人工智能看上去能给黄金定价，可具体怎么做，需要黄金行业逐步探索——好在探索一直是这个行业的强项，看家本领就是从深埋在地下的成吨矿石中，找出几克的黄金。
数据资源是这个时代的矿石，基于恰当算法的人工智能是勤劳的矿工，而制定出的价格则是精美的黄金制品。这种矿工并非ChatGPT（人工智能聊天机器人）那样的通用大模型，而是专精于黄金领域的专业小模型。
使用专业模型的人工智能给黄金定价是利用人工智能强大的数据处理和算法能力，对黄金定价的各个环节进行支持和帮助，从而提升黄金定价的准确性和效率。这种定价方式对卖方和买方的博弈关系更敏感，能让价格形成更趋接近中线。
制图／孔钊用人工智能专业模型优化黄金定价，这种略带科幻色彩选择的优点是可以充分利用海量的数据和先进的算法，以及灵活的接口和平台，实现黄金定价策略的智能化，其过程包括收集和分析数据、建立定价模型、实施黄金定价、信息反馈优化等。黄金产业传统上包括勘探、开采、粗炼、运输、精炼、检测、仓储、加工、零售、回收等多个环节，而人工智能给黄金定价也同样需要多个步骤来完成。
收集数据和完善模型
收集数据是构建预测黄金价格专业模型的第一步，这相当于黄金产业链上的勘探和开采。
要创建有效的黄金定价模型，必须拥有涵盖影响黄金价格所有因素的完整数据。相关历史数据种类繁多，如黄金定盘价、黄金产需数据、美元等主要货币汇率、主要央行汇率、主要国家通胀情况、特殊事件、运营成本、原油和铜等其他大宗商品价格、市场指数和技术指标等。参考使用的数据或参数越多，形成的定价模型就越准确。
不过这些海量的原始黄金数据并不能直接使用，而要进行第二步，即数据预处理，将其转换为适合机器分析的格式。
数据预处理相当于黄金产业链上的粗炼，这个过程涉及删除异常值、处理缺失数据、合并重复项、目标变量生成标签，以及对数据统一化等技术调整。在这些处理过的数据中识别并选择影响黄金定价的相关特征或因素，如工业需求、季节性调整、央行储备、交易所交易基金（ETF）的仓位情况等，并进行有针对性集纳，以创建最终数据集。
除了开发指数移动平均（EMA）等技术指标外，数据预处理还结合黄金市场的特征，以从数据中提取重要信息。
第三步是将黄金定价模型建立在对多个数据集的机器学习基础上。
这个环节的直接挑战在于如何有效地选择和设计一个合适的数学模型，以及如何有效地求解和验证建立起算法和统计模型。完成这一步相当于黄金精炼，人工智能大模型可以利用机器学习、深度学习、强化学习等技术，来挖掘分析之前所标注出影响黄金定价的特征数据，并建立它们与定价结果之间的关系。
机器学习在推动人工智能定价算法的核心功能方面发挥着至关重要的作用。
根据金价相关数据集对人工智能大模型进行进一步训练，如使用线性回归分析等让模型学会识别各种因素和价格形成之间的相关性。训练模型的预测精度取决于数据质量、特征选择、模型选择和预处理方式等因素，加入央行政策或金融市场不稳定因素等外部影响力因子，可以进一步提高定价精度。通过分析这些数据，机器学习模型可以识别人类分析师可能遗漏的模式、相关性和趋势。
反复验证和修正
前期验证定价模型效果的方式之一是进行中短期价格预测的测试。黄金进入市场都需检测和验证纯度，定价模型也是如此。
线性回归模型可用于预测黄金的实际价格，利用测试数据对模型性能进行测试，确定训练后模型的预测精度。人工智能给出的金价曲线和现实价格走向越贴近，说明模型构建越成功，如果发生较大背离，则需要调整相关参数。
定价模型的建立并非一劳永逸，第五步是需要对人工智能给出的模型参数根据情况变化进行自适应的实时反馈和调整，这相当于金饰产品的精加工和调试。
人工智能定价算法持续监测黄金数据和市场变化，包括根据需求波动、风险变化或其他相关因素对定价模型参数进行自动调整。使用机器学习的定价优化还能使用历史数据、图像和视频等非结构化数据，并自行创建定价规则，该规则能随着周围情况的变化而动态迭代学习。
此外，人工智能定价算法还拥有反馈回路，当新的黄金数据可用时，该回路会不断自行完善模型。这确保了算法能够适应不断变化的市场条件，并随着时间的推移保持准确。
最后是人工干预发挥安全阀功能。
当将黄金定价权交给人工智能后，人并不是可以当甩手掌柜，在定价过程中还要发挥监控和评估的作用。市面上的黄金产品都在监管框架下，定价也是如此。通过密切监控人工智能黄金定价算法，以确保它们达到预期结果，并进行定期评估和调整，以提高金价的准确性和有效性。
此外，人工智能大模型可以利用实时反馈、数据可视化等技术，对定价进行优化。如何有效地将价格方案转化为价格行为，以及如何有效地与用户和渠道进行沟通和协调，是人工智能定价的现实挑战，这一步是当前机器难以完成的，也需要人们来对价格的适用性进行推广。
六步走的方案让人工智能参与黄金定价不再是科幻的提法，但将这套方案从纸面上搬到现实中的效果如何，还需实践检验。
编辑|焦扬 版式|焦扬 视觉|张宗伟