火爆的人工智慧在金融行業的發展並非完美，AI分析師靠譜嗎？

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Aiera是一位人工智慧股票研究分析師，對市場上的三家經紀公司（包括富國在內）給出了不近人情的評級

「Aiera是一種自我學習的程序，能幫他分擔部分工作，而且比他做得還好」

2017年10月6日，富國銀行(Wells Fargo＆Co.)股票研究部門的一份報告將Facebook Inc.評級下調至賣出。整個市場上總共只有三家經紀公司（包括富國在內）給出了如此不近人情的評級。做出這一決定的分析師也不尋常，它的名字叫Aiera，是一位人工智慧股票研究分析師。

自我學習的程序

Aiera的創作者是富國銀行資深互聯網分析師肯·塞納(Ken Sena)。塞納說，Aiera是一種自我學習的程序，能幫他分擔部分工作，而且比他做得還好。Aiera讀了幾千份有關2016年美國大選期間俄羅斯在Facebook平台投放廣告的報道：政治家們怒不可遏，國會舉行了聽證會。Aiera的演算法嗅到了形勢的緊張，認為其他投資者可能會因此拋售Facebook股票。其實對富國銀行來說，Aiera這個評級決定有點尷尬。塞納根據自己研究給予Facebook的評級是強於大盤。

塞納說：「我們是突然發布Aiera賣出建議的，所以必須做好準備，對客戶有個說法。」他和創業公司Lola的人工智慧總監布萊恩·希利(Bryan Healey)共同打造了Aiera，希利曾參與亞馬遜(Amazon.com Inc.)的數字助理Alexa研發。「就發布這個消息來說，我們有點跟著感覺走。」

在金融行業早已應用

值得一提的是，Aiera的這次評級並不高明。Facebook的股價依舊上漲，一些投資者對人工智慧分析股票不屑一顧。塞納說：「挺讓人失望的。」不過他依舊認為Aiera對投資公司和銀行是一個警告，讓他們不要忽視亞馬遜、谷歌(Google)等公司正在開發的人工智慧系統。這項技術正在興起，如果企業和分析師開始嘗試並從中學習，他們將有更大收穫（哪怕自動化可能淘汰一些華爾街高薪崗位）。研究公司Greenwich Associates的理查德·約翰遜(Richard Johnson)研究了人工智慧對華爾街的影響，他說：「或許會有人發現，他們訓練機器學習的技術可能最終搶了自己的飯碗。」

人工智慧對於富國銀行這類股票研究公司來說是新鮮事物，對金融行業則不然。很多對沖基金利用機器學習程序對大量市場數據進行分類，構建依據探測到的統計趨勢進行交投的投資組合。銀行的研究和銷售部門還是主要依靠人的判斷。分析師就某些股票給出買入、賣出和持有的建議，為希望看到新觀點的客戶撰寫報告，通常還會分享一些「有料」（與企業高管接觸）的見解。這項工作的範疇比運行一隻量化基金還要模糊不清，在某些方面可以說更加困難。摩根士丹利(Morgan Stanley)不久前開始在業績期用人工智慧搜索數據，還有一些創業公司幫助銀行將數據自動轉化為交易理念。富國銀行則是第一家利用這些技術為公眾提供投資建議的大銀行。

美國富國銀行（WELLS FARGO）

Aiera的誕生源於一次邂逅。塞納2016年組織了一次機器學習會議，會上遇到了希利，兩人一拍即合。希利開始為塞納提供人工智慧方面的建議，幫塞納向投資者普及這項技術。軟體通過機器學習能自動適應新數據，無需程序員介入。當塞納和希利深入研究這個領域時，一個問題冒了出來。「我問，你能將我的工作自動化嗎？」塞納說。「希利則回答，那你得先解釋一下你的工作內容。」Aiera這個系統利用了無數人的思考成果。它在互聯網上搜索500多隻股票的報道、收益報告、社交媒體帖子和分析師研究，用自然語言理解等工具將這些內容轉化為情緒指標，比如「恐懼」、「憤怒」、「喜悅」、「悲傷」、「驚奇」等，然後將這些指標綜合成一個總的情緒評分。接著Aiera監視市場，看它判斷的情緒是否會影響股價。如果情緒和股價存在關聯，則存儲該關聯關係並據此預測，同時將每隻股票最相關的信息整理生成為一段摘要。

主要針對短期操作

塞納的數據顯示，截至2017年11月初，Aiera對八小時內操作建議的整體準確率為88%，八天操作建議的準確率為58%。前者準確率最高是因為這類建議非常多，能給學習演算法更多反饋。這類建議大多為「持有」，通常也行之有效——畢竟短短几小時不會出很大亂子。紐約大學教授瓦森·達爾(Vasant Dhar)說：「金融領域的機器學習非常困難。」他負責一隻人工智慧對沖基金已近10年。「你很容易在它們的運作方式上自己糊弄自己。」

Aiera下調Facebook評級也有一個好處：它表明Aiera願意給出負面評定。人類分析師可能會在指出壞消息、給出賣出評級前考慮再三，因為他們不想斷了與企業高管的關係。塞納說，人們應該注意這樣一個事實：「有一個不偏不倚的參與者（即使背後是人工智慧）出面說，瞧，理由在此。」

當塞納向富國銀行合規部提出打算公布Aiera的評級時，合規部能找到的唯一相關規定是針對機器人顧問（負責自動配置資產）的。規定要求富國銀行必須在演算法出現重大變化時告知客戶。而問題在於，Aiera的設計是隨著新數據流入系統而不斷變化。怎麼辦呢？富國銀行只好在每份報告中加入一條粗體聲明，強調Aiera的評級並非投資建議，僅供深入了解人工智慧之用。塞納表示，如果想讓Aiera變成一款真正的金融產品，富國銀行需要付出更多努力，監管機構也要給出更多相關指引。

金融工作可能會被取代

富國銀行的其他分析師並不像塞納那樣熱衷Aiera。該公司的知名銀行股分析師麥克·梅奧(Mike Mayo)想用Aiera來促進自己的研究，但他不會讓Aiera發布他手頭公司的股票評級。梅奧表示：「我估計人工智慧銀行研究分析師在未來10年都不會有太大市場。」資歷較淺的分析師可能會有更多擔憂：梅奧說銀行正在削減成本，研究人工智慧。梅奧的初級助理分析師大約要花四分之三的時間來核查新聞文章、收集其他信息和操作數據——這些任務都能通過人工智慧自動完成。梅奧認為，中級分析師大約一半的工作量能被自動化，高級分析師大概是三分之一左右。Greenwich Associates的約翰遜說：「也許你並不需要50名初級分析師查閱文件與報道。他估計，15%的金融工作可能會被人工智慧取代，首當其衝的就是研究部門。銀行可能不再僱傭員工，而是部署機器學習來研究規模較小、不太受關注的公司。不過這也指明了Aiera前進的方向。Aiera目前有一部分報告談到其他公司時語句不通，給出的投資建議也是老生常談，十分統。這主要發生在相關公司消息不多的情況下。約翰遜認為正是這些股票將成為自動化研究的受益者。

撰文：Alistair Barr、Julie Verhage

編輯：馬傑、梁桐

翻譯：永年

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