今年5月，在美國加州的梅肯研究院全球會議上，全球著名金融機構高盛集團總裁大衛·所羅門曾透露，高盛的做市交易員已從高峰時的500人，銳減至今年的3人，剩下497人的工作則是被冷酷的機器人替代。這一發言隨後被東西方財經媒體廣泛報道，而報道的核心大多離不開AI（人工智能）攻占金融業，取代人力已是大勢所趨，讓失業自嘲一度成為金融圈的社交話題。
實自2016年AlphaGo完虐世界頂尖圍棋高手，AI就被冠以當代最具革命性的技術，獲得前所未有的關註，成為資本逐鹿的新風口。來自國際權威研究機構CB Insights數據顯示，2017年AI領域的投融資總額達到152億美元，相比2016年增長141%。其中，中國吸引了73億美元的投資，而上一年這一數字還只有不到兩位數。
此背景下，國內的金融AI自然順勢而生，也讓創新一度停頓的國內金融業似乎看到了新的出口，各大機構爭相試水AI。以券業為例，2017年以來，AI成為新的營銷熱詞，過往浸淫於傭金戰的各大券商紛紛推出智能投顧APP，高喊用AI對客戶畫像、對投資標的穿透分析，類似的概念還有智能服務、智能投研，同樣方興未艾。
追逐新技術無可厚非，但金融AI新技術到底有多大含金量？什麽樣的AI產品真正稱得上人工智能？而這些產品又如何能為金融賦能，帶來風險可控的超額收益？這些都是浮華概念之外需要回答的問題。帶著這些問題，第一財經記者近日專訪了金融技術公司——恒生電子(600570.SH)的執行總裁官曉嵐。
日前，恒生電子剛剛發布了4款金融AI產品。而自2017年發布人工智能戰略以來，這家金融技術公司已累計推出12款類似產品。作為公司元老級人物，官曉嵐目前主要負責恒生電子在人工智能、區塊鏈、雲計算等創新領域的業務拓展。
AI做的還是人能做的
記者：對比國外來看，國內金融AI發展到了一個怎樣的階段？
官曉嵐：人工智能大家的差異沒有那麽大，各大公司都還沒有提供很好的東西（產品）。我們現在也是在迎難而上，上的過程中去理解技術，遇到問題再拼命優化，不斷解決，這個過程和遊戲經驗值一樣，是不停積累的。我們現在做的就是數據的積累、問題的積累優化。
記者：諸如高盛這樣技術替代人工，國內金融機構現在有可能實現麽？
官曉嵐：人工智能在金融行業應用並不太容易，短期內肯定做不到。但作為他們（金融機構）助手還是可以的，我認為越早使用越好，產生習慣後，技術才能幫助到你。技術也是在不斷進步，今天的曉鯨（智能投資機器人）和我們元月2號推出時差距很大，現在對股票市場有基本的概念，能夠回答投資者各種不同的問題，我們能保證的是，讓它每一天比前一天聰明一些。
記者：那高盛是怎麽做到的？
官曉嵐：高盛在的美國市場與國內也不同，已經不再是一個散戶市場，所以要在美國市場賺錢，不管外匯、股票都是依靠工具的。這些資產公司用人工智能技術用的非常早，只是原來大家並沒有特別提出來轉過來的錢靠的是什麽，比如說文藝複興（美國對沖基金）一上來就是用技術賺錢，這個技術里面用了很多人工智能的東西，類似這樣的，在人工智能是有特別大突破的，目前國內很少。
記者：也就是說AI目前在金融領域並不能替代人工？
官曉嵐：其實人工智能做的還是“人能做的事”，還是不能取代人，而是增強的工作，這也是現在最合適的方式。人工智能的三要素是：算法、算例和數據，缺一不可。關於算法，科學家已經做了很多東西，再提新的算法太難；算例是靠計算機；而數據，是需要海量的來支撐，以前是沒有數據積累，來提供學習進步的過程。現在有了互聯網，數據變大之後，基礎比較理想了，人工智能才能學習起來，一天比一天聰明，技術的效果才能慢慢顯現。有了足夠多的數據場景，技術才能變成產品，應用於不同的金融場景。
記者：現在市面是有很多的智能投顧機器，它們做的能取代分析師麽？
