혁신거래소 회원회사는 현재 금융 물류 교육 의료 제조 소매 등 업계의 선두 기업과 혁신회사를 포함한 27 개로 확대되었다. 마이크로소프트 아시아연구원 (Microsoft Research Asia) 의 AI 과학자들은 각 분야의 업계 전문가들과 긴밀하게 협력하여 그들의 지혜를 자극하고, 기업이 디지털 전환을 가속화하고, 기업의 비즈니스 모델이 시대와 보조를 맞출 수 있도록 돕고, * * * * 와 많은 사전 예방적 AI 협력 연구 프로젝트를 실시하여 여러 산업에 착지했다.
마이크로소프트는 플랫폼 회사이다. 독립 협력 프로젝트 ("포인트" 라고 할 수 있음) 과정에서 우리 연구원들은 핵심 비즈니스 시나리오의 AI 논리를 지속적으로 추상화하고, 문제의 본질적인 본질을 발굴하고, 혁신적인 기술 성과를 보다 광범위한 산업 분야 ("영역" 이라고 함) 로 점진적으로 확장하고, 이러한 기술을 공통 플랫폼으로 구축하여 특정 산업 분야의 AI 응용 프로그램 폐쇄 루프를 구현합니다. AI 는 "점" 에서 "면" 으로의 도약을 실현해야만 각 업종을 진정으로 바꿀 수 있다.
혁신거래소 회원인 화하펀드와 마이크로소프트아시아연구원은 20 17 부터 양적투자-다변량 주식 선택 분야에서 협력하고 있다. 양측은' AI+ 지수 향상' 전략을 바탕으로 기존 투자 방식과 연관성이 낮은 포트폴리오를 발굴해 금융시장에서 한하 펀드의 차별화된 경쟁을 이뤘다.
사실 주식 투자의 전 과정에서 주식 선정은 단지 작은 단계일 뿐이다. 투자의 성공을 보장하기 위해서는 주식 간의 관계를 이해하고 위험을 통제하고' 계란을 한 바구니에 담는다' 는 문제를 피해야 한다. 마치 우리가 주식을 신중하게 구매해야 하고, 관련 기업은 투자를 분산시켜야 하는 것과 같다. 거래 비용, 회전율 등의 제약도 고려해야 합니다. 최적의 포트폴리오를 형성할 때는 주문 이행 및 거래 요소도 고려해야 한다.
이러한 사고를 바탕으로 Microsoft Asia Institute 는 초기 연구를 바탕으로 Micrometric Qlib 1 이라는 AI 정량화 투자 플랫폼을 구축하여 정량화 투자 과정의 AI 폐쇄 루프를 실현하고자 합니다. 이 플랫폼은 금융기관과 개인이 사용할 수 있는 오픈 소스 툴킷으로 투자자의 기술 비축과 종합 수준을 높이고 시장 전체의 효율성을 높여 투자 분야에 더 큰 선순환을 형성한다.
미래에는 오픈 소스 플랫폼 (자산 구성 및 금융 감독) 을 가로세로 방향으로 확대하는 것도 고려될 것입니다. 대규모 자산 배분은 주식 투자의 연장이다. 2 급과 1 급 주식시장 외에도 펀드 보유자가 채권, 외환, 심지어 금에서 더 많은 투자 포트폴리오를 계획하여 투자 위험을 더욱 분담하고 더 높은 수익을 보장할 수 있도록 도울 수 있다.
한편, 금융 서비스업의 업무 형태는 점점 더 복잡해지고 있으며, 관련된 기관과 개인이 늘어나고 있으며, 각종 운영이 현란하다. 규제 기관에 있어서, 관리의 난이도가 날로 높아지고 있다. 복잡한 환경에서 패턴을 찾고, 예외를 발견하고, 위험을 모니터링하고, 내막 정보를 발굴하는 것은 바로 AI 기술이 잘하는 것이다. 그래서 파트너와 교류하는 과정에서 우리는 AI 가 금융 규제 분야의 유능한 조수가 될 수 있다는 것을 깨달았다.
