从全国首家“无人银行”亮相上海，到百度宣布无人车7月量产，人工智能在2018年多次成为市场关注的焦点。与此同时，金融领域爆出的一系列新闻也反映了企业转型面临的窘境，面对人工智能、机器学习等先进技术对传统金融机构和证券投资带来的冲击，我们不妨听听业内专业人士对 AI 运用在金融投资的现状以及未来趋势的看法。
2018年5月23日，中国证券报记者林荣华对业内领先的AI投资科技公司 Kavout 创始人&CEO 吕晴进行了独家专访， 吕晴以他在人工智能领域多年的从业经验，分享了对AI应用于投资的见解。吕晴认为“AI 在金融投资中的运用将是一个较为确定的趋势，AI 和人的结合能提高国内金融机构的产品设计能力和专业化服务能力，未来发展前景广阔”。
关于本次专访的详情，内容如下：
中国证券报：AI 在金融投资中的运用现状如何？
吕晴：AI 在金融投资中的运用将是一个较为确定的趋势。目前美国很多大型金融机构开始转型成技术公司，并大量从微软、谷歌、facebook 等高科技公司聘用相关人才，比如高盛已经开始宣称自己是技术型公司。国内金融机构对AI在资产管理和投资交易中的运用也越来越认可。我们2016年与国内机构交流时，感兴趣的还不多；去年随着无人驾驶汽车等的问世，国内机构开始表示愿意了解和尝试；今年再进入市场，机构就直接与我们探讨如何落地合作。AI 投资技术能够提高国内机构的资产管理产品设计能力和专业化服务能力，我们和券商等机构的一些合作项目已经展开。
中国证券报：AI 投资是对传统投资的完全取代吗？
吕晴：得益于近年来计算能力和数据量的几何式增长，AI技术或正处在行业拐点，认为 AI 无所不能或者完全否定AI都是两种不够全面的态度。目前 AI 的应用和落地还处于初期阶段，人与AI的结合是今后和长期的发展方向，人做人的事，机器做机器的事，各取所长。以金融投资为例，在策略和战略的研制上，人的优势明显；AI的优势是处理大量的数据和变量，尤其是从海量数据中自动学习和挖掘一些线性乃至非线性的规律和信号。
中国证券报：AI 投资的择时模型和选股模型是怎样的？
吕晴：择时模型的核心不是预测未来，而是通过建立数学模型刻画市场运行规律，能在一定时间和一定概率下捕捉到可交易的机会。对于“黑天鹅”出现可能导致的模型失效，主要从风控机制上加以解决。择时的另外一个挑战在于时效性，因为市场环境不断变化，模型需要动态和及时学习与修正。选股模型需要分析大量的结构化数据和非结构化的文本数据，进而综合分析公司质量的好坏，其主要挑战在海量实时数据，同时有效信息的密度很低，规模化机器学习能力成为关键，而这也正好是机器的价值，可以7天24小时实时跟踪和分析数据，辅助人做出更好决策。总体上看，AI 投资技术发展空间广阔。
中国证券报：AI 投资模型的效果如何？
吕晴：我们的国外模型和本土化改进版在美国和国内的实盘检验中都取得了很好的效果，能够在较长时间内战胜大盘。但必须指出，没有哪个模型能够每时每刻都跑赢大盘，模型的目标是在足够长的时间里能够战胜大盘；也没有一个不变的模型能够长期跑赢大盘，模型需要不断修改升级。模型战胜大盘的核心在于，算法的进步大大提升了机器学习的能力，另一方面海量数据随手可得和云计算技术的进步使得模型能够接收处理更多的信号和数据。
中国证券报：如果很多机构采用这一投资技术，是否会出现算法同质化问题？
吕晴：一方面，不同客户的风险偏好和收益预期不同，因此不会出现所有客户采用同一个策略的现象。另一方面，我们的策略数量足够多，而且单一策略的容量也足够大，如果单一策略的使用量到了影响策略效果的程度，也会控制使用数量来避免同质化。
文中涉及的专访内容，版权归中国证券报、中证网所有。
关于Kavout：
Kavout 是一家人工智能投资科技公司（InvesTech），总部位于西雅图。公司致力于用最新的人工智能、机器学习和大数据技术解决投资场景中面临的三大问题：选股、择时和资产配置，为金融机构和高净值人群提供新一代基于AI的量化基金、智能投顾服务和资产管理产品
公司产品一经推出就荣获美国 Fincon 金融科技大会创业奖第一名，在2017年10月又获得英伟达 Top5 最优创业公司奖（唯一入选的金融科技公司）