今年的諾貝爾物理學獎頒發給了來自美國和加拿大的兩位學者，表彰他們在神經網絡研究領域的開創性貢獻，這一研究奠定了現代機器學習的基礎。

神經網絡的特點是模擬人腦的運作方式，進行數據處理和模式識別，其在金融和商業領域中的應用，顯示出驚人的潛力和實用價值。

神經網絡的概念可以追溯到20世紀40年代，但直到近幾十年，隨着計算能力的飛速提升及數據可取得性的增加，這一技術才真正蓬勃發展。金融服務業特別受益於神經網絡的進展，從風險管理到客戶服務，再到算法交易，神經網絡的應用正在重新定義這一行業。

在風險管理方面，神經網絡能夠分析大量的歷史數據，識別信貸風險和市場風險的潛在模式。例如，它們可以預測貸款違約的可能性，幫助銀行調整貸款條件，減少不良資產。此外，神經網絡在預測市場動態方面顯示出超越傳統統計模型的能力，使投資者能夠更精確地調整投資組合，應對市場波動。

此外，神經網絡在算法交易中的應用也顯示出顯著成效。這些高度優化的系統能夠在毫秒之內分析多個市場因素，執行交易指令，大幅提高交易效率和盈利能力。這類系統的進步，讓小規模投資者也能利用先進技術進行市場操作。

神經網絡的商業應用同樣多元且深遠。從供應鏈管理到產品推薦系統，再到消費者行為分析，企業正在利用這些工具提升運營效率和市場競爭力。例如，大型零售商利用神經網絡預測產品需求和庫存水平，以優化庫存管理和減少過剩或短缺情況。

簡而言之，神經網絡技術不僅在學術界獲得認可，其在金融和商業領域的廣泛應用也證明了其轉化學問為實際操作的能力。隨着這些技術的持續發展和完善，未來在各行各業的影響將更加深遠。

英國切斯特大學 金融科技及數據分析教授 梁港生