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本期嘉宾：

李一梅：华夏基金总经理；

钟蓉萨：中国证券投资基金业协会党委委员、副会长；

肖风：中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会主席、中国万向副董事长、通联数据董事长；

闵万里：阿里云人工智能首席科学家；

杨强：国际人工智能联合会理事会主席、香港科技大学计算机系主任；

 1.  AI＋金融 ：拓展企业级应用市场

近段时间，人工智能在金融领域的应用陆续出现一些新的信号，不少公司开始转拓展B端市场。在基金行业，让机器分析上市公司研报，帮基金经理预测下一季度上市公司的营业收入，人工智能正深入影响和重塑在和基金行业，人工智能不仅仅带来投资机会，同时也将全方位应用到投资、投研领域。

华夏基金总经理李一梅介绍，人工智能在金融领域的应用主要分为to B和to C两方面，“To B就是如何能够更好地帮助基金经理和研究员，或者做出模型在一定程度上替代基金经理或研究员；To C则是怎样运用人工智能技术更好地为终端投资者提供更加灵活和千人千面一站式的金融服务。”

事实上，近年来人工智能正成为资产管理行业争相追赶的大热门。银行开始纷纷入局，2016年招商银行推出摩羯智投，去年起，兴业银行、光大银行、平安银行等多家银行的智能投顾产品也已相继上线。基金行业也积极拥抱人工智能，去年，华夏基金宣布与微软亚洲研究院开展战略合作，把人工智能应用到公募基金的投资、销售、客服等过程中；天弘基金利用大数据和人工智能算法，研发出针对信用债分析的鹰眼系统，推出下游行业的深度智能投研应用。

以投研等为主的智能投资也开始备受青睐。在中国证券投资基金业协会（以下简称基金业协会）副会长钟蓉萨看来，智能投资领域未来有两个重要的应用场景：一是自动生成报告,二是辅助量化交易。

“我感觉行业关注的多，但是焦虑的也多，目前在真正解决痛点方面行业也在做一些投入和努力，但仍不够，从基金业协会方面来讲，我们也希望作为商业机构可以去做种田的事，基金业协会希望带着大家能够去做开荒的事，能够去看未来的事。”

基金业协会金融科技专业委员会主席肖风同时表示，智能投资是对投资管理机构或投资管理行业而言，在提及智能投资或资产投资管理行业，智能投资对它的冲击更直接。

“因为你是提供服务的，如果竞赛不过一个算法或机器就会落伍。作为投资者而言是来享受机构提供的专业服务，如果一家机构不能提供这个服务，一定会有另外一家可以选择，把投资者的钱委托给能够提供服务的另外一家。”

2.  人工智能技术引领业务革新

有机构预计，未来智能投资将逐渐成为资产管理行业的“标配”。根据高盛预测，到2025年人工智能可通过节省成本和带来新盈利机会，为全球金融服务行业创造每年300亿—400亿美元的经济价值，而且随着技术的提升，这个数字还有扩大的空间。肖风指出，人工智能正在辅助研究员和基金经理，增强投资人的能力。

“一是帮助我们处理海量数据，现在数据越来越大，人类已经不能胜任去有效地处理这些数据；二是帮助挖掘一些另类数据，另类数据指的是过去数据收集体系和研究的眼光不可能触及到的数据，比如卫星的图像等等，这是一方面，另一方面即有一些很好的工具，比如知识图谱技术、智能搜索技术、自然语言处理技术等，可以帮助我们更好地处理文本信息，以及一些非结构化的信息，有利于我们更好地把数据结构化，并依据行业的特点、习惯，去重新组织数据，提高基金经理或分析员的分析能力和决策能力。”

此外，智能投资还可以帮助投资的决策者更准确地去伪求真，更全面地研究关联信息与风险，实现举一反三。阿里云人工智能首席科学家闵万里分析到，从这点来讲已经把一个人的物理极限放大。

“一个人一周最多才能读多少个投研报告，但是现在智能投资一分钟可能就读了几十篇，而且可以给出上下精准地指向和关联信息。从基本面上的分析和关联的分析，尤其是关联风险，在负面事件的传递，产业链上的关系网络一定会影射到，当一个事件在链条环节发生时怎样链式反应的推理以往可能是靠人的经验，但是今天完全靠数据自动做了，而且八九不离十，所以在投资的基本面上一定是它最大的用武之地。”

