“我們生處在一個(gè)加速發(fā)展的大數(shù)據(jù)時(shí)代，每隔幾年數(shù)據(jù)就出現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。在這背后，伴隨數(shù)據(jù)采集能力、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的爆發(fā)、智能硬件的進(jìn)步，更多的是場(chǎng)景，帶來閉環(huán)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)如滾雪球般壯大。對(duì)于投資來說，數(shù)據(jù)可以分成三大類，一種是客觀世界的數(shù)據(jù)，比如利用衛(wèi)星觀測(cè)地球，其次是主觀數(shù)據(jù)，可以通過社交網(wǎng)絡(luò)去觀測(cè)人們表達(dá)出來的主觀想法，以及關(guān)系變化，比如移動(dòng)支付帶來的資金流流動(dòng)。這三種變化可以讓我們對(duì)世界的觀察更加細(xì)致徹底，而且非常及時(shí)，對(duì)投資來說非常重要?！?/p>

在近日深圳召開的2018 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR）上，通聯(lián)數(shù)據(jù)首席科學(xué)家蔣龍帶來了人工智能和大數(shù)據(jù)如何助力投資的主題演講。會(huì)后，雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論與他進(jìn)行了一次深入的對(duì)話。

蔣龍告訴雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論，他主要負(fù)責(zé)公司人工智能和大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略研發(fā)工作。每當(dāng)行業(yè)出現(xiàn)新趨勢(shì)、用戶有新的需求痛點(diǎn)，他們會(huì)研究技術(shù)應(yīng)用的可行性與特色化?！氨热缰悄芡额櫯d起時(shí)，我們需要作相關(guān)分析。首先，我們利用大數(shù)據(jù)分析每個(gè)人炒股的特點(diǎn)，繪制用戶畫像；第二，就是如何做到智能化的市場(chǎng)分析、買賣決策等。”

我們不生產(chǎn)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是投研業(yè)務(wù)的核心和基礎(chǔ)。蔣龍介紹說，金融行業(yè)的數(shù)據(jù)主要有兩種類型，一是傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)化的方式收集、整理市場(chǎng)公開信息，將這種大部分是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解，通聯(lián)數(shù)據(jù)前期投資近3.5億元資金，進(jìn)行了從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)的收集、處理、分析，并依靠機(jī)器學(xué)習(xí)模型將其作用于投資分析。 

金融文檔結(jié)構(gòu)化是其中的關(guān)鍵技術(shù)。除了分析財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)用于投資決策，它也在制定業(yè)務(wù)合同中發(fā)揮著作用?！氨热缁鸸拘枰鲁闪⒁粋€(gè)專戶，包含投資期限、標(biāo)準(zhǔn)等各種信息，而合同信息需要來回修改，信息內(nèi)容也非常繁雜，所以這里也需要應(yīng)用自動(dòng)化。我們會(huì)提取出合同中的重要信息，一旦修改可以很容易發(fā)現(xiàn)。合同審核也需要類似技術(shù)。”

另一種叫作特色數(shù)據(jù)或者另類數(shù)據(jù)，比如說衛(wèi)星圖片。通過向?qū)I(yè)機(jī)構(gòu)購買衛(wèi)星圖片，再對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，以供客戶使用。

“我們不生產(chǎn)數(shù)據(jù)，所謂的‘?dāng)?shù)據(jù)生產(chǎn)’其實(shí)就是數(shù)據(jù)整合處理?！彼麖?qiáng)調(diào)說。

事實(shí)上，在機(jī)器學(xué)習(xí)盛行之前，數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理就已經(jīng)在業(yè)界得到較廣泛的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)提高了效率，降低了成本。比如表格自動(dòng)化處理，“從前要識(shí)別表格的內(nèi)容，需要制訂很多規(guī)則，很有可能5~6個(gè)工程花了5年才做出90%正確率的系統(tǒng)。機(jī)器學(xué)習(xí)則能大量節(jié)約成本，可能2~3個(gè)工程師6個(gè)月的時(shí)間就能實(shí)現(xiàn)相同的系統(tǒng)功能?！?/p>

萬得是國(guó)內(nèi)金融信息服務(wù)行業(yè)的龍頭，但其技術(shù)能力一直為人詬病。據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解，萬得向客戶提供的數(shù)據(jù)，主要通過人工+半自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)。業(yè)內(nèi)人士透露說，萬得在南京就擁有數(shù)百人數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。當(dāng)然，萬得也注意到了機(jī)器學(xué)習(xí)的趨勢(shì)，除了雇傭相關(guān)人才，它也與微軟達(dá)成合作，微軟為其提供自動(dòng)化技術(shù)能力。

不過，據(jù)業(yè)內(nèi)人士介紹，萬得可識(shí)別的類型并不算多，大約5~6個(gè)，準(zhǔn)確率在85%左右。另一方面則是傳統(tǒng)公司的通病——組織、流程壁壘?！八麄冞^去內(nèi)部已經(jīng)有一套成熟的人工+半自動(dòng)化流程，如何分工、檢查、系統(tǒng)入庫等，而機(jī)器學(xué)習(xí)則帶來了一套全新的規(guī)則，基本的認(rèn)知、流程完全改變。這會(huì)是一個(gè)較大的挑戰(zhàn)。”

