智能金融的“黑箱”

　　国内金融业的AI利用处于浮躁的概念阶段，多数仅实现了部分流程上的自动化。

　　近期，有消息称华尔街投行“老大”高盛600名交易员裁剩2名；此前摩根士丹利已经全球裁员1200人；瑞信对伦敦1800名员工发出裁员警告；美银美林也传出裁逾5%交易员的消息。

　　作为“金饭碗”的交易员职业，为何走到了今天？事实上，在高盛内部200名计算机工程师的技术支持下，自动化交易程序已经接管了其纽约总部大多数日常工作量。目前，人工智能（AI）在金融领域的热议程度已经达到前所未有的高度，甚至被“妖魔化”。

　　就在三个月前，创新工场董事长兼CEO李开复公开表示，他认为未来十年80%金融从业者会被人工智能取代，“我觉得人工智能在中国爆发的第一个且最大的领域一定是金融。”他表示，作为纯数字领域，金融领域是人工智能最好的应用领域之一。

　　实际上，目前国内外AI在金融领域的应用已有诸多成功案例。

　　总部位于纽约的Rebellion Research在2007年推出了第一个纯AI投资基金，成功预测了2008年股市崩盘，并在2009年给希腊债券F评级，而当时惠誉的评级仍然为A，通过人工智能，Rebellion比官方降级提前一个月。

　　日本Alpaca的交易平台Capitalico利用基于图像识别的深度学习技术，让用户很便捷从存档里找到外汇交易图表并帮忙做好分析，从明星交易员的经验中学习并作出更准确的交易。

　　而香港的Aidyia依赖于多种AI的混合，包括遗传算法(genetic evolution)，概率逻辑(probabilistic logic)，致力于分析美股市场，包括大盘行情以及宏观经济数据，从而做出市场预测，并表决最佳行动。

　　总结来看，目前人工智能在金融领域所做的尝试，主要有进行量化交易，辅助金融新闻、报告、投资意向的半自动化生产，提高风控管理，以及智能搜索等。计算机视觉、机器学习、机器人技术、语音识别等AI技术快速发展对整个社会带来的改变或将远大于互联网。

　　“金融之所以能作为一个突破口，是因为金融数据量大，样本足够。”北京大学汇丰商学院副教授、国家千人计划金融类专家朱晓天在接受《21CBR》采访时表示，但目前AI在国内外的投入和实现程度上仍有较大的差距。

　　近几年来，华尔街的招募重点已经开始转向与硅谷科技公司抢人，对于刚毕业的专业学生也不惜开出高薪。尤其在美国的重点投行，对于信息技术投入较大，往往将其1/3的利润投入做技术开发，注重开发人工智能的扩展性，包括独立思考，独立扩展；而在国内，目前多数处于较为浮躁的概念阶段，多数仅实现一些流程上的自动化。

　　朱晓天坦言，事实上AI真正的核心在于其算法成果，“除开实践领域，从AI技术本身来看，其算法在近几年仍未有太大的革命性的变化。”造成这样最大的因素是由于“黑箱”问题。所谓“黑箱”，就是指那些既不能打开，又不能从外部直接观察其内部状态的系统，比如人们的大脑。

　　例如，当你的贷款被拒绝时，银行可以在法律上解释这么做的理由，而使用人工智能做出的决策却无法相应地提供理由。来自大数据公司ArundoAnalytics的数据科学主任Ellie Dobson认为，类似的担忧在很多其他机构中也存在。如果有类似英国汇率设置错误的问题出现，英国央行是不能说：“这是黑箱让我这么做的。”一旦在真正的交易情境中面临为投资者带来损失，责任主体将无法判定。

　　“金融科技公司来制造机器人投顾，也需要有管理人使用这个机器人投顾来管理资产。”朱晓天表示，对于资产管理的情景，最终仍是需要“人工智能+人”的模式。这也就意味着，需要挑选有资格的管理人，培养同时具备金融以及人工智能专业的复合型人才或已迫在眉睫。

　　罗丽娟

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