人工智能對金融機(jī)構(gòu)的影響正在與日劇增，它不僅改變了人們存款、投資和借貸的方式，甚至還能預(yù)防金融犯罪。助推這一波人工智能大潮的一大核心是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而金融行業(yè)也正在借助于算法的優(yōu)化不斷發(fā)展。
此前，全球最大的對沖基金公司之一英仕曼集團(tuán)（ManGroup）旗下的AHLDimension基金通過將機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于自動貿(mào)易決策發(fā)現(xiàn)，在沒有人為干預(yù)的情況下，該AI系統(tǒng)竟然自己學(xué)會了抄底。（后文會做詳細(xì)介紹）
這一波操作讓整個金融界為之震驚。
｜包括對沖基金在內(nèi)，以下我們列舉了人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的三個主要場景：
1．基于算法的金融交易
可以看到，借助機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)已經(jīng)可以完成諸如股票交易這樣復(fù)雜而繁瑣的任務(wù)。同時，在全球已經(jīng)有不少對沖基金公司正在該領(lǐng)域不斷探索，并取得了可與人類專家的判斷相媲美的成果。
此前，舊金山的創(chuàng)業(yè)公司SentientTechnologies就開發(fā)了一種算法，通過獲取數(shù)以百萬計的數(shù)據(jù)點從而識別交易模式，預(yù)測趨勢，制定成功的股票交易決策。在Sentient公司的平臺上，運行著數(shù)以萬億計由大量在線公共數(shù)據(jù)創(chuàng)建的模擬交易程序。借助這些程序，該算法可以識別整合成功的交易模式，制定新的交易策略。同時，通過該算法，系統(tǒng)還可以在幾分鐘內(nèi)完成傳統(tǒng)方式中1800天的交易量，并在交易中不斷實現(xiàn)自主優(yōu)化。據(jù)該公司CEO安東萬？布隆多（AntoineBlondeau）表示，其基金完全由人工智能操盤，整體思路就是做一些沒有其他人也沒有其他機(jī)器在做的事情。
Sentient的首席科學(xué)官巴貝克？霍加特（BabakHodjat）表示，這套系統(tǒng)允許公司調(diào)整特定的風(fēng)險設(shè)置，并且是在沒有人工干預(yù)的情況下運行的?！八鼤詣由梢惶撞呗?，并給我們下指示。它還會告訴我們要在何時退出，何時減小風(fēng)險敞口，諸如此類?！被艏犹卣f。
而在應(yīng)用方面，目前，除了英仕曼之外，國外還有很多成功案例。美國的Wealthfront和Betterment、英國的MoneyonToast、德國的FinanceScout24、法國的MarieQuantier等均成功將人工智能引入投資理財，目前智能顧問已掌握大量資產(chǎn)；第一個以人工智能驅(qū)動的基金Rebellion曾成功預(yù)測了2008年股市崩盤，并在2009年給希臘債券F評級，而當(dāng)時惠譽(yù)的評級仍然為A，通過人工智能，Rebellion比官方降級提前一個月；掌管900億美元的對沖基金Cerebellum，使用了人工智能技術(shù)，從2009年以來一直處于盈利狀態(tài)。
2．反欺詐檢測
隨著電子商務(wù)的推廣，網(wǎng)絡(luò)詐騙愈發(fā)猖獗。然而，打擊網(wǎng)絡(luò)詐騙并非易事。過度拒絕交易從而預(yù)防網(wǎng)絡(luò)犯罪會導(dǎo)致客戶體驗下降，可能造成大量客戶的流失。2015年，JavelinStrategy市場調(diào)研機(jī)構(gòu)發(fā)布的一項研究表明：網(wǎng)絡(luò)零售商因錯誤拒絕合法交易造成的損失金額高達(dá)1180億美元。在錯誤拒絕合法交易的案例中有三分之一的客戶會放棄交易。此外，僅在美國地區(qū)，該類案例造成的經(jīng)濟(jì)損失是真正詐騙案件損失金額的13倍。
在這樣的背景下，人工智能可以通過分析不同的數(shù)據(jù)點，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測人類分析師察覺不到的欺詐性交易。與此同時，還可提升實時審批的準(zhǔn)確度，減少錯誤拒絕率。
如今，已經(jīng)有很多機(jī)構(gòu)開始借助人工智能預(yù)防詐騙。Mastercard（萬事達(dá)卡）不久前推出的智能決策（DI）技術(shù)是個很好的例子。據(jù)了解，DI可以從持卡人的消費記錄和習(xí)慣中采集模型，建立行為基準(zhǔn)，從而對每筆新達(dá)成的交易進(jìn)行比較和評估。相較于傳統(tǒng)的多借助通用方法評估所有交易的犯罪預(yù)防技術(shù)，該技術(shù)的應(yīng)用可謂是一項重大突破。
