“智能资管”站上风口

在大资管时代，全球的资产管理行业开始探路人工智能（AI）技术在行业内的应用。

人工智能热度仍在快速提升，2016 年总投资额大概率超过 2015 年。根据数据统计，截至 2016 年 6 月，人工智能领域已获 9.74 亿美元的投资，预计今年全年大概率超过 2015 年全年的 12 亿美元，全球人工智能领域的投资仍在快速增长。

从“互联网+”到“人工智能+”

资本与产业共振，人工智能时代已经来临。通联数据董事长肖风表示，人工智能在未来可能对人们的很多方面产生不可琢磨的影响。资产管理行业也不会例外。

人工智能技术正席卷全球，改造着各行各业。此前，工信部已完成制定《智能制造“十三五”发展规划》，在政策有力地支撑下，国内智能制造行业向着标准化、技术化、创新化等方向全面推进，同时也带动了社会资本促进产业结构调整和变革。智能制造已俨然成为投资新蓝海。

目前国内已有十多家互联网金融平台及金融科技公司推出了智能投顾业务，似乎智能资管概念已经在中国市场遍地开花。智能资管究竟是创新还是噱头？

肖风表示，互联网金融是互联网公司利用特别构建的互联网上的某些场景从事金融服务，更多是一场场景革命。不管是电商还是社交，用户用这些场景才能在场景里提供独到的金融服务。而Fintech是技术革命，强调的不是场景而是技术。

在互联网金融阶段，很少发现互联网公司从传统金融机构招人。因为场景是互联网公司的，它完全可以独立利用自己的场景提供金融服务。但最近半年，互联网公司大面积的从传统金融机构里挖人，大批的人才离开金融或监管机构到互联网公司，就是因为现在是Fintech。Fintech就是技术革命。技术革命需要懂业务逻辑的人，互联网公司必须找到这些资产管理业务的资深人士，才可能把技术逻辑和业务逻辑结合在一起。

对于资产管理业的人工智能+，肖风认为有两个方向：一个是2B，智能投研；一个是2C，智能投顾。智能投研面对的是专业机构、专业人士，分析员、交易员、基金经理。中外之间的专业机构从技术、业务角度、流程角度等都是一致的。但智能投顾的逻辑起点，中国和美国或者海外是不一样的。

那么怎样做到人工智能+呢？肖风表示，以后每个资管公司的IT系统都要升级为智能投研系统，公司里要有专门的人负责，比如有数据科学家、首席Fintech官，帮助规划公司智能方面的流程和发展。公司内部还要有一个部门测试、实验这些新的科技，怎么用于业务流程中。金融机构还要跟专业的人工智能公司、技术公司或者智能投研公司合作。此外，还可以尝试性的投资技术公司，建立一个资本或股权的纽带，更方便以后的合作和发展。

智能投资研究的实践与前景

无论是否认同，智能资管已经来了。普华永道发布的研究报告预期全球资产管理规模在2020年将高达102万亿美元，智能资管作为虚拟咨询的重要组成部分，全球资产管理规模和虚拟咨询服务规模的发展，也表明智能资管正在成为新的风口。而海量的大数据环绕投资人的周围，如何高效研究和利用这些数据成为投资人的重要工作。

浙商基金的副总经理聂挺进表示，资产管理行业是典型的数据处理行业。首先要面临大量的数据，这些数据要具有可获取性，有实时、动态、多维度的特征。第二阶段是信息化的处理。最后就是信息化的基础上，实现知识化，寻找后面的一些因果关系、传导路径，最后形成输出。

聂挺进认为，目前的投资系统典型架构普遍存在以下问题：一是大量的非结构化数据，几乎仍然完全依赖于人工的收集、处理，效率非常低下。二是研究数据是碎片化的，大量的信息孤岛，信息没有共享。三是无法形成资产管理公司层面的知识积累和传承。员工离职会导致研究过程数据丢失。四是目前有效的信息积累、处理能力跟投资数量、范围、工具大幅度的增加不相匹配。

而智能投研平台通过强大的数据处理能力，内嵌整个投研体系过程中，便捷高效的输出到专业投资者头脑里，形成最后的决策。这样就解决了人工智能、大数据分析、研究过程的积淀几个问题。在这套系统里，从查资讯到最后的绩效评估，都是用智能化、数据处理的方式嵌入进去，并通过大数据分析发现规律、可能的投资机会。

聂挺进介绍称，浙商基金内部搭建起了六大数据维度的体系。大家以前关注的舆情只是其中的一个支柱，在这个基础上，浙商基金把支付、新闻、电商、论坛、市场等维度数据整合在一起，进行实时的数据的驱动。

人工智能会怎样改变资管行业？

关于人工智能技术在金融领域的应用，招商银行财富管理部总经理助理王洪栋表示，招商银行对人工智能技术的应用主要在两个方面：非资产管理方面，主要是应用在风险管理、客户服务、远程图像识别。资产管理、财富管理方面，则应用到了智能投顾。

作为传统的保险类的资产管理机构，新华资管投资部总经理王勇表示，希望能够跟上这个时代的步伐，也希望和通联数据这样的机构合作，通过建立自己的团队，寻找到一种能够有效辅助保险公司进行投资、资产管理的模式。

垒土投资CEO沈天瑞表示，在应用人工智能方面，一是利用数据挖掘信号等做策略开发，在短周期方面，通过人工智能训练让它适应市场节奏，抓住投资机会。在长周期方面，从原来用的基本量化的投资模型，不断往前延伸。二是策略配置，把风险偏好根据特定的需求或者特定的市场情况进行调配，用宏观的、低频的或者各种各样的特征去训练，预测各类决策在各种情况下的表现，以此实现在传统模型上更进一步的动态调配。

既然人工智能具有强大的数据分析、计算能力，那以后投资机构的基金经理、研究员、交易员干嘛呢？王勇表示，刚开始使用机器、人工智能、算法的目的是提高效率。机构的投研交易人员不用花大量的时间从事基础性的工作，可以找到更大附加价值或者创造价值的工作，并把他们的想法让机器通过智能的方式处理出来。

浙商基金股票投资部总经理唐桦则表示，有了人工智能以后，研究员的周报、月报，重要的公告、数据的变动都可以用机器来处理。研究人员可以有更多的时间思考他们擅长的事情。其实人工智能大幅度降低了投资研究的门槛。比如要尝试建立自动化的财务预测模型，研究人员只需要关心输入输出的变量，不需要关心详细的数据。对人工智能的发展和应用不用特别的担心，人工智能对大家会有很大的帮助。

肖风表示，现在可以通过机器人帮助分析员、交易员、基金经理提升工作效率，帮助投资人在数据驱动之下做投资。未来，人工智能将超过人类智能，一个机器人做基金经理，这是很大的可能。