科技訊7月15日，媒體未來科技峰會(huì)在北京舉行。天弘基金智能投資部總經(jīng)理助理劉碩凌出席了“AI+金融”專場，并發(fā)表主題演講。
劉碩凌認(rèn)為，不低于50%以上的工作崗位在AI的時(shí)代可能需要重新定義和升級(jí)。如果不在AI的時(shí)代中進(jìn)步，很可能在AI時(shí)代下被淘汰。
他解釋，傳統(tǒng)金融掙的錢一個(gè)是牌照、一個(gè)是信息不對稱，專業(yè)的人知道，但散戶不知道，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、大數(shù)據(jù)時(shí)代把信息不對稱已經(jīng)極大地降低了，很多人可以通過社交媒體了解公司的情況，不是非得依賴這樣的金融機(jī)構(gòu)。那么，金融機(jī)構(gòu)在信息時(shí)代的優(yōu)勢到底在哪兒，就成為一個(gè)問題。
他透露，天弘基金的AI與金融結(jié)合的嘗試開始于2015年。天弘基金管理15000億到底有多少人，信用分析團(tuán)隊(duì)包括固定收益團(tuán)隊(duì)都不大，在業(yè)內(nèi)只能說是一個(gè)中游水平的體量。之所以能夠用這么少人管理這么多的資產(chǎn)，主要因?yàn)橛凶詣?dòng)化的技術(shù)。
劉碩凌介紹了人工智能技術(shù)在天弘基金的兩方面應(yīng)用。一個(gè)是在信息的搜集和簡單分析方面，已經(jīng)可以用“鷹眼系統(tǒng)”勝任高級(jí)信用分析師的工作；一個(gè)是用人工智能選股票。
AI可以勝任高級(jí)信用分析師
金融行業(yè)有信用分析師讀新聞、公司相關(guān)信息，這些信息讀完之后要進(jìn)行分析和加工。“鷹眼”系統(tǒng)的專利是公募基金第一塊國家信用裝置，是信用評估方法的裝置。劉碩凌介紹了鷹眼評估算法的出爐過程：當(dāng)時(shí)找信用分析師一塊讀新聞，讀了10萬條新聞，拿其中八萬條新聞放到鷹眼算法里。先做分詞再分類，分正面、中立、負(fù)面，拿剩下兩萬條讓AI評價(jià)一下，剩下2萬條自己知道答案，8萬條當(dāng)時(shí)在時(shí)花了很多時(shí)間、很多資源，樣本收集整理花了三個(gè)多月的時(shí)間，剩下兩萬條新聞AI看5分鐘就看完了?，F(xiàn)在這個(gè)算法的準(zhǔn)確率提升到96.7%的水平，絕大多數(shù)的新聞現(xiàn)在在外面新聞不用自己在網(wǎng)上看，基本看鷹眼看完之后的二次信息。
AI選股可提升收益20%
天弘基金2016年發(fā)布利用人工智能選股票的模型，叫“智樹”。用AI解決的問題是，諸如“長城公司長安汽車哪家好？”
方法是：首先喂它很多大數(shù)據(jù)因子，1000多因子庫人工篩選出一些因子，包括認(rèn)知時(shí)間、財(cái)務(wù)情況、能拿到的公開信息、互聯(lián)網(wǎng)上的評價(jià)，甚至機(jī)構(gòu)的持倉別人買多少，能想到的都放進(jìn)去。大概142個(gè)因子把它放到模型里，剩下把這些股票的樣本1117支定增樣本切分成好的股票、差的股票用模式識(shí)別匹配，到底好的股票壞的股票差異在哪里。
但是，劉碩凌表示，這樣做有問題。很麻煩一個(gè)事是沒法解釋，如果沒辦法解釋，會(huì)不會(huì)把自己管理的資產(chǎn)，幾十億上百億資產(chǎn)交給軟件決策？這個(gè)問題非常難。
現(xiàn)在說得最清楚的算法是決策樹，它可以使年化收益提高20%左右，提升是非常明顯的。這件事可以證明，用AI去選擇股票投資，在有金融經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的樣本下，在做一些合理的加工和糅合，它比人做決策要更理性。
整個(gè)AI在金融行業(yè)應(yīng)用是大勢所趨，頂級(jí)金融機(jī)構(gòu)包括摩根、高盛都大量增加自己在工程和科技方面的投入。劉碩凌預(yù)測，未來十年AI在我們這個(gè)行業(yè)發(fā)展最快的十年。（溫泉）
以下為現(xiàn)場實(shí)錄：
閆瑾：非常感謝翁志先生的精彩演講。AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用讓我們對未來金融更加期待，AI不僅影響我們的日常生活，同時(shí)對基金的投研能力也有很大影響，特別在基金行業(yè)精準(zhǔn)投研能力是致勝的關(guān)鍵，人工智能同樣改變整個(gè)投研體系，天弘基金又是如何嘗試的呢？接下來讓我們有請?zhí)旌牖鹬悄芡顿Y部總經(jīng)理助理劉碩凌，有請！
劉碩凌：非常高興能有機(jī)會(huì)跟大家討論比較熱門的話題，AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用到底能到什么樣的程度，簡單來說我們能不能夠讓機(jī)器人幫我們賺錢。
在開始這個(gè)話題之前，我想簡單介紹一下自己的經(jīng)歷。我從06年開始學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)時(shí)為什么會(huì)選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？也是一個(gè)巧合，感謝我的父親，他是一個(gè)生物學(xué)的博士生導(dǎo)師，他當(dāng)時(shí)的一個(gè)博士在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測潮汐，我在想用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在計(jì)算機(jī)行業(yè)應(yīng)該是比較領(lǐng)先的嘗試，尤其在06年。