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王乐京:智能投资时间窗正从导入期进入产品突破期

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(原标题:王乐京:中国智能投资时间窗正从导入期进入产品突破期)

导读

2017年到2018年,是产品突破期。这两年深度学习和神经网络的突飞猛进,也极大弥补了知识图谱的一些基础性不足,尤其是在知识提取上的能力大大增强。在这样的技术背景下,产品突破变得水到渠成。

中美两国在智能投资上启动时间差不多,但是美国已经在近年产生了估值两百亿美金的独角兽Palantir、被誉为华尔街之狼的Kensho,还有金融搜索AlphaSense等比较成熟的公司,而中国在相应领域没有成长出相应对标的好公司。

中国是否有机会在金融这个被认为在人工智能上最有表现机会的行业诞生出一批优秀公司呢?21世纪经济报道记者就此采访了深圳前沿产业基金联合创始人、深圳市创业投资同业公会副会长王乐京。前沿产业基金专注投资人工智能领域,是国内为数不多以产业投资战略进行人工智能领域投资的产业基金。

不看好“中国式”社交跟投,但中国市场前景不输美国

《21世纪》:你觉得导致中美智能投资起点相当,但中国当前发展相对落后的原因是什么?

王乐京:其实中国智能投资也非常热闹,我们结合中美两国投资市场情况,从人工智能赋能给产业的三个维度:数据、算法、业务逻辑,对50多家中美主流的智能投资机构做了深入的对比分析,我们认为中国智能投资还未爆发的真正原因有几个:第一是数据质量。美国的金融数据、经济数据的质量和结构化程度比中国的成熟很多,人工智能的优势就很容易发挥。中国要迈过的第一个门槛是如何利用大量的非结构化数据,变成可运算的结构化数据;第二是业务逻辑差异太大,美国的成熟经验在中国无用武之地。美国的投资品种非常复杂,风险、收益千差万别,个人客户基本都是通过购买理财产品完成投资需求,所以对资产配置的需求非常强烈。美国这部分以资产配置为导向智能投顾的发展就非常好。但是中国的投资品种非常单一,没有太多可选的资产可以配置以满足不同投资者的需求,所以中国资产配置的智能投顾发挥不了很大的价值,更多是营销的手段;第三是中国投资者需求旺盛的“荐股、抓涨停”等产品,在美国没有对标企业。同时受限于数据质量等原因,人工智能的威力也发挥不出来。中国机构另辟蹊径,尝试采用社交跟投模式满足这类需求,但并不能帮投资者真正提高收益,很难形成强有力的护城河。

《21世纪》:那么中国的机会在哪里呢?

王乐京:中国的机会可能更大:第一,中国的资本市场规模跟随GDP水涨船高,会逐步逼近和超越美国,这种大的趋势是不变的,投资需求增长更快;第二,中国市场更加非结构化,意味着什么呢?意味着投资者更需要专业的指导,而我们的机构投研和投顾能力不足,智能投资的潜在空间更大,关键是找对路径,一旦实现突破,中国的智能投资领域也会产生Palantir和Kensho这类百亿规模的独角兽,但是可能是基因完全不同的独角兽,更加有中国特色。

《21世纪》:“中国特色”的智能投资会诞生在哪些领域?突破点在哪?

王乐京:首先我们来看一下中国跟随美国成长得较快的智能投顾领域,中美目前都是传统金融机构的天下。美国管理规模比较大的机构包括管理规模470亿美元的先锋基金(Vanguard),100亿美元的嘉信智能(Schwab Intelligent Portfolios),还有73亿的Betterment和50亿的Wealthfront。产品端都是以ETFs基金为主,主要满足的是投资者资产配置的需求。国内第一家推出智能投顾服务的基金公司是广发基金“基智理财”,招商银行随后推出了“摩羯智投”,民生证券、长江证券、同花顺、恒生电子等机构也推出了智能投顾的产品。还有弥财、蓝海智投、璇玑智投则以境外投资机会在产品端实现差异化。目前来看,除非能够拿出风险、收益水平独树一帜的产品,否则中国智能投顾的竞争主要还是机构信用和营销能力,人工智能发挥的影响力有限,不能代表“中国特色”智能投资。

