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  • 作者:記者 姜天海 來源: 發布時間:2016-11-16 18:59:10
    人工智能推動金融創新

     
    科技無處不在。
     
    一支智能手機,就能改變人們上千年來的閱讀習慣;微信、支付寶的“輕輕一掃”,就能讓國人在不知不覺中接受電子支付帶來的便利。科技的魅力就在于此。
     
    近年來,云計算、大數據、人工智能等高科技的成熟,逐漸推動了全球多個領域和市場的技術變革。金融科技(FinTech)就是其中的代表之一。
     
    養老金 “催生”金融科技
     
    金融科技與其時髦的名字“FinTech”興起于美國,代表性企業包括Betterment等智能投顧平臺。
     
    這些新興企業依靠網絡技術和機器運算的進步,根據個人投資者的風險偏好、財務狀況與理財目標等特征,運用智能算法及投資組合理論模型,為用戶提供智能化的投資管理服務,并持續跟蹤市場動態,對資產配置方案進行調整。
     
    “早在2010年,Betterment和Wealthfront就開始布局整個市場。到2013~2015年,金融科技進入爆發式發展階段,包括德意志銀行、高盛等在內的傳統金融巨頭都開始試水金融科技。”國內知名金融科技公司、財鯨聯合創始人兼投資總監王蓁告訴《科學新聞》。
     
    從清華大學畢業后,王蓁來到美國康乃爾大學攻讀生物遺傳學博士,隨后在彭博紐約總部從事多資產投資組合的量化風險模型工作。華爾街的工作經歷,讓他漸漸摸清了美國智能投顧領域的發展脈絡。
     
    在王蓁看來,是“美國成熟的養老金制度催生了美國的智能投顧行業”。美國養老金制度“其實是在變相幫助美國人存錢”,每月工資的一部分會存入養老金賬戶,這部分資金“不能提現,不能轉移”。
     
    由于該類賬戶需要個人自主管理投資,但鑒于個人缺乏理財經驗,加之私人理財顧問費用高昂,因此,低門檻、低收費的智能投顧很好地解決了上述問題。
     
    此外,美國的智能投顧是“被動投資”,優點是采用標準化流程并自動化再平衡,服務效率得到提高而成本降低;缺點是投資的證券類型單一,而且調整頻次很低,也不會為投資者提供個性化的投資建議。
     
    不過,由于其智能化、被動化以及較低的管理費用等“平民化”特征,智能投顧的資產配置手段甫一出現,就備受市場追捧。
     
    2015年,通過智能投顧管理的資產規模已增至187億美元。據預測,未來5年的復合增長率將達68%,到2020年,其管理資產規模能達到2.2萬億美元。
     
    金融科技的中國特色
     
    近年來,中國逐漸成長為全球金融科技領域中一股不可忽視的力量。
     
    美國商務部國際貿易管理局(ITA)近期發布的《2016全球市場報告金融科技系列》顯示,中國的金融科技市場潛力排名僅次于美國,位列全球第二。
     
    “由于市場情況和監管不同,純粹的Wealthfront和Betterment模式在現階段的中國是走不通的。無論從最基本的投資理念還是從投資者戰略來說,中國的金融科技公司都跟美國有很大區別。”王蓁說。
     
    金融科技在中國的本土化過程中,逐漸衍生出全球資產配置、智能選股、基金組合、互聯網金融產品組合等類型。
     
    與美國智能投顧只投資交易型開放式指數基金(ETF)一種標的不同,王蓁所在的財鯨公司通過金融搜索和證券評估體系,為客戶提供個性化的證券選擇、投資組合、資產優化配置方案。同時對客戶的投資組合進行持續監控,并提供市場回測、調倉建議等服務。
     
    人工智能推動個性發展
     
    這個中國版的智能投顧系統之所以能做到“個性化”,依靠的是王蓁帶領團隊研發的財鯨深海智能投資系統。
     
    他結合自己的生物遺傳學背景,打造出了包含海神(多維空間交互匹配平臺)、遨游(神經網絡認知選股系統)、豚音(智能分析器配置優化系統)、洋流(量化擇時動態調倉系統)、海納(結構化大數據平臺)和驚濤(脈沖交易系統)在內的人工智能系統。
     
    通過人工智能技術,深海系統將整個運作分為幾步:利用自主研發的基于自然語言處理和迭代神經網絡的金融搜索引擎,從數據庫的24萬家上市公司和84萬投資標的中進行篩選,匹配用戶的投資理念;以量化金融的方法選出中期和短期表現較好的標的;利用遺傳算法和蒙特卡洛模擬算法在多維向量空間下優化組合標的;投資過程中,系統實時監測組合變動,并為用戶提出風險警示。
     
    事實上,國內金融科技領域正在朝著這種智能投資方向發展。業界專家認為,人工智能等技術的進步無疑在改變金融業的現狀,甚至在某些投資領域已經超過了人類。
     
    王蓁對此也表示贊同。他舉例道:“我們在篩選與大數據有關的標的時,除了預料之中的亞馬遜等公司,深海系統還將美國迪士尼公司列為第三相關的上市公司,這是超出我們之前的預測和直覺的。印象中,迪士尼是一家娛樂公司,與大數據似乎關系不大。但隨后的研究發現,迪士尼的確是大數據運用的‘隱形巨人’。”
     
    在海量數據的篩選和分析中,機器能給出意想不到的結果。
     
    王蓁說,在數據的智能分析和回測上,人工智能遠遠超出人類。比如,其可以對全球24萬家上市公司的數據進行全面深入的分析和挖掘,并對數據進行不間斷的搜集整理和監測報告,“這些浩大的工程都非人力所能及”。
     
    金融科技的發展方興未艾,若要蓋棺定論還為時過早。不過可以確定的是,人工智能、大數據等技術在傳統金融領域的運用可以大幅提高效率、降低成本,也讓更多人有機會享受到此前無法觸及的金融服務。■
     
    《科學新聞》 (科學新聞2016年9月刊 案例聚焦)
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