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嘉兴在线新闻网     2017-10-19 20:27:21     手机看新闻    我要投稿     飞信报料有奖
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  在谷歌AlphaGo轻松战胜围棋世界冠军柯洁后,“人工智能(AI)将取代哪些金融机构岗位”的话题持续火热。

  “如果你把自己变成机器,就别怪机器把你代替。”王伟(化名)是国内某券商研究所智能投研系统的开发负责人,他对机器取代人力的时间预期是五年,被替代者可能依次是交易员、分析师、基金经理、客服。

  但这种预期,并未得到一些证券机构“老兵们”的完全认同。罗文杰是南方基金指数投资部和数量化投资部的负责人,她坦言,当前基金经理个人价值的确在下降,但人工智能也并非万能;即便未来出现稳定战胜市场的人工智能模型和算法,也会因趋同性而崩溃或失效。

  “进击者”如王伟,他的信心来自于数据的完善和算法的进步,他把人工智能看做是代际的更迭、难与传统模型兼容的颠覆。而“转型者”则如罗文杰,现有模型的有效性和业绩表现,让她选择了迎接和融合的态度。

  尽管预期迥异,但从类似争论不难看出,在人工智能必将对金融业进行改造这一点上,已经形成了行业共识。

  交易员与分析师首当其冲

  参照海外金融机构的经验,德勤亚太区投资管理行业主管合伙人秦谊向第一财经表示,人工智能的发展路径主要体现在流程与客户服务这两个方面。通过编程语言的丰富、技术的完备,电脑和程序可以自动完成流程上的部分工作。比如,金融行业中有大量的核对与复核的工作内容,让机器在不同系统之间实现自动核对与复核,这是目前人工智能在金融行业应用的重要方向。而在客户服务方面,人工智能当前已经有了具体的产品形态,即机器人投顾。

  交易员与分析师首当其冲,正是基于这种路径,这也是机器将取代低附加值、重复操作工作内容的必然趋势。

  王伟介绍道,从金融业来看,人工智能的应用将呈现三个阶段。第一阶段是机器的资料搜集和储备阶段,包括数字信息与新闻、研究报告等文本信息。第二阶段,人工智能方法将初步成型。这个时期以人机结合为主,由机器帮人处理重复性的工作,替换“机器化的从业者”。而在第三阶段,人工智能将会发展进入投资判断领域,第一代人工智能基金经理将在这时产生。

  “国内对第一阶段的探索已经非常深入。”王伟称,其负责的团队已经和国内排名前列的多家大型基金公司合作,帮助重构后者的投研体系,5年之内将实现成熟运行。到那时,基于基本面研究的分析师工作模式将出现非常大的改变。

  在王伟看来,未来助理分析师是最容易被取代的,因为其所从事的搜集、统计、处理信息、画图等工作内容完全可以交给机器去做。首席分析师对这种冲击的抵御能力,来自于拥有自己的投资逻辑和模型。客服最难被完全取代的原因,则是因为机器很难达到人工客户的流畅度和灵活度,从用户的使用习惯上也更青睐于人工客服。

  人工智能并非万能

  对于人工智能的替代逻辑,当扩展到投资策略的范畴时,业内的分歧就开始出现。在传统量化投资领域,这种观点对弈最为激烈。

  量化投资是人工智能的主要舞台。全球最大资管公司之一贝莱德,在今年3月宣布裁员包括7名投资经理在内的100名主动型基金部门员工,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管。据Opimas的分析,贝莱德采用人工智能取代传统人工的战略,将给公司的总体运营成本带来28%的下降空间。

  “为什么基金经理会出现业绩波动,是因为他们有自己相对固定的思维模式,比如牛市思维、熊市思维。这在市场发生变化的时候会造成业绩波动。机器没有习惯和情绪的限制,没有感情,会比人理性很多。”王伟强调。

  在王伟看来,人工智能与传统量化投资之间存在着算法体系的差异。后者的很多经典算法的基础是人的推理能力,而没有办法兼容和纳入计算机的计算能力。“从这个逻辑去大胆推测,传统量化投资已经不适应当前的大趋势了。”此外,随着人工智能的发展,对于更高维度的文本信息的自然语言处理也已大势所趋。

  面对王伟眼中已“岌岌可危”的传统量化投资模式,从事量化投资十几年的罗文杰并未太过焦虑和担忧。

  在她看来,人工智能对量化投资的渗透和冲击已久,但传统量化投资机构开始做应对之策。包括成立人工智能研发团队,搭建相关的系统和平台,并在当前模型中加入对文本的情绪和主题识别等,以期能够优化和完善当前的交易决策。

  “人工智能是不是万能的?股市真的就像围棋一样是可以预测和操作的吗?”面对是否被替代的提问,罗文杰还做了个假设:如果未来某天,人工智能可以稳定地战胜市场,可以预见的是,会有更多投资者使用相似的模型和算法。但这种趋同性所造成的后果,或者是导致市场和模型的崩溃,或者是让模型的有效性逐渐降低,获取阿尔法收益的能力也将大大衰减。

  识别真假机器人投顾

  人工智能能否取代基金经理,更多还停留在预期差异的讨论上。对于人工智能能否取代客服和投顾等客户服务类岗位,则已经有了具体的产品形态,智能投顾就是一个很好的分析样本。

  在秦谊看来,智能投顾,即机器人投顾,起到的作用是普惠,是将原先仅向高净值用户提供的投资建议,通过机器人投顾向普通投资者提供。

  国内排名前列的大型券商信息技术部门的负责人李红卫(化名)则认为,“对机器人投顾的期望不要太高。”智能投顾当前所对应的是券商的增量客户和业务,券商现有线下客服与投顾等岗位亦不可或缺。

  尽管越来越多的证券公司以智能APP为载体、上线智能投顾等相关功能模块。但与此同时,国内机器人投顾产品市场已经开始出现杂音,部分“伪机器人投顾”销售投资策略和组合,导致投资人产生了大量手续费,却没达到预期收益率。

  李红卫的标准为,是否有机器学习引擎。“算法是不是由机器在调整,是辨别的关键。如果仅仅是人工做个投资组合,根据标签推送给用户,那叫精准营销。”他坦言,包括券商在内的国内金融机构,目前基本都没有达到让机器调整算法的水平。

  难度之一,来自基础架构和处理技术的水平欠缺。以国内证券行业为例,李红卫介绍,目前人工智能相关的技术开发项目一般都是与外部机构联合开发。涉及算法模式,券商现有技术人员整体水平难以支撑开发工作,普遍是从外部采购。在算法基础上的优化和调整工作,是需要机构自己去完成的。

  更大的难度,则在于数据样本。李红卫表示,客户和交易自有数据在证券公司行业内部,并不具备稀缺性,彼此之间比拼的是市场客户规模。市场占有率越高、客户规模越大,数据样本空间越充分,“这相当于你看到了底牌。”

  但即便这样,依然不足以保证让一家券商做出优秀的机器人投顾。李红卫强调,还需要采集更多的、行业外的特色数据。如何发现特色数据、如何识别数据与交易之间的关系、如何运用于模型之中、如何去购买,这些依赖于从业者自身的水平和判断,同时也是未来各家券商的机密和核心竞争力所在。


来源:嘉兴在线—嘉兴日报    作者:摄影 记者 冯玉坤    编辑:李源    责任编辑:胡金波
 
 
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