「AI引爆智能投資革命」十大AI領袖與金融專家演講乾貨大放送

新聞 09-01

1 新智元報道

「AI引爆智能投資革命」十大AI領袖與金融專家演講乾貨大放送

8 月 30 日，由中國證券投資基金業協會金融科技專業委員會主辦，通聯數據和新智元合辦的「AI 改變金融，共享重塑生態——2017 智能投資峰會」在北京金融街舉行，本次峰會同時也是新智元百人會 8 月論壇。

會上，今日頭條顧問、源碼資本投資合伙人張宏江、科大訊飛執行總裁胡郁、香港科技大學計算機系主任楊強、通聯數據創始人兼 CEO 王政、新智元創始人楊靜、嘉實基金董事總經理張自力、招商銀行財富管理部副總經理王洪棟、先鋒領航中國區總經理趙曌、芝加哥大學商學院教授叢林等多位來自學術界及科技和金融行業的專家匯聚一堂，共同探討人工智慧技術的應用前景，及金融業未來的發展趨勢。

本文將帶來現場嘉賓乾貨滿滿的演講摘錄報道，先通過一人一句話來了解各位重量級嘉賓的演講內容：

中國證券投資基金業協會副會長鍾蓉薩：「金融領域現在金融的交易將近有一半，大概有數萬億美元的交易都是通過演算法交易。人工智慧投資顧問管理的資產未來10年可能會實現指數級的增長，總額可能會達到5萬億美元。」

今日頭條顧問、源碼資本投資合伙人張宏江：投資人工智慧有三大陷阱，只有演算法很難形成商業模式。

科大訊飛執行總裁胡郁：「關於實現強人工智慧的方式，科大訊飛堅信應該採用一種叫做智能動力學的方法。」

通聯數據王政：過去的30年每年機器做投資收益率超過30%，股神巴菲特是20%。

香港科技大學計算機系主任楊強：人工智慧和機器學習是有兩種落地的模式：前台和後台。

新智元創始人楊靜：投白馬股賺得更多。事實證明如果想抓住AI時代最大的紅利，在投資的時候一定要焦點聚焦到巨頭。

嘉實基金董事總經理張自力：人工智慧的演算法如果能夠解決小數據情境下的問題，就可以真正地在投研上給大家帶來更光明的未來。

招商銀行財富管理部副總經理王洪棟：目前智能投顧產生的最大改變在於在客戶的標準畫像上做出精準匹配。

先鋒領航中國區總經理趙瞾：現在的智能投顧應該稱為「機器人投顧」，還沒有達到智能的層面。

芝加哥大學商學院教授叢林：投資者可以在機器的幫助下學習、歸納和總結基本面分析方法和經驗，形成一套可重複的研究模型。

鍾蓉薩：當下金融交易將近有一半都是通過演算法交易

峰會首先由中國證券投資基金業協會副會長鍾蓉薩致開場詞。她介紹說，現在在協會管理的資產有54萬億的資產，相較當時2012年已經是6倍。她從金融業務與新興科技，特別是人工智慧領域的結合介紹了兩個領域之間的現狀。

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中國證券投資基金業協會副會長鍾蓉薩

首先，鍾蓉薩會長表示，從金融業發展的歷史來看，金融技術的應用和普及雖然加速了新型的服務模式的單行，但是並沒有從根本上改變金融的業務模式、金融的法律關係和監管體制，也沒有對金融體系穩定產生大的衝擊。此次金融科技的浪潮是否會從根本上改變現有的業務模式和監管框架還有待觀察。

她透露了一個比較震撼的數據：金融領域現在金融的交易將近有一半，大概有數萬億美元的交易都是通過演算法交易。引用花旗銀行的研究，她預計人工智慧投資顧問管理的資產，未來的10年可能會實現指數級的增長，總額可能會達到5萬億美元。

關於智能投顧，鍾蓉薩認為智能投顧的服務對於數據的要求只是一部分，應該有差異化服務智能的投顧產品。所以除了堅持數據推動以外，也要知識驅動相結合。

AI對金融會有哪些影響？鍾蓉薩從微觀層面進行介紹，認為 AI 對金融市場、金融機構、金融服務的提供方式會形成一個重大的影響。簡單來說，技術帶來的金融創新會給金融行業風險的把控、管理和評估都會帶來挑戰。

張宏江：投資人工智慧有三大陷阱，只有演算法很難形成商業模式

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今日頭條顧問及技術戰略研究院院長、源碼資本投資合伙人張宏江博士

