當今華爾街最會運用大數據的一號人物，自信能解讀全球各地消費者的心， 面對龐大的資料庫，他如何去蕪存菁抓出商機，關鍵就在「回歸人性」。 今年初，全球對美國經濟疑慮四起，衰退雜音不絕於耳；市場人士甚至呼籲，美股將進入熊市。但他卻篤定地說，「美國經濟絕對沒有想像中那麼糟。」他建議公司旗下基金對美國的持股部位不須減碼。半年後證明，道瓊指數從二月低點上漲至今已逾一成。 他是全球最大資產管理公司、貝萊德科學主動股票團隊主管沈宇青，同時也擔任貝萊德新興市場部門主管；至於他在半年前對美國股市的堅定態度，則是來自於大數據。「美國消費其實還蠻穩定，雖然對大件物品，像汽車、家電興趣微幅滑落，但並非大幅下降。」沈宇青如此「翻譯」著從龐雜數據裡讀到的關鍵訊息。 作為全球資產管理業的龍頭，貝萊德全球員工人數約一萬三千人，管理的總資產規模達到四•七兆美元，團隊投資專才臥虎藏龍；但來自中國，今年僅四十六歲的沈宇青，已成為左右集團投資方向最重要聲音之一，內部同事形容，「主動股票投資方面，他可說是集團總裁芬克（Larry Fink）最重要的左右手。」如果說，貝萊德集團是資產管理的霸主，那麼，用數據分析、提供集團投資方向的沈宇青，或許就可說是當今華爾街、乃至於全球投資市場最會運用大數據的一號人物。 天生數據控 好奇心與科技ＤＮＡ扎根 「我無時無刻都想知道，全世界消費者在想些什麼、做些什麼；透過大數據研究，某個程度來說，就能預知消費者行為，而這樣的購物傾向，放諸四海皆準，我可以解讀全球每個地方。」談投資，沈宇青的情緒多半理性平和，但只要談到大數據，他的神情立刻轉變，既像是個興奮的孩子，卻又像是爸爸在談自己的孩子，話匣子一開就說個沒完。 「我們數據庫越來越大，所有新聞報導、券商研究報告，或全世界交通資訊，一切相關的、不相關的，全放在一起，所有數據我們都感興趣。」沈宇青不否認自己是個「數據控」，但他也強調，只是「數據控」，並不足以挖掘出大數據背後的祕密，更重要的，是「回歸人性」。 完美結合數據與人性，正是沈宇青能用數字解碼世界的真正原因；而所謂的人性，首先來自於他的好奇心，或者應該說，從小，他的父母就積極培養沈宇青對這個世界的種種好奇。 「我爸爸是大學教授，他最常跟我說，周末沒有必要再讀課本了，要讀些跟學習不相關的書，鼓勵我多接觸些『野書』。」他回憶，自己兒時最喜歡的一本書，是充滿算計、謀略與人性的故事，『三國演義』啊！其中，我最崇拜諸葛亮。」像是命中注定似的，沈宇青現在的工作，倒也有點像是諸葛亮，總是得從各種變化當中「算」出令人拍案的謀略。 當時的廣泛閱讀，開啟了他的另一個世界；但好奇心真正獲得滿足，則是在赴美求學之後。 沈宇青的母親，也是電子工程方面的大學教授，一九八六年，利用赴美國工作的兩個月時間，順便帶著沈宇青去美國拓展視野，「她覺得這樣的開放環境對我更好。」九一年，沈宇青在中國念大學到一半，就決定轉學到美國；之後兩年大學生活，「對我來說簡直眼界大開。」他說，「美國的大學雜七雜八，什麼都學，越學路越寬；跟中國的學科教育體制，越學越窄，形成明顯對比。」 實務與理論融合 定期在紐約大學教書 沈宇青向來不是個「死讀書」型的學生，到美國後不久，便開始打零工，一方面是想賺些零用錢，但更重要的，想藉由這種方式探索這個沒看過的新世界。 他從學校餐廳、保全人員、到中文家教、幼兒保姆，做過十多種不同類型工作。 大學畢業後，他繼續攻讀碩士，取得學位後，九七年踏入金融圈，展開投資生涯；他的第一份工作，是摩根大通避險基金風險管理及總經投資研究。同時，他也持續深造，一路念到紐約大學史登商學院金融及國際商業博士；「博士學位拿到後，我才發現學歷越高，知道的東西越少。」為避免自己一輩子關在學術象牙塔，他積極走出校園，目的就是希望能將理論與實務充分融合。 「金融投資需要實務經驗，才能有更深刻的理解；我對理論、數據研究，及實務方面都很有興趣，現在能同時兼顧，定期去紐約大學教書，已是最理想的狀態。」二○○四年，沈宇青離開摩根大通資產管理公司，當時他已是絕對報酬及資產配置全球負責人；同年他轉戰巴克萊全球投資（BGI），從資產管理核心人物，變身成為投資管理要角；服務對象從基金零售客戶，到專業機構法人，操作獨立性及自主性也更高。 ○九年，貝萊德以一三五億美元收購巴克萊，此時沈宇青已擔任巴克萊亞洲及新興市場投資主管；約莫也是在這個時候，沈宇青開始思考大數據運用在投資領域的種種可能，帶領自己的團隊接觸大數據研究。他回憶當時，「看到任何數據都會驚喜，沒有不喜歡的數據！」像是諸葛亮參透了天時地利的玄機，那是一種如獲至寶的心情。 「以前，美國學術機構為了解五十個州的消費者購物傾向，得花一個月時間，打五百通以上電話進行調查。現在要買車，消費者就會上網研究，搜尋汽車評比資料。 這樣的數據運用在投資方面，更快、更全面，也更有用。」沈宇青興奮解釋著大數據對投資判斷，所帶來的革命性改變。 人腦獨立思考 駕馭大數據會更上手 唐代禪宗大師青原行思，曾提出參禪的三重境界；「參禪之初，看山是山，看水是水。」對沈宇青來說，在此階段，只進入第一重「看山是山」境界，在浩瀚數據中，研究團隊曾因誤用數據，而在投資市場四處碰壁。「大數據資訊量大，但雜訊也多，如何去蕪存菁，才是關鍵。」他舉例，有些員工會在網路上批評公司，如果問題是「公司短期風險是什麼」，那麼，這些資訊並不會被篩選出來，因為員工不滿，並不會立刻造成公司麻煩。但如果你問，影響公司的長期因素有哪些？員工在網路的惡評，就會成為值得注意的資訊。 可能繞了一些彎，或多走了一些路，沈宇青洞察世事後，反璞歸真，現在面對大數據虛懷若谷，但更重視人腦的獨立思考價值，「不要看我是研究大數據的，但我們家裡沒有電視，女兒們很少在滑手機、平板，連『小數據』都沒有。」他坦言，與女兒相比，自己生長環境能接觸更多實際的東西，透過書本，或玩新遊戲，或見新朋友，都能引起他的好奇。 相較於現在的成長環境，數位、單面向的傳輸方式，思想容易受限、不夠寬廣，未來想要駕馭好大數據，也很困難。 小時候，沈宇青總愛幻想著諸葛亮的「運籌帷幄中、決勝千里外」；現在，他則是用電腦蒐集運算資訊、用人腦精準判讀，然後，調度全球億萬資金。在他身上，你會重新認識大數據的運用哲學，只有回歸人的思考主體，大數據才有意義。 撰文 / 歐陽善玲 | ||||