在國內(nèi)外金融行業(yè)差距越來越小的同時，無論是金融機構(gòu)還是創(chuàng)業(yè)公司，都應該通過合作的方式，利用技術(shù)為業(yè)務賦能。

人工智能在金融圈能火起來，智能投顧功不可沒。

從2010年開始，智能投顧在華爾街飛速崛起。2011年，美國投資咨詢顧問公司Kaching更名為Wealthfront，短短一年時間，其資產(chǎn)管理規(guī)模就暴增至了30億美元，堪比給金融圈扔下了一個重磅炸彈。加之Betterment、Personal Capital、Vanguard等同樣飛速崛起，智能投顧產(chǎn)業(yè)竟有了倒逼銀行、資管巨頭的架勢。

這一點，曾在紐約高盛銀行有著12年投資分析相關(guān)工作經(jīng)驗的任凱，感受尤為明顯。

圖 | 阿法金融CEO任凱

歸國創(chuàng)業(yè)，阿法金融煥新生

憑借著高效率及可觀的市場前景，智能投顧很快被全球金融界所熟知，尤其是中國。據(jù)Corporate Insight數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，在經(jīng)過2014年的飛速發(fā)展之后，中國智能投顧公司所管理的資產(chǎn)規(guī)模在2015年年中就突破了200億美元。也因此，2014年被行業(yè)稱“智能投顧元年。”

這一年，阿法金融在上海成立。但此時，任凱還在美國，一直遠程與國內(nèi)團隊探討公司的發(fā)展路線。

相信大多數(shù)此前接觸過智能投顧的人都會有同樣的感受，從2015年下半年開始，由于量化分析在技術(shù)本質(zhì)上并沒有與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)投顧區(qū)分開來，AI也僅是大多數(shù)公司為了獲取客戶打出的概念，在數(shù)據(jù)挖掘、輿情分析、個性化決策等方面起到的輔助人工的作用很小。由此帶來的，用戶黏性不足等問題，讓智能投顧行業(yè)在2016年也是經(jīng)歷過一段“寒冬”時期的。

按照目前量化投資分析模式，分析團隊有70%-80%的時間是花費在了數(shù)據(jù)收集、整理、建模及計算上，而最終的決策時間僅不到10%。當接收到某個市場消息時，團隊很難迅速與客戶溝通并提供適當?shù)耐顿Y建議，要做到千人千面的定制分析更是難上加難。

“高盛在AI輔助人工方面做了很多嘗試，這也給了我們很多啟示。”

作為全球規(guī)模最大的投資銀行，高盛著手組建Date Lake項目，將數(shù)據(jù)前期研究、交易判斷以及合規(guī)等多方面業(yè)務線都串聯(lián)到一起，以針對性為客戶提供有效投顧服務。

由此帶來的變化很大，“團隊實時決策的效率大幅度提升，客戶響應時間以及風險判斷時間迅速縮短，團隊可以解放出70%以上的時間用到業(yè)務研究和決策上。”

2017年年中，任凱回國接任阿法金融CEO一職，開始專注為機構(gòu)用戶提供包括量化投研、智能資訊、風險控制和投資優(yōu)化智能解決方案。

打造智能生態(tài)投資系統(tǒng)

據(jù)任凱介紹，在高盛的600多個量化分析師中，其中只有大約10%的分析師是做直接與量化交易相關(guān)工作，其余都是在各個業(yè)務線上負責定量分析，用數(shù)據(jù)和模型來支撐業(yè)務決策。

國內(nèi)對量化的理解相對比較窄，大多數(shù)人將量化等同于量化交易，量化主要都集中在交易策略研究的層面。而在很多的業(yè)務領(lǐng)域，例如投資研究、市場分析、投顧服務、風險控制、客戶分析等方向，定量分析的應用還處在很早期。真正成熟的投研投顧，不應該只憑借分析師的經(jīng)驗，而是應該基于大數(shù)據(jù)支撐和快速處理分析，給出個性化的解讀與建議，利用數(shù)據(jù)來輔助客戶更好地決策。

“我們不缺數(shù)據(jù)，我們?nèi)钡氖强焖俜治鰯?shù)據(jù)的能力。”

當前幾乎所有的金融機構(gòu)都會購買數(shù)據(jù)，有的機構(gòu)還能主動收集抓取各種公開的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是擁有強大數(shù)據(jù)分析團隊的機構(gòu)還不多，在數(shù)據(jù)處理能力上相對薄弱，能力差異巨大。

以石油價格波動為例。通常情況下，原油價格的大幅波動都會引起市場的廣泛關(guān)注。但是，大部分的分析文章都只停留在對事件本身的描述，或者基于行業(yè)經(jīng)驗做出一些利好利空的定性判斷。很多分析文章千篇一律，很少能看到對原油價格波動造成市場影響進行定量分析的結(jié)果，能對不同類型投資者做進一步個性化持倉分析和投資建議的報告少之又少。

阿法金融推出的“阿法分析師”，就幫助機構(gòu)利用數(shù)據(jù)對新聞動態(tài)進行多維度分析，將與石油相關(guān)因素整合到一起，給出期貨和現(xiàn)貨產(chǎn)品、二級市場在未來一段時間有可能發(fā)生的變化，對客戶可能帶來的影響等。

在量化投資研究上，阿法金融還推出了“阿法操盤手”，幫助客戶進行策略研究和優(yōu)化、資產(chǎn)配置和投資組合分析。例如資產(chǎn)中用于權(quán)益類產(chǎn)品、成長性股票等投資的占比以及根據(jù)市場變化進行實時調(diào)整，最大程度幫助投資機構(gòu)提高效率、降低成本。

當然，投資方向多樣、產(chǎn)品眾多，投資者更是千人千面，隨著用戶需求及要求的提高，智能投顧也需要在精準服務方面有所加強。為此，阿法金融還以個性化判斷為標準，推出了“阿法投顧”，分析客戶的投資行為、風險偏好、關(guān)注方向等，據(jù)此向客戶推送有針對性的新聞及分析文章等，避免了大多數(shù)投資機構(gòu)APP上同質(zhì)化的咨詢信息，使客戶可以更有效地獲取符合自己要求的信息和分析。

“基于阿法投顧、阿法分析師、阿法操盤手三大產(chǎn)品，打造智能生態(tài)投資系統(tǒng)，就是阿法金融目前最主要的業(yè)務方向。”

可以看到，隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，AI正在大數(shù)據(jù)分析、智能推薦、精準服務等方面對各個產(chǎn)業(yè)進行賦能。而對于金融這樣的數(shù)據(jù)量龐大且牽一發(fā)可能動全身的行業(yè)來說，實時、快速則成為制勝關(guān)鍵。也因此，在智能金融前景愈加明朗的情況下，行業(yè)中涌入了大量同行者，諸如阿法金融這樣的創(chuàng)業(yè)公司所面臨的壓力可想而知。

“競爭者多反而從另一個層面證明了我們走的方向是正確的。阿法金融也當然不會僅限于目前的產(chǎn)品及業(yè)務線，未來我們還會更加專注于技術(shù)發(fā)展、場景結(jié)合和產(chǎn)品設計。目前看來，人工智能還不能在金融領(lǐng)域取代人類。在國內(nèi)金融行業(yè)與國際間的差距越來越小的同時，無論是金融機構(gòu)還是創(chuàng)業(yè)公司，都應該通過合作的方式，利用技術(shù)為業(yè)務賦能，這才是促進產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展的正確方式。”

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