今日頭條顧問及技術戰略研究院院長、源碼資本投資合伙人、前微軟亞洲工程院院長張宏江作為大會特邀嘉賓發表了一場長達一個多小時的演講，從人工智慧的最新一波浪潮講起，談到AI這波大潮到底本質，做人工智慧投資的機會和限度。

以AlphaGo的崛起為開頭，除了演算法以外，張宏江博士透露了關於AlphaGo一些大家此前沒有聽說過的數據：其實它已經用到了16000多次的對局數據，包括3000多萬的數據，阿法狗自己跟自己下棋又搜了另外3000萬的數據。這些數據跟以前的數據不一樣，這是非常高智能的大數據；用了大量的計算資源，用了920個CPU，280個GPU。

張宏江博士在演講中提到這樣一個觀點：今天我們其實說人工智慧，實際說得是深度學習演算法。

他強調，今天深度學習能夠有突破，很重要一個原因是不光是有大量的計算資源，而且計算的架構有了核心的變化。上一波AI浪潮用了神經網路，這一網路基本上還是現行的架構。一邊是數據，然後數據通過計算和GPU進行交互。他說，整個神經網路其實就是激活矢量，然後有非線性的標量權重矩陣，把這幾個因素分析一下可以有新的計算架構。

他談到，AI的崛起帶來了許多的投資機會，但是，其中也有許多投資陷阱。大致可以分為以下幾個：

1. 投資比較密集。中國有上千家做機器人、圖象處理數據的公司，然後做人臉的、自動駕駛的。顯然第一不需要再增加這樣的公司，第二是思考他們技術的領先到底是不是能夠持續。

2.只有演算法和技術是很難形成商業模式的，很難形成持續的商業模式。

3. 這家公司未來能不能持續的獲得數據，也就是說對於數據的佔先和佔有。這對於競爭非常重要的。

總結起來，張宏江博士談到的人工智慧有三點：1）第一人工智慧是增長的，而且未來是會成為一個企業核心的競爭力；2）第二，產業的本身有平台型的公司，比如百度、谷歌、阿里想做的，這都是平台型的服務公司。也有很多比較大的公司，它自己又有數據、又有人才，它會投大量的資源來提高AI能力，比如說大的銀行、比如說大的電商。現在很多的創業公司，這些公司往往是沒有數據，但是有些是有AI能力，這種公司不能夠很快達到它獲取數據的能力，最終就變成了自主模式；3）第三是門檻，數據和人才。演算法說穿了就是人才，數據實際上是最重要的。

胡郁：科大訊飛在金融信用上的三個閉環

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科大訊飛執行總裁胡郁

科大訊飛執行總裁胡郁則認為，人工智慧將會逐漸替代人工，該產業的發展離不開政府戰略規劃以及市場經濟方面的結合，中國在這些方面具有非常大的優勢，應當好好把握機會，創造未來。

胡郁認為，智能應該有三種形式，運算智能、感知智能和認知智能。這是科大訊飛所一直堅持的概念分類。機器從現在所擅長的運算智能，逐步過渡到人類和機器都有的感知智能和運動智能，以及最後人類所獨有的認知智能，這一條道路是機器對人類奮起直追的道路。

關於實現強人工智慧的方式，胡郁介紹說，科大訊飛堅信應該採用一種叫做智能動力學的方法。「空氣動力學的研究讓我們人類真正的掌握了飛行的奧秘，而強人工智慧將來有可能通過大腦的研究，幫助我們找到在大腦裡邊真正起作用的，比如說小樣本學習，比如說遷移學習，比如說聯想、類比、靈感這方面的東西，我堅信智能動力學將給人工智慧帶來非常好的研究路徑」，胡郁說。

對於人工智慧到底會如何改變我們的生活這一問題，胡郁表示，在這一點上科大訊飛有自己的認識，這個認識可以總結成兩句話：第一句話，人工智慧將能改變現在所有的產品和服務本身，通過哪兩種方式呢？一種是解決人和產品、服務之間的交互問題，第二種方式是讓產品和服務更加懂你，你家中的任何一個智能家居、智能硬體、智能機器人都可以自然地跟你交互，給你推薦；第二句話，在我們生產產品的過程中，我們可以用人工智慧改變它的整個過程，也就是用智能化的方法來完成智能化的產品和服務。

關於智能在金融上的應用，胡郁介紹了兩點：一個是信息分析和預測，另一個是信用。信用是科大訊飛在金融上做得比較多的，「我們實現了大數據的閉環、信用的閉環，到最後貸款資金鏈的整個閉環。這是迅飛有優勢的地方」，胡郁說。

