量化金融分析師（AQF）|“金融阿爾法狗”PK投資高手誰會贏
自從“阿爾法狗”在圍棋“終極人機大戰(zhàn)”獲勝，OPENAI的人工智能又在電競游戲中打敗人類業(yè)余高手團隊后，“金融阿爾法狗”將面世的說法就不絕于耳。
日前，金融時報刊發(fā)一篇報道稱，人工智能是不是真的能自學(xué)成才，超越人類投資專家，還有待去驗證。與圍棋和電競不同，金融市場投資是一個受宏觀環(huán)境、市場波動、突發(fā)事件等等眾多不可控因素影響的復(fù)雜決策，人工智能如何能像真人一樣完成如此復(fù)雜的決策？就此，記者采訪了相關(guān)專家。
除了下棋，金融業(yè)與AI契合度較高
摩根大通發(fā)布了一份題為《大數(shù)據(jù)與人工智能戰(zhàn)略：機器學(xué)習(xí)和其它投資數(shù)據(jù)分析方法》的報告，對人工智能和金融領(lǐng)域的影響進行了全面闡述。報告指出人工智能量化技術(shù)將成為未來金融業(yè)的主流方法，幫助投資者處理、分析、理解數(shù)據(jù)，指導(dǎo)投資決策。一個優(yōu)秀的金融投資機構(gòu)，必須發(fā)展人工智能投資系統(tǒng)，以適應(yīng)金融數(shù)據(jù)化、智能化時代的到來。
“未來將被人工智能沖擊和改變的四個重要行業(yè)，分別是制造業(yè)、教育行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)和金融業(yè)。”中國工程院院士、中國人工智能學(xué)會理事長李德毅說。
李德毅認(rèn)為，當(dāng)前人工智能與金融業(yè)的融合在加速，這是因為金融天然生態(tài)就是大數(shù)據(jù)，它和人工智能的契合度較高。無論是資金流關(guān)聯(lián)分析、房貸風(fēng)險管控、信用評定和管理，還是身份認(rèn)證、客戶金融行為分析、個性理財，尤其是帶時間序列的金融大數(shù)據(jù)，都可通過高效的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)進行各種各樣即時的關(guān)聯(lián)分析和安全分享預(yù)測。
目前，已有金融機器人上崗，包括無人值守銀行、家庭理財機器人助理、投融資決策輔助機器人、金融欺詐發(fā)現(xiàn)機器人等。李德毅預(yù)測，基于以上技術(shù)應(yīng)用，人工智能將會重塑金融行業(yè)，其中包括銀行、保險、證券部門等。
清華大學(xué)國家金融研究院院長、IMF前副總裁朱民則表示，人工智能金融業(yè)趨向四大核心技術(shù)，即大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈；四種信息開始崛起，即交易信息、身份特征信息和行為數(shù)據(jù)等，這四種數(shù)據(jù)構(gòu)成了未來金融業(yè)基礎(chǔ)核心數(shù)據(jù)的金礦。因此，人工智能將推動銀行業(yè)等整體改變。
機器與人，哪種投資決策勝算更大
“就歐美國家的市場經(jīng)驗來看，機器學(xué)習(xí)方法在某些方面確實是比人工決策更為出色。”墨寬投資CEO黃文堅說，在美、英等國家，人工智能與金融投資已非常緊密地結(jié)合，并取得了良好的成效。
比如有名的大獎?wù)禄?，幾乎從不雇用華爾街的分析師，公司里坐滿了數(shù)學(xué)和自然科學(xué)的博士，用數(shù)學(xué)模型捕捉市場機會，由電腦做出交易決策。在2008年金融危機時，大獎?wù)禄鸪晒︻A(yù)測風(fēng)險，避免了投資者的重大損失；從1989年起，基金的年回報率平均高達35%，被譽為最成功的對沖基金。
黃文堅分析說，與傳統(tǒng)投資方式相比較，人工智能的量化投資具有多種優(yōu)勢。如機器學(xué)習(xí)方法可處理更多的輸入信息，能考慮的信息面更全，信息量更大，可達到的效果上限更高；從效率上看，人工智能方法可同時考慮整個市場，從中選出更多優(yōu)質(zhì)股票，分散投資風(fēng)險，提供穩(wěn)定的投資回報，并容納更大量的資金。