在用户体验方面，借助人工智能和互联网，智能投资可以实现对用户的24小时“关怀”，提升服务体验；同时，凭借人工智能的千人千面特点，智能投资可以做到精准营销，让正确的产品找到正确的人。

国际人工智能联合会理事会主席杨强认为，如果将人工智能＋金融聚焦在服务方面，现在已经可以做了。“今天我们确实有很多日常服务，如银行业务、贷款需求、对金融市场走向的了解等，确实可以用人工智能去做，用知识图谱、自然语言处理分析大量的文章，提供给用户一个总的概述，如经济走向等，目前是可以实现的。”

钟蓉萨也指出，目前如智能客服等业务已经在行业内落地，对比之下，尤其在以前基金销售之后投资者面临的问题是“打电话找不着人”，现阶段智能客服的方式则已经成为比较成熟的方式。

“我期待的实际上是希望基金公司的股东、高管，以及在投资和运营方面，都要去重视整个技术对业务带来的改变，而不只是搞一些噱头，搞一些热点。所以，我们觉得不仅仅是要去关注技术，技术可能是解决问题的痛点，但这样往往技术就变成了一个后台部门，是为了实现前台的业务去落实，我们觉得应该让技术引领业务，站在更高的角度推动业务发展，用技术插上翅膀，让行业飞得更高更远。

3.  人工智能＋金融仍处于起步阶段

人工智能正风起云涌，但人工智能在金融领域能够达到什么样的理想模式，业界仍然在不断探索。尤其在投资市场中，影响因素非常复杂，人工智能技术无法从单一的维度去控制。

闵万里强调，人工智能的发展目前还是高度依赖于人工。“有一句话说，有多少人工就有多少智能。今天你会发现我们讲的很多图像识别、语音识别，包括文本的提取，前提是要有海量标注的学习样本，例如一张图片里有没有老虎、有没有猫，我们现在需要人工先把它标出来，然后再训练程序：这是有猫的，这是有老虎的，所以现在会发现人工智能催生了一个新的工作岗位——样本标注员。因此，人工智能的发展目前还是高度依赖于人工，这是个漫长的过程，需要非常多的理论上的工作和探索。

李一梅也表示，虽然现在大家对于人工智能的讨论比较多，但技术的真正落地还是需要一个比较漫长的过程。

“在客户画像上，首先大家都希望千人千面，每个人要打上很多标签去真正体现他的特性，在这方面目前更多采用的是风险指标，但是从刻画一个人的角度来讲，这个相对来说还是比较单一。因此我们更多的是希望通过技术的手段，如何能够让客户用非常简便的方式展现他作为一个多面体或者复杂人的特性，在这方面大家都才刚刚开始。”

事实上，数据和算法是人工智能发展的两个重要条件，在数据方面，人工智能在金融领域的应用不仅仅取决于数据积累的情况，数据搜集的标准化、实时性和全面性，以及能否对数据进行精确的解析都至关重要。

在杨强看来，目前数据还是不足的。“比如在电商方面，我们可以看到一个用户去观览很多的产品，最后选择一个产品，这些是在相对窄的领域，但是如果我们讲到任何一个大流量的领域，如文章的阅读或视频的观赏，这些方面并不能体现一个人的金融需求，金融需求往往是间接体现出来的，例如一个人快买房了或者买快车了。这些蛛丝马迹是通过真正的大数据汇聚起来，进而得到一个有效数据，目前这方面还是挺欠缺的。”

肖风则指出，目前人工智能＋金融还存在三大难题。首先是算法的优化，截至目前无论是深度学习、迁移学习还是无监督学习，算法并没有进化到能够独立思考的程度，尤其资本市场和股票市场是一个开放系统，没人知道它的边界在哪，所以算法要能够真正从本质上认清资本市场的运行规律，目前为止的能力是不够的，这是一个巨大的难点。

“其次是缺乏足够多的数据。资本市场运行涉及的数据非常多，除了有每天产生的价格、交易量等市场的数据之外，上市公司、宏观经济以及投资者的情绪变化都会对价格产生影响。如何将这么多的数据准确地搜集到也是有难度的。数据搜集的不够全面，质量不够高，在训练机器、训练算法时，算法的优化进度就会慢很多。最后是人机对话，我们该如何把业务逻辑、业务知识体系灌输给机器，让机器了解，进而完成人与机器的对话，这个目前为止也有难度。”

