看恒生电子官晓岚若何解构金融AI的虚与实

2018-06-12 15:33 来源:未知

  本年5月,在美国加州的梅肯研究院全球会议上,全球出名金融机构高盛集团总裁大卫所罗门曾透露,高盛的做市买卖员已从高峰时的500人,锐减至本年的3人,剩下497人的工作则是被冷漠的机械人替代。这一讲话随后被工具方财经媒体普遍报道,而报道的焦点大多离不开AI(人工智能)攻占金融业,代替人力已是大势所趋,让赋闲自嘲一度成为金融圈的社交线年AlphaGo完虐世界顶尖围棋高手,AI就被冠以现代最具革命性的手艺,获得史无前例的关心,成为本钱逐鹿的新风口。来自国际权势巨子研究机构CB Insights数据显示,2017年AI范畴的投融资总额达到152亿美元,比拟2016年增加141%。此中,中国吸引了73亿美元的投资,而上一年这一数字还只要不到两位数。

  此布景下,国内的金融AI天然顺势而生,也让立异一度搁浅的国内金融业似乎看到了新的出口,各大机构争相试水AI。以券业为例,2017年以来,AI成为新的营销热词,过往浸淫于佣金战的各大券商纷纷推出智能投顾APP,高喊用AI对客户画像、对投资标的穿透阐发,雷同的概念还有智能办事、智能投研,同样方兴日盛。

  追逐新手艺无可厚非,但金融AI新手艺到底有多大含金量?什么样的AI产物真正称得上人工智能?而这些产物又若何能为金融赋能,带来风险可控的超额收益?这些都是浮华概念之外需要回覆的问题。带着这些问题,第一财经记者近日专访了金融手艺公司恒生电子(600570.SH)的施行总裁官晓岚。

  日前,恒生电子方才发布了4款金融AI产物。而自2017年发布人工智能计谋以来,这家金融手艺公司已累计推出12款雷同产物。作为公司元老级人物,官晓岚目上次要担任恒生电子在人工智能、区块链、云计较等立异范畴的营业拓展。

  官晓岚:人工智能大师的差别没有那么大,各大公司都还没有供给很好的工具(产物)。我们此刻也是在迎难而上,上的过程中去理解手艺,碰到问题再拼命优化,不竭处理,这个过程和游戏经验值一样,是不断堆集的。我们此刻做的就是数据的堆集、问题的堆集优化。

  官晓岚:人工智能在金融行业使用并不太容易,短期内必定做不到。但作为他们(金融机构)助手仍是能够的,我认为越早利用越好,发生习惯后,手艺才能协助到你。手艺也是在不竭前进,今天的晓鲸(智能投资机械人)和我们元月2号推出时差距很大,此刻对股票市场有根基的概念,可以或许回覆投资者各类分歧的问题,我们能包管的是,让它每一天比前一天伶俐一些。

  官晓岚:高盛在的美国市场与国内也分歧,曾经不再是一个散户市场,所以要在美国市场赔本,不管外汇、股票都是依托东西的。这些资产公司用人工智能手艺用的很是早,只是本来大师并没有出格提出来转过来的钱靠的是什么,好比说文艺回复(美国对冲基金)一上来就是用手艺赔本,这个手艺里面用了良多人工智能的工具,雷同如许的,在人工智能是有出格大冲破的,目前国内很少。

  官晓岚:其实人工智能做的仍是“人能做的事”,仍是不克不及代替人,而是加强的工作,这也是此刻最合适的体例。人工智能的三要素是:算法、算例和数据,缺一不成。关于算法,科学家曾经做了良多工具,再提新的算法太难;算例是靠计较机;而数据,是需要海量的来支持,以前是没无数据堆集,来供给进修前进的过程。此刻有了互联网,数据变大之后,根本比力抱负了,人工智能才能进修起来,一天比一天伶俐,手艺的结果才能慢慢闪现。有了足够多的数据场景,手艺才能变成产物,使用于分歧的金融场景。

  官晓岚:此刻智能投顾做的良多工作是辅助投顾,把投顾做的良多东反复性的劳动,交给机械。在人工智能之前的主动化就可以或许做到一些,但它不克不及考虑外部影响,此刻人工智能手艺能够,这个对投顾是有很大协助,但严酷来说,人做不了的让它来做就不可了,由于代替阐发师就意味着要比阐发师更伶俐,目前不成能。

  记者:但AlphaGo打败了李世石、柯洁当前,大师都很等候一个倾覆性的产物。那在金融上,人工智能的使用最浩劫度是什么?

