金融科技顛覆華爾街?也不是不可能

欲知更多精彩內容，請關注磐厚丄利空間公眾號：phc-fund

十多年前，電影《I，Robot》描繪出2035年芝加哥，人類和機器人共處的場景:清早被快遞員的敲門聲叫醒，然後從一個機器人手中接過快件;上班穿過市中心廣場，人流中，偶爾不小心與你擦肩而過並且撞疼你肩膀的，也是個機器人，他一邊說sorry，一邊彎腰幫你撿起掉落的公文包;人類報案說機器人偷走了他的乾洗衣服，警察在路上追逐一個拿著包狂奔的機器人……

十多年後，這些場景似乎還很遙遠。但在金融行業，基於大數據、人工智慧(AI)、雲計算等科技的一大批現實應用，均已紛紛落地投入使用，極大提高了工作效率。而一時間，有關「人工智慧可能讓銀行職員和分析師們失業」、「華爾街將失守」等憂慮也隨之而來。

在傳統金融業搶灘金融科技(Fintech)浪潮的同時，後者真能給世界帶來顛覆性變革嗎?華爾街會不會像傳說中那樣「淪陷」?金融科技未來趨勢將是怎樣的?眾多機構及業內人士表示，顛覆或許尚早，但未來的無限可能值得期許。

銀行搶灘Fintech

「如果金融科技未來會產生顛覆性的效果，我們希望成為其中的參與者，而不是被顛覆者。」瑞銀財富管理投資總監辦公室分析師陳彥甫近日在接受第一財經記者採訪時表示。

事實上，全球各大銀行都希望在這波洪流中成為搶灘登陸者，摩根大通和高盛早就宣稱自己是一家科技公司。

據外媒報道，摩根大通於去年7月投入使用的一款金融合同解析軟體COIN，通過機器學習和加密雲網路技術，負責處理智能合約以及解析商業貸款協議，在幾秒內就能將原先律師和貸款人員每年需要36萬小時做完的工作完成，在大大降低錯誤率的同時保證全年無休。

雲處理器Gaia也在去年投入使用，這是摩根大通技術人員參觀完蘋果和Facebook等科技公司之後自主研發的，其強大的機器學習及大數據運算能力已經提高了2萬多名工作人員的效率並節約成本。另一個程序X-Connect則在今年1月投入使用，主要用來檢索電子郵件，幫助員工找到與潛在客戶關係最密切的同事，然後幫忙介紹認識。

摩根大通還表示，近期將投入96億美元並聘用專業技術團隊專攻大數據、機器人和雲基礎設施。而摩根大通在區塊鏈方面的投入更是巨大，其與英特爾、微軟等企業組成區塊鏈聯盟;去年還與區塊鏈創業公司Digital Asset Holdings共同啟動一個測試項目，該公司去年獲得來自華爾街的5000萬美元投資。

高盛聯合Google入股的大數據智能分析處理引擎Kensho也有著強大的殺傷力，其所構建的投資模型引入了一些對外部事件的主題量化，例如「田納西的颶風會影響哪只股票」、「iPhone 6發布后哪些股票會漲」，從而提供了新的數據維度並從新的角度定義量化交易。該引擎可以通過掃描藥物審批、經濟報告、貨幣政策變更、政治事件以及這些事件對地球上幾乎所有金融資產的影響等近10萬餘份資料，立刻為上述問題找到答案。

高盛CEO勞爾德·貝蘭克梵(Lloyd Blankfein)最愛說的一句話是：其實我們是一家科技公司。實際上，高盛僱用的36000名員工中，9000名是程序員和技術工程師。高盛全球技術聯席主管Paul Walker曾表示：「我們始終在與創業公司和科技公司競爭人才。」除了紐約總部外，高盛還有大量工程師分佈在美國鹽湖城以及其他15個國家。

