金融机构AI：是新风口还是皇帝的新衣？

　　来源：<a class="wt_article_link" onmouseover="WeiboCard.show(5182171545,"tech",this)" href="?zw=tech" target="_blank">界面新闻</a> 离漓

　　朱代辉是上海诺亚易捷金融科技有限公司机器学习组团队总监，最近他在和同事们交流时是最常用到的一个英文单词就是“FinAI（Finance+AI）”。

　　FinAI是继FinTech（金融科技）后出现的又一个新词。“为了更准确界定讨论我们现在所做的事，打包成一个概念。用AI的手段和方法来解决金融领域的问题。”他解释说。

　　他所在的公司是诺亚控股（NOAH.N）旗下新成立不久的线上财富管理公司。最近，他们开始尝试将人工智能引入，推出一只全智能化的公募基金策略组合。在国内2000多只公募基金候选标的中，找到符合收益率和回撤率等预设参数的基金品种。

　　不仅是这种创业公司，更多传统金融机构也蜂拥而入。工商银行、中国平安、国泰君安、华泰证券等都宣布开始涉足金融智能化领域，主打人工智能概念的产品层出不穷。

　　但事实上，各金融机构大都停留在具有噱头的大力宣传和前期造势上。

　　一家服务于多家大型金融机构的第三方技术人士向界面新闻记者表达了他的怀疑和不安。“行业太浮躁，在远远没做出相关产品，只是为了赶潮流，占‘地盘’匆匆试水，而目前的监管没有跟上，这个领域的风险正在累积。”他称。对于正在征求意见的资管新规中有关智能投顾的部分，业内虽然都认为是好事，但其实也并未更多触动到这些大机构的动作。

　　只有一位智能投顾产品公司的负责人表示，“行业在初期，监管早日明确，当然是也好事，业内也更有方向性地去调配资源，而不是拉出去到时候又说不行，就白做了。拥抱监管。”

　　对于未来，他们似乎并未做足准备。

　　金融人工智能究竟是一个酝酿巨大机会的“新风口”？还是“皇帝的新衣”，一场谁也不说破的集体造势？

　　1.金融AI：皇帝的新衣？

　　一位工业和信息化部直属科研事业单位相关部门负责人告诉界面新闻记者，“AI这段时间太火了，我们研究方向跟着趋势走，什么热门我们研究什么，现在人手都不够用了。”

　　金融人工智能异常火热，各个金融机构都出来发声，说自己在做人工智能，但目前这个领域的发展却是处于非常浅层阶段。


　　“有些产品也不是新开发出来的，在公司各条线以前就有，现在AI概念火爆，集团内就把各条线相关的智能产品打包再宣传一下。”一位国内大型金融集团人士告诉界面新闻记者。

　　目前国内金融机构做人工智能，大致可归为三类。一类是智能投顾；第二类是智能客服；第三类是应用了一些理财、为用户贴标签等证券公司的人工智能化App。

　　智能投顾以招商银行“摩羯智投”、工商银行“AI投”等为代表，这几款智能投顾产品，都是针对公募基金产品，进行基金组合的筛选，其官方在介绍中也称，只是“智能基金组合销售服务”。

　　“并不是真智能，算法写死，基金组合固定，只有几种，不是实际根据客户资产，风险，投资倾向的真智能。做不到通过智能化全场景的伴随式，也提供不了千人千面智能化服务。”一位接近各大行科技部门的人士对界面新闻记者表示。

　　“国内的智能投顾就是智能化办公系统而已，”一位在国外研究多年AI的人士对界面新闻记者笑言，“仅仅是投资组合筛选根本不算真正的智能投顾。”该人士对前两年高盛集团（GoldmanSachs）总部研发的智能投顾系统颇为熟悉，曾做过一番比较。

　　智能投顾模式诞生于2008年，2011年在美国市场显著加速发展。国外机构来看，Vanguard、Charles Schwab是较早布局智能投顾传统金融机构。目前规模也最大。除此之外，2016年以来，德意志银行、TD Ameritrade、美银美林、高盛等大举进入智能投顾领域。截至2016年9月，美国传统资产管理机构通过智能投顾模式管理的资产规模约520亿美元，年均复合增长率179%；同期，美国独立智能投顾公司资管管理规模达到132亿美元，增长率56%。

