如果將人工智能映射到金融領(lǐng)域,其帶來的大變革也是顯而易見的。高盛前首席技術(shù)官Michael Dubno表示,科技正在打亂華爾街的傳統(tǒng)工作,人工智能的出現(xiàn)將讓金融業(yè)多數(shù)人的工作重新洗牌;另一位科技大佬李開復(fù)同樣認為,人工智能最好的應(yīng)用領(lǐng)域之一是金融領(lǐng)域,因為金融領(lǐng)域是唯一純數(shù)字和錢的領(lǐng)域。

直白一點說,在金融市場的演化中,技術(shù)和數(shù)據(jù)一直是重要的驅(qū)動力。AI技術(shù)與金融數(shù)據(jù)深度融合而產(chǎn)生的智能金融,在提升效率的同時,也正改變著金融服務(wù)的廣度和深度。

人工智能時代的投研

從投資者的角度看,AI和投資的結(jié)合,可分為智能投顧和智能投研。智能投顧一直是焦點中的焦點,在A股監(jiān)管加強、價值回歸的大背景下,本文就重點談?wù)劻硪徊糠种悄芡堆小?/p>

資本市場蓬勃發(fā)展以來,人們在投資中積累了大量的研究方法和實戰(zhàn)經(jīng)驗。借助人工智能技術(shù)和投研體系的結(jié)合,這些方法和經(jīng)驗可以得到更科學(xué)的驗證、傳承、優(yōu)化。人工智能可以不知疲倦地分析海量數(shù)據(jù),我們對數(shù)據(jù)的挖掘能力將更強,無論是主動投資還是被動投資領(lǐng)域,都將有更加寬廣的視野,能夠捕捉更多機會,能夠更少的犯下錯誤。

人工智能可以大大提升投研的效率,讓人更像“人”,發(fā)揮“人”的優(yōu)勢,讓投資者的工作更多集中在后端的邏輯思考和最重要的決策上,而對于數(shù)據(jù)的獲取、挖據(jù)、分析,行業(yè)比較等等,就可以交給人工智能來實現(xiàn)。

智能投研的終極目標(biāo)是實現(xiàn)數(shù)據(jù)到投資觀點的一步自動完成,完美的提供給投資者做參考。現(xiàn)階段在交互體驗、數(shù)據(jù)動態(tài)關(guān)聯(lián)、深度學(xué)習(xí)能力方面已經(jīng)相比傳統(tǒng)投研工具有質(zhì)的飛躍,利用智能研報、圖譜、智能搜索、語義識別等已經(jīng)可以自動實現(xiàn)上下游產(chǎn)業(yè)鏈分析、智能財務(wù)模型、熱點事件影響分析等。

創(chuàng)業(yè)公司的新熱土

雖然目前智能投研還未成規(guī)模,但創(chuàng)業(yè)公司、基金公司、數(shù)據(jù)服務(wù)商已經(jīng)躍躍欲試,美國的一家智能投研平臺Kensho已經(jīng)估值5億美元。國內(nèi)雖然起步較晚,但進展很快,這方面比較領(lǐng)先的是通聯(lián)數(shù)據(jù),其在去年就推出了智能投研平臺——蘿卜投研,此外還有天弘基金等一批專業(yè)機構(gòu),也在和第三方專業(yè)公司合作甚至自建智能投研平臺。

這些智能投研平臺的基本理念是數(shù)據(jù)驅(qū)動研究。整個系統(tǒng)運用了大數(shù)據(jù)和人工智能的方法,對高頻數(shù)據(jù)進行挖掘和整理。比如,蘿卜投研可以利用人工智能技術(shù)對一家上市公司進行估值,在信息整理的過程中,逐漸去拆解各大賣方分析師建的模型,尋找數(shù)據(jù)之間的支撐關(guān)系的邏輯,自動化建立模型。同時這些機器建立的財務(wù)模型不是靜態(tài)的,當(dāng)行業(yè)的數(shù)據(jù)每天動態(tài)變化的時候,模型會隨之自動化更新。

用這樣的工具,也能夠很好的簡化研究流程。比如投資者做基本面研究的時候,每天需要閱讀大量的公告、新聞和研報,通過人工智能技術(shù)來理解這些報告,其中每一個數(shù)字,每一個人,每一家機構(gòu)背后的含義,盡量去通過技術(shù)的提升,使機器分析數(shù)據(jù)的水平逐漸接近人,甚至使機器在某個層面能夠超越人某一個角度的能力。這個過程反過來也會提升人類在邏輯思維方面的能力。

未來十年,人工智將會越來越深入于投研領(lǐng)域,也必將主導(dǎo)金融領(lǐng)域的這一場新革命。就像狄更斯在《雙城記》中說的那樣,“這是最好的年代,也是最壞的年代”。 當(dāng)趨勢來臨的時候去順應(yīng)他,我們唯一能做的就是主動利用好人工智能,而不是等待。