【独家】-智能投顾的 “四大Bug”

中小企业金融2022-05-09 16:33:59

智能投顾的 “四大Bug”

智能投顾的精髓就是用人工智能方式,把自动化的算法嵌入到投资顾问领域,使得金融投资的服务更加个性化,大数据也更加有效。传统金融机构、券商、,都在考虑未来可能的路径。

文/本刊记者 黄鑫宇


对于一项新技术,就如同当初大疆和特斯拉把无人机、无人驾驶汽车带到公众的视野里一样,我们总是会或多或少地担心与不解,智能投顾也一样,技术风险、道德风险、流动性风险诸如此类,一个不会少。


面对人工智能、机器人投顾,我们最需要调整自己的是,机器是没有感情的,机器是瞬间感应的,它可能带来很多意想不到的风险。因此,我们有必要了解它的潜在Bug和目前可能需要升级处理的局限性。或许,智能投顾和其“四大Bug”将成为左右其未来的升级要素。


“我是学AI的,可是15年前没找到工作,因为只有航空和军工领域才有。”在一场“人与机器——谁是数字化资产配置的主宰?”圆桌讨论中,美国Vanguard大中华区总裁林晓东认认真真讲的一句话却“秒逗”全场。


大家为何会笑得这么心有灵犀?


显然,林先生已经成为全球最大共同基金公司的SVP(高级副总裁),而他“终于”学以致用的求职单位也是全球第二大ETF基金管理公司,坐拥3万亿美元资产。在今天中国财富管理时代,全称为Artificial Intelligence(人工智能)的专业,也在与证券投资领域的结合中生成了“智能投顾”这样的全新概念。


关于智能投顾或直接叫成“机器人理财”的这一行业,传统金融机构、券商、,都在考虑未来可能的路径,但这其中你却不得不对几个思考题多加注意:


牛顿观察苹果掉下来,发现了万有引力定律。我们设想用很多摄像头,拍很多苹果掉下来的图象,让机器学习它,那机器能不能学习出一个万有引力定律来呢? 


我们给了机器一长串数字序列,告诉他“你能不能预测接下来的数字是什么呢”。其实接下来的数字很短,无非就是0-9,但这个工作却是很难,我们让机器预测未来数字,人工智能可以超越人脑吗?


这好像是两种质疑,但如果你真的就去质疑机器人的学习和迭代能力,Alphgo与李世石的“人机大战”却又是眼前真实发生的事情。


也许跟我们一样纠结的人很多,在春节前,中国金融四十人论坛主办的“2017智能投顾国际论坛——智能投顾与Fintech新趋势”上,记者看到了2013“中国互联网金融元年”时才有的“座无虚席”的参会状态,并且在站着听了半场之后才找到空位。


投资是技术,也是艺术,我们讲投资更多是“意中有,语中无”的东西,怎么让机器理解一个“只可意会,不可言传”的东西?这样的情况下,智能投顾首先要为机构和个人投资者的投资决策提供很好的决策和支持,因此最后,你会发现投资变成了一门哲学。


好像是为了佐证百度副总裁、分管百度金融体系下理财和资产管理业务的张旭阳的这句话,很多现场业者、:


宜信财富智能理财业务董事总经理王福星说,把这种非常复杂的资产配制服务,以一种非常通俗易懂的、傻瓜都能用的方式推广给所有人。这就是他心目中的智能理财现在和未来;


国务院发展研究中心金融研究所所长张承惠说,智能投顾的精髓就是用人工智能方式,把自动化的算法嵌入到投资顾问领域,使得金融投资的服务更加个性化,大数据也更加有效;


美国加州大学伯克利分校人工智能系统中心创始人兼计算机科学专业教授Stuart Russell说,如果他想玩围棋的话,他会找Alphgo,“因为我围棋下得很烂,所以肯定希望Alphgo来帮我”。如果说这个游戏规则要发生改变的时候,或者说玩到中间换别的棋类的话,至少现阶段的Alphgo可能就会有点不知所措。


