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

直白一點說,在金融市場的演化中,技術和數據一直是重要的驅動力。AI技術與金融數據深度融合而產生的智能金融,在提升效率的同時,也正改變著金融服務的廣度和深度。

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股監管加強、價值回歸的大背景下,本文就重點談談另一部分智能投研。

資本市場蓬勃發展以來,人們在投資中積累了大量的研究方法和實戰經驗。借助人工智能技術和投研體系的結合,這些方法和經驗可以得到更科學的驗證、傳承、優化。人工智能可以不知疲倦地分析海量數據,我們對數據的挖掘能力將更強,無論是主動投資還是被動投資領域,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”,發揮“人”的優勢,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,而對于數據的獲取、挖據、分析,行業比較等等,就可以交給人工智能來實現。

智能投研的終極目標是實現數據到投資觀點的一步自動完成,完美的提供給投資者做參考?，F階段在交互體驗、數據動態關聯、深度學習能力方面已經相比傳統投研工具有質的飛躍,利用智能研報、圖譜、智能搜索、語義識別等已經可以自動實現上下游產業鏈分析、智能財務模型、熱點事件影響分析等。

創業公司的新熱土

雖然目前智能投研還未成規模,但創業公司、基金公司、數據服務商已經躍躍欲試,美國的一家智能投研平臺Kensho已經估值5億美元。國內雖然起步較晚,但進展很快,這方面比較領先的是通聯數據,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機構,也在和第三方專業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據驅動研究。整個系統運用了大數據和人工智能的方法,對高頻數據進行挖掘和整理。比如,蘿卜投研可以利用人工智能技術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,尋找數據之間的支撐關系的邏輯,自動化建立模型。同時這些機器建立的財務模型不是靜態的,當行業的數據每天動態變化的時候,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,通過人工智能技術來理解這些報告,其中每一個數字,每一個人,每一家機構背后的含義,盡量去通過技術的提升,使機器分析數據的水平逐漸接近人,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域,也必將主導金融領域的這一場新革命。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”。 當趨勢來臨的時候去順應他,我們唯一能做的就是主動利用好人工智能,而不是等待。