通聯數據王政：智能投資革命，機器投資收益率早已超越巴菲特

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通聯數據CEO王政

通聯數據CEO王政在演講主要包括兩部分的內容：智能投資革命與共享。

他介紹，目前量化投資和用機器做投資相比用人來做投資已經有了非常大的變化：從資產規模上來看，全球最大的資產管理公司貝萊德，它現在有5萬多億美元的規模，這是一家完全用技術來做投資的公司，以量化投資為它的核心能力；從業務上來看，過去的30年每年機器做投資收益率超過30%，股神巴菲特是20%。

人工智慧對投資領域有哪些價值？王政認為有兩個方面：提升工作效率和作為信息垂直搜索引擎，建立數據運用投資的框架。

他介紹說，所謂的機器人基金經理，就是最近比較火的智能投顧，可以把整個的投資決策系統地來完成，比如說你告訴它有什麼樣的投資目標，整個系統就可以幫助你選擇相應的投資標的，做整個風險的預算，還有收益的預測，然後再實時的幫你去監控投資的過程進行投資決策的調整。

關於人工智慧如何應用到投資領域，王政說，一般做演算法的同學做投資想得很簡單，一上來是把大量的數據放到裡邊，學習出來一個模型，其實這在投資領域過去的幾十年是非常忌諱的，這叫所謂的簡單管理，出來的結果可能不一定有預測性。而量化投資在過去很多年裡已經總結出了很多的規律，它把我們原來的投資邏輯和知識梳理出來總結出來了，按照這樣的邏輯去做，這樣就避免了很多數據挖掘的陷阱。

做智能投顧核心的需求是什麼？王政認為覺得要從兩個維度分析：第一個維度，投資者不知道他自己是誰，他的能力有多強。每個人其實都覺得自己很有能力，其實他並不知道他的能力邊界在哪裡，哪些地方做的好，哪些地方做的不好，所以首先要問的是他自己是誰，他的投資目標、投資能力、投資偏好等等。所以做智能投顧第一是需要了解所謂的用戶畫像。第二個維度才是提供各種各樣的服務，服務類型包括理財、炒股和資訊的服務，還有簡單用標準化產品服務的需要用智能機器人和客服解決的問題。

楊強教授：跨領域的人才是實現人工智慧的必要條件之一

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港科大楊強教授

剛剛當選國際人工智慧協會主席的香港科技大學教授楊強向大家介紹了人工智慧的發展歷程和機器學習的最新進展，他認為，「特徵工程「是機器學習中大家比較忽視的一點，這一部分需要有該領域的專家來實現，因此我們說，跨領域的人才是實現人工智慧的必要條件之一。

楊強在演講中提到，數據變現的核心能力表現為，計算機速度的增長帶來的一個新的變現，比方說在金融界的量化。還有一個是變化能力，能夠舉一反三。

楊強在演講中提到了機器學習中的難點——特徵工程，他說，這在業界有巨大的難度，因為它的過程是要觀察特徵，了解業務，然後根據已有的特徵產生出新的特徵。不同的演算法也需要不同的特徵工程。

展望一下機器學習最新進展：

深度學習會繼續發展。因果關係圖現在來講還是手工建為主，如何能夠把一個深度學習的網路用因果關係的網路圖來解釋，這是現在研究的一個熱點。

另外一個熱點是如何把深度學慣用在自然語言上。

在學術界大家正在緊追不捨的一個問題，是如何能夠模擬人，讓機器自動的生成很多的數據。這裡的技術包括GAN。

最後就是遷移學習的最新進展。

新智元楊靜：從TensorFlow到TPU，崛起中的全球人工智慧生態系統

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新智元創始人楊靜女士

新智元創始人兼CEO楊靜在大會上發表題為《崛起中的全球人工智慧生態系統》的演講。她認為，人工智慧競爭有兩個層面——軟體和硬體。

她的演講從不久前國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》談起，她認為，政府這一綱領性的文件傳達出一個重要的信號：我們國家的人工智慧發展其實是相當開放的。科技部部長萬鋼此前也在接受媒體採訪時表示，歡迎谷歌等AI 巨頭到中國設立研究院。

談到中美兩國在人工智慧發展上的差距，楊靜給出了一個核心的觀點：二者的差距其實體現在軟硬體系統生態上。

以今年AlphaGo在烏鎮擊敗柯潔為例，她介紹了谷歌強大的硬體生態和最新的重磅武器——TPU。她說，我們將迎來一個AI晶元的"XPU」時代，當前，谷歌、亞馬遜、蘋果和微軟，以及中國的百度和華為都宣布將推出自己的AI晶元。