在智能投研领域,中美两国都有崭露头角的创业公司,但中国对比美国差距仍大,究其原因,还是智能投研的技术难度比智能投顾高很多,对人工智能的技术应用的考验也要大许多。美国在智能投研上领先的公司有Palantir(硅谷三大独角兽Uber, Airbnb和Palantir),市值200亿美元,是个多源数据的定量分析平台,有安全和金融两类服务;Addepar,源于Palantir的技术逻辑,创始人Joe Lonsdale也是Palantir的创始人,为财富管理公司提供数据分析和系统软件服务,帮助他们全面掌握客户资产情况,做出更加科学的资产配置建议。在过去不到一年半的时间,Addepar平台上的服务资产已经从3000亿美金跃升到6500亿美金,有将近200个客户;Kensho,问答式的金融分析引擎,是智能投研领域最具想象力的先行者。传统对冲分析师需要几天时间才能回答的问题,Kensho可以立即找到,并自动化呈现;AlphaSense,分析师的智能搜索引擎,充分运用的语义技术和关系搜索,能够读懂各类财经资讯和数据,传统需要几个小时工作AlphaSense几分钟就可以完成。还有专注在可视化呈现的Visible Alpha,利用社交网络的舆情监控做投资决策建议的Dataminr等等。

国内智能投研则刚刚兴起,还没有看到相对成熟的产品推出来,虽然已经有了包括通联数据的萝卜投研、数库科技、文因互联等创业公司,wind、东方财富、同花顺、恒生聚源也有智能投研相关产品出来,但是都还称不上完善和成熟。

中国的机会在于怎样发现用户痛点,并且在这些痛点取得突破。比如,中国市场的结构化数据更加稀缺,如何更好的耦合非结构化数据就成为一大挑战;再比如,中国市场以散户投资者为主,如何帮助用户更好地取得投资效果、养成更好的投资习惯就比较重要了。我们会发现,智能投研涉及的方向很多,公司的多样性也更丰富,这里面蕴藏非常多的产业机会。

中国智能投资时间窗正从导入期进入产品突破期

《21世纪》:我们应该从哪几个维度理解智能投资的价值和机会?

王乐京:智能投资从竞争门槛、需求差异,可以很清晰地分成三个维度:智能投顾,智能投研和智能投资:首先是智能投顾,主要以智能化的资产配置为方向。对投资者进行千人千面多维度分析,以及对产品进行千品千面的多维标签,在此基础上形成的投资者与产品的高度匹配。从传统局限于静态的几个标签,能跃迁到对投资者行为和兴趣点的挖掘上,再匹配对应的产品,会大大提高投资者的满意度和心理收益水平;其次是智能投研。有价值的信息淹没在海量水文当中,人力难以处理,这种场景下,人工智能就能发挥非常明显的优势。读懂研报,读懂财经报道,并从中抽取价值信息进行逻辑推导,从传统的搜索和基于关键字的舆情分析,跃迁到专业的金融搜索引擎,乃至达到我们所看到AlphaSense、Kensho和Palantir的水平,行业的独角兽最先会从这里出现。智能投研的突破,也会直接提高到智能投顾的品质;第三是智能投资。我们看了不少利用人工智能做量化交易的,因为投资的反身性的影响,管理规模上一个数量级,原有的策略就失效。同时因为参与者的决策逻辑不稳定,很多非结构化数据维度无法变为可计算的驱动因子,算法比较难适应这种风格迅速转换的投资市场。另外,智能投资如何从少数机构内部的操盘工具,变成能够普惠广大投资者的产品,这点值得探索,人工智能一旦能够赋能给个人投资者,这种人机结合的能力会超过传统投资机构,这也是我们重点关注的领域。智能投资要做得好,智能投研首先要突破。

从行业整体来看,投资者今天所获得产品、服务,所使用的投资工具,和5年前、10年前并没有太多区别,没有跟上科技发展,也没有跟上消费需求的变迁。这些需求一旦被满足和释放出来,会远远超过目前的市场规模,能上一到两个数量级。

《21世纪》:你判断整个产业发展的时间表是什么样的?