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此外，人工智能算法會量化整個投資過程中的變量，做出更準(zhǔn)確高效的投資決策；伴隨著深度學(xué)習(xí)算法的快速發(fā)展，一些重要但之前不易獲取的非結(jié)構(gòu)性信息可被算法分析得到，從而提高投資效率；從金融交易角度看，人工智能的一個優(yōu)勢是在決策中可回避人性弱點，如性格、情感、害怕失敗等，始終保持客觀態(tài)度，避免了受到市場波動的影響后，做出不正確的決定等。
DeltaGrad創(chuàng)始人龐然指出，從更長的時間維度來看，基金經(jīng)理的每一個投資策略都只是局部較優(yōu)解，并不能窮盡所有的情況，之所以受到追捧，是因為符合人的邏輯。當(dāng)人工智能發(fā)展到一定階段時，機器人能通過自博弈訓(xùn)練產(chǎn)生數(shù)百萬的交易數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)可以產(chǎn)生有效的策略。通過這種對抗學(xué)習(xí)，機器完全能夠突破人類基金經(jīng)理的工作時長、身體精力、工作穩(wěn)定性的限制，進而取代基金經(jīng)理。
不過，此前研發(fā)阿爾法狗的DeepMind團隊也發(fā)表了一篇論文，指其人工智能投資系統(tǒng)“阿爾法股”（AlphaStock）在A股市場潛伏交易36個月，但最終虧損不斷擴大，令團隊決定暫停該領(lǐng)域研究。
因果樹創(chuàng)始合伙人滕放說，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用處在起步階段，正在逐步發(fā)展和完善。目前，已取代了部分人工搜集、整理信息等工作。“金融市場擁抱人工智能，一旦走下去，趨勢不可逆轉(zhuǎn)。”
風(fēng)險管控，現(xiàn)有法律法規(guī)缺位
不過，國內(nèi)現(xiàn)有法律法規(guī)的缺失，為人工智能在金融業(yè)的發(fā)展增加了不確定性。2017年11月，人民銀行會同銀監(jiān)會、證監(jiān)會、保監(jiān)會、外匯局等部門起草了《關(guān)于規(guī)范金融機構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見（征求意見稿）》，對金融機構(gòu)運用人工智能技術(shù)、采用機器人投資顧問開展資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)進行規(guī)范。
璇璣公司CEO鄭毓棟說，法律法規(guī)的缺失首先表現(xiàn)在信息上。比如智能投顧不僅是一個投資，也是對客戶資產(chǎn)的配置，需要知道客戶的收入水平、負(fù)債狀況等。但是從目前的整體情況看，除了客戶主動告訴智能投顧公司，沒有一項法律和法規(guī)能夠讓公司獲取這些數(shù)據(jù)。此外，我國法律不允許智能投顧公司幫助個人進行賬戶管理和操作，這也限制了智能投顧公司的可持續(xù)發(fā)展。
中國人民大學(xué)金融科技與互聯(lián)網(wǎng)安全研究中心主任楊東說，美國的傳統(tǒng)智能投顧，都是聚焦在場內(nèi)的資產(chǎn)投資。但是目前國內(nèi)很多P2P平臺轉(zhuǎn)型做智能投顧后，會在不具備風(fēng)險管控能力的情況下，向普通投資者推薦高風(fēng)險的資產(chǎn)。因此，在目前缺乏法律法規(guī)監(jiān)管的情況下，要加強對投資者的保護。
“包括對智能投顧的準(zhǔn)入和備案及監(jiān)管控制方面，都需要強調(diào)備案制的事中、事后、技術(shù)驅(qū)動的監(jiān)管方式。大量資產(chǎn)投向場外非標(biāo)資產(chǎn)的利益驅(qū)動是本能的，無法阻止。這里面有必要吸取P2P行業(yè)的教訓(xùn)，加強賬戶管理，特別是加強對投資者的教育和保護。”楊東說。
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