혁신거래소 회원인 OOCL 과의 협력에서 우리는 물류업계의 두 가지 주요 업무 시나리오, 즉 공급과 수요 예측과 항로 최적화, 심도 있는 학습, 학습 강화 등 최신 인공지능 기술을 활용해 기존 해운망 운영을 최적화했다. 순풍과의 협력은 주로 스마트 청구 경보, 링크 예측, 동적 가격 책정 등에 초점을 맞춰 물류 분야에서 AI 의 애플리케이션 가치를 탐구하는 데 주력하고 있습니다.
이 두 가지 사례는 물류 체인의 공급과 수요가 일치하는 많은 기본 시나리오를 다루고 있지만 여전히' 점' 의 돌파구이다. 사실, 대형 물류의 관점에서 컨테이너, 트럭 스케줄링 외에도 창고 관리, 창고 내 화물 스케줄링, 로봇 자동 분류, 창고 및 부두, 공급자 및 소매 터미널 간의 관계도 포함됩니다. 이러한 모든 하위 문제가 통합되어 완벽한 물류 공급망 관리 플랫폼을 형성합니다.
그중 물류업계가 해결해야 할 가장 근본적인 문제 중 하나는 공급과 수요의 일치이다. 따라서 모든 업종에 적용할 수 있는 핵심 엔진인 자원 공급과 수요 일치를 위해 다중 에이전트 자원 최적화 그룹 정책 MARO platform 2 를 개발하고 개방했습니다. 일부 기업은 물류 체인에서 자원 공급과 수요의 일치와 관련된 하위 문제를 해결하기 위해 다양한 IT 시스템을 개발했을지 모르지만, Dell 플랫폼은 AI 기술과 긴밀하게 결합할 수 있는 업계 최초의 플랫폼입니다. 자원 공급과 수요의 일치를 포함하는 많은 비즈니스 시나리오 (예: * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *3
MARO 는 여러 산업 분야를 포괄하는 전체 체인 리소스 최적화 AI 솔루션이라고 할 수 있습니다. 사용자가 간단한 인터페이스나 데이터만 제공하면 플랫폼은 자동으로 시뮬레이터를 생성하여 강화된 학습과 교육을 실시하고 결국 업계 솔루션을 제공합니다. 오픈 소스 MARO 플랫폼은 물류 산업에만 국한되지 않을 뿐만 아니라, 데이터 중심의 리소스 최적화를 통해 비용을 크게 절감할 수 있는 전통적인 기업 재생 리소스 매칭 도구도 지원합니다.
금융 분야 범용 AI 플랫폼의 건설과 발전과 마찬가지로 물류 분야의 범용 AI 플랫폼을 지속적으로 풍부하게 하고 싶습니다. 특히 중소 물류 기업의 경우 MARO 플랫폼을 포함한 물류 분야의 범용 AI 플랫폼을 직접 사용할 수 있게 되어 AI 지능형 비즈니스 시스템을 구축하는 프로세스를 크게 단축하고 후발 우위를 확보할 수 있게 됩니다.
금융 및 물류 분야의 범용 AI 플랫폼은 AI 가 가장 잘하는 애플리케이션' 포인트' 를 기반으로 합니다. 인공지능은 인간 지능의 보조자로서 단기 학습과 디버깅을 통해서만 복잡한 문제를 분석하고 해결할 때 기업 의사결정권자를 놀라게 할 수 있는 능력을 보여 준다. 우리가 다른 업종에서 또 하나의 핵심 응용 프로그램' 점' 을 찾을 때, 우리는 AI 를 이용하여 각 전통 업종을 점점에서 면으로 점차' 뚫을' 수 있다.
동시에 Microsoft 의 제품 부서와 적극적으로 협력하여 Microsoft 의 제품 시스템에 더 많은 AI 의사 결정을 통합합니다. 앞으로 AI 는 각기 다른 업종, 다른 장면과의 긴밀한 결합을 통해 모든 기업과 산업을 AI 시대로 이끌 것입니다.
1 Microsoft AI 정량화 투자 플랫폼-마이크로 광산 QLIB:/Microsoft/QLIB
2 Microsoft 다중 에이전트 리소스 최적화 플랫폼-그룹 정책 MARO:/Microsoft/MARO