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    恒生電子執行總裁官曉嵐:AI在金融領域目前還無法取代人

    恒生電子執行總裁官曉嵐接受《中國經濟周刊》記者專訪時表示,雖然人工智能目前還無法取代人,但智能金融工具的應用時代將很快到來。

    《中國經濟周刊》 記者 張燕|北京報道

    責編:周琦

    (本文刊發于《中國經濟周刊》2018年第26期)

    今年5月,在美國加州舉行的梅肯研究院全球會議上,高盛集團總裁大衛·所羅門透露,巔峰時期高盛在紐約總部的美國股票交易柜臺一共有600名交易員進行股票買賣操作,現在只剩下3個人,其余的工作已經全部被人工智能所取代。

    這聽起來似乎不可思議,事實上,人工智能在金融領域的應用正在越來常見。商業智能公司Coalition 提供的數據顯示,2011—2016年,在全球10家領先的投資銀行中,從事固定收益業務、股票和銀行投資業務的交易員從業人數下降了20%以上,這一趨勢還在持續。對此,恒生電子執行總裁官曉嵐接受《中國經濟周刊》記者專訪時表示,雖然人工智能目前還無法取代人,但智能金融工具的應用時代將很快到來。

    人工智能更多是起輔助作用

    作為國內市場占有率最高的金融軟件和網絡服務供應商,恒生電子從去年開始進行了多次在智能金融領域的投資與收購,開始布局人工智能在金融領域的應用。官曉嵐表示,恒生電子布局人工智能最初是出于滿足客戶需求的原因,同時也是對公司未來發展方向和資產優化的探索。

    在官曉嵐看來,人工智能并沒有外界描述的那么神奇。“尤其是金融領域,影響因子太多了,目前對智能金融工具的合理期望是做輔助。”

    近年來,人工智能在國內金融機構的應用正在逐漸成為新的營銷熱詞,很多金融機構紛紛推出智能投顧、智能投研等應用,號稱能夠通過人工智能對客戶畫像、對投資標的穿透分析,從而提供更加精準的金融服務。因此,不少金融服務商找上了恒生電子,希望他們能夠提供類似的智能工具。

    “人工智能在金融領域的應用一定是很廣泛的,但是從目前的水平來說,要達到他們(金融服務商)想象的水平是做不到的。”官曉嵐表示,人工智能在金融行業廣泛應用還需要很長一段時間,目前更多是作為金融助手而存在。以智能投顧為例,目前主要解決的是分析師以前比較煩瑣的量化收集整理工作,但對于一些金融工程本身模型的建設等,還是需要人去做。

    官曉嵐介紹,得益于互聯網的快速發展,中國在人工智能領域的應用比較早。但是從整體發展水平來看,由于大家都還沒有在關鍵技術上取得突破,目前國內各機構的人工智能差異性并不大。“以語音分析能力為例,國內目前語音轉化技術已經非常成熟,但是如何結合上下文語境讓人工智能擁有分析理解自然語言的技術還在研發中,這是一個世界性難題。”

    值得注意的是,在高盛公布自己的交易員被人工智能大幅度代替的同時,高盛員工中計算機工程師的人數也在不斷上升,目前已經有9000名工程師,占到了高盛員工總數的三分之一。“人工智能對人才的技術壁壘很高,現在大家都在這方面搶人,要搶到一個成熟的、對算法很熟悉的工程師,至少也是百萬元年薪的水平。”官曉嵐說。

    面對技術的落地競爭,恒生電子近5年研發投入的營收占比均在40%左右,2017年更是高達48%。2017年恒生電子開設恒生研究院,投資5000萬元部署前沿技術方向;2018年公司又投入1億元,由公司研發中心和相關領域的產品部門配合研究院完成產品的開發落地。據介紹,恒生電子建立了“恒生研究院—研發中心—業務部門平臺”三級研發體系。同時,基于典型的金融科技基礎技術,恒生電子提出了MiABCD 五種技術可以賦能金融,包括移動互聯網(Mi)以及人工智能(AI)、區塊鏈(Blockchain)、云計算(Cloud)、大數據(Data),在新興領域的深度布局,推動AI金融發展。


    對話官曉嵐:金融科技領域,AI 面臨最大挑戰是數據的不確定性

    《中國經濟周刊》:人工智能的應用越來越廣泛,國內金融機構現在有可能實現AI 代替人工嗎?

    官曉嵐:人工智能在金融行業應用并不太容易,短期內肯定做不到,但作為金融機構助手還是可以的。我認為人工智能越早使用越好,產生習慣后,技術才能幫助到你。今天的曉鯨(恒生電子開發的智能投資機器人)和剛推出時的差距很大,現在對股票市場有基本的概念,能夠回答投資者各種不同的問題,我們能保證的是,讓它每天比前一天聰明一些。

    人工智能的三要素是算法、算力和數據,缺一不可。關于算法,科學家已經做了很多東西,再提新的算法太難;算力要靠計算機;而數據,需要海量的數據來支撐。以前沒有足夠數據積累來提供學習進步的過程,現在有了互聯網,數據變多后,基礎就比較理想了,人工智能才能學習起來,技術的效果才能慢慢顯現。有了足夠多的數據場景,技術才能變成產品,應用于不同的金融場景。

    《中國經濟周刊》:AlphaGo 打敗了李世石、柯潔以后,大家都很期待一個顛覆性的產品。在金融科技應用上,目前AI 面臨最大的挑戰是什么?

    官曉嵐:AlphaGo 比較特殊,它需要輸入的變化數據是有限的。但金融不同,變化太多,難度主要在于數據的不確定性。金融是“所有人都受我影響”,實時波動是會有反應的,和不同的場景直接相關,一個動作下去所有人都會受到影響,比圍棋復雜得多。圍棋總體而言還是科學系的,可以分析得清楚,但金融你分析了5000 個維度,又可能增加到了5001 個。

    現在人工智能在金融市場能做讀研報之類的事情。巴菲特說過,“別人一天讀500 頁的研報,我一天讀1000 頁。”但機器人一秒就可以讀1000 頁,這種情況下不僅能提高效率,還可以及時反應。人工智能沒有那么神,但也沒大家質疑的那么差。

    《中國經濟周刊》:AI 在金融科技方面的應用主要存在哪些風險?

    官曉嵐:人有直覺,但是高度自動化的人工智能就說不準了,它完全沒有碰到過這個條件,偏偏又不能理解你的邏輯關系,為什么還不能取代人就是這個原因。

    從計算機的角度來說,有一個準確的值就行,很簡單。比如,說買股票不能超過1% 或者5%,設定好后計算機按規矩來即可。但如果遇到市場熔斷這種風險,機器人沒有遇到過,就傻眼了,可能還出昏招。這時我們就要用保守的策略——出現這種情況就不讓它工作了,以防闖禍。


    2018年第26期《中國經濟周刊》封面

    2018年第26期《中國經濟周刊》封面


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    (網絡編輯:崔曉萌)
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