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katongdeyouxihuafeng，shidesuoyoudewanjiadounenggouxiangshoudaobucuodexiaoguo。suoyoudeqicheneirongdezhuanyexingdoushishifengaode，rangmeiyiweiyonghudoukeyilejiedaoyixiezhuanyezhishi。qingsongyouqudedatitiaozhan，nixuyaoyongxindesikao，wanchenggengduoderenwujijidatihenduoyaoyangdejingdianyuluxinzengkacheguzhi，kachejiazhiyijianjisuan“AI+金(jin)融(rong)”未(wei)來(lai)已(yi)来 熱(re)潮(chao)之(zhi)下(xia)風(feng)險(xian)隱(yin)現(xian)

原(yuan)文(wen)：21世(shi)紀(ji)經(jing)濟(ji)報(bao)道(dao)

圖(tu)片(pian)来源(yuan)：由(you)無(wu)界(jie) AI? 生(sheng)成(cheng)

由Chat GPT掀(xian)起(qi)的(de)本(ben)輪(lun)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)應(ying)用(yong)热潮延(yan)伸(shen)至(zhi)金融行(xing)業(ye)。

近(jin)期(qi)，興(xing)證(zheng)全(quan)球(qiu)基(ji)金推(tui)出(chu)了(le)AI資(zi)金交(jiao)易(yi)機(ji)器(qi)人——智能交易員(yuan)“兴寶(bao)”，成為(wei)首(shou)家(jia)將(jiang)AI技(ji)術(shu)应用於(yu)资金交易領(ling)域(yu)的國(guo)內(nei)基金公(gong)司(si)。

事(shi)實(shi)上(shang)，在(zai)AI大(da)潮之下，從(cong)券(quan)商(shang)分(fen)析(xi)師(shi)AI分身(shen)，AI量(liang)化(hua)投(tou)资到(dao)再(zai)到AI资金交易机器人……今(jin)年(nian)以(yi)来，已有(you)多(duo)家券商、基金公司等(deng)金融机構(gou)紛(fen)纷推出了適(shi)用于投资場(chang)景(jing)的AI產(chan)品(pin)。與(yu)此(ci)同(tong)時(shi)，以恒(heng)生電(dian)子(zi)为代(dai)表(biao)的金融軟(ruan)件(jian)服(fu)務(wu)商也(ye)在推動(dong)AI投研(yan)产品的落(luo)地(di)。

自(zi)2016年以来，陸(lu)續(xu)有证券公司推出智能投顧(gu)服务、數(shu)字(zi)化創(chuang)新(xin)实驗(yan)室(shi)等智能化应用，将AI技术与運(yun)營(ying)、风险管(guan)理(li)、客(ke)戶(hu)服务等业务深(shen)度(du)結(jie)合(he)已是(shi)大勢(shi)所(suo)趨(qu)。与此同时，基金公司也在做(zuo)同樣(yang)的嘗(chang)試(shi)，甚(shen)至已将AI手(shou)段(duan)融入(ru)交易環(huan)節(jie)。Chat GPT的誕(dan)生更(geng)加(jia)速(su)了這(zhe)壹(yi)進(jin)程(cheng)。

“對(dui)于AI的应运，行业整(zheng)體(ti)仍(reng)處(chu)在初(chu)始(shi)的探(tan)索(suo)階(jie)段，业内正(zheng)从各(ge)個(ge)方(fang)向(xiang)思(si)考(kao)如(ru)何(he)借(jie)助(zhu)AI技术，提(ti)升(sheng)自身的运作(zuo)效(xiao)率(lv)与效果(guo)，其(qi)中(zhong)比(bi)較(jiao)積(ji)極(ji)的公司，已经開(kai)始尝试推出相(xiang)關(guan)产品，有成功(gong)的案(an)例(li)，但(dan)失(shi)敗(bai)的案例也不(bu)少(shao)。”一位(wei)资深业内人士(shi)向21世纪经济报道記(ji)者(zhe)指(zhi)出。

