2017年10月25日 07:54作者：劉奧南 來源：期貨日報
智能投顧與人工投顧并非要“決一雌雄”，而是更需要優(yōu)勢互補合作共贏。
最大優(yōu)勢在于能夠快速整合海量資源形成最佳投資策略及多維組合
A 金融業(yè)折射人工智能時代潮流
今年2月，一條新聞?wù)痼@金融界——高盛公司為投行和大客戶進行投資理財實盤操作的600名交易員僅剩兩人，高手云集的總部交易大廳已人去樓空。
高盛是目前全球頂尖的投資銀行，其業(yè)務(wù)涵蓋投資銀行、證券交易和財富管理，在全球23個國家和地區(qū)設(shè)有代表處。今年1月，哈佛大學(xué)應(yīng)用計算科學(xué)研究所舉行的研討會上，高盛代理首席財務(wù)官及前首席信息官Marty Chavez稱：隨著人工智能(AI)的快速崛起，在200名計算機工程師的技術(shù)支持下，自動化交易程序已經(jīng)接管了紐約總部大多數(shù)日常工作量，具備學(xué)習(xí)能力的復(fù)雜交易算法已經(jīng)可以取代那些對市場定價依賴性較高的交易員。與此同時，Marty Chavez透露，高盛外匯交易以及投行的部分業(yè)務(wù)項目都在邁向智能化，同時還在為新股推薦首發(fā)上市的IPO過程中約146個步驟設(shè)計自動化程序。高盛已統(tǒng)計認(rèn)定了“1名計算機工程師替換4名交易員”的基本比率。目前高盛的全球3萬余名員工中，9000余名計算機工程師約占總數(shù)三分之一。
高盛并非特例，早在2015年12月，摩根士丹利就裁員1200人，并支出1.5億美元遣散費；瑞信2016年年初也對1800名員工發(fā)出裁員警示；全球最大資管公司之一貝萊德今年3月宣布裁員100人，其中包括7名投資經(jīng)理，涉及變動的300億美元資產(chǎn)中近60億美元轉(zhuǎn)用人工智能取代傳統(tǒng)人工交易，使公司總體運營成本下降28%；2016年3月，日本最大投行野村證券在北美裁員20%，當(dāng)月，美銀美林的交易員也裁減約逾5%。
據(jù)跟蹤金融行業(yè)走向的英國公司Coalition的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，全球12家頂級投資銀行中，銷售、交易和研究人員平均年薪和獎金約為50萬至70萬美元，而華爾街每年支付的薪酬75%流向了上述高薪員工。如果市場行情走勢良好，實際收入還遠(yuǎn)高于此。2016年12月高盛行業(yè)報告預(yù)測，到2025年，金融行業(yè)人工智能產(chǎn)生的增值將達每年340億到430億美元。而麥肯錫全球研究院今年1月的報告指出：金融和保險領(lǐng)域43%的工作崗位可能被自動化替代。專業(yè)金融咨詢機構(gòu)Opimas宣稱，到2025年人工智能將在全球資本市場減少就業(yè)人數(shù)23萬，金融機構(gòu)10%的職能將被智能程序取代。與此同時，金融機構(gòu)的成本占比總收入將下降28%。
B 人工智能布局金融四大領(lǐng)域
包括谷歌、Facebook、微軟與IBM在內(nèi)，站在時代前沿的所有企業(yè)巨頭都在激烈競爭人工智能的一席之地。
目前人工智能優(yōu)先集中于金融、醫(yī)療健康、自動駕駛、電商零售、機器人、教育、安防、個人助理八大板塊。在金融板塊中，人工智能主要體現(xiàn)于以下領(lǐng)域：
智能監(jiān)管
政府監(jiān)管部門通常依賴算法模式來檢測金融市場交易數(shù)據(jù)，對可疑操作發(fā)出信號，提示工作人員進行調(diào)查。如美國金融業(yè)監(jiān)管局(FINRA)每天要監(jiān)視大約500億美元的市場交易行為，包括下單、修改、撤單等。通過與270個合規(guī)模式比對，發(fā)現(xiàn)潛在的違規(guī)行為。由于數(shù)據(jù)量巨大，經(jīng)常產(chǎn)生過多的警報，且其中有大量誤報。
2016年年底開始，納斯達克和倫敦證券交易所啟用人工智能投入市場監(jiān)管。2017上半年，華爾街兩家交易所推出了AI智能監(jiān)管系統(tǒng)。FINRA也計劃在今年年內(nèi)開始測試AI監(jiān)控軟件，旨在快速、智慧、精準(zhǔn)地識別市場交易中的違規(guī)操作。
