也許沒有哪一個Fintech子領(lǐng)域能夠像智能投顧（robo-advisors）一樣吸引到如此多的關(guān)注。事實上，智能投顧只是數(shù)字智能技術(shù)與金融行業(yè)結(jié)合的部分產(chǎn)物。當金融遇上AI，潛力也許不止成為一個投資顧問。金融，在“AI取代人類論”中，本就是首當其沖的行業(yè)。

人工智能和金融的結(jié)合目前有多個領(lǐng)域：用人工智能進行量化交易；輔助生成報告、投資意向書；做語義搜索，用于行業(yè)研究；以及智能投資顧問等。國內(nèi)Fintech創(chuàng)業(yè)公司財鯨，據(jù)介紹，其利用自主研發(fā)的“深海”智能投資系統(tǒng)，為客戶提供智能投資交易解決方案，以海外交易市場為出發(fā)點，基于人工智能算法為投資者提供全球資產(chǎn)配置和多品類投資產(chǎn)品建議。

“國內(nèi)低風(fēng)險套利的時代已經(jīng)過去”

說到財鯨成立的背景，公司CEO葉鑫表示，隨著國內(nèi)經(jīng)濟結(jié)束高增長進入結(jié)構(gòu)調(diào)整期，債務(wù)過度擴張，以及匯率和資本項目的改革，國內(nèi)高凈值人群逐漸產(chǎn)生海外資產(chǎn)配置的需求。并且，“國內(nèi)低風(fēng)險套利的時代已經(jīng)過去，對一般投資者進行投資理財需要的專業(yè)能力也提出更高的要求?！钡?，尋求海外投資——比如炒炒美股，或其他標的，“中國投資者對海外資產(chǎn)配置的經(jīng)驗比較缺乏，對海外市場及投資標的也都比較陌生?！?/p>

意思是，當前的情形無論是國內(nèi)理財還是海外投資，普通投資者都需要“老司機”帶帶路。

葉鑫指出，從前智能投顧沒能發(fā)展起來，原因很多。最重要的是，以往的市場充滿低風(fēng)險套利機會，比如過去二十年的房地產(chǎn)、過去10年的債券、過去8年的信托、過去7年的理財、過去3年的P2P等等，在這些不復(fù)雜、很容易賺到錢的市場環(huán)境下，不需要投資顧問的存在。相反，市場更需要的是怎么更快、更有效地拿到機會，是賣方經(jīng)紀人的天下。然而到了當下，當簡單套利的時代結(jié)束的時候，用戶被迫面對一個復(fù)雜的市場，需要面對“買什么才能不虧錢”、甚至“買什么都不賺錢”的嚴峻考驗，這就需要專業(yè)能力的投資顧問來出面應(yīng)對，這個時候投資顧問才有價值。

依據(jù)這樣的形勢判斷，本科碩士都畢業(yè)于清華大學(xué)的葉鑫，找來了同校的王蓁——財鯨聯(lián)合創(chuàng)始人兼投資總監(jiān)，一起創(chuàng)立財鯨。王蓁在清華修完了生物、計算機和經(jīng)管三個專業(yè)，告別清華后前往美國康奈爾大學(xué)深造，并獲得生物博士學(xué)位。畢業(yè)后，王蓁在彭博紐約總部做量化工作，后來加入財鯨，并研發(fā)了“深?！敝悄芡顿Y系統(tǒng)。

財鯨app虛擬現(xiàn)實組合漲幅和倉位

深海之鯨

誕生于2015年的“深?！蓖顿Y系統(tǒng)，包含海神（多維空間交互匹配平臺）、遨游（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認知選股系統(tǒng)）、豚音（智能分析器配置優(yōu)化系統(tǒng)）、洋流（量化擇時動態(tài)調(diào)倉系統(tǒng)）、海納（結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)平臺）和驚濤（脈沖交易系統(tǒng)）。 從去年開始，財鯨利用深海系統(tǒng)進行實盤投資，每季調(diào)倉。

據(jù)財鯨業(yè)績報告，2015年12月30日到2016年6月30日期間，財鯨app 1.0的投資組合收益為15.91%，高于相同時期內(nèi)標普500的收益。

