2017年3月25日，在智信研究公司于北京舉辦的主題為“智能投研：開啟高效精準投資之匙”資管咖啡34期活動上，天弘基金管理有限公司智能投資部總經(jīng)理助理劉碩凌如是說。
“人適合解決做什么，計算機解決怎么做。”劉碩凌認為這是最合理的分工，“主動投資能力很強的人和數(shù)據(jù)科學家的工資水平差不多，這兩類人才都會是公募基金公司必備的人才。兩種人才所形成的文化自然就是一種平衡和博弈（的文化）。最終的話還是會以人為主，但自動化程度會越來越高，而且滲透的深度與速度有可能會超過我們的想象?！?/p>
人工智能的三大要素包括硬件、算法和大數(shù)據(jù)。有了硬件的進步，才有了人工智能的發(fā)展。算法在過去十幾年的創(chuàng)新突破并不多，主要是結合需求的應用。更多的變化是源于大數(shù)據(jù)。
十年前，調(diào)整策略模型的一個參數(shù)需要一天時間才能跑完，而現(xiàn)在只需要幾分鐘。從一天變成幾分鐘，就是硬件進步、運算速度提升帶來的質(zhì)的飛躍。
“數(shù)據(jù)的增量價值可能是最大的。大家拼的是算法嗎？可能不是，而是誰家的數(shù)據(jù)資源積累得更厚。”劉碩凌表示，“相對而言，淺層的結構化數(shù)據(jù)容易挖掘。而想充分挖掘深層非機構化數(shù)據(jù)則比較困難，例如政府公告、互聯(lián)網(wǎng)文本等數(shù)據(jù)。”
這也可以解釋，為何自然語言處理是現(xiàn)在人工智能最熱門的分支。
活動現(xiàn)場嘉賓分享中透露，看似炫酷的技術本身并沒有捷徑，前期的樣本獲取、樣本篩選、樣本標識都是很辛苦的人力密集型工作，而機器學習的過程不僅耗電而且耗數(shù)據(jù)，辛辛苦苦找來的幾萬條樣本，機器很快就吃進去了。之后還需要用各種各樣的樣本來訓練、糾正其結果。在模型訓練的過程中，人的經(jīng)驗將發(fā)揮很大作用。
天弘基金在大數(shù)據(jù)挖掘方面下足功夫，2013年開始籌建大數(shù)據(jù)中心，每年在數(shù)據(jù)中心基礎設施以及人才隊伍建設上的投入在行業(yè)內(nèi)也是首屈一指的。
通聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源來自三個渠道。一是公告信息，也是最基本的渠道；二是通過爬蟲抓取網(wǎng)上的各種數(shù)據(jù)，包括公司征信數(shù)據(jù)、人與公司的關系圖譜等；三是工商登記信息。獲取數(shù)據(jù)后，會針對不同的數(shù)據(jù)進行實體合并，頻率分為日頻或月頻，均由機器完成。
與天弘基金、通聯(lián)數(shù)據(jù)不同的是，京東金融背靠京東商城（京東商城去年的GMV超過6500億，活躍用戶超2億人），有著豐富的銷售，供應鏈及用戶行為數(shù)據(jù)。京東金融證券業(yè)務部金融大數(shù)據(jù)總監(jiān)黃勃南介紹，相比其他電商平臺，京東商城的自營壁壘產(chǎn)生了大量供給端和供應鏈的數(shù)據(jù)，且銷售數(shù)據(jù)質(zhì)量很高。這些數(shù)據(jù)對于分析所有大消費行業(yè)的供需關系，盈利預測都有著重要意義。
“就像特斯拉，在封閉式道路用自動駕駛，但是到了山路上，就需要人為干預了。所以在市場沒有差異化，大家的判斷一致時，可能就是機器在跑，一旦開始有分歧，拼的就是駕駛技術了?！眲⒋T凌問答環(huán)節(jié)時表示。
通聯(lián)數(shù)據(jù)股份公司智能投研總監(jiān)向偉進一步分析了適合應用人工智能的場景的三個特性。第一，處理的任務必須簡單且具有重復性。第二，處理的數(shù)據(jù)量必須要大。第三，處理的任務決策鏈盡量要短。
一是提高基本面研究效率。一直以來研究員和投資經(jīng)理的工作流程非常原始，包括用Excel整理數(shù)據(jù)、運算建模等，一個研究員可以盯30只股票，如果想要盯300只，就會非常困難。
二是可以整合各行各業(yè)的碎片化信息。金融行業(yè)通?？咳斯ぬ幚砀鞣N碎片化信息，這些信息可能儲存在不同的人手里，比如有些是錄音文件、有些是調(diào)研手記、有些是網(wǎng)上查到的價格數(shù)據(jù)，分散在每個人的電腦里無法有效地整合處理。碎片化成為阻礙工作效率提升的第二個痛點。
三是保證知識傳承。金融行業(yè)買方賣方投研人員流動性很大，因此知識傳承顯得尤為重要。比如一個行業(yè)的研究員搭建了完整的供需分析體系，這些體系通常是以Excel形式進行傳承，容易導致體系丟失。如果利用人工智能來建立，可以一直儲存在系統(tǒng)里，防止丟失。
四是幫助監(jiān)測跟蹤激增的數(shù)據(jù)量。隨著信息化不斷發(fā)展，各種數(shù)據(jù)量激增，逐漸超越了人能跟蹤監(jiān)控的范圍，所以必須借助機器來完成。
現(xiàn)場聽眾嘉賓對于蘿卜投研表示出濃厚興趣，提出各自搜索問題要求現(xiàn)場演示解答，令整個活動的互動高潮提前到上半場。
未來十年，或許會是人工智能介入投研領域最快的十年。因為硬件更新迭代導致運算速度不斷提升、人們對各類算法的掌握和運營也更加嫻熟，原始的數(shù)據(jù)積累工作成效逐步顯現(xiàn)；與此同時，一批老基金經(jīng)理面臨退休，人工智能將有機會爭得一席之地。十年后，如果再舉辦一次智能投研活動，也許會是一場更酷炫、更燒腦的人機互動。
今年智信將陸續(xù)主辦更多Fintech細分話題，欲想第一時間知道活動信息，敬請關注“智信網(wǎng)”微信公眾號。
鳴謝：部分咖啡參會機構
天弘基金管理有限公司
通聯(lián)數(shù)據(jù)股份公司
北京京東金融科技控股有限公司
中國工商銀行股份有限公司
中國農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司
中國郵政儲蓄銀行股份有限公司
中國光大銀行股份有限公司
平安銀行股份有限公司
興業(yè)銀行股份有限公司
嘉實基金管理有限公司
銀華基金管理股份有限公司
中融國際信托有限公司
華寶信托有限責任公司
國投泰康信托有限公司
平安信托有限責任公司
國際商業(yè)機器IBM(中國)有限公司
中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信集團有限公司