　　国内最先亮出“智能投顾”的金融机构就是招商银行。于2016年年底推出的摩羯智投是针对公募基金的基金组合，其官方介绍中也称，只是“智能基金组合销售服务”。

　　在招行App摩羯智投选项下，点击“立即购买”后，投资者从投资期限、风险承受能力两个维度自主选择。投资期限，分为短期（0-1年）、中期（1-3年）、长期（3年以上）。风险承受级别分为1-10等。选择后，摩羯智投软件生成一个方案，从几大类基金中（包括固定收益类、另类及其他类、股票类、现金及货币类、）每一类选出几只基金，整个组合大概有十几只基金。

　　招行称，在售后有动态调整机制，系统对组合配置比列检视，当组合配置比例与最优配置比例偏离超过系统预设阀值时，将提示投资者优化。

　　摩羯智投的首次申购最低限额2万元。申购组合时，各只基金的配置比例已固定，无法调整，也无法选择单只基金单独申购。

　　抢先走出这一步，金融科技给招行带来的实际利益非常显著。据业内人士透露，在银行的传统客户群中，已经形成招行智能投顾的影响。用户申购金额也迅猛增长。

　　招行在2017年半年报中披露，仅半年时间，摩羯智投申购规模累计就达到45亿元，多次进行资产配置动态调整，向客户提供6次月度投资运作报告。招行自称，2017年上半年摩羯智投平均回报位于非货币基金的前1/3。

　　但这不能改变目前国内智能投顾产品大多处于初创阶段的现实。

　　南京信息工程大学中意网络侵权研究所所长蒋洁也对界面新闻记者表示，目前的智能投顾绝大多数是风险投资组合。主要面向个体投资者或银行、券商、基金代销机构等需要大类资产配置的体量巨大的投资主体。其中，智能投顾大类资产配置的核心问题是高效可靠的产品画像，而针对个体终端用户的智能投顾则需要同时解决好产品画像和用户画像两方面问题。无论哪一种，关键性影响因素都是基础数据的量级和准确性以及算法模型的有效性。

　　蒋洁称，此前高盛集团拟将100万美元以下的个人理财交由机器人处理。她认为，中国现有的和潜在的零散投资群体绝对人数远在美国之上。高度智能化的投顾系统具有的满足每一个投资者个性化投资需求的特征，在中国应用前景更为广阔。同时，充分发挥数据量越大、模型越全面、历时性越长，人工智能算法决策越精准的优势，发展旨在确保中长线投资收益的智能投顾或是当前冲出重围的良方。

　　智能客服则以中国银行、交通银行的智能客服为代表。中国银行智能客服是第一代，背后是人工团队。交通银行则推出时间更近，相对智能，“交行智能客服更为机智，但还是有人工在后面。是人工团队加智能。不能算完全智能。”上述人士向界面新闻记者透露。

　　而在这三类应用中，App更只是收集用户数据的工具，相当于数据收集端。可以说是应用了用户画像和知识图谱模型。

　　根据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，成为经济发展的新引擎，人工智能的核心是数据、算法、机器学习等模型。

　　如何认定是人工智能金融产品？在朱代辉看来，有广义和狭义之分，狭义的人工智能，可以认为是用AI大学科下的一些方法去求解金融投资行业内的相关问题，比如采用了分类、聚类、最优化问题建模、并运用相应的算法，模型来求解。

　　如此比较，国内金融机构的AI产品离真正的人工智能还有距离，噱头大于实质。

　　2.距离资管新规要求还差很远

　　目前中国没有出台正式的关于智能投顾监管规则。按照可参照适用的监管条例，使用智能投顾只需具备投资咨询资格即可。不过，新的监管很快就要来了。金融机构的AI产品借风造势、概念夸大的情形或将得以改变。

　　2017年11月17日，由一行三会等多部门起草发布的《关于规范金融机构资产管理业务的征求意见稿（征求意见稿）》中，对于金融机构运用人工智能技术、采用机器人投资顾问开展资产管理业务，《征求意见稿》有几点硬性要求。界面新闻总结重点如下：