事實上，Mastercard并非第一家運用人工智能進(jìn)行反欺詐檢測的金融企業(yè)。有些公司采用的方法更為全面。例如，SiftScience從6000多家具備欺詐檢測功能的網(wǎng)站中收集了大量數(shù)據(jù)，并通過多種渠道的設(shè)備追蹤和數(shù)據(jù)分析，利用智能引擎關(guān)聯(lián)了各種不同的數(shù)據(jù)點，包括網(wǎng)站上的付款信息和其他行為，建立優(yōu)質(zhì)用戶行為模型，檢測欺詐性交易。
3．智能客服
近年來，借助由自然語言處理（NLG）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法驅(qū)動的智能客服為用戶提供個性化對話體驗開始變得越來越普及。
而智能客服在金融業(yè)的應(yīng)用也是比較常見的，比如幫助用戶理財。舉個例子，當(dāng)用戶點擊Facebook的聊天窗口時，就可以啟動Plum聊天機(jī)器人，從而進(jìn)行小額分期存款的操作。在注冊時，用戶只需要將Plum與其銀行賬戶關(guān)聯(lián)。之后，Plum的人工智能系統(tǒng)就會分析用戶的收入水平和消費習(xí)慣，并在此基礎(chǔ)上預(yù)測其能接受的存款金額。然后適時分期向用戶的儲蓄賬戶中存儲小筆金額，并定期通知用戶。
此外，智能客服Cleo還可以跟蹤多個賬戶的收入與支出，像私人會計師一樣和客戶交流，回答客戶的問題，同時還可以提供理財指導(dǎo)，幫助用戶做未來的資金規(guī)劃和管理。今年年末，美國銀行計劃推出智能客服Erica（取銀行名字的諧音）。Erica可以在銀行手機(jī)客戶端與客戶進(jìn)行語音和文字互動，從而幫助客戶快速做出更明智的決定。例如，無需打開應(yīng)用界面（UI）即可命令Erica匯錢給朋友或付款。智能客服的AI引擎還可分析管理客戶的個人財務(wù)，如根據(jù)客戶收入和支出模型，提供建議，實現(xiàn)儲蓄目標(biāo)。
｜重點聊聊英仕曼集團(tuán)會自己抄底的AI系統(tǒng)
在對人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，英仕曼是個非常好的例子，這里我們重點介紹一下。
英仕曼集團(tuán)作為全球最大的對沖基金公司之一，資產(chǎn)高達(dá)960億美元。其旗下的AHLDimension基金從2014年就開始將機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于自動貿(mào)易決策，并且獲得了巨大收益。
據(jù)了解，英仕曼的工程師為機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)置了邊界參數(shù)，包括敞口資本、資產(chǎn)類別以及交易成本。通過這些參數(shù)為算法提供數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)那些容易被人類分析師忽略的模式和聯(lián)系。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在新數(shù)據(jù)與歷史模式進(jìn)行不間斷比對，推測將會發(fā)生的變化。目前，英仕曼已經(jīng)將該模型用于加快貿(mào)易決策，從而實現(xiàn)對未來幾周的形勢作出合理預(yù)測。
2015年8月，當(dāng)全球金融市場由于對中國經(jīng)濟(jì)的擔(dān)憂引發(fā)了突然大量的拋售時。英仕曼的AI系統(tǒng)在此前就看空市場，并迅速從下跌中獲利。而在美國股市下跌約3％后，該系統(tǒng)又發(fā)現(xiàn)了買入機(jī)會，重新回到市場。就在那一年，人工智能為英仕曼集團(tuán)規(guī)模最大的一只基金AHLDimensionProgramme貢獻(xiàn)了大約一半的利潤。
去年11月和12月，當(dāng)世界仍在努力消化川普當(dāng)選美國總統(tǒng)的消息時，英仕曼的人工智能卻迅速進(jìn)入市場，并從隨后的反彈中獲利。
“沒有人告訴它去怎么抄底和獲利，它自己學(xué)會了如何觀察以前的模式?！盇HLDimension的基金經(jīng)理尼克．格蘭杰（NickGranger）說。
自2014年初以來，英仕曼管理的資產(chǎn)總額已經(jīng)飆升了77％。而AHLDimension基金的規(guī)模也已經(jīng)擴(kuò)大到當(dāng)時的5倍。
