机器学习技术正让华尔街投行们迎来新变革。
摩根大通近日透露，公司去年曾利用机器学习技术推出一款预测性推荐系统，辨别应该发行或出售股票的客户。如今，摩根大通计划将它推广到其他领域。
摩根大通的首席运营官Matt Zames在一封题为“重新定义财经服务行业”的股东公开信中表示：我们用机器学习技术向投行提供预测性推荐。
去年推出的“新机遇引擎”（Emerging Opportunities Engine），可以通过对财务现状、市场行情和历史数据的自动化分析，辨别出最适合发行新股的客户。鉴于“新机遇引擎”已经在股票市场取得初步成功，我们打算将它推广应用到其他领域，比如债券市场。
重金布局金融技术为降低成本、提高效率，摩根大通在技术研发上进行了大量投资。
摩根大通CEO Jamie Dimon本周二向雅虎财经表示，2016年，摩根大通在金融服务的技术上花费了高达95亿美元。约有30亿美元用于新项目，其中约6亿美元在Fintech领域，包括数字化和移动端的研究。
Dimon还表示：我们在技术上的投资，无论是数字化，大数据还是机器学习，原因都是直截了当的：以更好、更快、更便宜的产品和服务惠及客户，减少错误，提高效率。
另外，据美国媒体eFinancialCareers介绍，摩根大通今年2月雇佣了微软的机器学习专家Geoffrey Zweig。他将使用摩根大通数据，开发出可以适用于整个公司的机器学习策略。
机器学习让投行迎来新变革摩根大通并非唯一一家在业务中使用新技术的华尔街投行。
高盛的首席财务官Marty Chavez在1月份召开的一次会议上表示，高盛正集中精力实现投行工作的自动化。
他说，高盛将首次公开募股（IPO）的过程细分成了146个步骤，其中有很多步骤可以自动化完成。
美国媒体businessinsider表示，机器学习的普及代表着一种变革。
虽然目前交易过程的自动化程度已经很高了，但是华尔街投行的业务一直被认为无法被自动化技术取代。但是现在一切都不同了。
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