瑞銀早在幾年前就已經將創新和數碼化作為戰略重點，目前，瑞銀財富管理(亞太區)已經啟動了包括瑞銀顧問亞洲(UBS Advice)、瑞銀數位公事包(Digital Briefcase)、瑞銀領航者(UBS Navigator)等多個項目。另外，在去年推出的「瑞銀財富管理」手機應用中，瑞銀也嘗試了智能投資理財顧問模式(robo-advisory)。陳彥甫稱，瑞銀目前在新加坡、瑞士蘇黎世、英國倫敦都設立科研實驗室進行大數據、人工智慧等技術的應用研發工作，同時也會投資一些初創的科技公司。

渣打個人金融部董事總經理朱亞明對第一財經表示，渣打去年宣布投資2.5億美元用於財富管理領域的數字化建設。渣打銀行近期在國內推出了視頻銀行服務,能夠通過遠程客戶顧問的協助,為客戶提供賬戶服務、無擔保貸款、信用卡等產品的諮詢和查詢服務。同時還推出了移動投資平台、指紋登錄等服務，提升客戶的服務體驗及資訊和交易的便利及安全。

除此之外，據報道，加拿大豐業銀行在本月初宣布已開設一個新的用於提升區塊鏈和人工智慧的金融科技空間。印尼銀行中亞銀行在今年初向金融科技初創公司投資了近1500萬美元。去年12月，英格蘭銀行還招募了金融技術公司來幫助該行應對針對金融機構的網路攻擊。

金融從業人員要「失業」？

金融科技席捲華爾街，已經造成了數量驚人的「失業」情況。據外媒報道，截至去年9月，高盛已裁員超400人，主要是證券部門的交易員及銷售人員。在2000年頂峰時，高盛紐約總部的現金股票交易櫃檯有600名交易員，而現如今只剩下2名「留守空房」。

花旗銀行的一份統計報告也顯示，個人金融銀行試圖借自動化節省人力，預計在2015至2025年之間減少30%的員工，其中，美國和歐洲的銀行會裁掉約180萬名全職員工，比金融海嘯時期失業的人數還要多10倍以上。

事實果真如此嗎?「我認為長期是有可能的，」陳彥甫表示，「尤其是單純處理信息的工作，靠人力去分析解讀需要花很長時間和精力，但依靠人工智慧可以大大提高工作效率，並且降低出錯率。因此，我認為長期來看，單純的、重複性的、基礎性的工作會被取代。」

此前，天雲大數據給路透做了一個小引擎，就是對策略師的一個替代。使用NLP文本分類器處理數十萬份上市公司公告，增發、重組、可轉債等一級市場資金波動的公告都被自動高效分揀出來，金融分析師從原先繁重的人工閱讀中得以解放，從事更高階的智力工作。

萬向集團通聯數據智能投研總監向偉則告訴第一財經記者，像律師、分析師等日常工作中存在很多重複且可複製工作的職業，會比較容易利用人工智慧技術來替代。不過，身處傳統行業中的工作者，如果有能力利用先進的人工智慧技術來提升自己在這類工作中的效率，那麼反而是可以獲得先發優勢的。

也有觀點認為，雖然從長期來看，基礎性、重複性的工作會面臨威脅，但就短期而言，並不存在大量失業的恐慌。

「我們暫時不需要太擔憂被機器人搶去飯碗，在短期內更應該考慮那些比較切實的問題，比如人類如何藉助AI來提升技術、優化工作效率，或者通過人機交互，在逐步提升機器智能的同時，反過來也提升人類的邏輯思維能力。」向偉表示。

朱亞明還稱，「我覺得分析師們不會失業，他們只是需要新的知識結構去更好地利用人工智慧。」他認為，人是感性的動物，通過真正的深入交流及充分的溝通才可以了解和明白客戶的真實需求和風險偏好。而這種完全跟人、環境、心情、經驗以及交流雙方的契合度相關的非常人性的東西，是機器所無法替代的。

