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“人工智能发展到3.0版本时，机器人真有可能全部或部分取代分析师、基金经理的工作岗位。时间点大概会在2045年，但我觉得用不到。我们已经看见了部分人工智能机器人取代分析师的一些主动性工作。”中国基金业协会近日主办了人工智能时代下资管业发展的高峰论坛，万向控股有限公司副董事长肖风在论坛上如此预测道。
事实上，对于人工智能未来是否能完全取代基金经理的争论，已持续良久。fintech崛起，让作为核心技术的区块链和人工智能成为市场最热门的话题。迅速聚焦的关注中，有笃定、有观望，当然也有质疑。fintech是否重蹈互联网金融的覆辙?人工智能如何重构资管行业?机器人全面取代人脑投资的那一刻，是否会真的到来?
人工智能重构资管业
“这一次，fintech有点不一样。”在分析人工智能的发展前景和实现途径之前，肖风的演讲中不断释放和强化着这样一个信号，以明确fintech和互联网金融的区别和界限。就在几天前，互联网金融还遭遇了一次不小的震荡;银监会出台p2p监管细则，p2p龙头美股公司宜人贷以及a股互联网金融概念股都出现明显回调。fintech会不会只是互联网金融的另一个标签，也成为市场最大的担忧。
在肖风看来，fintech与互联网金融存在着本质不同，这种差异性源自二者的驱动力不同。“互联网金融是一场场景革命，fintech是一场技术革命。互联网金融下，有场景就可以构建服务;fintech阶段，技术逻辑需要与业务逻辑结合，不懂业务是没有办法做好的。”
这种区别，也更直观地体现在了发展模式上。肖风表示，由于具备独有场景的优势，前几年互联网金融企业很少从传统金融机构招兵买马。但fintech的崛起中，业务与技术的融合是发展的双重前提。不仅互联网公司大量挖角金融机构专业人才，以华尔街为代表的部分传统金融机构也纷纷设立金融创新实验室或投资基金，加速技术创新和融合。
技术发展驱动、业务逻辑支撑，“不一样”的fintech对资管行业开始渗透和影响。事实上，这一定程度上与资管业自身的升级和变革不谋而合。
以人工智能为例，其对于个人用户的产品呈现主要以“智能投顾”为代表，而对于机构用户而言则呈现为“智能投研”。当前的资管业投研，仍处于以资讯驱动的基本面研究上，行业内采取的数据源雷同，因此信息化成为资产管理公司之间的竞争重点，具体表现在看谁对宏观数据分析能力更强、财务建模更精细、市场分析更到位。但这种模式下的弊端已经极为明显。
聂挺进分析称，当前基本面投研的过程中，大量数据几乎完全依赖于人工收集、处理，效率非常低下。同时，研究的数据是碎片化的，没有共享，亦无法形成资产管理公司层面的知识积累和传承。比如一旦相关员工离职，尽管结果数据还存在，但过程数据会全部丢失。此外，当前的有效信息积累、处理能力跟投资数量、范围、工具的大幅度增加不相匹配。
“对资产管理行业来说，主战场从以前的信息化过程向上下游两端进行延伸。一方面，在数据源的基础上，要逐步积累更广泛、实时的大数据;另一方面，通过人工智能的方式对数据做更前瞻、多维的处理和判断。”展望资管业的未来发展时，浙商基金副总经理聂挺进毫不掩饰对人工智能的重视度。
在规避上述既有瓶颈、拉开竞争力上，人工智能已经体现出了其独有的优势。聂挺进称，当前依靠人工采集的公开性的财务数据，未来将变为大数据体系中的一个支柱;大量的专业数据、研究数据，会通过强大的数据处理能力，内嵌整个投研体系过程中，最后高效的输出到专业投资者头脑里，形成最后的决策。
更为具体而前沿的应用路径，也已逐渐显现。上海垒土资管公司ceo沈天瑞介绍，在投资策略开发层面，人工智能可以视为量化手段的延伸;在原有的财报数据基础之上，不断延伸至公告、甚至可能出现公告的节点。“长期看，机器可以打败人，但短期内是大家共同成长的一个过程。”
大面积商用仍待时日
每一项技术的创新，大多会经历爆发、证伪、沉淀的过程。尽管fintech概念已炙手可热，但包括区块链、人工智能在内的实践却并未冒进。
“区块链和人工智能的基础技术都很成熟，在资管行业简单应用都没有问题，但如果要更复杂的功能还需要时间。”肖风在接受《第一财经日报》采访时回应称，fintech的进一步发展和实践目前遇到了技术瓶颈。此外，就国内具体情况而言，技术逻辑和业务逻辑的也需要进一步的融合。
就更多的市场主体、尤其是传统机构而言，对于人工智能还停留在跃跃欲试的阶段。“趋势是很明确的。不知道时间，但我们知道结果。”新华资管投资部总经理王勇如此展望。
王勇称，目前大部分的金融机构谈人工智能或智能投顾，还是停留在先有投资思想、再通过机器、计算、电脑的手段来辅助投资的层面。本质上，是用一种计算手段或者更高效的一种方式去完成后半部分的处理。在其看来，金融行业的变量因素的影响较大，是影响人工智能完全替代人脑的关键因素。
“如果人工智能在投资领域完全可以取代所有的研究人员，那么在其他的领域可能早就已经取代过了。”王勇对于人工智能的态度，被现场人士认为偏保守。然而，即便是在人工智能探索实践上较为超前的先行者，也并非一味的盲目乐观。
过去几年来，金融数据服务商kensho不断刺激着华尔街神经。kensho首席科学家alec schmidt强调，在金融领域，大数据面临着数据挖掘、钓鱼、数据监听等多方面挑战。此外，在利用数据库做金融领域的预测时，实践中也经常忽略随机因素的影响。而对变量因素进行统计时也需要格外谨慎，一定要选取统计学上具有重要意义的数据。
对于机器人是否会完全替代人脑投资，机构人士的预期还存在差异;但达成共识的是，这种替代已经在进行中。
“目前的很多工作可以被机器依赖，以提高效率。但投研体系里的每个人肯定有继续存在的价值;即使工作被人工智能的某种功能替代，他也可以找到更大附加价值或者创造价值的工作。”王勇强调。
浙商基金股票投资部总经理唐桦则表示，人工智能替代研究人员部分工作目前已经存在，并在大幅降低投资研究的门槛，“是否会完全替代替代基金经理，人类对这类趋势的认知有很大的局限性。比如一百年前，我们不会想到除了农业以外，有这么多人从事金融行业、it行业、人工智能的开发。”
（信息来源：第一财经网）