FINRA執(zhí)行副總裁Tom Gira表示，除傳統(tǒng)的欺詐和違規(guī)手法外，正在開發(fā)中的智能監(jiān)管系統(tǒng)甚至可能識別前所未有的新型詐騙行為。
誠信量化評級是智能監(jiān)管的另一熱門應(yīng)用。人工智能創(chuàng)業(yè)公司Neurensic不久前推出了能給交易員評定“誠信積分”的工具，可將交易員每次交易與監(jiān)管者預(yù)設(shè)的合規(guī)模式比對，并自動給交易員的誠信度打分，而靠人工根本無法完成這項繁瑣的任務(wù)。
智能管理
全球最大對沖基金之一橋水基金不僅是程序化交易的代表，在公司管理上也大力探索智能化道路，其創(chuàng)始人Ray Dalio去年12月宣布，橋水基金正在研發(fā)“未來之書”人工智能系統(tǒng)來介入日常工作管理。該系統(tǒng)以員工的日常工作數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，自動向員工分配任務(wù)并進行協(xié)調(diào)指引。
智能交易
量化資產(chǎn)管理公司Rebellion Research于2007年推出第一款純?nèi)斯ぶ悄芡顿Y基金，現(xiàn)已囊括44個國家20年內(nèi)的股票、債券、大宗商品和貨幣。該基金準(zhǔn)確預(yù)測了2008年的金融危機，并在希臘債券降級前一個月將其調(diào)降為F級。另一家對沖基金Alydia旗下純?nèi)斯ぶ悄艿墓善苯灰讓_基金上線首日，就在一個資金池中產(chǎn)生了2%的回報。另據(jù)《金融時報》報道，摩根大通將在全球的股票算法業(yè)務(wù)部門采用AI機器人LOXM執(zhí)行交易，其效率比傳統(tǒng)買賣方法高得多。
2016年9月彭博數(shù)據(jù)顯示，目前全球依靠人工智能進行實盤操作的對沖基金似乎都可圈可點，12只基金年收益均在7%以上。2016年上半年，創(chuàng)業(yè)公司Aidyia將旗下對沖基金管理的所有股票交易完全交付人工智能操作，系統(tǒng)上線首日就獲得2%的回報。華爾街不少大型對沖基金紛紛啟用人工智能取代基金經(jīng)理，美國頂級對沖基金如文藝復(fù)興等大量使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行策略建模。從量化交易起家的對沖基金更是脫穎而出，2016年對沖基金收益榜單中，知名量化基金如Citadel、DE Shaw、Two Sigma超越了眾多傳統(tǒng)對沖基金，在復(fù)雜的市場環(huán)境中創(chuàng)下了更可觀的收益。
智能投顧
投資顧問是金融行業(yè)最重要、最普遍的崗位。優(yōu)秀的投資顧問作為一專多能的金融通才，不僅熟悉金融產(chǎn)品，還要熟悉保險、證券、不動產(chǎn)甚至郵票、黃金等各種投資工具和交易規(guī)則，同時要具備相當(dāng)?shù)膶I(yè)知識和敏銳的洞察力，熟悉相關(guān)法律法規(guī)，善于不斷充電更新自己，才能為客戶提供滿意而確有價值的回報。
據(jù)花旗銀行的最新研究，2012年智能投顧管理的資產(chǎn)基本為零，到2014年年底已達140億美元。智能投顧以“一對多”超越了人工投顧的“一對一”服務(wù)。2016年美國智能投顧管理的產(chǎn)品約500億至600億美元，雖只占理財市場19萬億美元之“一角”，但瑞銀、美國銀行、摩根士丹利等華爾街老牌均已捷足先登。花旗預(yù)測未來10年智能投顧總額將達5萬億美元。國際知名咨詢公司AT Kearney則預(yù)測到2020年即將突破2.2萬億美元。
黑石集團的阿拉丁系統(tǒng)是智能投顧的鼻祖，目前全球貨幣總量200多萬億美元，美國貨幣總量80萬億美元，而阿拉丁系統(tǒng)管理的貨幣資產(chǎn)已達15萬億美元。此外如嘉信理財已推出智能投顧產(chǎn)品SIP，德銀開通了Anlage Finder，高盛則收購了Honest Dollar.
