谁与争锋！AI引燃投资战局

⊙陆海晴 编辑 张亦文

2012年，顾遥（化名）离开了从小长大的县城，怀揣着金融梦，奔赴上海这个国际大都市求学。那一年，会计、金融专业是上海财经大学的王牌专业，顾遥偶尔会碰到信管学院的同学，听到这样的叹息：“唉，分不够被调剂到信管专业。”彼时的顾遥对未来信心十足。

2016年，顾遥本科毕业，他选择继续留在金融专业深造，学习传统的理论与知识，那一年Alpha Go战胜了围棋世界冠军李世石，人工智能成为大家茶余饭后的谈论话题，那时候的顾遥并没有想到未来的某一天，他或许也会遭遇人工智能的挑战。

2019年，顾遥成为一名券商分析师已有一年了，朋友这些天转给他的文章让他有了危机感。“中国人工智能股票投资机器人落地”、“花旗将解雇数百名交易员”……师弟们告诉他，金融学院与信管学院合作组建了“金融科技基地班”，财经类院校人才的培养已经发生了变化，这个时候的顾遥才真正明白，金融与科技已经不可分割，“Alpha Go”终于也向他发起了挑战。

人工智能已经强势打入资管行业核心的投研与投资领域，人脑和机器大脑的比拼也已打响。传统的金融行业正向AI张开双臂，许许多多个顾遥正在经历这样的冲击，他们唯一能做的就是武装自己迎接智能金融时代的到来。

新突破：AI进入核心投资领域

7月，浙商智能行业优选混合基金获批，这是公募基金行业的首只人工智能基金。据了解，该只基金目前有超过300个投资机器人，24小时不间断追踪3000多个行业基本面数据，此外，这些机器人学习了80多位市场上排名前50%的基金经理，超过500位券商分析师和行业专家的分析方法。

具体来看，这些机器人将把问题拆解成四个方面进行解决。首先，是将数据还原。从尽可能广泛的渠道，开拓能够前瞻性、实时性反映经济变化、产业发展、公司经营等的数据源，然后利用这些新的数据源和分析技术，还原或者预测相关指标，比如经济增长、行业需求、公司营业收入和成本情况等。

其次，是对文本的分析。利用技术手段获取政府机构、产业组织、公司网站等文本信息，评估文本信息量并过滤掉不重要的内容，对比政策文件、公司公告中行文表达在时间序列上的变化，进而分析其政策、公司经营意图。

第三，关注市场情绪。从各种创新的数据源，获取可能度量资本市场投资者情绪的数据，例如，微博、微信、投资者论坛等社交媒体，通过技术手段计算各类投资者情绪水平。

第四，对事件进行监测。对公司负面舆情、偿债能力、财务造假、并购重组等一系列特殊事件进行监测与甄别。

在该只基金拟任基金经理向伟看来，机器人就像一个容器一样，把人类的这些智慧结晶放在里面。利用AI建模方式去模仿人类，比如，学一位基金经理投资价值股的逻辑，学习另外一位基金经理投资成长股的逻辑。“单个机器人大概可以达到人类80分左右的水平，这些机器人组合在一起整体实力将会很强，实现真正的分散投资。”他说。

这些机器人如何进化？向伟将其概括为AI+HI模式，AI即机器智能，HI代指人类智慧，二者结合在一起。他进一步解释道，机器模型对人类的投资逻辑设计科学实验进行反复验算，将人类的成功经验与历史运气成分剥离，形成投资策略；接着，人类专家基于模型结果深化对于投资逻辑的认知，并进一步给出新的策略和改进建议；最后机器模型将历史成功经验结合人类专家新的建议衍生出新的策略分支，加入到线上策略中进行优胜劣汰迭代。

除了公募基金行业以外，投资机器人也在进军私募基金行业。2015年5月，同花顺成立了人工智能资产管理公司，2019年3月20日，同花顺阿尔法一号私募证券投资基金在中国证券投资基金业协会完成私募投资基金备案，将人工智能与投资结合在一起。

2015年7月成立的杭州塞帕思投资管理有限公司采用的也是机器学习和人工智能的方法做量化对冲投资。该公司执行董事王潇航日前公开表示，传统的技术分析所利用的指标太少，无法对股票形成一个合理的分析。“目前我们用将近3万个因子描述一个股票，利用人工智能的算法快速地进行计算，和时间赛跑。”他说。

不过向伟指出，人工智能与传统量化的结合已经取得了不少成效，但是如何让机器聪明地学习实现线上意外状况的自我适应，结合主动投资的成功经验实现无缝人机交互式智能化投资，仍有待进一步探索。

新变化：金融+科技人才更有竞争力

交易员岗位率先遭遇人工智能的冲击，近几年来，裁员的消息不断传来。

继高盛的交易员从百位被缩减到个位，华尔街投行花旗集团近期也表示要动手了。花旗计划在今年削减数百位固定收益和股票交易员，一方面，是为了减少成本，完成今年有形资产回报率的目标，另一方面，人工智能的发展使得缩减人员成为可能，交易员的生存空间越来越被挤压。无独有偶，美国另一大巨头摩根大通，此前也宣布将投资114亿美元，推出全球股票交易机器人。