其实面对人工智能、机器人投顾,我们最需要调整自己的是,机器是没有感情的,机器是瞬间感应的,它可能带来很多意想不到的风险,因此,我们有必要了解它的潜在Bug和目前可能需要升级处理的局限性。


Bug1:深度学习能力有待提升


作为人工智能领域里“标准教科书”——《人工智能:一种现代化方法》的作者(谷歌研究主管Peter Norvig也是该书作者)、今年54岁的Stuart Russell被称为“人工智能先锋”,他一直在关注人工智能的发展和影响。在他200多页的发表论文中,详细记载了人工智能在各个领域的颠覆。他认为,人工智能有了很大跨越,很大程度上是因为神经网络学习算法有了质的飞跃。相关技术已经应用在Facebook的人脸识别软件、智能手机的私人助手应用,以及谷歌的自动驾驶汽车上面了。


还有一个现实中的例子,根据《自然》杂志上刊登过的一项研究成果,一家主做人工神经系统模拟网络学习的视频游戏公司,结果其出产的机器人玩得竟然比人类还要好,这也引起了业界震动。“如果这发生在一个刚出生的孩子身上,你会认为,这是与生俱来的。”Russell说。


而Russell研究模式也成为智能投顾产品“致敬”模型,例如国内主做A股市场的北京资配易投资顾问有限公司(以下简称为“资配易”)的SIAI智能投顾模型。


“现在深度学习这一点很难做到,我们对其培训的机器学习系统,它是很多东西不理解的。”Russell接着说。


“对于价格变化的意义或影响,在机器学习当中表现为零。或者有多少类似于英国脱欧和特朗普当选的黑天鹅事件对经济的影响,这深度学习的能力,机器人的培养和形成就不容易做到,因为之前是没有的。你要了解地理、供需、文化等等,否则你很难做出判断,不是说用深度学习的逻辑在瞬间就可以实现判断的,必须对全世界市场的情况有透彻的了解。”Russell举例道,比如说很长一段时间美国的利率基本上是接近零,欧洲也是这个情况。一旦利率发生变化怎么办?过去五年当中我们训练机器的时候,利率都是接近零,一旦加息他就适应不了了。实际上人类在确保高频系统的设定中假设没有发生变化,但是一旦关系发生变化,他们就会产生灾难性的失败决策。


“市场上有很多代理人、中间人,我们在下围棋的时候却只有黑白两方。围棋的机制我们知道的很清楚了,但是像市场和经济运行,我们只知道其中一部分机制,而且数据有很多的噪音和杂质,这样的话就会使一些算法本身产生一些混淆,导致决策的不正确,围棋比赛则对比之下要一目了然的多了。”


最重要的是,在投资决策当中,很多的部分是我们无法直接观察到的。虽然我们看到各种各样的价格和新闻,但是我不能够直接地看到实体经济、,所以大部分影响价格的因素是看不到的,机器必须从输入整个历史要素当中加以理解,并且理解整个市场和经济体背后运行的机制。


“机器人儿现在能预知特朗普版‘黑天鹅湖’哪只要飞吗?”


Bug2:成本门槛


将人工智能技术应用于资本世界,将机器人培养成看股票、懂年报的投顾行家里手,在资配易董事长张家林看来,是存在一个很简单的经济学道理,“花这么多钱学习这个东西,是必须产生价值的”。


“用胜率这个指标度量系统衡量的机器学习效率,我们现在往往看到胜率在提高,但是提高的点数并不确定。比如过去一个月可能提高1%,但现在半年期间提高是百分之零点几,很缓慢,这背后理论是复杂系统的‘涌现计算’。开始的增长是线性的,每增加一个服务器,你可以想象如同盖楼加一块砖,加到一定程度就是类似云计算的‘涌现’了。” 