对于AI与交易的结合，該(gai)人士認(ren)为，资金交易对安(an)全、穩(wen)定(ding)、準(zhun)確(que)等要(yao)素(su)的要求(qiu)极高(gao)，因(yin)此AI资金交易这類(lei)应用仍然(ran)需(xu)要防(fang)範(fan)数據(ju)、算(suan)法(fa)和(he)算力(li)等方面(mian)隐藏(zang)的风险。

AI+券商：需兼(jian)顾合規(gui)性(xing)

眾(zhong)所周(zhou)知(zhi)，ChatGPT的面世標(biao)誌(zhi)著(zhe)AI的發(fa)展(zhan)进入了通(tong)用人工智能(AGI)新时代，以“大模(mo)型(xing)”为基礎(chu)的对話(hua)、寫(xie)作、文生图等AI应用也开始影(ying)響(xiang)证券公司的业態(tai)。

今年5月(yue)，券商分析师AI分身首次(ci)进入大众視(shi)野(ye)。

招(zhao)商证券为其傳(chuan)媒(mei)首席(xi)分析师顾佳(jia)打(da)造(zao)了AI数字分身。按(an)照(zhao)官(guan)方介(jie)紹(shao)，顾佳的AI分身，可(ke)以同时出现在路(lu)演(yan)现场、新聞(wen)发布(bu)會(hui)、研报解(jie)讀(du)、分析师电话会，以及(ji)任(ren)何客户需要的地方。

据了解，近年来，招商证券全面建(jian)設(she)AI体系(xi)，其数字员工助手案例曾(zeng)被(bei)引(yin)入《证券公司数字化轉(zhuan)型实踐(jian)报告(gao)及案例匯(hui)編(bian)（2022）》中。

与此同时，也有券商尋(xun)求外(wai)部(bu)合作以探索适用于券商业务的AI应用。

例如，5月18日(ri)，東(dong)吳(wu)证券与同花(hua)順(shun)正式(shi)簽(qian)約(yue)，雙(shuang)方将聯(lian)合成立(li)AI研究(jiu)院(yuan)，共(gong)同研发东吴证券-证券行业大模型。

中国銀(yin)河(he)于4月4日在投资者互(hu)动平(ping)臺(tai)上表示(shi)，公司已与多家具(ju)有市(shi)场競(jing)爭(zheng)力的AI公司进行合作，並(bing)在智能营銷(xiao)、智能投顾、智能客服、智能风控(kong)、智能文檔(dang)、身份(fen)識(shi)別(bie)等领域运用AI技术，後(hou)续会持(chi)续跟(gen)进最(zui)新的AI技术，擴(kuo)展AI技术的应用场景和应用领域。

瞄(miao)准“AI+券商”场景的還(hai)有金融软件服务商。近日，有消(xiao)息(xi)稱(cheng)，恒生电子或(huo)将推出定位于AI投研的数智金融新品。

此外，海(hai)外哥(ge)倫(lun)比亞(ya)大學(xue)近日联合上海紐(niu)约大学推出了金融大模型产品FinGPT。

在海外市场，已有投行将最新面世的GPT产品应用于財(cai)富(fu)管理业务。今年3月，在OpenAI在发布GPT-4之后，摩(mo)根(gen)士丹(dan)利(li)方面表示，目(mu)前(qian)已经使(shi)用GPT-4技术将所有智庫(ku)内容(rong)转化为更易于使用和操(cao)作的格(ge)式。据悉(xi)，摩根士丹利此前有300名(ming)顾問(wen)測(ce)试这款(kuan)工具，并計(ji)劃(hua)在未来幾(ji)个月廣(guang)泛(fan)推广。

AI 技术的运用，不僅(jin)可以幫(bang)助券商各业务部門(men)提高工作效率，也挖(wa)掘(jue)了更广泛的财富管理需求。

厚(hou)石(shi)天(tian)成投资總(zong)经理侯(hou)延軍(jun)认为，AI在数据挖掘，算法，客户服务，工作效率等方面，未来在金融领域会有广泛的应用。

不過(guo)，也有业内人士指出，一些(xie)AI技术的实際(ji)落地仍然需要不斷(duan)摸(mo)索。此外，券商在探索AI应用时如何兼顾合规性，是行业共同面臨(lin)的難(nan)題(ti)之一。例如，分析师AI分身等虛(xu)擬(ni)数字人仍处于“監(jian)管空(kong)白(bai)”地帶(dai)。

