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PE/VC从业者将被AI取代 这里有9个证据
来源:投行PEVC  作者:  发布时间:2018-02-12 04:25:27  
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人工智能(AI)的异军突起也令全球著名的海外投行及投资机构意识到了抢滩创新科技的重要性,目前包括高盛、摩根大通在内的机构纷纷加大布局大数据、人工智能等领域。


“在一些场景下,人工智能将很快取代很多形式复杂的知识性工作,不论是律师还是图书管理员,抑或是教授或政策分析师。”卡斯商学院教授Andre Spicer认为,“比如,我们已经看到新闻机器人的存在,它们抓取动态消息,然后自动生成新闻报道。对发达经济体而言,这可能是一个严肃的问题,因为在发达市场上,大部分高薪职业是由知识性工作构成的。”


国际投行高盛近期透露,该行正在大数据领域施展拳脚。高盛科技部门联合主管Don Duet透露,公司正在人工智能和机器学习方面加大投资。“抓取海量数据,以及将数据转化为信息的能力,正是我们的重要资产及核心战略。”


追梦者基金创始人朱波在3月3日举行的2017年投资界百人论坛中提了一个很好的问题:“我特别好奇投资的行业会不会被人工智能替代掉,大家都说二级市场有可能被人工智能替代了,PE、VC天使这个角度看看,可能十年之后不需要我们了,这里是一堆人工智能辩论了?”

AI相较于投行/PE/VC从业人员,起码有五大优势。

1)迅速吸收处理分析信息的能力,可以在极短的时间读取、整理和分析全世界范围内的所有公开数据、图像乃至非结构化信息,藉此作出投资、借贷、风险管理决定。它在数据分析处理上的能力,和人脑根本不在同一个档次上。

2)深度学习已经成为智能金融在未来的最大利器,其在线下快速、海量地通过学习历史和交易记录来提升未来决策水平的能力远远高过人类。

3)没有感情、没有思维定式,可以克服人类的弱点和盲点。

4)在高速运算和海量数据的支持下,人工智能可以提供因人而异、随时随地的定制解决方案,在投资顾问、组合配置等方面可以由模块式服务转向个性化服务。

5)人工智能可以通过大量机器联网,制造出巨大的乘数效应,而不必坠入人类社会中因人员聚集而经常产生的利益错配、办公室政治等陷阱。

事实证明,人工智能是博弈高手,可以不带感情地无所拘束地进行博弈,而金融市场从来都是博弈最多的地方。

美国近年在运用人工智能做资产管理上取得了长足的进步,运作开始成熟,智能投顾的表现普遍优于对冲基金等主动管理型资产管理公司。

中国在智能金融上起步较晚,但是发展极快,将大数据、云计算运用在消费信用、投顾服务、风险管理等领域也见明显进步。

假以时日,智能金融会在金融领域全面开花结果,因为人脑的数据处理能力、学习能力、应变能力、不出错能力,在人工智能面前只能自叹弗如。投行/PE/VC人员最终将很快被AI所替代,绝对不是空穴来风,以下是9个证据:

1. 高盛:用AI取代金融分析师


一群来自哈佛、麻省的数学博士加上硅谷极客,创立了大数据智能分析处理引擎Kensho,“用AI取代金融分析师”的口号引发了华尔街的巨震。你可以向这个引擎提问,比如“iPhone6发布后哪些股票会涨”,他就会在一秒钟之内给你精确的答案,而且准确率非常高。


Kensho是一家致力于量化投资大众化的人工智能公司,旗下有一款产品Warren被称之为金融投资领域的“问答助手Siri”。Kensho结合自然语言搜索,图形化用户界面和云计算,将发生事件关联金融市场,提供研究辅助,智能回答复杂金融投资问题,从而加速交易时间,减少成本,用动态数据与实时信息,及时反映市场动态。


这个引擎太具有杀伤力了,因为有了他的存在,70%以上的股票分析师将会失业。因此,就连高盛也对此项技术大惊失色,联合Google共同入股Kensho,布局人工智能金融领域。