为什么用机器学习仅仅简单做投资分析、做分析年报,为什么不能把它做成程序?原因在张家林看来就是没有经济价值。一定要把这种能力转化成一种服务,而这种服务是可以收取投顾费的,无论是个人买单的买方投顾,还是机构买单的卖方投顾,“我觉得这个背后是经济学的驱动。”


“现在有一件事情是确定的。”他接着说,“每增加一台服务器,或者改进一个算法,都是成本与资金的博弈。”以资配易为例,2014年刚开始时,张家林觉得后台运行1000台服务器就够了,但是Alphgo仅仅下了一盘棋,就在深度学习和数据计算的高峰值时用了一万多台。


“一万台服务器要多少钱?”他转头问了下坐在身边的京东集团副总裁翁志,而此时翁志正想凭借手中京东自营的数据和算法找到智能投顾合作伙伴,“十个亿有吗?”翁志点了点头。未来智能投顾参与的资本市场可能一万台服务器还是不够的。


张家林看到国内很多智能投顾的案例,“投资级别太小,前期预算一千万、两千万,这肯定不行。我现在在资本市场上把标准类资产做到很有效,而且能够服务一些基本客户的时候,投资门槛应该是5-10亿的级别,这样才能做得很有效。”


因此,张家林也把自己智能投顾的商业模式选定在to B一端,即券商等机构将成为其技术的输出方和营收的来源方。“做投顾,就是做经纪中介业务,包括做资产管理业务。而经纪业务、客户佣金交易收入是在不断下滑的,这是没有办法的,从千三到万三甚至更低。但是资产管理的收费模式是管理费加超额提成,这两块如果有一个黏合剂打通的话,有可能智能投顾以及后面衍生出的其他服务,是证券公司可以提供的。”


Bug3:买方投顾or卖方投顾,“中国式的两难选择”


买方投顾和卖方投顾,其实说的就是智能投顾该由谁来买单的问题,但现在却成为一种两难,而且只有中国的不健全的资本市场才会出现。


实际上,买方投顾和卖方投顾的逻辑可能有点不一样,例如,卖方投顾(卖给机构),他的投顾不可避免地要跟他的销售结合在一起。在这个逻辑下机构能不能真正为接盘的广大个人投资者考虑?这是一个长久以来的挑战。买方投顾(卖给个人)可能没有这方面的担心,但是目前在国内买方投顾一般都是由Fintech新金融公司提供,他们可能又有一些牌照问题的困扰。


对此,张承惠表示完全同意。“买方投顾和卖方投顾是不一样的,从道理上说,付费方应该是接受服务的一方,就是投资顾问是为投资者服务的,所以应该是投资者付费。但是中国投资者不接受付费,根深蒂固的原因是对为他提供服务的机构不信任,‘我付钱了,你能让我投资真正比不付钱有更高的回报吗?更高的价值吗?’他不相信。所以,如果中国金融市场将来发展到投资人愿意付费购买服务,这是一个正确的方向。”


但在现在这个卖方付费的模式下,张承惠也觉得很难避免投资顾问和销售挂钩的情况出现。“因为他是根据销售量来决定他的回报的,经常是这样的模式。。”


“中国资本市场已经出现某种拐点的迹象,买方投顾有望迎来春天。”张家林的看法是,中国资本市场已经不是十年前的状况,那会儿的情形是为了把股票卖出去,所以从政策导向来讲是鼓励卖方投顾,担心股票发行了但卖不出去怎么办。但是今天中国股票市场和资本市场到这个阶段的时候,未来政策导向应该是鼓励保护中小投资者,所以是鼓励站在买方投顾基础上发展。从证券投资咨询和针对散户的趋势看,过去几年,基金业协会是买方投顾,未来包括注册制等。“股票能不能卖出去”已经不是很大问题。


作为最早试水者之一,招商银行摩羯智投APP5.0去年12月6日正式上线。从智能投顾的投资标的看,除了股票外,公募基金也是重要品类。招商银行财富管理部总经理助理王洪栋认为,无论是从买方还是卖方区分,做智能投顾要有几个必须的基础。


