人工智能不再是概念。基于人工智能的各项应用已经开始渗出到我们的生存中。普华永道迩来的一系列研究陈诉称，人工智能未来20年将会给环球险些全部的行业带来颠覆性的影响。2030年人工智能对环球经济的贡献将到达15.7万亿美元，高出现在中国和印度的产出总和。20年后本日的工作岗位大概有35%会被呆板取代。
) D9 x( m, J* v+ b" Q金融投资行业也感受到呆板的打击。比年来，环球很多主动型基金业绩不抱负，跑不外指数基金。有投资者因此质疑传统靠基金司理和分析师对公司研究判定的投资方法已经不恰当，纷纷转投ETF和量化基金。环球最大资管公司之一贝莱德，在本年3月公布裁人，包罗7名投资司理在内的100名主动型基金部分员工，涉及变动的300亿美元资产中，有近60亿美元将由量化基金接受。
+ O t6 B- s3 a1 B" p: k4 j3 H" q不到10年智能机器人投资顾问也开始徐徐进入主流，与传统经纪人抢客户。研究猜测，不出五年智能机器人投资顾间管理的资产大概会到达8万亿美元，占环球财产管理总资产的10%。据媒体报道，包罗偶像级各人 Paul Tudor Jones, Steve Cohen, Ray Dalios在内的对冲基金司理纷纷大力大肆投入量化投资技能研究，而且实验把自身的基金管理步伐主动化。人工智能真的可以取代基金司理和分析师吗？至少现在还看不到这个大概性。& l% Z: ]& G; c8 R) P4 f7 M6 J6 n
颠覆性子变还未看到* {8 q, u# w/ n# _7 ]& d
比年来大数据和呆板在投资范畴的应用，只能算是对传统投资技能的增强盛概说是一种量变，颠覆性的质变现在还看不到。本日的人工智能技能只能算是抽芽阶段。本日最强的智能呆板，仍旧不能通过最根本的 Turing Test 或更严酷一点的 Winograd Test，不能算有独立判定力的人工智能。纵然在现在最有大概高出人类本事的翻译、驾驶、围棋、写作等范畴，本日的人工智能最多能算是弱式人工智能，即只能处理惩罚特定的题目。投资须要的不但是对数据的收罗和快速分析，更紧张的是对数据的判定。现在还看不到有呆板对中长期根本面大概宏观的判定，可以有寻衅人类基金司理的大概性。在投资决议过程中，数据的应用和量化分析都不是奇怪事。早在1950年，沃尔玛首创人Sam Walton在投资地产前就知道开着小飞机去点算停车场停车的数目。本日技能的发展可以靠卫星图片和呆板辨认，不外是同样的方法更加有用，更加实时。以线性回归和统计模子为根本的量化投资方法也不是什么新技能。本日的人工智能投资模子大多数不外是把同样的方法进一步深化了。" u- p# X [8 `. |5 z( h8 W" c
固然呆板还不能取代基金司理和分析师，但不可否认呆板的到来已经对金融投资行业带来巨大的改变。这种变革只会加速，加深。在不远的未来，可否有本事与呆板精密相助大概会成为决定投资人业绩的紧张因子。
/ a$ F9 L0 m* }0 `0 K3 A起首是数据。本日的大数据有三个特点，足以对传统投资分析带来打击。第一是海量。根据 IBM 的统计，环球天天创造出的资料高达2.5 兆艾（百万的三次方）字节，而约90%的可用数据是在已往两年内天生的。第二是数据的种类。很多资料是从前从来没有网络过的，比如卫星图像、交通数据、货船定位数据，交际媒体发言、产物评测、搜刮记载，光荣卡具体斲丧数据等。第三是数据的频率。随着互联网应用的遍及和移动装备数目的增长，很多从前每月，每年搜集一次的数据，现在可以险些实时搜集。 现在，只有0.5%的资料是被用作分析。可以想象，随着资料分析的比例不停进步，我们大概将不再须要比及公司公布季报，就可以从浩繁数据中提前分析出本季度的业绩。3 a0 F# n- y" e$ H4 n, d
第二个变革是盘算本事的突破性发展。本日，云盘算乃至可以让你体验每秒10万亿次的运算本事，拥有这么强盛的盘算本事，理论上可以模仿核爆炸、猜测气候变革和市场发展趋势。用户利用谷歌搜刮一次，谷歌可以用1000部盘算机在0.2秒内给出效果。这是从前不可想象的。" n s4 ?; V* J$ o
运算本事高 数据刹时消化' b2 c8 z$ `* X: [0 f
盘算本事和海量数据是人工智能比年来飞速发展的根本缘故因由。呆板可以快速分析消息泉源、推特，处理惩罚收益报表，搜刮网站，并刹时完成生意业务。在某一些局部范畴比如高频生意业务等重复性高的工作，呆板已经可以险些取代人类。高盛团体的CEO曾透露，高盛在纽约的股票生意业务柜枱，从最高峰期雇用了600位生意业务员，到现在只剩下了2位。大部分的生意业务员被算法替换，600位生意业务员失去了他们的工作，取而代之是200位软件工程师，在开辟维护他们的算法。9 m7 l" k0 L7 W' K1 n
在海量数据和愈来愈先辈的呆板学习技能的支持下，呆板可以更快，更好地发现事故与事故之间的关联关系，并通过知识图谱实现信息向决议的一步转化。这方面呆板比人类有上风，大概会做得更好。美国的资料分析公司Kensho是一个将云盘算与金融咨询业务团结起来的先行者。1 Q! S$ d( ^8 ]/ P4 Q2 C
据《福布斯》先容，在可以大概找全数据的假设下，一个基金分析师团队须要几天时间才气回复的题目，Kensho 的呆板人可以通过扫描高出9万项环球事故，刹时给出高出6500万个题目组合的答案。试想，假如你是一个分析师，有这么一台呆板为你服务，可以刹时回复「当Netflix超出红利预期，Amazon来日诰日体现将怎样？」、「Apple发布新产物前后的股票生意业务怎样？」等投资题目，你的服从可以进步多少？反过来，假如有一天，你的竞争对手们都有了这么一个工具而你没有，又会怎么样呢？ | 
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发表于 2019-6-13 00:55:02