目前,高盛的技术部门已是该行内部最大的部门,软件工程师和开发人员的人数比银行家与交易员还多。


高盛Don Duet称,“在如何利用人工智能并真正实现围绕它的商业化应用方面,我认为,我们仍处于非常初级的阶段。这是我们积极投资的领域,真正找到使用人工智能和机器学习的机会,将帮助我们优化现有的程序,让我们未来可以更好地服务客户,所以这是我们当前大规模投资的两个领域。”


2. 摩根士丹利:单单上海的信息技术部门现在就有700多人


摩根士丹利(Morgan Stanley)董事总经理、技术信息部上海负责人赵长飞女士曾在接受华尔街见闻的采访中表示,对于金融科技(fin-tech)现在的发展趋势,会在未来三到五年内对金融市场整个局面带来重大冲击。


“其实我们有很多的很简单的交易已经自动化了,”赵长飞表示,“现在我们正在做金融环境分析,也是基于数据模型,有很多的变量,数据模型做出来了之后就通过大量的计算。假如石油价格变动了,在变动不大的范围可能会出一些什么结果;假如某地方战争,该因素放进去之后,就可以算出我们可能会有的商业风险曝露,这个市场价格会怎么走,这个模拟我们也一直做。对这一套东西我们需要的计算是非常庞大。我们用超算技术得出相关预测,会给交易员们去看,然后交易员再拿了这个去印证自己的直觉。”


3. 摩根大通:AI将36万小时的工作缩至秒级


彭博社报道称,摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN。这款软件上线半年多,经测试,原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作,COIN只需几秒就能完成。而且,不仅错误率大大降低,它还不用放假。


COIN只是这家美国最大银行的起点,是其2,000个技术项目之一。


摩根大通专门设立了技术中心,聘用约4万名技术工作者,技术预算达90亿美元,专攻大数据,机器人和云基础设施,期望借此找到新的收入来源,降低费用和风险。此外,它还和英特尔、微软等30多家企业组成了一个新的区块链联盟,以开发相关的标准和技术,让企业更加便利使用新崛起的Ethereum区块链技术。去年,摩根大通还与区块链创业公司Digital Asset Holdings启动了一个测试项目。该公司CEO布利斯•马斯特斯(Blythe Masters)是摩根大通前高管。


在去年2月的投资者日活动上,摩根大通企业投行业务总监丹尼尔·平托(Daniel Pinto)表示:“金融科技和新的能力对于我们所做的一切非常重要。”


另一个程序X-Connect也开始投入使用,主要用来检索电子邮件,以帮助员工找到与潜在客户关系最密切的同事,并帮忙介绍认识。摩根大通还在去年向机构客户提供一些云支持技术,允许像BlackRock这样的公司自助获取财报、研报和交易工具这些常规信息,解放了销售和客服。


4. 瑞士银行:用AI面部识别技术帮客户投资


全球最大的财富管理机构——瑞士银行(UBS)正寻求利用人工智能技术,通过观察客户的面部表情来帮助他们进行投资。瑞士银行首席投资官马克·哈菲尔(Mark Haefele)表示,该公司开展了多个试点项目,以了解如何最大限度地利用人工智能技术。哈菲尔旗下管理着大约 2 万亿美元的资产。其中一款工具可以解读客户在观看理财计划视频时表露出的细微面部表情,然后帮助他们进行投资决策。



哈菲尔在接受媒体采访时表示:“这有助于发现一些投资意向偏差。你可能会说,‘瞧瞧,你说你最大的兴趣是进行长线投资,但这项人工智能技术却向我们表明,你其实对短线交易更感兴趣。’”
这个项目目前仍在测试之中,瑞士银行正考虑是否在全公司进行推广。哈菲尔认为,这种技术可以加快发现百万富翁甚至亿万富翁们想要的投资结果的过程。“每个人都没有太多的时间,所以我们的一个目标就是帮助客户提出更好的问题,然后帮助他们找到合适的投资机遇,”他说。
瑞士银行还考虑利用这种软件来评判客户在某些方面的特征,比如团队合作、好奇心和意志品质。目前,财富管理机构都寻求利用各种各样的自动化技术赢得企业的青睐,为客户提出更好的投资建议。
投资培训机构 Investopedia 周二公布的一项调查,美国的财务顾问正越来越多将所谓的“机器人咨询”服务融入他们的实务操作中。所谓的“机器人咨询”服务,是指基于算法和自动化的财富管理服务。