闵万里表示，严格来讲，数据永远都不够，永远没有完美的数据和充分的数据，同时，公司的主体不断地发生变化，但是我们不可能等到信息充分、信息完备之后才开始做这件事情，一定是有多少数据就先开始慢慢地小步快跑起来。“万事开头难，这个闭环形成了，到以后我们再去完善数据，再去修正算法，就会向正向的方向去迭代发展。”

另一方面，人们在惊叹人工智能的强大和发展的同时，与之相伴的是关于个人的数据和信息安全的担忧。各国同时也在不遗余力地加大数据保护，尤其在今年5月，欧盟推出了史上最严的数据保护新规--《通用数据保护条例》。

肖风强调，在人工智能技术还没有发展完成，没有成熟时，我们也没有准备好用合规合法的方式把海量的数据喂给机器。当全球都准备好把数据共享给机器的时候，人工智能才会走向全面的成熟。

“现在的人工智能是不同的互联网平台依据自己的数据做事情，这还是第一阶段。第二阶段应该是所有的平台把所有数据共享出来一起做事情，每个人各取所需，这需要法律和技术上的支持。”

闵万里也重点提醒，更重要的是做技术的人要有敬畏心，要知道我们的边界在哪，尤其人工智能运用到投资领域时要遵守统一的游戏规则。

4.  人工智能未来将替代人类？

尽管人工智能当前仍处在早期阶段，但在这个量化积聚的过程中，随着行业知识图谱的建立，人工智能与金融的融合也被不少人看好。去年3月，贝莱德集团宣布对其主动型基金业务进行重组，裁掉近40个主动型基金部门的岗位，以人工智能的机器人来代替。高速发展之下，甚至预言称，金融行业不少岗位将会被取代。

李一梅认为，这其中的一个难点就是要怎么样看待技术不断地发展，以及如何前瞻性地设计业务模式来符合技术发展的趋势。

“另外我们也不能对人工智能有特别高或不切实际的预期。我们一直认为人工智能和金融领域的结合应该是人脑和智脑的完美结合，所以也未想过一定要让人工智能用替代性的方式，来代替每个人，所以这块也不能走偏。现在大家都觉得人工智能一夜当中应该取代整个金融行业，取代金融服务领域，我觉得这个也是我们面临的一个风险。”

肖风对于人工智能的“取代论”也表示了否定，他指出十年以后，如果人工智能真的开始替代人类，一定也是替代人们现在做的事情。

“十年之后我们有新的事情要做，基金经理和分析员也会有新的事情要做，大家做的事情不会是现在的事情，现在的事情可能就被机器取代了。人工智能本身的预测能力现在并没有太高，如果它有很准确的预测能力，那么接下来第三步就是决策，从辅助、预测到决策，到机器独立地按照自己的观点来做出很多决策而不再依靠人类。甚至是人工智能里面有一个叫做无监督学习，就是不再依靠人的知识，人不用把自己的规则教给它，它会自己总结出资本市场它所认为的规则，然后自己做出决策。”

与此同时，一路快速发展的人工智能也受到了监管的关注，在今年推出的资管新规中便首次出现了对金融机构采用人工智能技术开展业务的规范。资管新规规定，金融机构运用人工智能技术、采用机器人投资顾问开展资产管理业务应当经金融监督管理部门许可，取得相应的投资顾问资质，同时，金融机构运用人工智能技术开展资管业务，应当报备模型主要参数及资产配置主要逻辑，避免算法同质化。

闵万里认为这是一个好事情，任何一个新技术在要用在大规模产业应用时，需要有行业规范。

“我觉得这是个好事，是一个照妖镜，把那些碰瓷的一下子原形毕露，有规矩方能成方圆，那些滥竽充数的就会沉寂下来，但是那些真正有料的反而就得到了健康的环境和信任。”

肖风表示这是一个相辅相成的互动过程，目前无论是监管政策，整个国家对人工智能是非常扶持的态度，但是具体到某一行业，它确实也对现有的监管体系带来一些冲击，所以需要双方去互动。“在总体支持人工智能技术的前提下，要去解决人工智能对监管带来的难题，这个是一个互动的过程，不断解决这些难题。”

在基金业发展的20年的关键时点上，钟蓉萨指出行业应该思考在未来如何用技术推动业务的发展，希望行业自己来关注技术对业务未来发展的影响。

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