智能投顧界的先行者Betterment運用資產(chǎn)組合理論和金融衍生模型，根據(jù)客戶的偏好設(shè)置，為客戶提供個性化的理財建議、智能投資管理和稅收優(yōu)化。全球最大的資管公司貝萊德也非常重視智能投顧，近來收購了智能投顧公司FutureAdvisor.FutureAdvisor以在線金融投資咨詢業(yè)務(wù)為主，為投資者提供投資組合的優(yōu)化并調(diào)整資源整合賬戶。
C 智能投顧的實際應(yīng)用
一是業(yè)務(wù)及信息咨詢。一般情況下，客戶會首先了解有關(guān)投資交易業(yè)務(wù)的規(guī)則、條件等，包括宏觀面、政策面、品種基本面、資金面、技術(shù)面等相關(guān)信息，并要求精準(zhǔn)證實、解讀、分析和答疑。在不同的金融機構(gòu)中，不同的金融工具或產(chǎn)品、投資流程的不同階段業(yè)務(wù)，都可能由不同的人工投顧分工負(fù)責(zé)，而智能投顧則能夠全面負(fù)責(zé)。
二是客戶個性畫像。人工投顧是將一個產(chǎn)品推介給一批客戶，多位人工投顧不斷打電話推介同一個產(chǎn)品。而智能投顧并不能像人工投顧那樣“認(rèn)識”客戶，而是先對客戶進行全面系統(tǒng)的個性化評估，綜合整理分析其投資經(jīng)歷，判斷其投資風(fēng)格，對每一位客戶產(chǎn)生一幅非常清晰的個性“畫像”，然后針對不同類型的客戶匹配不同的產(chǎn)品，甚至針對每一位客戶單獨設(shè)計最適合的產(chǎn)品或組合方案。
三是投資分析與策略建議。把最合適的產(chǎn)品或策略組合推介給最合適的客戶，幫助客戶收獲滿意的投資回報，這就是投資顧問的根本價值所在。人工投顧只能線性思維買進賣出，量化交易可以通過成交量“聚沙成塔”，而智能投顧最大優(yōu)勢在于能夠快速整合海量資源、形成最佳投資策略及多維組合。
傳奇基金經(jīng)理Steve Cohen使用人工智能技術(shù)監(jiān)測和分析自家公司成功的投資和交易，包括規(guī)模、風(fēng)險級別、杠桿、對沖情況等幾大重要因素，并實時監(jiān)測市場資金流動情況，識別特定的組合來尋求最佳下單時機。Cohen先前創(chuàng)辦的量化團隊通過算法模擬歷史上的經(jīng)典交易手法來“復(fù)制”成功，創(chuàng)造了驚人收益。
D 智能投顧的四大關(guān)鍵技術(shù)
人機交流
金融客戶的第一位服務(wù)者就是投資顧問，客戶與投資顧問的溝通貫穿服務(wù)的始終。智能投顧與客戶間的人機交流因此體現(xiàn)其核心競爭力。包括微軟、谷歌、Facebook、IBM和百度等各大公司都在這一領(lǐng)域投入巨資。
人機交流的最低模式是文字錄入，客戶可選擇鍵盤錄入和語音錄入+手動修改補充，而最高模式則是人機對話。高性能的人機對話不僅需要精準(zhǔn)清晰的音質(zhì)辨析、音量調(diào)整、語音合成功能，還能自動識別和應(yīng)對多種外語、多地方言，能在嘈雜的背景下排除雜音，同時識別對話的多位客戶并分別作答。最高端的人機對話甚至可以根據(jù)不同客戶的語言風(fēng)格，迅速形成相應(yīng)的“情商”，在對話中體現(xiàn)情感交流，從而全面提升客戶的忠誠度。
大數(shù)據(jù)
投資失敗的根本原因之一就是信息量小，與贏家不對稱，或收到了信息卻難以判斷其背后隱藏的線索。智能投顧沒有復(fù)雜奧妙的人類大腦，然而一旦其掌握了超越人工投顧的數(shù)據(jù)量時，就超越了所有的人工投顧。
所謂“大數(shù)據(jù)”，本質(zhì)就是一個領(lǐng)域、一個范疇中的全部數(shù)據(jù)(當(dāng)然只是相對“最全”)。有了全部數(shù)據(jù)就可以知其然而且知其所以然，依葫蘆畫瓢做出最科學(xué)、最合理或至少是最接近正確的決策。
云計算
智能投顧擁有的數(shù)據(jù)量越多，就越需要提升其對數(shù)據(jù)的分類、建模、鏈接、分割與整合能力。這就是識別、理解和轉(zhuǎn)換表達包括語言、文字、圖像、聲音、視頻等多種類型信息的“自然語言處理技術(shù)”。美國著名的Kensho公司占據(jù)該領(lǐng)域領(lǐng)先地位，其明星產(chǎn)品Warren被譽為“金融界的Siri(蘋果產(chǎn)品專用智能語音助手)”。這款軟件結(jié)合自然處理技術(shù)，掃描逾90000個包括經(jīng)濟報告、貨幣政策變化、時政新聞等多方位資源，建立起海量的金融行業(yè)資源庫，前瞻性反映市場動態(tài)，Kensho因此備受高盛垂青，吸引高盛成為其忠實客戶和最大投資人。