AI+资金交易：防范三(san)大风险

相比之下，对于业务模式相对單(dan)一的基金公司来說(shuo)，其对AI的訴(su)求更为聚(ju)焦(jiao)。近年来，部分基金公司已将AI与风控、研究、客户服务或是輔(fu)助決(jue)策(ce)相结合。最新趋势是，基金公司开始将AI技术应用于资金交易领域以及詢(xun)價(jia)环节。

近期，兴证全球基金推出了AI资金交易机器人——智能交易员“兴宝”。目前，“兴宝”已正式在Qtrade平台上線(xian)。

据介绍，AI交易员不仅能通过关鍵(jian)要素的识别和提取(qu)、上下文邏(luo)輯(ji)的理解，主(zhu)动发起提问确认，实时提取深層(ceng)次意(yi)图，主动分布式发问，快(kuai)速獲(huo)取对手方意图，而(er)且(qie)可以通过不断地问答(da)交流(liu)，经过一系列(lie)的询价議(yi)价过程，完(wan)成对手方的询价需求采(cai)集(ji)，并将询价狀(zhuang)态实时反(fan)饋(kui)給(gei)交易员，获取最終(zhong)匹(pi)配(pei)交易反馈给交易员，和对手方确认后即(ji)可完成交易。

而今年3月，兴业基金自主研发的“兴小(xiao)二(er)”AI債(zhai)券交易机器人也已上线，该公司成为首家在外汇交易中心(xin)iDeal平台上线智能询价机器人的公募(mu)基金公司。

“以前一直(zhi)有机构在尝试AI与交易结合，更多是通过数据算法或者业务规則(ze)做人工智能的探索，近几个月以来，隨(sui)着ChatGPT为代表的大語(yu)言(yan)模型能力兴起，这类探索再次變(bian)成了行业热點(dian)。”上述(shu)资深业内人士向21世纪经济报道记者指出。

在他(ta)看(kan)来，未来几个月、甚至是几年内，机构对于AI与交易结合的尝试将不断增(zeng)多。

这主要是因为，“AI技术，尤(you)其是新一代大语言模型的技术，对于大部分行业都(dou)有影响，在交易领域，通过AI技术与算法，不断地深入投资交易的細(xi)节，比如机器人询价等，将人从簡(jian)单重(zhong)復(fu)甚至通识性的工作场景中解放(fang)出来，从而使得(de)交易员能夠(gou)更加專(zhuan)註(zhu)的进行专业深挖。”

不过，他也談(tan)到，AI目前更多是在通识性应用方面表现较好(hao)，但交易是一个非(fei)常(chang)专业的领域，由于数据源、訓(xun)練(lian)场景等因素的限(xian)制(zhi)，成功的案例还不多。AI的应用成功除(chu)了技术突(tu)破(po)外，更需要大量的业务场景融合，只(zhi)有通过场景技术融合的打磨(mo)和深入细化，才(cai)能真(zhen)正做到AI技术的实际落地。

值(zhi)得一提的是，资金交易对安全、稳定、准确等要素的要求极高，在与AI技术结合的过程中，仍然需要防范数据、算法和算力方面隐藏的风险。

上述资深业内人士詳(xiang)细谈到，首先(xian)，由于资金交易对于数据安全、准确的要求极高，在应用AI技术的过程中，数据基础的重要性排(pai)在第(di)一位。AI本身不能解决数据准确的问题，所以需要基础的数据治(zhi)理工作非常紮(zha)实，要先保(bao)证高質(zhi)量的数据基础，包(bao)括(kuo)数据的一致(zhi)性、准确性、安全性等等。

其次，算法方面，通过AI人工智能可以做很(hen)多事情(qing)，但目前AI技术算法很多时候(hou)做的是数学概(gai)率的事情，人工智能还沒(mei)有发展到跟人一样智能，因而会出现錯(cuo)誤(wu)的结果。例如ChatGPT大模型，大部分时候都表现不错，但个别情況(kuang)也会回(hui)答得不靠(kao)譜(pu)。而资金交易对于错误发生的容忍(ren)度极低(di)，萬(wan)分之一的概率都不允(yun)許(xu)出现。这種(zhong)情况下，如何对于AI产生的结果进行复核(he)或者多层识别就(jiu)需要特(te)别重视。