巨頭都在構建行業生態，對於大家較為關注的創業企業和投資，楊靜認為說：「我們以後在投資或者是做投資分析或者股市分析的時候不能僅僅看一個點，不能僅僅看一個技術，而是看這個企業的技術在 AI 生態系統當中扮演的角色、它的位置，以及給整個生態系統帶來的幫助。」

她特彆強調，AI軟硬體結合是一種生態系統，所以結合的AI雲會成為各大巨頭爭奪的焦點。

關於中國人工智慧發展的現狀，對比美國，楊靜認為，在應用層中國並不落下風，甚至還是有優勢的，但是在底層真正的人工智慧軟硬體層面，無論是開源演算法還是晶元和雲，我們其實並不佔優勢。她認為，硬體這一塊未來會成為AI生態系統競爭的一個焦點，但是中國在這方面的投資和企業在這方面的布局，還是遠遠不足的。

在投資上，楊靜有一個觀察：投白馬股賺得更多。過去幾年，AI最大的紅利可能體現在幾家公司身上，比如大家熟知的英偉達，以及中國的海康威視和科大訊飛。去年這個時候科大訊飛的市值還只有300多億，現在已經是800多億。海康威視今年的市值也已經達到了3000億。她說：「事實證明如果想抓住AI時代最大的紅利，在投資的時候一定要焦點聚焦到巨頭。」

具體說來，巨頭有著強大的數據資源和生態系統，這是初創企業比較難以撼動的地方。生態系統的內涵其實更多的又在於人才的競爭和積累。

在演講中，楊靜特別提到，巨頭間的生態系統爭奪戰也激戰正酣，大家在人才、數據、雲等基礎設施的搶奪幾乎每天都在上演，這種爭奪會是非常殘酷的。

她在演講中提到，在中國，從專用晶元上來講，目前硬體的方面有非常大的一個空白，從這裡面能看到很大的機會，中國也有很多的創業公司，包括寒武紀，地平線，甚至比特大陸都在做AI晶元的研發。

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最後，楊靜還談到中國市場上轟轟烈烈的「音箱大戰」，她說，中國人工智慧企業應當努力擴大影響力，積極布局人工智慧在現實中的應用。她還特別指出，未來 3 到 5 年，「人工智慧+」會成為一個非常值得重視的概念。「什麼叫「智能+」？比較確切地定義是，深度學習技術在語音和計算機視覺等特定場景的應用，這會成為未來 3 到 5 年 AI 時代最重要的事情。

嘉實基金張自力：人工智慧的演算法如果能夠解決小數據情境下的問題，就可以真正地在投研上給大家帶來更光明的未來

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嘉實基金董事總經理張自力

一般公司都沒有大數據，沒有大數據能不能做人工智慧？嘉實基金董事總經理張自力在演講一開始就提出問題。

張自力從哲學層面尋求答案，他辨析了相關和因果、歸納和演繹之間的關係。

張自力指出，金融是一個非常複雜的問題，人類社會也是一個非常複雜的問題。其中存在的很多變數關係是超過人類認知水平的。沒有明確規則的情況下，我們強烈需要因果性的依據來做決策。

相關和因果——相關和因果兩個變數之間，A 和 B 之間可能有一些是相關的，但是它可能是某些小量的數據造成的，可能更深層次的是 C 在推動。比如說，C 導致 A 和 B，——舉個例子，雪糕銷量越大（A）的時候，會發現在水裡溺亡的事故（B）越高。

「特徵工程里，比如說現在人工智慧的演算法里，不像我們在金融里講的因果關係。在金融里講的因果關係，有存在的依賴性——不發生就不發生，有時間上的次序性——「因」發生以後，「果」才能發生。所以說，深度學習網路里，兩個變數之間並沒有有強烈的因果關係」，「我認為在深度學習、大數據學習里，變數越多、越相關，結果越好，而在金融里沒有這個規律。」

歸納和演繹——索羅斯認為用歸納法是不可能成功的。金融市場本身是不確定的，它的不確定是根本性的。所以從索羅斯的角度來說，他基本上是否認用歸納的方法來做，而我們講的人工智慧，從目前的角度來看，仍然屬於非常複雜強大的歸納。

