数据质量偏差导致期货行大宗商品模型预测失真

“期货行业需深化数字化转型，通过AI算法优化、数据整合及智能风控，助力企业预判风险。”金仕达董事长吴斌近日在2025金仕达大宗商品风险管理&期货行业科技大会上称。

吴斌分析称，期货与衍生品市场作为重要的风险管理工具，在稳定企业经营、保障产业链安全方面发挥着不可替代的作用。

当前全球经济呈现高波动、低增长态势，地缘冲突加剧大宗商品价格波动，能源、金属等价格中枢持续上移。在吴斌看来，AI大模型应用正逐步实现从辅助决策到智能引领的跨越，帮助期货产业链在复杂环境中进行风险管理。

不过当前，人工智能和大数据在大宗商品贸易市场中的应用存在多重挑战。

会议期间，行业人士告诉记者，数据质量引发大模型建立的偏差。大宗商品贸易市场人工智能模型高度依赖历史数据的训练，如果数据的完整性、代表性和时效性缺乏根本性的缺陷，就会带来预测失真，特别是数据样本的偏差带来的风险更值得注意。

大宗商品贸易市场的数据是全球性的，现实情况是大宗商品贸易交易的数据在欧美市场占比较大，新兴市场的稀疏性会导致价格的联动预测误差率上升，这种情况在跨市场的套利模型中尤为突出。

“对此，金仕达的应对方法是，通过各类自主研发系统助力大宗商品企业风险管理数字化转型。”金仕达副总裁匡志明介绍称，通过智能体嵌入帮助企业实现运营智能化及数据资产化，从而构建多样化服务模式，助力大宗企业数字化转型。

此外，大宗商品贸易市场的算法交易占比越高，更有可能面临流动性结构脆弱的风险。上述行业人士认为，不断开发差异化的数据源，可用来应对非结构信息文本的局限性，克服由AI带来市场交易决策的趋同性。