  官晓岚:这个案例启迪仍是比力特殊,由于它需要输入的变化数据仍是无限的。但金融分歧,变化太多,难度次要就是数据的不确定性。金融是“所有人都受我影响”,及时波动是会有反映的,和分歧的场景间接相关的,一个动作下去所有人都被你影响,另一小我(动作)下去又影响,比围棋复杂的多,围棋总体而言仍是科学系的,阐发的清晰,但金融你阐发了5000个维度,又可能添加到了5001个。

  此刻金融市场可能能做的就是好比,巴菲特说过的“别人一天读500页的研报,我一天读1000页”,但机械人一秒能够读1000页,这种环境下不只能提高效率,还能够反映及时。所以,人工智能没有那么神,但也没大师质疑的那么差,用好了仍是挺好。

  官晓岚:至多是做不到像高盛那样代替了600个买卖员(注:最颠峰时600),必定做不到,要找到一套算法能这么赔本很难,若是都能让别人都赔本了那干嘛不本人赚呢?

  官晓岚:4月27日资管新规正式落地,我们也会商了良多,新规最主要的就是打破了刚兑,打破刚兑的益处就是东西终究有用了。这个对我们来说很主要。我们做了这么多年,过去东西的使用总体来讲仍是风行性的,卖不出钱。

  但将来35年监管形势的明白,东西时代我认为是能够到来的,我们做的这些手艺可能真的能够给金融赋能,也就真的能让每个投资者、一个柜员、一个投顾能够做到千人千面。此刻还很不容易做,但最大的根本在于它能够获得更多的数据,这个曾经有了。

  当前能做的,打个例如,下个月某个公司债到期了,此刻要进行订价,打3折卖给你你敢买么,未必。但此刻有一个东西评估下来是1.5折,那对方跟你说1折,你就能够买。这曾经不是简单的流程优化了,这个成果来自于海量数据,各类因子,来自于你的试算以及一系列基于公开消息的阐发判断。

  记者:但资管新规也把智能投顾这类产物的监管提了出来,能否申明人工智能在金融范畴应运仍是有很大的风险?

  官晓岚:确实可能会有,但此刻的使用辅助人的决策还好,由于人有直觉。高度主动化的就说不准了,高度主动化若是没有碰着过一个前提,恰恰又不克不及理解你的逻辑关系,可能这种仍是算法惹起的问题,好比熔断,所以机械人没有想过还有一个熔断的环境,可能就会傻眼出昏招。这也是我们说为什么此刻的人工智能是做助手而不是代替人。

  所以我们在推进手艺的过程中也仍是用最保守的体例来做,会给良多的阈值,好比买股票不克不及跨越跨越1%或者5%,跃进就遏制工作,不克不及闯祸。风险查抄项也会响应设置更多,慢一点也是为了把风控做好。

  记者:此刻的趋向是金融机构都对人工智能热情不减,就像过去券商都在搞低佣金策略,如许能否仍是会呈现同质化问题?大师最初拼什么能做出差别,凸起重围呢?

  官晓岚:我们做的不大可能有同质化,由于学的数据是纷歧样的,各家差别很大,你给的策略和他给的策略也不会一模一样。但也疑惑除有人就用一套工具来打价钱战,出格廉价的卖出去,机械也不进修,只是简单测评。真正该当做的是按照堆集的数据不断地优化本人的内容,通过这种体例手艺上提拔,仍是有很大的差别。

  人也很主要,顶尖的人才年薪是百万级的,很贵,需要很大投入,恒生研究院此刻就是在不竭“抢人”。本年我们在人工智能上全体就是加大投入,客岁5000万,本年翻一倍。

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