自從AlphaGo戰勝了圍棋大師李世石后，越來越多的人開始對人工智慧產生過於高估的看法。在朱亞明看來，圍棋的勝負有一定的規則和明確的標準，但是財富管理的「勝負」標準往往是多樣化的，同樣一套系統不會適用於所有的客戶，也不可能讓所有使用者穩賺不賠。

「金融科技對人的替代是一個螺旋上升的過程，不斷替代人類的某些低階工作，從而構建上層高階的知識體系。」天雲大數據CEO雷濤對記者表示。

顛覆尚早，但未來擁有無限可能

將金融科技目前的發展定義在「早期」，這是業內的共識。

納斯達克日前發布白皮書，提出2017年影響市場基建供貨商的七項頂尖科技趨勢。分別是數據分析、現場程序化邏輯門數組(FPGA)、移動通信技術、元計算、機器學習與人工智慧、區塊鏈和網路安全。其中，人工智慧和區塊鏈無疑是最炙手可熱的寵兒。

在瑞銀看來，人工智慧行業具有穩健的增長前景，保守預計該行業營收將由2015 年的50億美元增至2020年的125億美元，年平均增長率高達20%。

雷濤向記者具體描述了人工智慧的發展階段。他表示，所謂的「早期」，是指點狀的應用正在一個個孵化，應用者還不多，應用領域還在探索期。從BI(商務智能)往AI的升級以及經驗規則被大量的數據驅動所取代，這需要一個過程。「目前我們在數據的到達、延展和服務能力上已經進入到一個階段，當在決策、判斷、定價、風險等方面的問題都得到解決后，人工智慧便會進入下一個發展階段。」

「在普惠金融時代，科技更多是在做支撐，協助買賣金融產品如移動支付等一些應用。而藉助於AI開始出現一個新的趨勢，叫作自主金融服務，金融產品本身將發生變化，開始把數據作為新的生產資料參與產品生產。」雷濤稱。以前，高凈值的私人銀行用戶才能享受某些服務，現在2萬美元這個檔次的用戶也可以選擇個性化的服務需求，通過AI技術，根據流動性需求和風險承受偏好自主選擇配置多少貨幣基金、股票或者債券。

再比如區塊鏈技術，圈內普遍觀點是目前正處在概念驗證(POC)階段。萬雲首席產品官程羽表示，「目前區塊鏈產品很多都只處在POC階段，包括金融行業也都試圖突破POC，2017年區塊鏈將穿過POC到達落地的階段，通過落地讓大家真正理解區塊鏈是什麼之後，創新會井噴。」

「在新科技革命的歷史交叉口，新興科技全面改變金融行業已是大勢所趨。」向偉表示，前兩年，區塊鏈、人工智慧等金融科技還作為前沿話題被探討，但今年以來，在不同領域已相繼出現初步落地的產品。

BCG在此前發布的《全球金融科技的發展趨勢》報告中提到，過去，金融科技公司幫助銀行優化服務，抗衡競爭對手;現在金融科技公司在金融服務領域中更加積極，親自上陣，推動金融服務領域的顛覆式創新與重塑。

目前，全球金融科技領域可分為八大主題，支付、保險、規劃、借貸/眾籌、區塊鏈、交易&投資、數據&分析以及安全。主要目標為零售、大型公司與中小型企業市場，但財富和資產管理與資本市場也開始受到影響。全球科技金融公司總計已達8000餘家，融資總額約839億美元。

免責聲明

（1）本文部分內容來源於互聯網、微信公眾號等公開渠道，不代表任何機構意見，不構成任何投資建議，請謹慎參考。僅供參考，交流之目的。

（2）轉載的內容版權歸原作者和機構所有，如有侵權行為，請及時聯繫我們，我們將及時刪除。如若給原創作者帶來不便，還望見諒。

（3）市場有風險有風險，投資需謹慎，任何投資決策需要建立在獨立思考之上。