人工智能是新一輪技術(shù)革命的重要方向之一，正加速融入到金融領(lǐng)域的應(yīng)用之中。近日，英國圖靈智能科技有限公司CEO Leslie Kanthan在接受記者采訪時指出，“人工智能和機器學(xué)習(xí)已不是一個新概念，尤其在金融領(lǐng)域，人工智能發(fā)揮的作用會越來越大。除了在選股方面發(fā)揮巨大的作用外，它可能帶來金融機構(gòu)成本的大幅度降低。”
擅長量化算法、策略優(yōu)化及定價模型的圖靈智能科技就是人工智能和金融相結(jié)合的先行者之一，該公司基于人工智能和機器學(xué)習(xí)研究，建立多層人工智能系統(tǒng)。Leslie Kanthan表示，“人工智能在中國大有可為，市場的非有效性和高波動性都為人工智能攫取可觀收益提供了基礎(chǔ)。”目前，圖靈已進入A股數(shù)據(jù)測試并調(diào)適模型階段。
加速吸引頂尖人才
記者：首只人工智能ETF AIEQ開始跑贏標(biāo)普500。長期來看，人工智能戰(zhàn)勝市場的可能性有多大?
Leslie Kanthan：由有效的人工智能技術(shù)驅(qū)動的ETF，長期戰(zhàn)勝標(biāo)普500的可能性比較高。事實上，AIEQ經(jīng)過一段時間的適應(yīng)才開始跑贏標(biāo)普500的。隨著數(shù)據(jù)的積累，人工智能選股能力將逐漸提升。長期來看，人工智能跑贏指數(shù)的概率遠(yuǎn)大于短期。
人工智能可增加選股的有效性，在金融領(lǐng)域發(fā)揮的作用會越來越大。此外，它可能帶來金融機構(gòu)成本的大幅度降低。在部分領(lǐng)域，這種成本效應(yīng)已經(jīng)顯現(xiàn)。這是因為，人工智能、尤其是純的人工智能，完全不需要人的干涉，可以大幅降低人工成本。投資者支付給基金公司的費用中，相當(dāng)一部分是為了覆蓋基金經(jīng)理薪酬。如果基金完全由人工智能驅(qū)動，這一部分費用會大幅縮減，省下來的錢可用于大數(shù)據(jù)分析和策略優(yōu)化。這將提升基金公司競爭力。
記者：以前美國名校畢業(yè)生以進入華爾街為榮，如今硅谷成了最吸引頂尖畢業(yè)生的地方。這種趨勢會持續(xù)嗎?
Leslie Kanthan：這一趨勢大概率將持續(xù)。目前已經(jīng)進入第二代金融科技階段，這與第一代明顯不同。越來越多金融人士加入金融科技公司。很多金融機構(gòu)內(nèi)部就有金融科技孵化器。金融科技公司更容易落實創(chuàng)新型的思想。舉例來說，中小型金融科技公司如果要引入一個人工智能專家，很快就能簽訂雇傭合約。但在大銀行，從申請?zhí)岢龅较嚓P(guān)人士入職可能需要一年甚至更長時間。小公司更靈活，在吸引人才方面更具靈活性。
多層人工智能提升學(xué)習(xí)效率
記者：現(xiàn)實中，金融分析師常出現(xiàn)解釋過去頭頭是道，預(yù)測未來面面相覷的局面。人工智能能夠改變這一現(xiàn)象嗎?
Leslie Kanthan：這種現(xiàn)象之所以產(chǎn)生，原因在于過度擬合。也就是說，分析師的理論過于適應(yīng)過去的情況了。理論都是基于歷史數(shù)據(jù)產(chǎn)生的，而歷史數(shù)據(jù)總會與現(xiàn)實產(chǎn)生差距，所以分析師的數(shù)據(jù)如果過于貼合歷史數(shù)據(jù)，就會導(dǎo)致它對現(xiàn)實的說服力不足。
過度擬合是數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常出現(xiàn)的情況。過度擬合會對我們的系統(tǒng)產(chǎn)生不良影響。我們系統(tǒng)使用多層人工智能系統(tǒng)。簡單說，底層系統(tǒng)如同一個個“基金經(jīng)理”，上層系統(tǒng)是一個長期監(jiān)測機制。“基金經(jīng)理”不僅要對歷史數(shù)據(jù)自圓其說，還要能夠預(yù)測市場走勢。在此過程中，“基金經(jīng)理”也不斷地學(xué)習(xí)調(diào)整自己的模型。我們的系統(tǒng)將幫助投資者打造一個長期市場預(yù)測能力最佳的“基金經(jīng)理”。
多層人工智能是我們的特色。這一多層機制將極大地改進機器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效率，從而提升其投資能力。
記者：圖靈如何幫助量化交易機構(gòu)改進他們的交易系統(tǒng)?
Leslie Kanthan：圖靈的專長是量化算法、策略優(yōu)化及定價模型。這些都基于圖靈人工智能和機器學(xué)習(xí)研究。機器學(xué)習(xí)將極大地加速人工智能演進進程。阿爾法狗的成功已經(jīng)說明了這一點。
純人工智能怎么幫助量化機構(gòu)改進模型?簡而言之，通過深度學(xué)習(xí)、基因算法等人工智能技術(shù)，人工智能可以自發(fā)地進行學(xué)習(xí)。它可以比照自己的基金組合表現(xiàn)和市場大盤的變現(xiàn)，比照自己的表現(xiàn)和其它基金的表現(xiàn)，不斷地調(diào)整自己的模型，調(diào)整組合構(gòu)成，以優(yōu)化之。在金融領(lǐng)域，這種學(xué)習(xí)能力必將發(fā)揮越來越大的作用。
中國市場大有可為
中國證券報：金融科技公司如何獲客？
Leslie Kanthan：我們先向金融機構(gòu)展示我們的回測數(shù)據(jù)?；販y數(shù)據(jù)顯示我們的系統(tǒng)確實可以大幅改進投資能力，提升投資成績。另外，我們也會邀請一些感興趣的機構(gòu)免費試用系統(tǒng)。
在中國，越來越多中型私募基金對我們的技術(shù)表現(xiàn)出興趣。人工智能在中國大有可為。中國市場的非有效性和高波動性都為人工智能攫取可觀收益提供了基礎(chǔ)。此外，人工智能還根據(jù)不同客戶的風(fēng)險能力設(shè)計不同的基金組合，真正實現(xiàn)千人千面，提供優(yōu)質(zhì)的投資顧問服務(wù)。
當(dāng)然，A股市場與成熟市場不同。我們目前已經(jīng)用A股的數(shù)據(jù)來測試我們的模型，我們團隊中有來自中國的AI專家，他們不僅技術(shù)能力卓越，而且對監(jiān)管政策、市場動向保持高度敏感。我們會根據(jù)A股數(shù)據(jù)一步一步來調(diào)適系統(tǒng)。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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