創(chuàng)業(yè)公司的空間有限

“金融信息服務(wù)行業(yè)并不是一個(gè)很大的市場(chǎng)，大約百億級(jí)，比不上風(fēng)控或支付市場(chǎng)，所以這條賽道上無法容納更多的機(jī)構(gòu)。而智能投研機(jī)構(gòu)數(shù)量則更少?！绷硪环矫?，很多大金融機(jī)構(gòu)都有能力、資源進(jìn)行自主研發(fā)，“比如招商銀行花了10個(gè)億做智能投顧，也有能力做智能投研。”

也就是說，銀行、基金等大機(jī)構(gòu)占去近半市場(chǎng)，傳統(tǒng)廠商又分掉一塊，創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)進(jìn)一步壓縮，不過還需注意一點(diǎn)，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)還未到短兵交接的時(shí)刻?！皫缀跛械膰?guó)內(nèi)智能投研公司都想成為彭博，在國(guó)外彭博就有上百億美元的市場(chǎng)，中國(guó)目前還很小?！?/p>

蔣龍指出，該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)在于局部工作，比如信息爬取、人臉識(shí)別等，尤其是技術(shù)實(shí)力薄弱的中小銀行，將會(huì)更加青睞采購解決方案。以通聯(lián)數(shù)據(jù)為例，為客戶機(jī)構(gòu)提供的服務(wù)形式主要有兩類，大客戶一般要求上門組裝系統(tǒng)，并自己進(jìn)行二次開發(fā)，小客戶多采用SaaS服務(wù)。同時(shí)他也指出，除非傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)成立一個(gè)獨(dú)立公司或者業(yè)務(wù)，否則系統(tǒng)更新也很容易與原有流程發(fā)生沖突，無法達(dá)到預(yù)期效果。

過去，機(jī)構(gòu)內(nèi)部會(huì)設(shè)置專門的風(fēng)險(xiǎn)控制委員會(huì)，負(fù)責(zé)投資及其他風(fēng)險(xiǎn)的控制和管理，而現(xiàn)在的智能風(fēng)控能夠用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)預(yù)警、處理。但在實(shí)際應(yīng)用中，出于對(duì)智能風(fēng)控效果的擔(dān)憂，投資風(fēng)控的邏輯和框架不會(huì)發(fā)生大變化，那么一般只能實(shí)現(xiàn)階段性的智能化，比如出現(xiàn)“一秒預(yù)警，再調(diào)給相關(guān)負(fù)責(zé)人審批”的情況。蔣龍舉例說。

管理用戶的預(yù)期

相較于金融信息服務(wù)，資產(chǎn)管理是一塊更大的蛋糕。而近期的市場(chǎng)持續(xù)萎靡，不少投資者只能“關(guān)燈吃面”。雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論觀察到，在數(shù)家智能投顧用戶群中，用戶曬出虧損不一的收益圖，并宣稱要放棄產(chǎn)品。

在蔣龍看來，這種情況下，越加凸顯了管理用戶預(yù)期的重要性。如何衡量智能投顧的效果好不好？并不是看收益會(huì)比用戶的最好預(yù)期高多少，而是機(jī)器投資可以比用戶自己投資少虧多少。如果人們的投資能力按照正態(tài)分布，當(dāng)前的機(jī)器提供的組合可能能超過60%的個(gè)人用戶。

“機(jī)器最大的價(jià)值在于提升效率，降低成本，并不意味著機(jī)器能憑空造出很多錢來，每個(gè)人都能賺錢。我們應(yīng)該告訴投資者兩點(diǎn)：一，市場(chǎng)大部分不可預(yù)測(cè)，可能80%很好，20%出現(xiàn)極端情況；二，隨著時(shí)間的推移，極端情況出現(xiàn)率會(huì)不斷減少?！?/p>

事實(shí)上，通聯(lián)數(shù)據(jù)也有相關(guān)布局——他們面向C端將推出一款投資工具，目前還處于內(nèi)測(cè)階段，據(jù)透露將在今年正式發(fā)布。

該產(chǎn)品可能涉及一個(gè)功能，也是蔣龍近期的研究工作——自動(dòng)盯盤。“很多投資者都不是全職的，不能一天到晚盯著屏幕，幾分鐘很可能就會(huì)錯(cuò)過一支股票（投資機(jī)會(huì)），我們希望能幫助他們自動(dòng)監(jiān)控市場(chǎng)并給出提醒?！?/p>

 “舉個(gè)例子，可能國(guó)家出臺(tái)了控制產(chǎn)能的政策，有的公司會(huì)爆雷。那么我們就把行業(yè)中的所有公司按照財(cái)務(wù)指標(biāo)算出一個(gè)分?jǐn)?shù)，并預(yù)警最低分?jǐn)?shù)的公司。”蔣龍稱。

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