辩论：智能投顾是否真AI ？这么厉害怎么不自己用而要开放出来？| CCF-GAIR 201

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(从左至右:薛坤、夏磊、王琦、杨永志)

据雷锋的《人工智能金融评论》报道，2017年7月7日至9日，全球人工智能与机器人峰会ccf-gair会议在深圳喜来登大中华区酒店举行。会议由中国计算机联合会主办，雷锋主持。和香港中文大学(深圳)合作。会议期间，来自世界各地的30多位顶尖院士和近300家ai star ai企业齐聚一堂，与会人数达到3000人。

在8日下午的金融科技专题会议上，来自招商银行、同联数据和财经智能投资有限公司的嘉宾围绕智能投资的业务和技术实践进行了热烈的圆桌讨论。本次会议由雅培科技首席执行官杨永志主持，招商银行总行R&D中心副总经理夏磊、同联数据金融工程董事总经理薛坤、财金智能投资联合创始人王琦出席，共同分析了“智能投资真的是人工智能”和“智能投资的效益”等相关问题。

雷(公开号:雷)组织机构如下:

主持人杨永志:人工智能近年来非常流行，智能投资也非常流行。此外，各种人工智能项目和智能投资项目令人眼花缭乱，势不可挡。但是我们经常抱怨，这是人工智能吗？这是假情报吗？有很多泡泡吗？包括资本投资在内，许多人都有不同的疑问甚至疑虑。你的聪明投资很好，可以帮我赚钱。你为什么对每个人都用它？你为什么不用它呢？包括聪明的投资是否真的是人工智能……...这些问题是许多人都有的问题。

所以今天，我们很幸运有三位业内资深人士，一些来自科技行业，一些来自金融行业。让我们请几个客人从他们自己的角度谈谈关于人工智能和智能投资的问题。

夏磊:我先开始。首先，这个问题实际上是一个非常普遍的问题。许多人把聪明投资与聪明投资甚至数量投资混为一谈，认为聪明投资会变得非常乐观。事实上，这种明智的投资有其特定的含义，那就是简单地把正确的产品卖给正确的人，以及它的关键配置是什么。明智的投资通常有几个步骤:第一，了解客户的特点；第二，你可以组合哪些投资产品；第三，配置两者；第四，在销售后提供后续服务，如提醒风险和改变头寸。

这项明智的投资来自哪里？这是什么逻辑？为什么这个行业存在？事实上，在这个行业进行明智投资的公司都有类似的数据，我们也是如此。我们记录了2003年以来公共基金的投资数据。从2003年到2016年，股票型公共基金的年化回报率为13%，接近巴菲特的20%。也就是说，如果一个公共基金持有时间较长，它基本上是有利可图的。但是你为什么还想攫取金融产品和5%或6%的不能长期持有的公共资金呢？另一个数据是，我们从客户那里看到的情况发生了逆转，整个公共基金90%的客户都在亏损。根据一家银行发布的销售数据，其中70%处于亏损状态。也就是说，这两点不太匹配。他们赚了很多，输了很多。

为什么会这样？经过分析，投资者有一个心理风险承受底线，他们往往不能长期持有。因此，在中国的投资环境中，我们的指数已经多次跌入悬崖，所以很多持有公共基金的人很快就把它扔了出去，不能长期使用。那么，客户如何能够长期持有我们的公共基金(我只是以公共基金为例，不一定是公共基金)并持有我们的投资产品呢？这就是问题所在。

因此，聪明投资的问题是将我们的投资组合与客户的真实心理承受底线相匹配，这样我们的投资组合产品就可以准确地识别出客户自己的底线。从这个角度来看，有很多智能工作要做。刚才，主持人问了一个问题，智力在这方面有用吗？如果从这个角度来看非常有用，我们必须首先确定客户自己的公差底线。目前，一般销售问卷会问你几个问题，但这些问题真的是客户的底线吗？不，顾客的底线不仅仅是他所说的。他说会持续两年，但是股市波动会被抛出去，所以不可能真正做到，所以需要人工智能去做。

此外，资产组合和资产管理更接近于定量投资和智能投资。

第三是配置。配置这一块也是智能投资的核心竞争力。事实上，这有点像你可能做过的智能推荐，比如智能信息推荐、产品推荐等等。它只会找到最合适的客户和产品，而且里面有很多智能算法。

第四是售后服务。有多少智慧？如果你卖不出去，你应该及时提醒他。谁会提醒你这个？如果你依靠人们来提醒你，劳动力成本将是巨大的，这个地方应该是智能的。你必须沟通和解释各种产品，沟通的成本太高，而且人们不一定精通这些东西，所以我们需要大量的智力。罗平教授刚才讲得很好。我们需要这些东西来帮助解决财务经理的客户服务问题。我们需要建立自己的知识地图，帮助客户了解他们的产品和需求。