金融領域很多複雜的問題還要等待人工智慧再進一步整體演化，在大家將對歸納法的懷疑和演繹法的缺陷進行正確融合以後，在人工智慧的演算法能夠解決小數據問題的情況下，人工智慧就可以真正在投研上給我們帶來更光明的未來。

招商銀行王洪棟：人工智慧對客戶服務流程的三大提升

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招商銀行財富管理部副總經理王洪棟

招商銀行財富管理部副總經理王洪棟則分享了他對「普惠金融」的理解與實踐。王洪棟表示，金融產品對普通投資者來說，有著它的門檻和天然的限制，這些限制對投資者實現財富管理和財富增長有一定困難。

如何把人工智慧引入客戶服務、客群建設的流程，對這一流程做出改良與改進，是招商銀行一直在思考的問題。

「我們是在流程的每個環節、每個點上都做了思考，希望把它的效率提升上來，其中提升最多的有三個部分：1. 在客戶的標準畫像上做出精準匹配，以及智能感知。招商銀行智能投顧產生的最大改變就在這裡：原來需要跟客戶交流十幾分鐘才能完成，現在跟客戶做交流的時候，手裡邊拿到的表已經做得差不多了；2. 投資決策。同時面對幾千個客人的時候，每個客人都需要個性化一點，這不是一兩個人能在短時間內完成的，需要大量的計算，人工智慧能發揮巨大作用；3. 部分客戶的服務。在解決投資者參與到公募基金實現自己的財富管理問題時，智能客服對於怎樣獲得長期的持有能發揮巨大作用。這件事情在過去很長時間內都是通過人工來做，當客戶對產品波動有感受或者對市場劇烈的振蕩有需求時，往往找到理財經理，和理財經理交流。現在這件事情更多的是需要人工智慧來解決了。」

先鋒領航趙瞾：現在的智能投顧應該稱為「機器人投顧」，還沒有達到智能的層面

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先鋒領航中國區總經理趙瞾

先鋒領航中國區總經理趙瞾首先跟大家澄清了一個概念——什麼是「智能投顧」。如果真的從字面上去翻譯，應該叫機器人投顧。之所以叫機器人投顧，是因為它其實還沒有到智能的層面，機器人自己本身還沒有智能。如果換一個角度去看這個問題，現在的智能投顧是整個大業態裡面初始的階段，將來隨著技術的發展，隨著行業之間以及不同領域之間的磨合和創新，有可能會真的發展到智能投資顧問的階段。

對比「智能投顧」在中美市場的差異，先鋒領航中國區總經理趙瞾表示，美國智能投顧在有先進 AI 技術支持的前提下，高度重視用戶體驗，其發展已經逐步邁向成熟。相比之下，國內智能投顧不管是從監管還是從政策制定來說，都不是特別清晰明確。總而言之，中國的智能投顧還有很長一段路要走。

叢林教授：投資者可以在機器的幫助下學習、歸納和總結基本面分析方法和經驗，形成一套可重複的研究模型

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芝加哥大學商學院教授叢林

芝加哥大學商學院教授叢林則為在場嘉賓闡釋了「量本投資」這一新理念。叢林教授在演講中稱，通過充分結合「基本面研究」與「量化投資」兩者的優勢，形成了「量本投資「新範式。在未來，投資者可以在機器的幫助下學習、歸納和總結基本面分析方法和經驗，形成一套可重複的研究模型，最終推動智能投資的未來發展。

叢林教授特別提到，機器學習中有很多的方法和應用，有些好用，有些不好用。我們需要留意它本質的原因。不同的方法適用於不同的數據，適用於不同的場景，適用於不同的策略，不是說知道方法就可以做量化的策略，而是要知道這樣的方法對什麼樣的數據更好，這就需要多年的經驗和人工智慧的專家一些建議。

花絮：一場爆滿的AI金融峰會，

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座無虛席的會場

這可能是迄今為止對於人工智慧技術在金融這一垂直領域的應用和引發的變革探討得最深入的一次大會，也是來自科技和金融兩個行業的嘉賓和聽眾結合得最緊密、交流得最充分的一次大會。

從聽眾的現場反饋中，我們聽到的最多的一個詞就是「乾貨」。每位講者的演講時間長達 40 分鐘，卻還不能滿足講者們所希望分享的知識與思想的容量。第一位講者張宏江老師就將演講時長延長了近一倍，面對場下的時間提示，張老師真誠地表示：「我看到了，但是請讓我再講15分鐘！」老師們高密度的乾貨分享讓觀眾大呼過癮，直到下午散會時，場內仍是座無虛席。

本次峰會的講者陣容和他們的主題演講題目：