華夏基金與微軟戰略合作，敢問「AI＋金融」路在何方？

都說金融女與IT男的結合是最優的CP組合，近日華夏基金與微軟亞洲研究院宣布戰略合作，就人工智慧在金融領域的應用共同展開研究。皓哥一直關注人工智慧，看到這個消息振奮了，第一時間圍觀了發布會， AI賦能金融將產生怎樣的火花，並如何改變我們的生活呢？

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為何說金融是人工智慧最有價值的應用領域之一？

高盛年度報告曾預測：2025年AI將為全球金融服務業帶來每年300-400億美元的經濟價值。李開復也表示，創新工場從四年前開始布局AI投資，至今已投資上億，其中他最關注和投資最成功的就是AI+金融。英雄所見略同，皓哥也很看好AI賦能金融業，原因有三：

第一，AI發展的基礎是高價值的大數據。而金融業擁有海量、實時數據，可得性和豐富度都很高，為AI的賦能提供了很好的土壤。

第二，金融的本質是極度依賴數據驅動決策的，所以AI賦能的價值也更明顯。

在這個領域，金字塔尖的精英往往精通數學,比如保險精算師，要為不同險種設計合適的賠付率；銀行的信貸利率是基於風險定價模型來設定的；基金也會根據量化模型指導投資決策。可見AI將極大地提升金融業的決策效率。

第三，傳統金融業長期存在眾多痛點，AI有望將這些問題迎刃而解。

以基金市場為例，投資決策仍存在經驗主義，基金的表現非常依賴基金經理的主觀經驗和數據敏感度；

培養專業的投資顧問需要大量時間和教育成本，導致投顧數量有限，更多服務高凈值客戶，無法惠及普通投資人；

分析員的信息篩選能力與速度，還是會有滯後性等等，而人工智慧都可以很好地彌補這些弱點。

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華夏基金和微軟的跨界合作將如何落地？

在13號的戰略合作會上，華夏基金與微軟亞洲研究院的專家分別就兩家公司以往的探索和經驗做了分享。其中讓皓哥印象最深刻的是一場人機對話，感覺基金業的AlphaGo來了，戳視頻圍觀一下。

其實，AI「小精靈」的誕生，也預示著未來微軟和華夏基金的合作有三個潛在的落地方向——智能投資、智能投顧和智能客服。

智能投資是AI+基金最主要的應用場景，我們認為也會是兩家未來合作的主方向。機器人可在不同環節輔助人的投資決策，甚至進行程序化自動交易。

在數據和信息的獲取環節：以往研究員要花大量時間，獲取公司財務數據和行業動態等資訊，最後作出綜合研判，直接「累成了狗」。

而AI不知疲倦，通過爬蟲、自然語言分析等技術，在第一時間獲取最有價值的投資信息，並給出投資人提示信號，輔助投資人及時進行投資決策。

在投資決策環節：機器是沒有感情，也沒有壓力的，可以避免人性貪婪和恐懼的弱點；它會基於既定的客觀目標做理性決策，並且從過去的失敗教訓和成功經驗中自主學習，不斷優化投資判斷，越來越聰明。

在交易模型的優化環節：以往是量化交易分析師們對財務、交易數據進行建模，利用回歸分析等傳統演算法，預測投資策略。一來數據不夠豐富，二來模型的好壞因人而異。

現在的AI既可模仿專家以往的決策過程，生成可複製的模型框架；還能挖掘影響市場的重要因素，構建金融知識圖譜，識別預測市場走勢。

比如早在2013年，全球最大的對沖基金橋水聯合就開了個AI團隊，專門研究這事兒。該團隊將設計出一套交易演算法，通過歷史數據和統計概率預測未來。說不定以後巴菲特的投資哲學就被機器人學會，造福全世界的股民去了。

第二個方向是智能投顧。就像人類的私人投資顧問，AI可以基於每個客戶的風險偏好，智能化地推薦投資組合，更好地服務增量人群，也就是華夏基金過去想要服務、但因為成本高而未能服務的普通投資人。