首先,业务基础。业务技术分成两个断口,一个断口是从供给角度带看,商业银行或投资管理机构做智能投顾,供给端有没有足够且雄厚基础,这是一个选择进入智能投顾前必须清楚的。从供给需要层面上看,现在市场上公募基金已经有3500多只,超过股票了。如果大众投资者想选择一个公募基金,在3500多只里面进行选择,这个“选择困难症”太复杂了。所以现在来看,智能投顾在公募基金领域发展,无论是业务基础,或供给需求端都是非常雄厚的。


其次,技术基础。很多人纠结于现在人工智能技术具备不具备做智能投顾的条件?我们看到人工智能发展的60年,迭代也很多,从最简单的集体学习、深度学习、强化学习到无监督学习,对于智能投顾模型有很大的改进空间。大部分智能投顾业者现在会选择好的投资模型,然后主做大类资产的配置,这几步当中目前机器的学习和算法都已经具备。但是,达到如同“科幻片”级别的所谓超级人工智能,现在远远不够。技术基础可以做到是利用人工智能的计算,把人工投资顾问不足的地方加进去,而这个基础已经具备。


再次,数据基础。要做这个事情需要多大的数据量?如果做投资者数据分析和适配的话,数据量及来源是很复杂,但在从金融投资领域看,并不需要那么复杂的数据。公募基金就是两类数据,一类是结构化数据,即基金形成的波动曲线、收益曲线,如果用日子叠加的话,过去十年算出来的计算量是足够的;第二类是公募基金还有一些非结构化数据,基金经理人需要知道投资公司的治理结构、商业行为驱动原因等。非结构化数据不是一般的技术公司可以积累的,没有长年累月的调研,非结构化数据是积累不出来。“这方面银行等传统金融机构是可以做到的。”


Bug4:,?


,把无论有牌照还是没牌照的智能投顾经营业者们心中最大的隐忧级别Bug问了出来。


去年11月14日SEC(美国证券交易委员会)召开首次金融峰会,张家林分享了智能投顾领域的“它山之石”。,而是关心怎么保护投资者。在这次峰会里面有一个重大成果,,用类似‘合规控制器’来采集金融科技的行为,。”


“由行业开发出一套系统,类似于为每一个智能投顾做‘考试’。,,。,央行是宏观审慎,,。智能投顾的行为里面是什么?就是你的每一笔交易都可以被进行抓取。上海交易所、深圳交易所已经有这样的系统了,是广义侦查性的东西。,。由它来抓取你一些特征,然后做统计。” 


对于一项新技术,就如同当初大疆和特斯拉把无人机、无人驾驶汽车带到公众的视野里一样,我们总是会或多或少地担心与不解,智能投顾也一样,技术风险、道德风险、流动性风险诸如此类,一个不会少。“我相信智能投顾仍然有我所不知道的风险,就如同风来了,我既不知道有多少只猪会飞起来,我也不知道会有多少只猪掉下来。。


特别有趣的是,王洪栋接了张所长这个段子的下联“本来风口上跑的有猪,也有猎豹,但是大家说飞起来都是猪,结果搞的猎豹很尴尬,都不往风口走了,所以只有猪在那。风口来的时候猪也能跑起来,说明我们不是很淡定,有人在炒作、娱乐它,我认为我们不应该这样”。


所以,我们特意选择了“Bug”这个词为标。沃伦·巴菲特进行决策的时候,他要了解一个公司的基本面,以及经济的基本面,。巴神在投资方面是非常成功的,我们能不能建立起一个基于沃伦·巴菲特这样的投资机器人呢?张家林认为,未来五年,智能投顾将是每个人的标配。但现阶段的每一处Bug还是要该打补丁的打补丁、该升级的升级,毕竟“一屋不扫,何以扫天下”。


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