　　1、应当经金融监督管理部门许可；

　　2、取得相应的投资顾问资质；

　　3、充分披露信息；

　　4、报备智能投顾模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑；

　　5、充分提示智能投顾算法的固有缺陷和使用风险；

　　6、为投资者单设智能投顾账户，明晰交易流程，强化留痕管理；严格监控智能投顾的交易头寸、风险限额、交易种类、价格权限等；

　　7、并根据智能投顾的业务特点，建立合理的投资策略和算法模型；

　　8、金融机构不得借助智能投顾夸大宣传资产管理产品或者误导投资者；

　　9、因违法违规或者管理不当造成投资者损失的，应当承担相应的损害赔偿责任；

　　此外，金融机构运用智能投顾开展资产管理业务，应当严格遵守本意见有关投资者适当性、投资范围、信息披露、风险隔离等一般性规定。

　　对智能投顾的开发机构应当诚实尽责、合理研发智能投顾算法，保证客户和投资者的数据安全，不得使用恶意代码损害投资者利益，如存在过错，金融机构有权向开发机构进行损失追偿或者要求承担相应的责任。

　　如果按照上述新规查看目前金融机构的智能投顾产品，远达不到合格要求。

　　招行的摩羯智投、工行的AI投，都没有为投资者单设智能投顾账户，而是投资者使用其App，登录银行卡账号密码就可以进行购买，账户和其他理财产品一致。更是没有提示智能投顾算法的固有缺陷，和使用风险的说明。相反，在购买页面，都是人工智能、机器学习、量化投资、构架设计等超前字眼，以及机器人大脑等炫酷的图像。

　　此外，在宣传上也有违反“金融机构不得借助智能投顾，夸大宣传资产管理产品或者误导投资者”之嫌疑，如2017年11月13日，工行宣布，基于人工智能技术的智能投顾品牌“AI投”已于近期上线运行。工行产品发布新闻稿件中有着“轻松享受一键投资、一键调仓等智能化、专业化的投资服务， 降低投资的时间成本及机会成本，提升投资效率，享受普惠金融及科技创新的成果，实现个性化的资产配置”等字眼。

　　工行在产品发布时透露，工行“AI投”试运行以来，15个组合表现稳定，涨幅在0.68%-3.03%之间，年化收益率在3.14%-14.59%。工行称“通过择时与行业配置的量化模型体系，有效分散了风险，实现了收益稳健增长”，但对智能投顾算法的固有缺陷则只字未提。同时，对使用风险也未突出提示，仅按普通投资标的提示了投资有风险。

　　招行的摩羯智投相关条款也规定，投资组合建议仅供客户参考，客户自行承担全部的投资风险。

　　界面新闻记者查询招行和工行官网、半年报、App投资页面，新闻发布等公开信息，并未在任何公开渠道找到其智能投顾模型的主要参数，以及资产配置的主要逻辑等信息披露。

　　目前，对智能投顾产品本身，行业内并没有形成一套标准化的体系参数。比如，多大程度、怎样的投资模型上可以被称之为人工智能；人工智能产品开发到什么程度可向投资者推出；智能投顾模型的主要参数，以及资产配置的主要逻辑向谁披露和报备；由机器做投资决策收益，产品本身风险由谁承担；这些问题业内都没有形成统一规范。而这些，都可能是风险累积点。

　　不过，这些都无法阻挡金融机构蜂拥而入。“金融机构高调宣传自己做智能投顾的原因在于，可以抬高股价。赚取客户。内部争抢资源。”上述人士表示。

　　3.创新不是件容易的事

　　由CB insights（一个硅谷风投机构决策依赖的数据智库）近期发布的第二届全球最强级AI创业公司榜单100强中，和金融AI相关的只有保险科技、风险与合规公司。总体看，金融AI应用和医疗、汽车、等行业AI应用比起来，相对发展滞后。

　　在多位业内人士看来，传统金融机构比如大型券商和大型商业银行，内在的机制使得他们很难在科技创新上有所突破。“银行多少年都没有真创新了，”一位接近各大行科技部门的人士对界面新闻记者表示。