華夏基金資產配置部總經理孫彬提到，智能投顧要實現千人千面的投資組合，首先要對人的需求做刻畫。每個人身上有眾多互聯網節點信息，華夏基金目前就正在試圖通過地理位置、購買商品記錄等信息，進行用戶畫像，從而定製不同用戶的投資策略組合。這並不是容易的事，還需要長時間的探索。

不過幸運的是，華夏基金不是一個人在戰鬥，微軟在用戶畫像技術上已有不少突破。微軟花了幾年時間構建起了跨平台用戶行為資料庫Lifespec，收集了微博、豆瓣等平台的用戶數據，自動分析其性格和風險偏好，從而更好地理解用戶的理財目標；這比我們以往開戶填的「風險偏好問卷」結果要客觀得多，顆粒度也更細。

還有一個方向是智能客服。機器藉助語音語義識別，能及時準確地響應顧客在投資管理過程中的種種疑問，減少客服人力成本，實現7*24的良好客服體驗。

發布會上的AI「小精靈」作為壓軸出場的大角兒，其實已經有以上三個方向的影子了；或許不久後，我們就有機會再次看到「小精靈」的升級版亮相。

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展望未來與分析

我們總體上看好這場跨界合作，兩個領域的「最強大腦」相結合的協同效應明顯，但AI到底能落地發揮多大的價值，仍有不確定性。

華夏基金作為國內老牌基金公司，投研力量和實戰經驗都很牛，而微軟也早將重心放在深耕人工智慧上，項目經驗和演算法優勢明顯。雙方的跨界合作是一線的行業認知和AI技術積累的結合，屬於「自由戀愛」、強強聯手，有機會打造AI+基金的行業標杆，吸引更多玩家加入。

不過現在還只是個開始，未來華夏基金能否在這條路上走得更長遠，取決於真正的落地業績，光停留在概念層面是不行的。

挑戰是多方面的，一方面國內A股的遊戲規則正在變化，逐漸往價值投資的方向發展，過去偏概念投資時代所積累的數據價值未必那麼高，需要積累新的數據，讓深度學習訓練新的決策模型；

另一方面，國內的政策引導對市場影響也很大，突發性的政策，會對決策模型產生很大的干擾。正所謂「別看廣告，看療效」，最終成效的檢驗，還要回歸到未來華夏基金的投資回報率是否有提升、提升幅度多大上。

投資是藝術和科學的組合，未來AI仍然無法替代人，而是作為人的輔助工具。

AI無需休息，不易出錯，非常適用於有明確目標的標準化工作任務；而人的長處在於發揮創造性，定義問題的邊界和遊戲規則。在AI的輔助下，人可以從重複勞動中解放出來，將精力集中在複雜度高的問題上。

人被倒逼著不斷學習、提升認知，最終更能創造價值的、具有敏銳判斷力的人會留下來，與人工智慧並肩戰鬥。比如，十年前高盛的紐約股票交易櫃檯曾有600名交易員，現在他們變成了兩名投資決策層人員和200多名軟體工程師。

最終，AI會帶來全行業的效率和用戶體驗提升，開啟基金業新篇章。

機器降低人力成本，大規模地快速複製投資模型，幫助高端資管服務普惠化，帶來大量增量用戶；通過更智能化的投資決策管理和客服，也提升了存量用戶的服務質量和體驗。

可能還有很多皓哥目前根本想像不到的升級會發生，用曾經的一場比賽來打比方再合適不過了：在1830年的美國，人們讓一台蒸汽機車和最快的一輛馬車比賽，雖然蒸汽機車當時輸了，但時間最終選擇站在了機器的那一邊； 正如汽車和馬車的區別，AI為垂直行業產生的價值提升是非線性的。

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結語

微軟與華夏基金展開合作，看上去很美，但目前AI的技術和應用都還處在相對初級的階段，道阻且長，在挑戰和不確定性下，AI投資何時能產生巨大的商業價值？只能留給時間去評說了。

孫彬在現場引用了《孫子兵法》的一句話：兵無常勢，水無常形，能因敵變化而取勝者，謂之神。皓哥深有同感，在AI即將改變金融的今天，想要完全預測未來純屬扯淡，但順勢而為、積極擁抱新技術的公司，一定會更有機會收穫成功。

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