譚營

由于深度學(xué)習(xí)推進(jìn)，人工智能技術(shù)已經(jīng)進(jìn)展到一個熱火朝天的狀態(tài)，人工智能技術(shù)的發(fā)展在各個產(chǎn)業(yè)里面都引起了很大的變革，當(dāng)然金融行業(yè)也在內(nèi)。我接下來主要講的就是人工智能在金融方面的一些應(yīng)用。

人工智能帶來產(chǎn)業(yè)的全面升級，不僅可以提高我們生產(chǎn)的工作效率，而且可以在金融行業(yè)領(lǐng)域大大提高智能分析和決策水平。金融行業(yè)每天都面臨著大量的各種金融數(shù)據(jù)、政策消息，如何能夠全面掌握金融行業(yè)的發(fā)展趨勢？我們知道任何一個人在獲取知識和對知識分析的過程中，個人的能力是有邊界的，是有限的。但是現(xiàn)今數(shù)據(jù)、消息鋪天蓋地呈指數(shù)級增長，人工智能借助于強(qiáng)大的計算背景和學(xué)習(xí)能力，輔助人類開展各項(xiàng)智能活動，金融行業(yè)引入人工智能是必然的趨勢。

到目前為止，人工智能在金融行業(yè)的很多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，如智能支付、人臉支付、指紋支付、生物特征支付、智能客服等。自然語言處理技術(shù)的飛速發(fā)展，可以使得公司客服服務(wù)24小時不間斷，這背后是強(qiáng)大的人工智能技術(shù)的支撐。再有就是關(guān)于智能理財方面，人民生活寬裕，有一定的資金，就希望通過一些渠道增值，發(fā)揮更大的效能。借助于人工智能技術(shù)，我們增長了對投資信息的判斷能力，增加投資的回報率，這是我們大家都很期待的事。

對于智能的信用評級系統(tǒng)，實(shí)際上現(xiàn)在很多的保險公司、銀行已經(jīng)在大量使用了。AI本身是從簡單到復(fù)雜的發(fā)展過程，從1956年定義人工智能這個詞，到現(xiàn)在已經(jīng)有60多年的歷史。人工智能的發(fā)展是一個曲折的過程，經(jīng)歷過寒冬，也得到過大家的追捧?，F(xiàn)今人工智能處于一個爆發(fā)期，是第三次人工智能浪潮的爆發(fā)期。人工智能變革顯得尤為重要，從簡單的淺層學(xué)習(xí)過渡到復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)階段。深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，加上大量的數(shù)據(jù)作為支撐，人工智能的飛躍發(fā)展毋庸置疑。

人工智能應(yīng)用于股市投資這個領(lǐng)域，也是經(jīng)歷了一個非常曲折的過程。

股票投資其實(shí)是一個量化的投資過程?，F(xiàn)在人工智能可以在量化投資里面幫助我們完成很多以前無法完成的工作，而且可以在急劇變化的股市中，做出非常高效的、回報率高的決策。傳統(tǒng)量化投資實(shí)際上是一個多因子模型，這個模型都是由有經(jīng)驗(yàn)的基金經(jīng)理分析、挖掘這些股票的價值，分析哪些因素是贏利的主要因素，建立起一個模型來進(jìn)行投資，進(jìn)行決策。基金公司需要這種高智商的學(xué)者或者研究人員幫他們建立模型，提高模型的精確度。我們發(fā)展人工智能技術(shù)實(shí)際上希望用人工智能模型來替代上述基金經(jīng)理的工作，這有什么好處呢？

人工智能技術(shù)不僅是分析投資過程中的多因子之間的關(guān)系，還需要分析高階的、深層次的關(guān)系，甚至是各種股票之間弱相關(guān)的關(guān)系都能被人工智能提煉出來。通過利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，我們開發(fā)出的模型，可以很好地適應(yīng)市場的變化，而且克服了人的主觀心理因素的影響。

人工智能投資模型是建立在深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的量化投資模型，整個投資模型分成兩大塊，其中一塊是智能選股。在中國的A股市場，如果我們需要從3000多支股票當(dāng)中選出需要投資的兩支股票或者10支股票，或者100支股票，我們就可以用智能選股模型來進(jìn)行選股操作。而且我們還專門針對突然性的股市大跌，開發(fā)出避險功能。

模型以大數(shù)據(jù)分析為支撐，用深度學(xué)習(xí)來進(jìn)行建模，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)特征抽取、多任務(wù)學(xué)習(xí)等方式來提取信息，并建立信息間的潛在關(guān)系，選定投資目標(biāo)，從而完成股市投資。對于擇時避險，模型實(shí)際上利用了三個比較主要的信息：一是近期市場形勢，包括數(shù)量文本的;二是近期投資收益水平;三是未來風(fēng)險水平。三者有機(jī)組合在一起，輸入到避險模型里面，得出避險信號。

在這里我要舉一個例子，讓大家對這個模型有一個比較直觀的認(rèn)識。根據(jù)模型對2011-2017年的回測結(jié)果，我們對全A股、滬深300和中證500的情況都有了詳盡的了解，并且還制作了一年半的模擬交易情況，模擬交易中對A股市場來說2018年是一個熊市，在實(shí)際情況中，2018年上證指數(shù)跌了24%，中證跌37%，滬深跌了24%，確實(shí)是下行的熊市。

人工智能技術(shù)用于2018年的股票市場是什么結(jié)果呢？即使在這樣大跌的趨勢下，人工智能還是有收益的，超額收益是39.5%，凈值收益14.91%，人工智能交易面對股市大跌，只要我們能檢測到精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析，也能得到很好的收益。

最近我們對人工智能投資模型在不斷地改進(jìn)，融入關(guān)系編碼，更加精準(zhǔn)地通過整個A股市場股票之間的關(guān)聯(lián)構(gòu)建關(guān)聯(lián)性模型，同時我們還跟美股、港股聯(lián)系在一起，隨著A股市場的發(fā)展，我們把這個模型做成了App，大家有興趣的可以去體驗(yàn)一下。

AI賦能是金融行業(yè)大勢所趨，智能投資也是主要的潮流，AI在實(shí)際應(yīng)用中面臨很多困難，我們必須不斷創(chuàng)新，解決實(shí)際問題。

（根據(jù)演講內(nèi)容整理，未經(jīng)本人審核）