AI搶了交易員的金飯碗？國內金融業仍處於概念階段

近期，有消息稱華爾街投行「老大」高盛600名交易員裁剩2名；此前摩根士丹利已經全球裁員1200人；瑞信對倫敦1800名員工發出裁員警告；美銀美林也傳出裁逾5%交易員的消息。

作為「金飯碗」的交易員職業，為何走到了今天？事實上，在高盛內部200名計算機工程師的技術支持下，自動化交易程序已經接管了其紐約總部大多數日常工作量。目前，人工智慧(AI)在金融領域的熱議程度已經達到前所未有的高度，甚至被「妖魔化」。

就在三個月前，創新工場董事長兼CEO李開復公開表示，他認為未來十年80%金融從業者會被人工智慧取代，「我覺得人工智慧在爆發的第一個且最大的領域一定是金融。」他表示，作為純數字領域，金融領域是人工智慧最好的應用領域之一。

實際上，目前國內外AI在金融領域的應用已有諸多成功案例。

總部位於紐約的Rebellion Research在2007年推出了第一個純AI投資基金，成功預測了2008年股市崩盤，並在2009年給希臘債券F評級，而當時惠譽的評級仍然為A，通過人工智慧，Rebellion比官方降級提前一個月。

日本Alpaca的交易平台Capitalico利用基於圖像識別的深度學習技術，讓用戶很便捷從存檔里找到外匯交易圖表並幫忙做好分析，從明星交易員的經驗中學習並作出更準確的交易。

而香港的Aidyia依賴於多種AI的混合，包括遺傳演算法(genetic evolution)，概率邏輯(probabilistic logic)，致力於分析美股市場，包括大盤行情以及宏觀經濟數據，從而做出市場預測，並表決最佳行動。

總結來看，目前人工智慧在金融領域所做的嘗試，主要有進行量化交易，輔助金融新聞、報告、投資意向的半自動化生產，提高風控管理，以及智能搜索等。計算機視覺、機器學習、機器人技術、語音識別等AI技術快速發展對整個社會帶來的改變或將遠大於互聯網。

「金融之所以能作為一個突破口，是因為金融數據量大，樣本足夠。」北京大學滙豐商學院副教授、國家千人計劃金融類專家朱曉天在接受《21CBR》採訪時表示，但目前AI在國內外的投入和實現程度上仍有較大的差距。

近幾年來，華爾街的招募重點已經開始轉向與矽谷科技公司搶人，對於剛畢業的專業學生也不惜開出高薪。尤其在美國的重點投行，對於信息技術投入較大，往往將其1/3的利潤投入做技術開發，注重開發人工智慧的擴展性，包括獨立思考，獨立擴展；而在國內，目前多數處於較為浮躁的概念階段，多數僅實現一些流程上的自動化。

朱曉天坦言，事實上AI真正的核心在於其演算法成果，「除開實踐領域，從AI技術本身來看，其演算法在近幾年仍未有太大的革命性的變化。」造成這樣最大的因素是由於「黑箱」問題。所謂「黑箱」，就是指那些既不能打開，又不能從外部直接觀察其內部狀態的系統，比如人們的大腦。

例如，當你的貸款被拒絕時，銀行可以在法律上解釋這麼做的理由，而使用人工智慧做出的決策卻無法相應地提供理由。來自大數據公司Arundo Analytics 的數據科學主任 Ellie Dobson認為，類似的擔憂在很多其他機構中也存在。如果有類似英國匯率設置錯誤的問題出現，英國央行是不能說：「這是黑箱讓我這麼做的。」一旦在真正的交易情境中面臨為投資者帶來損失，責任主體將無法判定。

「金融科技公司來製造機器人投顧，也需要有管理人使用這個機器人投顧來管理資產。」朱曉天表示，對於資產管理的情景，最終仍是需要「人工智慧+人」的模式。這也就意味著，需要挑選有資格的管理人，培養同時具備金融以及人工智慧專業的複合型人才或已迫在眉睫