官曉嵐：現在智能投顧做的很多工作是輔助投顧，把投顧做的很多東重複性的勞動，交給機器。在人工智能之前的自動化就能夠做到一些，但它不能考慮外部影響，現在人工智能技術可以，這個對投顧是有很大幫助，但嚴格來說，人做不了的讓它來做就不行了，因為取代分析師就意味著要比分析師更聰明，目前不可能。
記者：但AlphaGo打敗了李世石、柯潔以後，大家都很期待一個顛覆性的產品。那在金融上，人工智能的應用最大難度是什麽？
官曉嵐：這個案例啟示還是比較特殊，因為它需要輸入的變化數據還是有限的。但金融不同，變化太多，難度主要就是數據的不確定性。金融是“所有人都受我影響”，實時波動是會有反應的，和不同的場景直接相關的，一個動作下去所有人都被你影響，另一個人（動作）下去又影響，比圍棋複雜的多，圍棋總體而言還是科學系的，分析的清楚，但金融你分析了5000個維度，又可能增加到了5001個。
現在金融市場可能能做的就是比如，巴菲特說過的“別人一天讀500頁的研報，我一天讀1000頁”，但機器人一秒可以讀1000頁，這種情況下不僅能提高效率，還可以反應及時。所以，人工智能沒有那麽神，但也沒大家質疑的那麽差，用好了還是挺好。
工具時代
記者：所以現在的人工智能產品還是難以給金融機構帶來超額的收益？
官曉嵐：至少是做不到像高盛那樣取代了600個交易員（註：最頂峰時600），肯定做不到，要找到一套算法能這麽賺錢很難，如果都能讓別人都賺錢了那幹嘛不自己賺呢？
記者：現在資管新規出來了，人工智能會扮演的角色？
官曉嵐：4月27日資管新規正式落地，我們也討論了很多，新規最重要的就是打破了剛兌，打破剛兌的好處就是工具終於有用了。這個對我們來說很重要。我們做了這麽多年，過去工具的應用總體來講還是流行性的，賣不出錢。
但未來3—5年監管形勢的明確，工具時代我認為是可以到來的，我們做的這些技術可能真的可以給金融賦能，也就真的能讓每個投資者、一個櫃員、一個投顧可以做到千人千面。現在還很不容易做，但最大的基礎在於它可以獲得更多的數據，這個已經有了。
以後能做的，打個比方，下個月某個公司債到期了，現在要進行定價，打3折賣給你你敢買麽，未必。但現在有一個工具評估下來是1.5折，那對方跟你說1折，你就可以買。這已經不是簡單的流程優化了，這個結果來自於海量數據，各種因子，來自於你的試算以及一系列基於公開信息的分析判斷。
記者：但資管新規也把智能投顧這類產品的監管提了出來，是否說明人工智能在金融領域應運還是有很大的風險？
官曉嵐：確實可能會有，但現在的應用輔助人的決策還好，因為人有直覺。高度自動化的就說不準了，高度自動化如果沒有碰到過一個條件，偏偏又不能理解你的邏輯關系，可能這種還是算法引起的問題，比如熔斷，所以機器人沒有想過還有一個熔斷的情況，可能就會傻眼出昏招。這也是我們說為什麽現在的人工智能是做助手而不是取代人。
所以我們在推進技術的過程中也還是用最保守的方式來做，會給很多的閾值，比如買股票不能超過超過1%或者5%，躍進就停止工作，不能闖禍。風險檢查項也會相應設置更多，慢一點也是為了把風控做好。
記者：現在的趨勢是金融機構都對人工智能熱情不減，就像過去券商都在搞低傭金策略，這樣是否還是會出現同質化問題？大家最後拼什麽能做出差異，突出重圍呢？
官曉嵐：我們做的不大可能有同質化，因為學的數據是不一樣的，各家差異很大，你給的策略和他給的策略也不會一模一樣。但也不排除有人就用一套東西來打價格戰，特別便宜的賣出去，機器也不學習，只是簡單測評。真正應該做的是根據積累的數據不停地優化自己的內容，通過這種方式技術上提升，還是有很大的差異。
人也很重要，頂尖的人才年薪是百萬級的，很貴，需要很大投入，恒生研究院現在就是在不斷“搶人”。今年我們在人工智能上整體就是加大投入，去年5000萬，今年翻一倍。