再次，算力方面，以大语言模型为代表的新一代人工智能，对于算力要求很高，动则数百(bai)億(yi)、上千(qian)亿的參(can)数，还需要大量训练。对于基金公司而言，如果直接(jie)借用百度、科(ke)大訊(xun)飛(fei)等公共大模型能力，就会涉(she)及数据安全的问题，如果是自己(ji)獨(du)立部署(shu)与训练，又(you)会面临投入产出比问题，如何做好公共算力与私(si)有算力的平衡(heng)，是行业各家公司都要面临的问题。

此外，前海开源基金首席经济学家楊(yang)德(de)龍(long)表示，将AI应用于交易环节，需要防范的风险在于交易的合规性，比如这类交易在兼顾效率的同时，是否(fou)考慮(lv)了交易的公平性。同时，也要注意防范系統(tong)性的风险，比如美(mei)国的量化投资占(zhan)比较大，可能会出现由量化交易造成的踩(cai)踏(ta)事件，導(dao)致道指瞬(shun)間(jian)跌(die)一千点等现象(xiang)。这类风险需要重视。

AI能否替(ti)代主动型基金经理？

另(ling)一方面，市场较为关注的是，未来，AI是否有可能代替基金经理，进行自主投资？

“在量化投资中，AI技术已经广泛地应用在了投资决策环节，而主觀(guan)多頭(tou)，特别是价值投资使用该技术的案例相对较少。”止(zhi)于至善(shan)投资基金经理何理指出，价值投资策略(lve)要想(xiang)实现AI投资，需要具備(bei)深度的价值投资能力+先进的AI技术并理解该技术，兩(liang)者结合才行，同时这个过程中可能要在研发上会付(fu)出大量的成本。

“chat GPT带火(huo)了AI，但机器学習(xi)等具体的AI技术早(zao)已在量化中得到了广泛的应用，所以AI在量化和投资领域的应用已经不再是初始的阶段，现在已经日趋成熟(shu)了，只不过最新的算法和算力还是在不断的叠(die)代过程中。長(chang)期来看，AI是很好的投资辅助工具之一，但未来AI不太(tai)可能完全替代人投资，只是会用AI的投资可能会替代不会用AI的投资。”融智投资FOF基金经理胡(hu)泊(bo)指出。

杨德龙也谈到，基金公司应用AI技术参与一些投资研究方面的辅助工作是可行的，因为AI应用确实能够省(sheng)去(qu)很多人力，同时也有一些人工不具备的優(you)势，比如数据运算能力強(qiang)等等。但是完全替代人工的可能性不大。畢(bi)竟(jing)资本市场还是有很多方面需要人工进行判(pan)断，所以AI还不能完全替代人工。

在上述资深业内人士看来，AI技术能否成功应用于投资决策的关键环节取决于三个层面：一是技术可行性，哪(na)些领域AI可以賦(fu)能，哪些环节AI技术相对成熟；二是社(she)会可行性，投资决策过程中，投资经理和研究员在哪些领域更願(yuan)意借助AI技术，哪些环节更容易实现AI赋能；三是投入产出比，很多AI应用都是创新項(xiang)目，存(cun)在失败的概率，必(bi)須(xu)要考虑投入产出比。

“綜(zong)合这三个方面考虑，目前看，在投资研究时，調(tiao)研记錄(lu)的整理、资讯内容的提煉(lian)、研报的撰(zhuan)写等，AI技术相对成熟一些，預(yu)计投研人员更愿意借助AI技术，提升自己的工作效率，且成本投入不会很大，这些可以优先形(xing)成智能辅助工具，赋能投研增效。而具体的投资决策更多依(yi)賴(lai)基金经理的个人经验和能力，AI技术并不成熟，投资人员本身的意愿以及融合程度都很难确定，投入产出比更是难以衡量，所以AI在其中的参与度要慢(man)很多。不过，量化投资有望(wang)是最先借助AI能力进行决策的领域。”他表示。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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