波士顿咨询公司在《取代还是解放：人工智能对金融业劳动力市场的影响》报告中，对人工智能将对资本市场业务就业市场的影响进行了测算。该报告指出，人工智能将较大幅度颠覆销售交易以及清算结算环节的工作岗位，销售和交易环节将有7%的工作岗位被削减；清算结算相关岗位，以及基础报告与数据分析岗位，甚至会被人工智能完全取代。对于过往数量庞大的交易员岗位，其执行交易指令的核心工作将被人工智能交易系统逐渐取代，比如摩根大通内部代号为LOXM的人工智能，已经在2017年投入到欧洲股票高频交易的使用中。

全球量化交易巨头文艺复兴科技创始人西蒙斯谈到团队人员构成时曾如此说道：“我有一名雇员拥有金融博士学位，我们将不雇佣来自商科学校的人，不雇佣来自华尔街的人，我们雇佣搞科学的人。”

西蒙斯的想法或许与他是数学家出身有很大的关系，但是不可否认的是，无论是从金融人才的需求还是培养上，都已经发生了很大的变化，金融与科技结合得越来越紧密。

从人才需求来看，以浙商基金为例，该公司设有人工智能部，引进有计算机背景的博士，浙商智能行业优选混合基金拟任基金经理向伟博士毕业于中国香港科技大学计算机系AI实验室，曾创立华大基因弹性计算实验室，后任百度个性化搜索负责人，创立机器学习深圳分部。

浙商基金总经理聂挺进日前在接受采访时表示，投研人员需要为人工智能提供投资研究支持，人工智能团队也需要帮助投研团队提升主动管理效率和能力，每年都会进行定量统计，将人机互动情况算入KPI考核。

就人才培养而言，部分学校已经敏锐地感受到行业的变化，以上海财经大学为例，针对本科生，该校金融学院在大一下学期，从本学院同学中选拔成绩排名前50%的学生，通过面试等方式，组成金融科技基地班，旨在培养具有较强的数据处理技能、掌握金融业务和互联网技术的金融科技人才，除了传统的金融课程以外，学生也要学习Python程序设计、软件工程、机器学习等课程。此外，针对研究生，该校在今年也新增了金融科技方向专业的硕士。

新趋势：资管行业将逐渐智能化

在聂挺进看来，人类社会已经进入智能时代，在国外，金融与科技融合更加明显。年前去美国的调研让他深有感触，以前到美国调研，和很多华尔街的机构都约在纽约见面，但是这次不同，很多机构都约在硅谷见面。

他发现，国外大型财富机构的其他所有部门都在减员，只有技术部门每年都在增加人力配置，对冲基金也特别重视人工智能，几乎所有公司都有数据科学家，甚至是一个团队，有的用AI寻找交易信号，有的用来分析投资机会，也有的用来进行风险管理。

就目前国内金融行业人工智能应用现状而言，艾瑞咨询最新发布的《2019年中国人工智能产研究报告》显示，AI+金融应用场景主要包括八类：一是智能理赔，即智能辅助拍摄，远程精准定损；二是智能营销，线上社交渠道智能获客，线下活动透视分析获客，然后销售报表自动生成智能分析；三是智能投研，智能财务模型搭建与优化，投资策略规划与报告自动生成；四是智能风控，主要是信贷审批，反欺诈，对异常交易行为侦测等；五是智能投顾，负责个人理财产品策略咨询；六是智能客服，取代了传统菜单式语音和人工客服模式；七是认证对比，通过终端硬件产品进行人脸抓取，与后台数据库进行比对，确定开户人身份；八是智能催收，对客户画像、评分模型，智能互动工具等改变了传统人工催收的互动和决策方式。

据艾瑞咨询统计，2018年中国传统金融机构科技投入约为1604.3亿元，较2017年增长10%，其中包括硬件和软件的AI相关投入约占10.4%，为166.8亿元，较2017年增速为42.9%，预计到2022年中国传统金融机构科技投入将突破3700亿元，AI相关投入占比将达到15.6%，投入金额将超过580亿元。展望未来，不少金融机构的高管已看到科技对金融发展的重要意义。

招商银行行长田惠宇在招行2018年年报中这样致辞：“我们加大科技基础设施投入，以科技敏捷带动业务敏捷；我们加速金融科技应用，让每一个细胞都感知科技的脉搏，渗透互联网文化的血液。数字化转型加速推进，是我们仰望追逐北极星的坚实堡垒。”

度小满金融CEO朱光在埃森哲、百度联合撰写的智能金融报告《与AI共进，智胜未来》中如此写道：“人工智能最好、最有商业价值的落地场景就是金融。在人工智能技术现在就能使其真正发生深刻变革的产业就是金融。”

拥抱人工智能是资管行业的必然选择，也将让这一传统行业焕发出新的活力。