　　一般而言，大型商业银行设置有多个科技创新部门，各部门之间有重合，有竞争，创新部门之间为了争夺话语权，新兴技术领域发声是他们的方式之一，谁占据了前沿科技，意味着就有更多的资金和人力资源的倾斜。但事实上，创新部门研发的技术，决策部门并不一定敢投入使用。“不做事不会错，做事可能就要承担风险，尤其是金融行业，本身就会有事后监管的特性。”上述人士分析称。

　　在这种环境下，各创新部门的创新意愿也不强，对一些创新项目敷衍，也有一家大型商业银行领导明确提出，要求这些部门要做真创新。但创新出来的技术不敢投入使用，这形成了内在的一个阻碍科技创新的循环。

　　券商也是类似情形。秦天是国内第一批被称为“Machine Learning”的AI专家之一。在多家机构担任数据科学家、算法工程师等职。

　　和他同时期出来的AI方面的技术人才，不少去了著名的券商基金公司工作。几年下来，他们互相交流，会对科技公司和传统金融机构进行对比。

　　去那些著名券商基金公司工作的人，本来对解决AI等业内问题有独到见解，但一进入券商，就如同泥牛入大海。这些朋友告诉秦天，原因一是公司重视程度不够，资源倾斜不够；另外给他们尝试的窗口时间有限，试验的时间不够。

　　在秦天他们看来，传统的券商基金公司在推进AI等前沿技术上存在一些阻力，文化传统和认知约束，券商基金公司本身依靠传统金融这一套体系，盈利模式已经很稳定了，如果引入新的方法可以去做一做，但为保证原来那部分利益，不会彻底革命性去做尝试。而具有互联网基因的公司会比较彻底，可以把传统金融领域的精华吸收，同时有互联网基因在，对技术的推动比较激动和兴奋，可能更易有所突破。

　　“愿心不是最上端的人发起的，没有内心升起这种愿心，不是真正彻底想推动这个行业往前走，成为未来开创性的公司。可能只是目前AI起来了，至少得沾点边，得有这样的人，占个位子，把方面能力培养起来。而没有从内心深处升起要革自己的命，往前去推，把这个行业做起来。资源的倾斜度，决心不一样。”他分析道。

　　在他们看来，衡量一个金融机构或财富管理公司AI研发水平，主要看团队是否有真正有AI背景、量化金融背景的人。真正懂AI的人在整个团队里处于什么层次。是否是国际顶尖选手。国内券商有些也配备了这样的人才，但发挥不出作用。

　　一位智能投顾研究人士对界面新闻记者表示，在做产品开发前，他们对券商的情况进行了调研，发现券商的智能产品还处于非常弱的人工智能阶段，没有彻底投入，更多是在抓概念。

　　一般而言，券商团队AI研究开发方面，有些是既有的金融工程团队的人员在做，可能最多十几个到二十多人。其中，真正有AI背景的人并不多。

　　LinkedIn（领英）发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，而中国的相关人才总数只有5万人。

　　在人才结构方面，该报告显示，中国资深AI人才数量与美国差距显著，10年以上从业者仅占38.7%，远低于美国的71.5%，从数量上来看，则约为美国的1/30。

　　在国内金融机构中，华泰金融工程团队受到了AI行业内认可。他们在过去半年间，把AI的方法，模型放在金融应用场景里面，做出一系列策略。“确实形成了影响力，业内认同。社会口碑和影响力还可以，但整个券商和基金公司对AI在金融领域的认知还在半怀疑，半了解的过程中，还没有完全转化过来。”秦天对界面新闻记者称。

　　上海金融业联合会秘书长助理、上海市互联网金融行业协会副秘书长孟添表示，在人工智能浪潮开始掀起时，对于证券行业而言，智能投顾成为探索热点。

　　国泰君安总裁王松也在公开场合表示，高性能量化平台搭建与精准提供智能化投资建议等高水平的智能服务使证券智能化正在成为一种趋势，塑造着高效的经营和管理模式，引领金融业服务模式人工智能+的变革。

　　如何让一些既懂AI，又懂金融的人在机构内人尽其用？如何解决金融机构创新体制问题？如何把一个热闹的现象，一个热门的趋势，转变成一个有步骤的，实质性的推进结果？这些是整个金融科技领域参与主体都要沉心思考的问题。

　　（文中秦天为化名）