人工智慧賦能 助力金融快速發展
本報記者 吳娟娟 李惠敏
人工智慧是新一輪技術革命的重要方向之一，正加速融入到金融領域的應用之中。近日，英國圖靈智能科技有限公司CEO Leslie Kanthan在接受中國證券報記者採訪時指出，「人工智慧和機器學習已不是一個新概念，尤其在金融領域，人工智慧發揮的作用會越來越大。除了在選股方面發揮巨大的作用外，它可能帶來金融機構成本的大幅度降低。」
擅長量化演算法、策略優化及定價模型的圖靈智能科技就是人工智慧和金融相結合的先行者之一，該公司基於人工智慧和機器學習研究，建立多層人工智慧系統。Leslie Kanthan表示，「人工智慧在中國大有可為，市場的非有效性和高波動性都為人工智慧攫取可觀收益提供了基礎。」目前，圖靈已進入A股數據測試並調適模型階段。
加速吸引頂尖人才
中國證券報：首隻人工智慧ETF AIEQ開始跑贏標普500。長期來看，人工智慧戰勝市場的可能性有多大？
Leslie Kanthan：由有效的人工智慧技術驅動的ETF，長期戰勝標普500的可能性比較高。事實上，AIEQ經過一段時間的適應才開始跑贏標普500的。隨著數據的積累，人工智慧選股能力將逐漸提升。長期來看，人工智慧跑贏指數的概率遠大於短期。
人工智慧可增加選股的有效性，在金融領域發揮的作用會越來越大。此外，它可能帶來金融機構成本的大幅度降低。在部分領域，這種成本效應已經顯現。這是因為，人工智慧、尤其是純的人工智慧，完全不需要人的干涉，可以大幅降低人工成本。投資者支付給基金公司的費用中，相當一部分是為了覆蓋基金經理薪酬。如果基金完全由人工智慧驅動，這一部分費用會大幅縮減，省下來的錢可用於大數據分析和策略優化。這將提升基金公司競爭力。
中國證券報：以前美國名校畢業生以進入華爾街為榮，如今矽谷成了最吸引頂尖畢業生的地方。這種趨勢會持續嗎？
Leslie Kanthan：這一趨勢大概率將持續。目前已經進入第二代金融科技階段，這與第一代明顯不同。越來越多金融人士加入金融科技公司。很多金融機構內部就有金融科技孵化器。金融科技公司更容易落實創新型的思想。舉例來說，中小型金融科技公司如果要引入一個人工智慧專家，很快就能簽訂僱傭合約。但在大銀行，從申請提出到相關人士入職可能需要一年甚至更長時間。小公司更靈活，在吸引人才方面更具靈活性。
多層人工智慧提升學習效率
中國證券報：現實中，金融分析師常出現解釋過去頭頭是道，預測未來面面相覷的局面。人工智慧能夠改變這一現象嗎？
Leslie Kanthan：這種現象之所以產生，原因在於過度擬合。也就是說，分析師的理論過於適應過去的情況了。理論都是基於歷史數據產生的，而歷史數據總會與現實產生差距，所以分析師的數據如果過於貼合歷史數據，就會導致它對現實的說服力不足。
過度擬合是數據分析中經常出現的情況。過度擬合會對我們的系統產生不良影響。我們系統使用多層人工智慧系統。簡單說，底層系統如同一個個「基金經理」，上層系統是一個長期監測機制。「基金經理」不僅要對歷史數據自圓其說，還要能夠預測市場走勢。在此過程中，「基金經理」也不斷地學習調整自己的模型。我們的系統將幫助投資者打造一個長期市場預測能力最佳的「基金經理」。
多層人工智慧是我們的特色。這一多層機制將極大地改進機器學習的學習效率，從而提升其投資能力。
中國證券報：圖靈如何幫助量化交易機構改進他們的交易系統？
Leslie Kanthan：圖靈的專長是量化演算法、策略優化及定價模型。這些都基於圖靈人工智慧和機器學習研究。機器學習將極大地加速人工智慧演進進程。阿爾法狗的成功已經說明了這一點。
純人工智慧怎麼幫助量化機構改進模型？簡而言之，通過深度學習、基因演算法等人工智慧技術，人工智慧可以自發地進行學習。它可以比照自己的基金組合表現和市場大盤的變現，比照自己的表現和其它基金的表現，不斷地調整自己的模型，調整組合構成，以優化之。在金融領域，這種學習能力必將發揮越來越大的作用。
中國市場大有可為
中國證券報：金融科技公司如何獲客？
Leslie Kanthan：我們先向金融機構展示我們的回測數據。回測數據顯示我們的系統確實可以大幅改進投資能力，提升投資成績。另外，我們也會邀請一些感興趣的機構免費試用系統。
在中國，越來越多中型私募基金對我們的技術表現出興趣。人工智慧在中國大有可為。中國市場的非有效性和高波動性都為人工智慧攫取可觀收益提供了基礎。此外，人工智慧還根據不同客戶的風險能力設計不同的基金組合，真正實現千人千面，提供優質的投資顧問服務。
當然，A股市場與成熟市場不同。我們目前已經用A股的數據來測試我們的模型，我們團隊中有來自中國的AI專家，他們不僅技術能力卓越，而且對監管政策、市場動向保持高度敏感。我們會根據A股數據一步一步來調適系統。