所以刚才这个系列已经被广泛应用在智能投资的各个方面。至于它是否能战胜市场，这是王政博士演讲的全文(通联数据首席执行官王政):人工智能如何帮助复杂的投资管理？| ccf-gair 2017)不是我明智关心的事情。好的，我这样回答。

主持人杨永志:夏先生讲得很好。他只是从两个角度谈了这个问题。第一是提高效率，第二是从促进销售的角度理解智能投资的价值。我想请金融巨鲸王琦分享你的见解。

王琦:我不敢说。我只是谈谈销售经验。我从事定量投资已经很多年了。首先，让我为大家做一个简单的区分。事实上，我国的量化投资更侧重于高频交易，正如几位嘉宾之前提到的，将会有一个自动化系统。今天，我想把它分开。这可能被称为自动化，不一定是人工智能。

因为自动化过程是从一点到另一点的，所以智能投资或人工智能定量投资的相对周期将会更长。然而，中国和美国的情况不同。美国有天然的土壤。一方面，这是一个长期的养老金投资计划，如401k，另一方面，美国股票可以购买和持有，这一战略可以是有效的。如果a股在10年前发行，你在2007年买入并持有，现在你仍然赔钱或持平。如果是欧洲股票，你不幸持有银行股票，你可能会损失30%。十年已经够长了。不同的市场有不同的投资策略，定量投资策略也是如此，所以我们必须对市场有一个看法。

就情报而言，中国已经有许多先进的尝试，包括我们的。这种智慧体现在哪里？我们区分人工智能和智能。有些人可能在谈论智能，但事实上，这可能是人为的。以我们为例。可能还有其他公司。我们能做什么样的事情？在防火墙安全隔离方面，没有任何人为的干扰，可以产生合理的投资结果，实时监控市场。在极端情况下，比如一些重大的政策调整，比如股指期货不能产生如此大的系统性风险，可能需要人工干预。但是，如果没有极端情况，机器学习可以用来配置大规模资产。

首先，第一步是基础资产的评估，第二步是主要资产的概率分配，第三步是整个投资组合的优化。事实上，这三个步骤现在可以由机器来完成。然而，投资效果并不能保证利润，这就是为什么我们说，虽然聪明的投资是非常好的，市场容量非常大，我们可能不能做任何事情，如私募。因为即使你现在是中国的私募老板，如果他退出，他也必须自己掏腰包。我们还没有达到这个阶段。

聪明投资也是如此，它可以帮助90%以上的个人投资者或“韭菜”在90%以上的时间里做得更好。做得更好意味着比自己赚更多的钱，当你亏钱的时候比你投资的时候损失更少，但是没有绝对回报的保证。当然，这只是暂时的，我相信它会发展得更好，将来可能会做得更好。

主持人杨永志:谢谢！现在请谈谈薛坤。

薛坤:我的想法可能有点不同，我认为从长期和短期来看都是明智的投资。

从长远来看，要发展智力投资，必须首先发展低成本量化和被动投资。那么，为什么我们必须先做定量业务呢？如果我们看看美国的数据，从2008年到现在，整套基于因子的aum很可能从0.6 t发展到1.4 t，这就是为什么2013年美国出现了大量的智能投资初创公司，如财富前沿和改善，这些都出现在那个时候。这意味着有足够的可配置资产。例如，如果你想在美国有一定的风险敞口，你只需要购买相应的智能贝特尔etf。这就是像先锋基金这样的美国公司首先开发的原因，因为他们提供了大量的可配置产品。这是第一步，然后我们熟悉的聪明投资就会出现。

我认为中国会有这样的长期趋势。我们应该首先教育投资者。被动投资是一件好事。事实上，去年我们看到了很多趋势。当然，在今年上半年招募一些阿尔法战士是可能的，每个人都押注于规模和小市值，这是不专业的表现。我们要做的一件事是让大多数从事定量和低波动性的国内基金经理能够专业地进行定量投资，这是第一步。经过这个东西的长期发展，我们现在熟悉的美国智能投资的算法和模型将更适合中国市场。这是我的第一个观点。

第二点，就中国的投资结构而言，是明智的投资能做什么。我们公司有一个名为智能投资的项目，长江证券的阿凡达已经尝试过了。正如夏先生刚才所说，其实第一步就是让客户了解自己，而如何让客户了解自己就是有一个用户写真的过程。用户写真的过程可以帮助客户找到他，这不是他通过问卷调查等一系列事情做出来的，因为他不了解自己，也不知道自己的投资风格是什么。你需要人工智能、海量数据和技术来帮助客户理解他的投资风格。第二步是如何帮助他推荐产品，这可以通过许多智能技术来实现。我的观点是一个是长期的，另一个是短期的。

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