AHLDimension基金首席科學(xué)家、牛津?qū)嶒炇业呢?fù)責(zé)人萊德福德（AnthonyLedford）表示，英仕曼集團(tuán)的AI工程師們用獎勵和懲罰來引導(dǎo)機(jī)器，從技術(shù)角度來說，這會用到深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。而通過深度學(xué)習(xí)，他們用歷史信息構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，來訓(xùn)練算法發(fā)現(xiàn)預(yù)測模式、規(guī)律。比如說，當(dāng)算法從股票和期貨的價格數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)相似點時，就會受到“激勵”。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，算法會在運行過程中，根據(jù)某種行為的成敗來重新校準(zhǔn)。另外，研究者也會在算法中設(shè)置懲罰機(jī)制，來阻止AI的某些行為，比如說不讓AI去創(chuàng)建人類已經(jīng)用過的交易策略。
因此，在萊德福德看來，只靠一群極客敲代碼還不能構(gòu)建出能用的AI，問題的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)。如果說處理能力是人工智能的引擎，信息就是它的燃料。它能讓工程師們教給算法在沒有人為干預(yù)的情況下適應(yīng)和學(xué)習(xí)各種技能。
據(jù)說在英仕曼的辦公室里，每周都會有一群銷售來來往往，推銷著各種各樣的數(shù)據(jù)集。金融數(shù)據(jù)通常毫無組織，就像一幅被搖散了的拼圖，對于計算機(jī)來說非常難以理解，但卻是非常關(guān)鍵的。
｜尚需解決的問題
金融業(yè)或許是人工智能最好應(yīng)用的行業(yè)，但同時，也是人工智能應(yīng)用所面臨的最具挑戰(zhàn)的行業(yè)。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在金融領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，然而還有不少問題還需要解決。
首先，如何借助人工智能有效操作復(fù)雜交易還有待討論，因為這會受到一些難以預(yù)測的意外因素的影響。訓(xùn)練計算機(jī)如何搞清楚債券市場的運行規(guī)律，不同于教它認(rèn)貓。市場的運行方式神秘莫測，新聞事件、經(jīng)濟(jì)、政治、監(jiān)管、自然災(zāi)害和人類的判斷等等都會對其產(chǎn)生影響。對于英仕曼而言，在人工智能投入使用后，AHL基金的收益三年中增長了15％，這個成績雖然高于行業(yè)平均近一倍，但仍然尚未達(dá)到S＆P500（標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)）。
▲對沖基金、AI策略基金、和標(biāo)普500近四年的業(yè)績
圖片來源：Bloomberg
此外，很多人，尤其是傳統(tǒng)交易者，仍然認(rèn)為人工智能算法不夠透明。隨著人工智能算法所含數(shù)據(jù)和精密度的增加，創(chuàng)建者已經(jīng)難以輕易解釋其運作原理。因此，當(dāng)算法決策失誤，損害用戶利益時，問題就變得非常棘手。為避免失誤，英仕曼研發(fā)了一種供人類分析師執(zhí)行算法決策前進(jìn)行檢查的分析工具。
同時，過度使用大數(shù)據(jù)也促使對沖基金走進(jìn)法律的灰色地帶。多年來，計算機(jī)代碼一直是交易大廳的標(biāo)準(zhǔn)工具。在某些事情發(fā)生時告訴計算機(jī)應(yīng)該做什么，是量化基金的基礎(chǔ)，這些基金長期以來一直使用統(tǒng)計分析來尋找優(yōu)勢。人工智能在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，它能夠根據(jù)其接收到的信息進(jìn)行調(diào)整。而在英仕曼，通過設(shè)定敞口上限、資產(chǎn)類別、波動率、交易成本等參數(shù)，合規(guī)和風(fēng)險控制規(guī)則根植于系統(tǒng)的基因中，防止它在快速盈利的過程中偏離軌道或違反法律。
｜總結(jié)
雖然，我們現(xiàn)在還不清楚有多少像英仕曼這樣的對沖基金公司正在使用AI來提升業(yè)績，以及有多少機(jī)構(gòu)取得了成功。但如谷歌前執(zhí)行總裁、現(xiàn)Alphabet執(zhí)行董事長EricSchmidt此前所說，五十年后，所有交易決策都將依賴于計算機(jī)對數(shù)據(jù)和市場信號的解析。
無論這樣的預(yù)測能否實現(xiàn)，毫無疑問的是，AI正在改變金融市場的運作方式，以及交易者未來進(jìn)行資金管理的方式，并且還將給金融領(lǐng)域帶來更多的驚喜。
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