如果只是靠電腦的反應速度跟參數，這些東西都已經在使用了，就是所謂的程式交易，程式交易的重點還是程式設計者，設計者必須選擇數據來源跟依據，設定參數，讓程式去自動交易。這樣並不算是人工智慧。或者應該說不算是高度人工智慧。
如果討論的人工智慧以ALPHAGO為標準的話，至少要能做到我們給AI資訊，但是AI要自己歸納出規則跟獲利方式，在不斷的（模擬）交易中找出各個數據的權重，進而找到AI自己的獲利方式。
但對AI來說，他可以利用規則判斷圍棋的勝負，而且圍棋有結束的時候。但交易是更難去判斷勝負的。
更困難的事情是，ALPHAGO可以左右互搏來提昇自己的棋藝（或者說經驗值），但是AI無法模擬出一個市場來增加自己的經驗值，他只能同時在市場上進行極大量動作來累積自己的經驗值，進而選擇出正確的動作。
可以預測，在現時活人交易（包含活人設計的程式交易）還遠大於AI交易的時候，AI可能可以取得成功，並且漸漸取代活人。
但如果有一天，市場上全部都是AI，又假設大部分的AI最後都用了類似的交易方式，會導致什麼情況？
超大的泡沫，跟超大的金融風暴。或者一灘死水。
泡沫來自於假設判斷方式都一樣，所有AI都同時看好或看壞，那就會非常恐怖。
死水想法來自於，如果所有AI有類似的獲利方式，那麼所有公司的股票會被導向同一標準，只要價位達到那個標準，買賣就終止，最終只要沒有外力介入，所有股票就會停在那個價位，無法觸動交易。
好，走太遠了。回到主題，所以人工智慧交易是否已經在市場上成熟了呢？
如果是問程式交易，是，只是一個普通的工具而已，只要有心研究，人人都能拿到設備去跑程式交易。
如果是問人工智慧，否，目前人工智慧需要的成本還太高，只有大型的金融機構養得起，一般人還無法去負擔AI需要的效能跟電力，而且AI目前在市場上並沒有像ALPHAGO一樣取得接近毀滅性的成功，但可以想像金融機構裡一些人員還是會漸漸被取代，畢竟AI可以24小時運作，而且機構都花成本了，不可能再去養這麼多活人。