傳統(tǒng)的金融投研人才培養(yǎng)路徑——從助理研究員到基金經(jīng)理，非常漫長(zhǎng)。而如果輔以人工智能技術(shù)，則可以令只有一兩年研究工作經(jīng)驗(yàn)的研究員快速追上十年經(jīng)驗(yàn)的老研究員或投資經(jīng)理。在投資經(jīng)驗(yàn)、主動(dòng)管理能力方面沒(méi)有突出領(lǐng)先性的基金經(jīng)理是不是技術(shù)革命中的落后產(chǎn)能？

活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)

“金融領(lǐng)域的人腦經(jīng)驗(yàn)還是比較多，而且目前人工智能技術(shù)應(yīng)用到投資領(lǐng)域還存在一定門(mén)檻。所以目前資產(chǎn)管理的能力依然還是分水嶺，還不能說(shuō)因?yàn)檫@個(gè)公司有人工智能，所以這家公司的投資就會(huì)好一些。但是在不遠(yuǎn)的將來(lái)，我認(rèn)為這個(gè)劃分會(huì)不斷改變。”

2017年3月25日，在智信資產(chǎn)管理研究院于北京舉辦的主題為“智能投研：開(kāi)啟高效精準(zhǔn)投資之匙”資管咖啡34期活動(dòng)上，天弘基金管理有限公司智能投資部總經(jīng)理助理劉碩凌如是說(shuō)。

劉碩凌（天弘基金管理有限公司智能投資部總經(jīng)理助理）

已經(jīng)成功落地的天弘基金“鷹眼”智能投研系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)市場(chǎng)輿情新聞的采集、整理，將10萬(wàn)條新聞樣本數(shù)據(jù)通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，進(jìn)行清洗和標(biāo)記，利用“研究員+鷹眼”的方式，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了全市場(chǎng)79支違約信用債中的69支。該系統(tǒng)獲得了公募基金行業(yè)的第一個(gè)金融科技專(zhuān)利。

“人適合解決做什么，計(jì)算機(jī)解決怎么做。”劉碩凌認(rèn)為這是最合理的分工，“主動(dòng)投資能力很強(qiáng)的人和數(shù)據(jù)科學(xué)家的工資水平差不多，這兩類(lèi)人才都會(huì)是公募基金公司必備的人才。兩種人才所形成的文化自然就是一種平衡和博弈（的文化）。最終的話(huà)還是會(huì)以人為主，但自動(dòng)化程度會(huì)越來(lái)越高，而且滲透的深度與速度有可能會(huì)超過(guò)我們的想象。”

人工智能的三大要素包括硬件、算法和大數(shù)據(jù)。有了硬件的進(jìn)步，才有了人工智能的發(fā)展。算法在過(guò)去十幾年的創(chuàng)新突破并不多，主要是結(jié)合需求的應(yīng)用。更多的變化是源于大數(shù)據(jù)。

十年前，調(diào)整策略模型的一個(gè)參數(shù)需要一天時(shí)間才能跑完，而現(xiàn)在只需要幾分鐘。從一天變成幾分鐘，就是硬件進(jìn)步、運(yùn)算速度提升帶來(lái)的質(zhì)的飛躍。