“在过去的10多年里，我日复一日的坐在电脑前进行股票投资，所以，今天站在这里，借用一句广告词来说，’从一开始我是拒绝的’。”华夏基金副总经理、投资总监阳琨说。
在阳琨的背后，是东家华夏基金同国际科技巨头微软公司在亚太地区设立的微软亚洲研究院举办战略合作发布会，宣布双方将就人工智能(AI)在金融服务领域的应用展开战略合作研究。
“人工智能（AI）未来究竟会成为我们投资经理的一个有用的助手还是会成为这个行业的一个颠覆者?这样一个问题仅仅只是开始。”他说。
网上一个关于AI来袭后“金融狗”遭遇“毁灭性打击”的佐例是：高盛在纽约总部的现金股票交易柜台从2000年的600名交易员到如今只剩2个人，这背后的大部分工作已被AI的自动交易程序接管，且由200名计算机工程师进行支持。
如今，AI正冲击着各行各业，并大有接替互联网开启下一轮科技革命之势。“这其中，会催生一大批千亿级乃至万亿级的新的行业和投资机会，未来将是“AI+”时代， AI+汽车、AI+教育、 AI+零售业、AI+工业、AI+农业、AI+能源……传统行业和人工智能相融合，都将产生1+1>2，甚至是远大于2的效果。” 华夏基金总经理汤晓东说。
在阿尔法狗面前，所有的大师都黯然无光，在AI面前，人类将何去何从?
AI一秒钟洗劫了沙滩上所有的螃蟹
互联网金融，在最近几年一直很热，受到各方追捧的概念。2016年，更有科技感的金融科技(Fintech)进入大众的视野，被频频提及。随后，陆金所提出了理财科技(Wealthtech)的概念。无论概念怎么变化，可以从中看出共通之处，科技的分量不容小觑。
新产品和新概念常常相辅相成。智能投顾、机器人理财、个性化推荐、数字化资产配置、智能资产配置等，跳出各家公司推出产品时的名称不同，可以看出，大数据、人工智能、机器学习等科技技术，已被运用在互联网金融产品的设计和营销中，投资人购买的产品，已有智能和个性化的雏形。
其中，互联网金融公司对科技和大数据在产品中的运用探索热情较高。例如，陆金所、京东金融、蚂蚁金服和璇玑等，都推出了智能化和数字化产品。同时，第三方创业公司，例如，蓝海智投、拿铁财经、弥财等进入智能投顾市场已经有段时间。此外，雪球和金融界，通过论坛和新闻积累用户和相应的大数据，推出智能投顾产品。第三方基金代销平台，盈米和好买，也以基金为主要配置，推出了机器人理财产品。传统金融机构中，招商银行、广发证券、平安证券的智能资产配置系统有较大的知名度。
这些具有人工智能初代模型的投资模式正在一步步的改变成整个金融行业的既往的运行逻辑。在阳琨看来，基金经理们的投资选股行为，就像在海滩上找螃蟹，翻100个石头找到螃蟹的概率应该是10%-20%之间，而AI就像是能够在一秒钟之内把海滩上的石头翻一遍，把螃蟹一洗而空的“神器”。
那么，问题就出现了，有了这样的神器，还需要这么多基金经理“翻石头”吗?
尽管金融投资是一门极具专业知识及门槛的领域，需要经过长期积累和不断积淀，以及持续的专业训练和尝试才能培养出非常优秀的证券分析师或是投资经理，但即便是最专业的投资经理，依旧会受到人类自身特点所限，从而在有些时候会表现出某种局限性。
“比如说，他们处理数据的能力有限，在跟数据做时空分析的时候粒度不够精细，他们对于市场的反馈周期可能会很长，而且无法做到始终保持冷静，投资决策有时候会受情绪和主观判断的影响。而在这些方面，人工智能恰恰表现出自己独有的优势，AI对数据处理的能力非常强，可以实时地根据市场的情况用算法调整投资策略，同时，AI没有情感，没有恐惧、没有贪婪，可以永远向着客观的目标优化自己的投资策略。”微软亚洲研究院副院长刘铁岩说。
超越人类只是时间的问题?
从目前各家金融机构对于“AI+金融投资”的探索来看，主要以基金作为先行试验品。基金之所以成为首选的原因，主要是由于市场可供选择的基金种类较多，交易数据量大而规范，有利于建立模型。同时，基金被投资人接受的程度高。
那么，具体来说，AI将如何改变基金投资行业?
首先，量价数据是股票投资里面非常重要的信息源之一，通常，投资经理会根据量价数据的时序序列来寻找时空模式以此来预估股票的涨跌，何时买入、卖出股票，这种经验的抽取，一定会受到个人因素的限制。而人工智能技术，依托大数据去寻找更加客观，更加有效的时空模式。
其次，文本数据也是非常重要的一个数据源，“AI可以通过对文本数据的分类，语义分析，主题分析和情感分析，来预测市场对于一个行业或一个公司的预期，甚至可以去预测股票走势的拐点。人类投资经理会根据他所熟悉的，与此相关的若干文本数据源，依据理性作出判断。但AI会利用互联网上海量的文本数据，把事情做得更加全面，更加客观。”刘铁岩说。
除了量价数据，文本数据外，在投资的时候也时常会利用一些外部信息，比如说政治事件、金融事件、经济事件抑或应链的上下游关系，利用投资人和公司之间的这种关系来进行推理，这就需要AI去构建一个可靠的、信息丰富的金融知识图谱，对巨大体量的知识图谱进行实时的分析推理，使高阶因果关系进行改变。
当然，AI能够达到这样的高度，还需要大量模拟学习优秀投资经理的思维逻辑、行为能力等， “未来，人工智能是否可能同人合作、竞争或是博弈、学习来改变投资呢?，我认为，基金经理未来很可能会成为AI机器人的投资陪练，甚至有一天，AI可能会进入它们自己的博弈，创建他们自己的策略，这一点不是不可能，但是我们在想，这一时点什么时候可以到来。”阳琨说。
事实上，人的行为是最难捉摸的，变化只在转瞬之间，金融市场则是诸多人类行为的结合体，对于AI来说，挑战始终存在，比如金融市场环境开放，存在信息缺失、隐藏等问题，给建模造成困难;市场规律动态变化，非平稳，对人工智能模型的预测能力提出挑战;金融市场存在多方复杂博弈，且规模较大，增加建模和分析的难度;黑天鹅等重要事件的小概率本质，不易用大数据、大样本方法预测;高频交易数据量大，实时性强，对人工智能计算平台提出额外需求。
尽管根据奇点理论，人工智能的智力水平总有一天会接近甚至超越人类，但就当下来看，它依旧是人类的一个工具。“我们希望利用机器对海量数据的处理能力以及深度学习能力，去对历史上各种经济数据，市场数据甚至政策文本数据进行复盘，帮助我们去归纳、总结市场当中特有的运行的机制和几率，给我们的投资提供更多客观的数据，帮我们的投资者做出决策提供更多的依据。”华夏基金资产配置部总经理孙彬说。
