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ALPHA:风控升级“金融AlphaGo”将替代理财师和交易员?

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  “这一招直接点角很奇怪,明显不符棋理,但意外成立;那一招左上角撞实黑棋的下法难以苟同,然而它就这么下了,还能赢……”在ALPHAGo取得46连胜之后,“棋圣”聂卫平点评道,AlphaGo的棋路颠覆了围棋传统,“没有它不敢下的棋,棋盘上也没有它不能落子的地方,将围棋的自由无垠展现得淋漓尽致”。

  与围棋不同,金融市场投资是一个受宏观政策、市场波动、突发事件等不可控因素影响的复杂决策,那么人工智能可否应用于国内资本市场?业内人士认为,比围棋更简单。就程序本身而言,股票市场里的变量和涉及的算法未必比围棋复杂。

  在人工智能和机器学习如火如荼的今天,金融模型与深度学习能否相辅相成?风控升级,“金融AlphaGo”能否替代理财师和交易员?

  人工智能在金融领域的应用主要包括智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等。目前,已有金融机器人上岗,包括无人值守银行、家庭理财机器人助理、投融资决策辅助机器人、金融欺诈发现机器人等。

  近年来,包括投米RA、璇玑、资配易、蓝海智投、弥财等数十家智能投顾公司快速发展。2016年5月,宜信财富推出全球化资产配置智能投顾投米RA;2016年8月,广发基金推出基智理财;2016年底,招行推出智能投顾产品摩羯智投;民生证券和品钛集团旗下的璇玑宣布合作开发数字化资产配置系统;长江证券推出iVatarGo智能财富管理系统等。

  以摩羯智投为例,公开数据显示,在财富管理服务方面,到4月底,其累计购买规模近112亿元;到3月底,在中智能财富体检服务方面,其以基金为主,智能财富体检服务的日均体检人数达2.45万,带来的财富产品销售金额达51亿元;在智能客服方面,到3月底,有69%的客户服务通过智能客服机器人提供。

  与围棋相对应的,“金融AlphaGo”的深度学习可比传统投资方式处理更多信息量,可同时考虑整个市场,从中选出更多优质股票,容纳更大量的资金。其实,交易员和基金经理的投资策略只是局部最优解,无法穷尽所有情况,而“金融AlphaGo”可通过自博弈训练产生数百万的交易数据,对数据的深度学习产生有效策略。

  “金融AlphaGo”的算法还可量化整个投资中的变量,做出更精准的投资决策,随着深度学习的发展进步,一些重要但不易获取的非结构性数据信息可被分析,提高投资效率。以智能投顾为例,能否抗击极端情况和风险,在很大程度上取决于智能投顾的算法,以及智能投顾所应用的算法是否有长期测试抗跌能力。

  对于“信念至上”的投资理念,“金融AlphaGo”的特别优势在于可克服情绪、性格等人性弱点进行决策,一直保持理性客观态度。

  人工智能在资本市场的应用不限于量化建模、高频交易,通过深度学习、进化算法,人工智能系统还可创造大量随机的虚拟交易员,再对其测试、“基因改造”、万亿次竞争淘汰,选出最优交易员。然后对最优交易员再重复这一过程,最终获得一批最优交易员进行交易。

  人工智能在金融业的发展不确定性部分来自法律层面。2017年11月,人民银行会同银监会、证监会、保监会、外汇局等部门起草了《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见(征求意见稿)》,对金融机构运用人工智能技术、采用机器人投资顾问开展资产管理业务进行规范。资管新规对于平台资质做出了明确要求:从事相关业务必须持牌经营;金融机构应当向金融监督管理部门报备人工智能模型的主要参数及资产配置的主要逻辑,避免算法同质化加剧投资行为的顺周期性等。

  这在一定程度上避免了智能投顾被滥用,进而带来风险外溢,但无疑也提高了智能投顾行业的进入门槛。

  除了投资属性外,智能投顾还对客户资产进行配置,需了解客户的收入、负债等信息。但除了客户告知智能投顾公司,没有法律规定其可依法获取这些数据。此外,其帮助个人进行账户管理和操作在我国被视为违法行为,这也限制了其发展。

  据悉,国内大量互联网金融平台转型做智能投顾后,在不具备风险管控能力的情况下,向普通投资者推荐高风险资产。对此,应加强账户管理和对投资者的教育保护。

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