王乐京:智能投资需要做的是认知运算,必备的人工智能技术是知识图谱,单纯依靠现在非常热门的深度学习、神经网络并不能解决智能投资的问题。智能投资在美国发展的时间其实也不长,IBM的Waston在2011年的精彩亮相算是认知运算领域的标志性事件,而Kensho在2014年底获得高盛的投资才真正引起金融领域对智能投资的关注。在此之前的阶段可以定义为大数据投资、量化投资阶段。

在中国,2014年到2016年是产业导入期。随着行业热潮,有一大批机构进入到这个智能投资产业里面。这些机构尝试用各种人工智能技术满足投资者需求,是一个不断踩坑填坑的过程。这类型突破需要逻辑和时间,所以一开始投入大规模资源进行智能投资产品化的机构,发现有劲无处使;2017年到2018年,是产品突破期。这两年深度学习和神经网络的突飞猛进,也极大弥补了知识图谱的一些基础性不足,尤其是在知识提取上的能力大大增强。在这样的技术背景下,产品突破变得水到渠成。目前我们也看到一些公司已经有清晰的产品方向,技术路径也相对清晰,他们再花上一两年时间打造核心能力,不断打磨调试,就能为客户提供完整的产品服务;2019年以后,会迎来产品爆发期。从现有的产品形态和技术路径,我们现在已经可以感受到,成熟产品会给客户带来截然不同的投资体验和绝对投资收益,会引来整个智能投资产业的爆发。

更看好跨界混搭的团队

《21世纪》:机会和风险同在,你所看到目前中国智能投资最大的问题是什么?

王乐京:目前最大的问题是:还没有形成完整的产业链,所以最终在产品端就无法提供高品质的产品和服务。这里面的情况有两种:大部分情况是,技术驱动型的公司,团队背景相对单一,公司还处于技术突破阶段,目前还不具备开放通用接口与上下游进行合作的能力,这种情况只要产业链有一个环节不成熟,链条上的企业都很难施展身手,只能解决局部的功能性技术问题,比较难从实际的需求出发,没有办法形成全局的解决问题能力。如果对用户没有价值,做出来的就叫功能,不叫产品,好看不好用;还有一部分情况是,产品、业务驱动型的公司,团队背景相对综合,需要解决产品的每一个问题,难度和挑战都很大,这类型公司选择了一条更难的路,但却是更有主动权的路。他们需要时间和更多的投入,一旦完成突破,会迎来指数级的成长速度。

《21世纪》:前沿产业基金过去几年的关注核心是无人驾驶汽车产业的投资,最近开始关注智能投资领域,这两者有共通之处吗?

王乐京:如上所述,我们发现了一些智能投资领域产品、业务驱动的公司,他们在成长中要解决的产业综合难题跟无人驾驶汽车产业比较相似,但智能投资的产业链条又会简单很多。我们会发挥在人工智能、无人驾驶汽车领域所积累的产业投资经验和策略,首先要通过投资帮助这些机构加大投入,纵向打通技术壁垒,在关键环节形成独一无二的技术壁垒;其次要帮助他们打通产业链上下游机构间的横向合作,技术支撑、数据调用、市场共享,形成公司矩阵和产品矩阵。在这种产业生态体系的支持下,独角兽出现的概率会大大提高。这中间,产业投资施展的余地就很大,尤其在产业刚刚兴起的时候,能够推动整个产业向前发展。

《21世纪》:你们对智能投资机构的评判标准是什么?

王乐京:首先,是否有处理非结构化数据的能力?能不能让机器读懂财经报道,读懂研报中所涉及的内容和推导逻辑,这个都做不到的话,智能投资的最基本的数据资源就没有了,后面的算法也就谈不上调试和迭代。这个是看是否是智能投资机构的必备条件;其次,是否有跨界混搭的资深团队?就以上一条为例,要做到的话,必须要有深厚的财经经验,专业投资背景和人工智能/专家系统/知识图谱的能力,才能解决上述的一个问题。这是一个非常复杂的事情;第三,团队配合时间要超过五年以上。因为,跨界混搭的团队仅仅磨合最起码需要两年时间,要互相能够读懂对方的意图,能够用自己的逻辑去配合对方的逻辑,第三年才开始真正填坑,第四第五年才能出产品。

《21世纪》:前沿产业基金下一步在智能投资领域,有什么布局和规划?

王乐京:我们从2013年开始投资人工智能,2015年开始专注在无人驾驶汽车领域的投资,在2016年底受到一些实力机构邀请,参与到智能投资这个行业的研究,下一步我们会和这些机构联合成立基金,做这方面的投资布局,也充分发挥这些机构的影响力为被投资企业提供支持。

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