為擁有海量數(shù)據(jù)的處理能力，還必須不斷提升速度。單一的PC、移動終端、服務(wù)器群組無法滿足日益提升的速度需求，只能通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且經(jīng)常是虛擬化的“云資源”?！霸啤笔蔷W(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻，目前云計算已形成每秒10萬億次甚至更高的運算能力，因而可以模擬核爆炸、預(yù)測氣候變化和市場發(fā)展趨勢。華爾街監(jiān)管機構(gòu)已經(jīng)將監(jiān)控系統(tǒng)托管到亞馬遜的公有云中，從而獲取更多的計算能力來快速分析海量的監(jiān)控數(shù)據(jù)。
深度學(xué)習(xí)自主進化
人工智能與電腦程序化的本質(zhì)區(qū)別，在于是否擁有自我學(xué)習(xí)升級完善的能力。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集。當(dāng)面對新的任務(wù)，電腦能依托現(xiàn)有程序自行探索實現(xiàn)升級換代，而無需預(yù)先編程輸入先驗知識或答案時，就進化成了人工智能。
在死記硬背的基礎(chǔ)上，智能投顧和人工投顧的“思考方式”基本相似：一是判斷局部，二是把握全局。不同的是，人類只有一個大腦，而智能投顧分別由兩個不同功能的“大腦”組成，即策略系統(tǒng)和評估系統(tǒng)。
當(dāng)智能投顧工作時，策略系統(tǒng)不斷提出決策方案，在當(dāng)前局勢下提供最佳可選的若干個“下一步”；評估系統(tǒng)則負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)每個“下一步”實施后影響整體盤面的種種可能，然后兩個“大腦”通過優(yōu)勝劣汰互動擇取各自的平均值，篩選對沖后一步步形成最終決策方案。
通過深度學(xué)習(xí)和進化算法，人工智能可虛擬出一大批交易員。讓其互相“PK”，經(jīng)過萬億次的競爭與淘汰，最終篩選出頂級虛擬交易員。與此同時，人工智能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能發(fā)現(xiàn)各種莫名其妙、找不出邏輯但的確存在的現(xiàn)象，并融入實盤交易。
難怪慘敗在阿爾法狗手下的多位圍棋世界冠軍抱怨說，他們飽覽全球高手經(jīng)典棋譜，卻對阿爾法狗的怪招根本“看不懂”。擅長主觀交易的操盤手們同樣日益感受到來自人工智能的威脅。傳統(tǒng)的投資思維和交易策略正隨著人工智能的參與而日趨面目全非，未來資本市場交易模式正在被人工智能悄然重構(gòu)。
E 智能投顧面臨的挑戰(zhàn)
一是投資工具有限。平臺賣點僅為移動便捷、社交場景等功能，國外多數(shù)智能投顧基于資產(chǎn)組合理論，通過量化模型給出投資組合策略，包含以“超安全”的債權(quán)類工具確?；A(chǔ)收益，以“高風(fēng)險”投資工具博取額外收益，客戶可依據(jù)自身風(fēng)險承受力調(diào)整二者比例。
二是模型的有效性尚待完善。部分智能投顧基本依靠量化選股或資產(chǎn)配置模型為客戶提供投資建議，以追求低風(fēng)險、高穩(wěn)定收益的散戶為主，還有些所謂“智能投顧”為迎合投機心理，私接基金或推薦高風(fēng)險非標(biāo)資產(chǎn)，實際帶來更大的投資風(fēng)險和支付風(fēng)險，最終收益水平甚至低于信托理財、P2P理財?shù)葐我毁Y管產(chǎn)品。
三是法律監(jiān)管和行業(yè)定位尚不清晰?，F(xiàn)行法規(guī)對人工智能服務(wù)的形式尚無具體準(zhǔn)確的解釋，智能投顧局限于投資決策建議而無法從事資管業(yè)務(wù)。
雖然人工智能“神通廣大”，但其從構(gòu)思到設(shè)計、開發(fā)、更新、升級、檢修、維護，每一環(huán)節(jié)都離不開人。是人創(chuàng)造了人工智能，人類開發(fā)智能投顧，就是為了延伸和超越人腦現(xiàn)有能力，完成人工投顧無法完成或完成不好的使命。智能投顧與人工投顧并非要“決一雌雄”，而是更需要人工+智能、智能+投顧，優(yōu)勢互補合作共贏。
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