王蓁介紹稱，深海系統(tǒng)整個智能投資的運作過程可以分為幾步：

·將用戶的投資想法與數(shù)據(jù)庫進行匹配，利用金融搜索引擎從數(shù)據(jù)庫包含的24萬家上市公司和84萬投資標的中進行篩選，選出與用戶預(yù)期相符的標的；

·以量化金融的方法選擇出中期和短期表現(xiàn)較好的標的；

·利用蒙特卡洛模擬算法在多維向量空間下組合優(yōu)化這些標的，得到無論是馬科維茨（ Markowitz）模型，還是有效市場理論（EMH）等金融理論下風(fēng)險最小化的投資組合。

·得到這些組合后，投資過程中系統(tǒng)每天再對組合從市場、行業(yè)、組合、用戶等層面進行監(jiān)測，出現(xiàn)變動時給用戶提出風(fēng)險警示。

實際上，第一步的做法類似在百度進行搜索一樣，在文本框里輸入要查詢的問題。組合優(yōu)化過程中，結(jié)合大盤和行業(yè)數(shù)據(jù)，對上述結(jié)果進行符合當前市場狀況的蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬修正。蒙特卡洛算法一般是指，利用隨機抽樣的方法，獲得一些隨機系統(tǒng)的統(tǒng)計量或者參數(shù)。在金融領(lǐng)域的應(yīng)用中，可以通過Monte Carlo來模擬多條標的資產(chǎn)的價格走勢，求出估計資產(chǎn)價格的模擬值。

而為了對金融市場做出判斷，系統(tǒng)在做語義處理的時候，除了使用RNN（遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)recursive neural network）來輔助進行自然語言處理和語義識別，還基于社交網(wǎng)絡(luò)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搭建概率圖模型（PGM）來對數(shù)據(jù)進行處理。PGM中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)本身是一種不定性因果關(guān)聯(lián)模型，用條件概率表達各個信息要素之間的相關(guān)關(guān)系，能在有限的、不完整的、不確定的信息條件下進行學(xué)習(xí)和推理，具有強大的不確定性問題處理能力。

此外，王蓁表示，因為深海系統(tǒng)運用的是無監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learning）技術(shù)，所以它在主動學(xué)習(xí)各個金融市場的數(shù)據(jù)過程中可以依靠預(yù)先設(shè)置的一個智能回測模塊，根據(jù)梯度自動尋找一套與每一個給定用戶匹配的參數(shù)，然后不斷跟蹤學(xué)習(xí)用戶投資和交易習(xí)慣，給每個投資者更加個性化的投資建議。

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也許很多人對AI在金融行業(yè)的應(yīng)用程度并不十分了解，此前，業(yè)內(nèi)人士表示，在投資顧問這一領(lǐng)域，機器基本上到達人類的水平。而財鯨投資總監(jiān)王蓁表示，目前，人工智能在投資領(lǐng)域某些方面已經(jīng)超越人類，機器能給出人類想不到的結(jié)果。

舉個例子，在對大數(shù)據(jù)這個理念相關(guān)標的的選擇中，除了預(yù)料之中的亞馬遜等公司，深海系統(tǒng)還將美國迪士尼公司列為第三相關(guān)的上市公司，這是超出之前我們的預(yù)測和所有人直覺的。“但深入研究后我們發(fā)現(xiàn)迪士尼大量應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，堪稱文娛行業(yè)的亞馬遜。此外，在數(shù)據(jù)的智能分析和回測上，人工智能遠遠超出人類。比如，對全球24萬家上市公司的數(shù)據(jù)進行全面深入的分析和挖掘，這樣的工作非人力所為。其次，對數(shù)據(jù)的不間斷搜集整理和監(jiān)測報告也是一項浩大的工作。”王蓁說道，“未來，我們希望系統(tǒng)可以做到，鳳姐回國理了一個發(fā)，我們就能知道哪些股票可能因此而股價變動。”

在此層面上，人工智能技術(shù)在金融投資領(lǐng)域的應(yīng)用，就不只是成為一名投資顧問了。而它將會給行業(yè)帶來什么變化，我們且拭目以待。

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