如果将人工智能映射到金融领域,其带来的大变革也是显而易见的。高盛前首席技术官Michael Dubno表示,科技正在打乱华尔街的传统工作,人工智能的出现将让金融业多数人的工作重新洗牌;另一位科技大佬李开复同样认为,人工智能最好的应用领域之一是金融领域,因为金融领域是唯一纯数字和钱的领域。

直白一点说,在金融市场的演化中,技术和数据一直是重要的驱动力。AI技术与金融数据深度融合而产生的智能金融,在提升效率的同时,也正改变着金融服务的广度和深度。

人工智能时代的投研

从投资者的角度看,AI和投资的结合,可分为智能投顾和智能投研。智能投顾一直是焦点中的焦点,在A股监管加强、价值回归的大背景下,本文就重点谈谈另一部分智能投研。

资本市场蓬勃发展以来,人们在投资中积累了大量的研究方法和实战经验。借助人工智能技术和投研体系的结合,这些方法和经验可以得到更科学的验证、传承、优化。人工智能可以不知疲倦地分析海量数据,我们对数据的挖掘能力将更强,无论是主动投资还是被动投资领域,都将有更加宽广的视野,能够捕捉更多机会,能够更少的犯下错误。

人工智能可以大大提升投研的效率,让人更像“人”,发挥“人”的优势,让投资者的工作更多集中在后端的逻辑思考和最重要的决策上,而对于数据的获取、挖据、分析,行业比较等等,就可以交给人工智能来实现。

智能投研的终极目标是实现数据到投资观点的一步自动完成,完美的提供给投资者做参考。现阶段在交互体验、数据动态关联、深度学习能力方面已经相比传统投研工具有质的飞跃,利用智能研报、图谱、智能搜索、语义识别等已经可以自动实现上下游产业链分析、智能财务模型、热点事件影响分析等。

创业公司的新热土

虽然目前智能投研还未成规模,但创业公司、基金公司、数据服务商已经跃跃欲试,美国的一家智能投研平台Kensho已经估值5亿美元。国内虽然起步较晚,但进展很快,这方面比较领先的是通联数据,其在去年就推出了智能投研平台——萝卜投研,此外还有天弘基金等一批专业机构,也在和第三方专业公司合作甚至自建智能投研平台。

这些智能投研平台的基本理念是数据驱动研究。整个系统运用了大数据和人工智能的方法,对高频数据进行挖掘和整理。比如,萝卜投研可以利用人工智能技术对一家上市公司进行估值,在信息整理的过程中,逐渐去拆解各大卖方分析师建的模型,寻找数据之间的支撑关系的逻辑,自动化建立模型。同时这些机器建立的财务模型不是静态的,当行业的数据每天动态变化的时候,模型会随之自动化更新。

用这样的工具,也能够很好的简化研究流程。比如投资者做基本面研究的时候,每天需要阅读大量的公告、新闻和研报,通过人工智能技术来理解这些报告,其中每一个数字,每一个人,每一家机构背后的含义,尽量去通过技术的提升,使机器分析数据的水平逐渐接近人,甚至使机器在某个层面能够超越人某一个角度的能力。这个过程反过来也会提升人类在逻辑思维方面的能力。

未来十年,人工智将会越来越深入于投研领域,也必将主导金融领域的这一场新革命。就像狄更斯在《双城记》中说的那样,“这是最好的年代,也是最坏的年代”。 当趋势来临的时候去顺应他,我们唯一能做的就是主动利用好人工智能,而不是等待。