近日,證監會印發《中國證監會監管科技總體建設方案》(下稱《科技方案》),目標之一便是探索運用人工智能技術,包括機器學習、數據挖掘等手段為監管提供智能化應用和服務。

資管領域,隨著人工智能(AI)技術日漸成熟,全球資管行業都開始將AI技術與資管業務相結合,探索行業發展之路。

智能投資領域未來有兩個重要的應用場景:一是自動生成報告,二是輔助量化交易:通過人工智能,券商的經紀業務更好的做到“千人千面”,基金公司則通過AI輔助量化交易。

“在量化投資中,幾乎所有的投資決策都是基於數據和模型做出的,投資邏輯和數據加工均可以完整回溯;而在主動型基金經理的定性分析中,人腦的信息加工是模糊化的,很難被其他人清晰了解。”上海某公募基金量化投資基金經理對第一財經記者表示。

不過,目前的人工智能或者量化投資在應用中存在較多的不確定性,甚至被認為在極端行情中助推了股市大幅波動。

AI的資管應用場景

基金業協會副會長鐘蓉薩在日前一個AI會議上指出,人工智能對資產管理業的影響是廣泛而深刻的,行業應當深入學習、思考,探索人工智能在資產管理行業的應用。目前世界各國都在積極探索智能金融,包括智能投顧、智能投資、智能客服等多個方面。

業內人士分析,AI對資管行業的影響分為兩個階段:第一是Alphago階段,AI進行自然語言學習,輔助分析員和基金經理,是人的能力的加強;第二是AlphaZero階段,AI進行深度學習,解構並重構市場,以“預測性”和“決策性”表達機器觀點。

目前來看,AI在資產端與負債端均有一定的應用場景。

“從兩個方面來看,一是解決我們資產端投資的問題,二是解決怎麽樣跟客戶溝通的問題,即資產和負債的匹配問題。在資產端,包括如何解決知行合一,如何解決信息的高效搜集和處理,以及如何拓寬基金經理的管理邊界等等。”通聯數據智能投研總監盛元君表示。

某上市券商在2018年中報中表示,借助人工智能、機器學習等先進算法和技術,依托自主研發的大數據人工智能平臺,全面捕捉市場的投資交易機會,開展事件型套利、Alpha對沖、統計套利、股票策略交易等業務,形成了穩定的策略和盈利模式。

負債端,由於對券商的經紀業務惡言,一方面需要了解客戶,另一方面需要做好投資者教育工作。在負債端的應用上,近年來人工智能的發展變得非常成熟,類似於用戶畫像、智能頭部等等這些方面,能夠很好地理解客戶,投資需求以及其對風險、流動性等特點的要求。

“通過數據對客戶進行畫像,或者說千人千面。一方面幫助客戶配置或者推薦適合他的產品,但是可能更多的還是客戶了解他自己之後選擇更好的產品來進行投資。”有券商經紀業務人士稱。

對於,AI影響資管管理方面的預測,浙商基金董事長、中國證券投資基金業協會金融科技專業委員會主席肖風則引用複雜經濟學的創立者阿瑟說過的一句話,“經濟是技術的表達”,他認為,未來三年或者五年之後,AI對金融領域的影響會進入到第二個階段,依據機器學習等技術的發展,從不同的側面,宏觀基本面、市場情緒還有市場指標和市場數量指標這些方面去重新認識整個資本市場,股票市場或者債券市場的運行規律,然後重構自己的認知體系。

肖風提出,AI影響投資管理行業可以分成兩個階段,一方面,人工智能能夠幫助處理海量數據以及獲取另類數據並且進行分析。另外一方面,就是知識圖譜、自然語言理解、智能搜索等工具。他以貝萊德為案列,貝萊德在進入中國市場的時候,非常註重另類數據的搜集,采用了衛星圖像的數據,來看某些機械加工行業的繁忙程度。同時也通過追蹤官方媒體上一些政策性的新聞,去解讀中間語言的變換。第三,通過社交網絡來獲取市場情緒的數據,所以貝萊德在對中國的A股市場的投資,很大程度上運用另類數據,也利用知識圖譜等等技術。

事實上,除了資本市場,銀行業和人工智能的融合也處於不斷推進探索中。

今年中國工商銀行中期業績發布會上,董事長易會滿稱,“工商銀行目前組建了七大創新實驗室,在雲計算、大數據、人工智能、區塊鏈、物聯網都形成了可面向對外開放輸出企業級的技術成果。其中,在人工智能方面工商銀行推出了企業級人工智能,機器學習平臺。用於反欺詐智能客服,包括智能投顧產品AI投,這些在智能調倉、組織推薦、理財方面得到了比較好的適用。”

偶發性問題處理不佳

2015年,全球最大對沖基金橋水(Bridgewater)創始人達里奧推行的“風險平價”,及CTA等幾只追蹤價格變化的量化基金飽受爭議。華爾街流行的一種說法是,他們助推了當時美股的大幅波動。

同時,在當年A股的非正常下跌中,一種觀點認為,程序化交易是助推股市大跌的“元兇”之一。

北京一位基金公司高管表示,在應用當中,特別是在金融領域,AI目前也存在很多不確定性或者風險。

“由於目前的程序化交易或者說量化投資大多是類似算法。在市場下跌的時,算法的集成可能會加速市場的下跌。”

盛元君表示,機器在深度的語意理解方面還有欠缺,尤其在語氣、背景不同時表達的的效果相去甚遠,難以跟人一樣理解到相同的信息;在一些偶發性事件的處理上機器也難以達到人類水平。

“不過量化不害怕極端情況,只不過需要對極端情況作出應對。比如大票行情中,滬深300增強的模型一定會跑的好。”上述上海公募基金量化投資基金經理也表示。

多年來,公募產品的同質化飽受業內外詬病,“一跌就賣”的通病多年不變,正是這個問題也造成了基金投資收益率的不佳。

因此有分析人士指出量化投資的優點是能夠能夠幫助客戶減少交易頻率,長期而言獲得較高的投資回報。

該基金經理進一步稱, 分散持倉是量化的一大特征,一般的量化投資體系中會有100多只股票,而且量化投資的交易頻率一般都較低。”

事實上,目前AI在基金的投資中應用非常廣泛,比如受到廣泛關註的摩羯智投。招商銀行(600036.SH)2018年的中報數據顯示,摩羯智投作為國內規模領先的智能投顧產品,累計銷售規模已達到116.25億元;工商銀行(601398.SH)今年對AI投進行了全面升級,在AI智投的基礎上,增加了AI指數、AI策略兩大模塊,智能服務、簡化投資,能夠更好地滿足投資者個性化投資理財需求。

一位AI應用方面的專業人士指出,“當一個產品可以在多個交易所交易時,會形成不同的定價,在這當中,誰能夠最快的捕捉到同一個產品在不同交易所之間的顯著差價,誰就能捕捉到瞬間套利機會,技術成了重要因素。”

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責編:黃向東