要，”西蒙在谈到摩根大通投资于这种开创性技术的决定时表示。他补充说，该项技术可能成为该行对客户营销宣传内容的一部分。

这款AI是利用“深度强化学习”(DRL)方法开发的，这类方法能够从数百万种历史情形中学习。费拉表示，深度强化学习在银行业有“其他很多潜在用途，比如自动对冲和做市”。

一个可能的发展是，向LOXM机器传授如何了解个人客户，以便它在决定如何交易的时候考虑他们的行为和反应。“任何定制将在客户同意的情况下进行，”西蒙补充说。

与一些私人银行提供的机器人顾问不同，摩根大通的AI对于买卖什么是没有决策能力的，其作用仅仅是决定买卖的方式。

该行认为这种技术没有风险管理问题。“机器的交易行为受到限制，因为它在我行的通用电子交易风险框架下学习和运行，这个框架受到内控小组监督，并由监管机构验证，”费拉表示。

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