5. 德意志银行:用AI挖掘客户和市场数据


德意志银行正在利用技术来挖掘针对客户和市场的大数据,其首席数据官JR Rangaswami曾表示,“客户的行为可以曝光很多信息:比如他们何时登陆,以何种方式登陆,使用什么样的产品和服务,使用的时长和使用的地点等”,“我们的目标是直接了解客户需求,而不是从其他渠道间接获得这些信息。”


6. 桥水基金:动态布局投资非AI莫属


全球最大的对冲基金桥水联合(Bridgewater Asspcoates)早在2013年就开启一个新的人工智能团队,该团队约有六名员工,由曾经供职IBM并开发了认知计算系统Watson的David Ferrucci领导。据彭博新闻社报道,该团队将设计交易算法,通过历史数据和统计概率预测未来。该程序将随着市场变化而变化,不断适应新的信息,而不是遵循静态指令。而桥水基金的创始人也曾公开表示,其旗下基金持有大量多仓和空仓,投资120种市场,持仓组合高达100多种,并且以人工智能的方式考虑投资组合。


7. 贝莱德:智能理财正当时


贝莱德2015年8月底宣布将收购专注于智能理财领域的初创公司Future Advisor。


智能投顾使人工智能技术不再远离人群,真正使得每一位普通人都能享受到智能金融科技公司所带来的好处,也让许多曾经认为“人工智能是遥不可及”的人认识到智能金融公司不仅仅只服务于金融行业的专业人士,而是可以为整个商业社会相关的群众创造价值。


8. Rebellion Research:AI比人更适合做投资


Rebellion Research是一家运用机器学习进行全球权益投资的量化资产管理公司,Rebellion Research在2007年推出了第一个纯人工智能(AI)投资基金。该公司的交易系统是基于贝叶斯机器学习,结合预测算法,响应新的信息和历史经验从而不断演化,利用人工智能预测股票的波动及其相互关系来创建一个平衡的投资组合风险和预期回报,利用机器的严谨超越人类情感的陷阱,有效地通过自学习完成全球44个国家在股票、债券、大宗商品和外汇上的交易。


9. 嘉信理财


在面对变化莫测的金融市场时,Charles Schwab(嘉信理财)旗下推出的智能投顾产品schwab intelligent portfolios则能以蒙特卡洛模拟动态市场上的投资组合表现进行投后跟踪。同时在投资组合亏损的同时,机器会自动进行税收亏损收割,即将卖出亏损的证券递减一部分资本利得税。而当投资组合偏离预先设定的风险容忍度与资产配置建构时,机器会自动通过一系列买进与卖出的行为进行资产平衡的调整。

作为金融人士你需要有什么样的能力,才能不被AI所取代?

1. 你需要拥有非公开信息。人工智能的强项是对公开资讯的提取、分析以及作出相应决策。

如果资讯来自尚未公开的渠道,你就有击败人工智能的机会了。

这种非公开资讯,不包括分析员在公司门口数进出卡车数量或在超市对品牌偏好做调查,因为大数据可以做得更好、更全面。

2. 你是索罗斯。索罗斯的反向投资理论,是基于对人性的分析,哲学性质多过数理性质,目前尚没有看到人工智能在模糊哲理上有什么天分。

不过索罗斯理论是建立在多数市场参与者是错误的这个前提之上的,如果市场中人类投资者消失了,索罗斯对着全部是机器人的市场未必能占到便宜。

3. 你是巴菲特。巴菲特是另一个极端,他只读公司年报,运用常识进行价值投资,坐怀不乱乃是其心法。

人工智能可能有千百招,巴菲特只有一招,基于经验和心法的一招。

也许有一天人工智能可以学会巴菲特那一招,不过对经验、修为的学习、复制、改良就不是分析数据那么容易的了。

4. 你的客户宁可和你打交道。机器始终是机器,能力再强也还是机器,在人与人的感情处理上暂时未见优势。

金融业的投资、分析、管控功能可以大量由人工智能代劳,但是与客户的人性交流恐怕还要人来做。当然前提是你面对的客户是人,而不是机器。

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