在現(xiàn)實場景中，認知型人工智能最成熟的應(yīng)用領(lǐng)域正是金融。螞蟻金服旗下的理財平臺“螞蟻財富”日前正式宣布向金融機構(gòu)開放其最新的人工智能技術(shù)。“通過采用人工智能技術(shù)，金融機構(gòu)不再是拼渠道、拼價格，而是通過感知每個人的具體需求、推出千人千面、個性化的智能理財服務(wù)。”螞蟻金服財務(wù)事業(yè)群總裁樊治銘說。

   智能投顧、機器人理財、個性化推薦、數(shù)字化資產(chǎn)配置……人工智能在理財服務(wù)中的應(yīng)用“百花齊放”，和螞蟻金服一樣，陸金所、璇璣和京東金融都推出了智能化產(chǎn)品，創(chuàng)業(yè)公司拿鐵財經(jīng)、藍海智投等進入智能投顧市場，雪球和金融界也基于大數(shù)據(jù)推出了智能理財產(chǎn)品。在傳統(tǒng)金融機構(gòu)中，招商銀行、平安證券、廣發(fā)證券同樣以人工智能理財應(yīng)用聞名。

    野村證券日前在其發(fā)布的研報中顯示，目前人工智能正在投資者評估、建立投資組合、多元化策略、模擬動態(tài)市場表現(xiàn)等多個投資理財領(lǐng)域“試水”。這些理財人工智能，真的能像AlphaGo一樣強大而靠譜嗎？它又會給普通人理財行為帶來怎樣的影響？

                  “理解用戶”帶來的99%

    不經(jīng)意間，其實你在投資理財時已與人工智能“親密接觸”。

    從今年6月1日起，投資機構(gòu)摩根士丹利開始用人工智能來武裝自己的16000名財務(wù)顧問，摩根士丹利財富管理部門首席分析和數(shù)據(jù)官杰夫·麥克米蘭表示，人工智能算法主要是為了幫助財務(wù)顧問更了解自己的用戶，“識別他們的行為模式，以他們正在做的事情為基礎(chǔ)，真正提供用戶想得到的東西”。

    幫助金融機構(gòu)了解用戶，這正是人工智能在投資理財領(lǐng)域里最主要的應(yīng)用之一。蘇寧金融集團常務(wù)副總裁黃金老就表示：“目前人工智能在理財中最主要的應(yīng)用就是判斷風(fēng)險，通過建立模型分析客戶的財務(wù)行為，判斷他們是風(fēng)險激進型還是風(fēng)險規(guī)避型，同時推薦一些組合。”

    人工智能的能量從何而來？螞蟻金服財富AI（人工智能）項目負責(zé)人余鵬告訴本報記者：“我們整合了心理學(xué)、決策理論、行為金融學(xué)等理論體系，采用AI算法模型的方式，從用戶的真實投資與決策行為出發(fā)，結(jié)合用戶自身的真實意思表示，客觀了解用戶的風(fēng)險承受能力與風(fēng)險偏好態(tài)度。如果僅靠線下溝通，這兩者之間往往是有差異的，比如有的用戶收入不高，風(fēng)險承受能力弱，但投資上卻喜歡孤注一擲。通過AI的幫助，就能夠幫助機構(gòu)識別出來并且避免給這類用戶推薦風(fēng)險太高的產(chǎn)品。”

    更重要的是，人工智能還能通過豐富的產(chǎn)品特征與復(fù)雜的算法在產(chǎn)品與用戶之間匹配。“用戶們未必會發(fā)現(xiàn)，其實每個人在我們的產(chǎn)品首頁，看到的推薦產(chǎn)品都是不一樣的。”余鵬表示，人工智能算法會先將理財產(chǎn)品的性質(zhì)與用戶的風(fēng)險意識匹配，然后還要考慮用戶對投資風(fēng)格的偏好，比如喜歡的行業(yè)、喜歡的主題、追逐獲獎基金的情況等角度。通過AI的觸達優(yōu)化，螞蟻財富將產(chǎn)品曝光到交易下單的轉(zhuǎn)化率提升了99%。

                           100個石頭下的螃蟹

    “投資選股，就像在海灘上找螃蟹，人類投資者翻100個石頭找到螃蟹的概率應(yīng)該在10%至20%，但AI能在一秒鐘之內(nèi)把海灘上的石頭翻一遍，把螃蟹‘一洗而空’。”華夏基金投資總監(jiān)陽琨這樣形容AI的威力。

    人工智能一方面為金融機構(gòu)輸出服務(wù)能力，另一方面則成為普通投資者的“幫手”，這就是智能投顧（智能投資顧問）。中國人民銀行原副行長馬德倫坦言：“絕大多數(shù)人的財富管理其實還是最簡單的方式，比如選擇現(xiàn)金、儲蓄和房產(chǎn)等。隨著國內(nèi)中等收入群體的興起，理財需求日益旺盛，但專業(yè)投資顧問的成本卻令這一群體無法負擔(dān)，從這一點講，人工智能的加入，降低了普通人多元化理財?shù)拈T檻。”

    眼下，蛋卷基金、理財魔方、璇璣智投、摩羯智投、財智機器人……一系列智能投資顧問已經(jīng)上線，它們的智能從何而來？微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖介紹說，人工智能可將情感分析、文本摘要等機器學(xué)習(xí)應(yīng)用在資訊、研報解讀上，從而提煉專業(yè)機構(gòu)態(tài)度，匯總廣大用戶看法，結(jié)合行情歷史，為用戶的投顧需求提供事實參考。

    “人類投資經(jīng)理會根據(jù)他所熟悉的，與此相關(guān)的若干文本數(shù)據(jù)源，依據(jù)理性作出判斷。但AI會利用互聯(lián)網(wǎng)上海量的文本數(shù)據(jù)，把事情做得更加全面、客觀。同時，AI沒有情感，沒有恐懼、沒有貪婪，可永遠向著客觀的目標優(yōu)化投資策略。”劉鐵巖說。

    不過，智能投顧產(chǎn)品也并非“萬靈金丹”。有第三方機構(gòu)抽取主流智能投顧產(chǎn)品，將其今年以來的業(yè)績表現(xiàn)和國內(nèi)大盤指數(shù)與公募基金的平均業(yè)績作了對比。結(jié)果顯示，總體來說智能投顧展現(xiàn)出資產(chǎn)配置的優(yōu)勢，尤其是回撤指標明顯得到控制，但從絕對收益來看，智能投顧產(chǎn)品也會出現(xiàn)虧損，并不能“包賺不賠”。

    業(yè)內(nèi)專家表示，這是因為，對于人工智能來說，金融市場的開放環(huán)境和信息缺失等都在給建模造成困難，同時市場的動態(tài)變化也對人工智能的預(yù)測能力提出了挑戰(zhàn)，高頻交易數(shù)據(jù)量大，實時性強，對人工智能的計算能力有較高需求。與此同時，金融市場還存在多方復(fù)雜博弈。

    此外，智能投顧產(chǎn)品在中國的“落地”，還受到國內(nèi)投資理財市場的限制。鄭毓棟表示：“中國整個投資理財市場上的產(chǎn)品和國外相比不夠豐富。比如，在國外，很多智能投顧是通過購買ETF（交易型開放式指數(shù)基金）來實現(xiàn)，美國有幾千個ETF,流動性非常好，范圍也非常廣。但在中國，智能投顧需要通過其他資產(chǎn)為用戶做好配置，同時還要考慮更高的交易成本和時間成本，這些也增加了國內(nèi)智能投顧產(chǎn)品的決策難度。”