财富杂志：疫情下，AI预测可信吗？

在金融领域，人们将极其罕见的事件称为“黑天鹅”。这些极端事件每十年甚至每世纪才会发生一次，每次发生都无一不让市场摇摇欲坠。而此次全球新冠病毒大流行就位列其中。

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因为新冠疫情对于全球经济和市场造成巨大冲击，美国不得不开始考虑利用数据科学和AI（人工智能）来帮助人类渡过这场危机。

然而，效果并不是非常理想：大多数人工智能在面对复杂决策时都不能很好完成，因此一些人工智能的投资策略和收益，结果也都远低于预期。

奥克多（Ocado）是英国一家很受欢迎的网上杂货公司，目前疫情下的网站流量达到其20年来最高记录的四倍以上。该公司发言人大卫·施赖弗(David Shriver)表示，由于过多用户访问了奥克多的网站，以至于公司的网络安全软件曾认为该网站正在遭受“拒绝服务”的网络攻击，并采取行动阻止用户与网站的连接。幸亏人工操作及时进行干预，防止了此类情况发生。

由此可以看出，机器在很多时候并不靠谱。JaySchuren是美国波士顿的一家大型数据机器人和机器人模型学习的初创公司。公司相关人士建议道：公司实时监控数据模型是至关重要的。企业需要积极主动地确定机器的学习模型和模型中的哪些输入变量对极端事件最为敏感。目前，由于新冠病毒的原因，机器最需要考虑和学习的变量就是人类对病毒恐慌所产生的行为变化。

在危机中，顾客可能想要什么商品？如果有成千上万的人想在一周内购买价值六个月的卫生纸，那么你的供应管理算法会发生什么变化呢？诸如此类的问题，都需要数据专家和市场人员共同决策。

此外，数据科学家还需要仔细考虑未来的趋势和数据走向。比如：在很多情况下，消费者购买并囤积了过多商品，几个月之内将不会再买东西，也就导致了当前的预测模型崩溃，此类的问题仅靠人工智能是无法预测的，还需要相关专家的人工干预。

文章来源：财富杂志