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看恒生電子官曉嵐如何解構金融AI的虛與實 

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。

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