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寧夏管業/蘭州管材/蘭州PVC/寧夏PVC/人工智能重構資管業 “人機大戰”已在資管業打響
2018-1-22發布
  

      “人工智能發展到3.0版本時,機器人真有可能全部或部分取代分析師、基金經理的工作崗位。時間點大概會在2045年,但我覺得用不到。我們已經看見了部分人工智能機器人取代分析師的一些主動性工作。”中國基金業協會近日主辦了人工智能時代下資管業發展的高峰論壇,萬向控股有限公司副董事長肖風在論壇上如此預測道。

  事實上,對于人工智能未來是否能完全取代基金經理的爭論,已持續良久。Fintech崛起,讓作為核心技術的區塊鏈和人工智能成為市場最熱門的話題。迅速聚焦的關注中,有篤定、有觀望,當然也有質疑。Fintech是否重蹈互聯網金融的覆轍?人工智能如何重構資管行業?機器人全面取代人腦投資的那一刻,是否會真的到來?

  人工智能重構資管業

  “這一次,Fintech有點不一樣。”在分析人工智能的發展前景和實現途徑之前,肖風的演講中不斷釋放和強化著這樣一個信號,以明確Fintech和互聯網金融的區別和界限。就在幾天前,互聯網金融還遭遇了一次不小的震蕩;銀監會出臺P2P監管細則,P2P龍頭美股公司宜人貸以及A股互聯網金融概念股都出現明顯回調。Fintech會不會只是互聯網金融的另一個標簽,也成為市場最大的擔憂。

  在肖風看來,Fintech與互聯網金融存在著本質不同,這種差異性源自二者的驅動力不同。“互聯網金融是一場場景革命,Fintech是一場技術革命。互聯網金融下,有場景就可以構建服務;Fintech階段,技術邏輯需要與業務邏輯結合,不懂業務是沒有辦法做好的。”

  這種區別,也更直觀地體現在了發展模式上。肖風表示,由于具備獨有場景的優勢,前幾年互聯網金融企業很少從傳統金融機構招兵買馬。但Fintech的崛起中,業務與技術的融合是發展的雙重前提。不僅互聯網公司大量挖角金融機構專業人才,以華爾街為代表的部分傳統金融機構也紛紛設立金融創新實驗室或投資基金,加速技術創新和融合。

  技術發展驅動、業務邏輯支撐,“不一樣”的Fintech對資管行業開始滲透和影響。事實上,這一定程度上與資管業自身的升級和變革不謀而合。

  以人工智能為例,其對于個人用戶的產品呈現主要以“智能投顧”為代表,而對于機構用戶而言則呈現為“智能投研”。當前的管業投研,仍處于以資訊驅動的基本面研究上,行業內采取的數據源雷同,因此信息化成為資產管理公司之間的競爭重點,具體表現在看誰對宏觀數據分析能力更強、財務建模更精細、市場分析更到位。但這種模式下的弊端已經極為明顯。

  聶挺進分析稱,當前基本面投研的過程中,大量數據幾乎完全依賴于人工收集、處理,效率非常低下。同時,研究的數據是碎片化的,沒有共享,亦無法形成資產管理公司層面的知識積累和傳承。比如一旦相關員工離職,盡管結果數據還存在,但過程數據會全部丟失。此外,當前的有效信息積累、處理能力跟投資數量、范圍、工具的大幅度增加不相匹配。

  “對資產管理行業來說,主戰場從以前的信息化過程向上下游兩端進行延伸。一方面,在數據源的基礎上,要逐步積累更廣泛、實時的大數據;另一方面,通過人工智能的方式對數據做更前瞻、多維的處理和判斷。”展望資管業的未來發展時,浙商基金副總經理聶挺進毫不掩飾對人工智能的重視度。

  在規避上述既有瓶頸、拉開競爭力上,人工智能已經體現出了其獨有的優勢。聶挺進稱,當前依靠人工采集的公開性的財務數據,未來將變為大數據體系中的一個支柱;大量的專業數據、研究數據,會通過強大的數據處理能力,內嵌整個投研體系過程中,最后高效的輸出到專業投資者頭腦里,形成最后的決策。

  更為具體而前沿的應用路徑,也已逐漸顯現。上海壘土資管公司CEO沈天瑞介紹,在投資策略開發層面,人工智能可以視為量化手段的延伸;在原有的財報數據基礎之上,不斷延伸至公告、甚至可能出現公告的節點。“長期看,機器可以打敗人,但短期內是大家共同成長的一個過程。”

  大面積商用仍待時日

  每一項技術的創新,大多會經歷爆發、證偽、沉淀的過程。盡管Fintech概念已炙手可熱,但包括區塊鏈、人工智能在內的實踐卻并未冒進。

  “區塊鏈和人工智能的基礎技術都很成熟,在資管行業簡單應用都沒有問題,但如果要更復雜的功能還需要時間。”肖風在接受《第一財經日報》采訪時回應稱,Fintech的進一步發展和實踐目前遇到了技術瓶頸。此外,就國內具體情況而言,技術邏輯和業務邏輯的也需要進一步的融合。

  就更多的市場主體、尤其是傳統機構而言,對于人工智能還停留在躍躍欲試的階段。“趨勢是很明確的。不知道時間,但我們知道結果。”新華資管投資部總經理王勇如此展望。

  王勇稱,目前大部分的金融機構談人工智能或智能投顧,還是停留在先有投資思想、再通過機器、計算、電腦的手段來輔助投資的層面。本質上,是用一種計算手段或者更高效的一種方式去完成后半部分的處理。在其看來,金融行業的變量因素的影響較大,是影響人工智能完全替代人腦的關鍵因素。

  “如果人工智能在投資領域完全可以取代所有的研究人員,那么在其他的領域可能早就已經取代過了。”王勇對于人工智能的態度,被現場人士認為偏保守。然而,即便是在人工智能探索實踐上較為超前的先行者,也并非一味的盲目樂觀。

  過去幾年來,金融數據服務商Kensho不斷刺激著華爾街神經。Kensho首席科學家Alec Schmidt強調,在金融領域,大數據面臨著數據挖掘、釣魚、數據監聽等多方面挑戰。此外,在利用數據庫做金融領域的預測時,實踐中也經常忽略隨機因素的影響。而對變量因素進行統計時也需要格外謹慎,一定要選取統計學上具有重要意義的數據。

  對于機器人是否會完全替代人腦投資,機構人士的預期還存在差異;但達成共識的是,這種替代已經在進行中。

  “目前的很多工作可以被機器依賴,以提高效率。但投研體系里的每個人肯定有繼續存在的價值;即使工作被人工智能的某種功能替代,他也可以找到更大附加價值或者創造價值的工作。”王勇強調。

  浙商基金股票投資部總經理唐樺則表示,人工智能替代研究人員部分工作目前已經存在,并在大幅降低投資研究的門檻,“是否會完全替代替代基金經理,人類對這類趨勢的認知有很大的局限性。比如一百年前,我們不會想到除了農業以外,有這么多人從事金融行業、IT行業、人工智能的開發。”

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