上週，微軟亞洲研究院與華夏基金共同舉辦了戰略合作釋出會，宣佈雙方將就人工智慧在金融服務領域的應用展開戰略合作研究。那麼在金融領域，人工智慧的道路會是怎樣一幅畫面呢？
釋出會上，來自金融投資界和科技界兩個領域的最強大腦們，就AI與投資結合所帶來的機會及相關問題展開了頭腦風暴。特別就兩個非常重要的問題進行了討論：首先，AI會不會改變我們的投資生活。其次，這樣的一種改變對我們的財富管理意味著什麼？
今天，我們與大家一起回顧科技、金融專家們是如何看待AI與投資結合的未來，釋出會全紀錄如下（文字內容略有精簡）。
AI+投資將為金融領域帶來什麼樣的創造力和智慧
● 洪小文：微軟希望讓人工智慧真正造福投資者
縱觀各種創新的技術，人工智慧無疑是近年來全民的熱詞，可是這個熱詞對微軟來說，卻是一個老話題。20多年來，微軟研究院在雲端計算、大資料、機器學習、語音識別、影像識別、自然語言理解等領域都取得了豐碩的研究成果。微軟不斷地推進人工智慧的前沿發展，培養了大批人工智慧人才。微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文博士表示，微軟是一個平臺公司，希望透過我們的智慧服務平臺，把人工智慧普及化帶給更多的企業夥伴跟開發者，讓他們能夠實現他們的夢想。
微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文博士
過去大家常說隔行如隔山，但在今天這個網際網路+、AI+的時代，每個不同的行業都被網際網路、雲端計算以及AI這些新技術“加”在一起。這是大勢所趨，而能夠將掌握的技術轉化為生產力的企業，最有可能在數字化轉型中搶得先機。
微軟和華夏基金此次所展開的戰略研究合作，發掘人工智慧在金融投資行業的廣泛應用，真正用技術轉化成持續的動力，普及廣大的投資大眾。
洪小文博士相信，雙方透過跨界的合作研究，能夠將不斷發展的人工智慧技術，與金融行業的現實需求和應用場景相互結合，融會貫通，發掘資料洞察，幫助基金管理者從瞬息萬變的市場當中發掘機會，讓人工智慧真正造福每個投資者。
● 劉鐵巖：人工智慧驅動金融產業技術變革
如今，當我們在搜尋引擎輸入人工智慧或者金融這樣的關鍵詞，大家會看到很多與此有關的新聞報導和媒體評論，比如我們會看到人工智慧讓華爾街深感不安… 對沖基金將會用人工智慧收割市場如此這般…那麼為什麼人工智慧的到來會讓投資界如此震動，人工智慧又有哪些優勢呢？
微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖博士
微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖博士在大會上從量價資料分析，文字資料分析，知識圖譜及推理，以及預測、模擬與決策等方面，簡單闡述了人工智慧將為金融領域帶來什麼樣的創造力和智慧。
量價資料是股票投資裡非常重要的資訊源之一。通常，投資經理會按照經驗從量價資料的時序序列中尋找時空模式，以此來預測股票的漲跌，並決定何時買入、賣出股票。但這種根據經驗的模式抽取，一定會受到個人因素的限制，很難有最優性的保障。所以這時，我們可以利用人工智慧技術，依託大資料尋找更加客觀、有效的時空模式指導投資，並且微軟研究院在與此相關領域內的研究成果也將大有用武之地。
比如，在時序序列分析方面，2016年底，來自微軟研究院基於深度神經網路的語音序列識別技術，首次達到了人類語音識別的精度；在二維的模式識別方面，由微軟亞洲研究院發明的ResNet技術更是率先地超過了人類的影像識別精度，並獲得了2015年ImageNet比賽的冠軍，成為了影像識別領域首選的演算法。微軟的人工智慧模型設計經驗配合上華夏基金豐富的金融知識積累，我們一定可以為量價資料分析任務設計出高效的人工智慧模型。
除了量價資料，文字資料也在金融投資中扮演著重要的角色，我們透過對文字資料的語義分析，主題分析和情感分析，可以預測市場對於一個行業或一個公司的預期，甚至可以去預測股票走勢的拐點。
然而，對海量文字資訊進行分析並非易事，簡單的統計工具、或者標準的分類和主題模型，可能會遇到巨大的挑戰。比如，當我們要分析的資料包含千萬量級的詞表時，相應的分類模型體量可能過大，而使訓練時間非常長，甚至長達百年；當我們要對文字資料進行超細粒度的主題分析時，比如要分辨出上百萬個不同型別的主題，則可能需要上千臺伺服器，執行幾周到幾個月的時間才能完成任務。
但這些看似不可能完成的任務，在微軟亞洲研究院的面前，卻變得可行。微軟擁有能夠處理千萬詞表的新型迴圈神經網路LightRNN，以及可以分析百萬主題的人工智慧模型LightLDA，再透過微軟的Multiverso引數伺服器進行分散式部署，我們就可以用一個只有幾十臺伺服器的小型計算機叢集，對海量文字資料進行超細粒度的實時分析，在資訊獲取和利用方面獲得巨大優勢。
除了這些原始資料外，在投資時，我們常常需要根據各種金融事件、以及金融實體之間的邏輯關係進行推理。這時就會遇到兩個問題，首先，如何構建一個可靠的、資訊豐富的金融知識圖譜；第二，當我們擁有巨大體量的金融知識圖譜時，如何進行高效的分析和推理。
微軟亞洲研究院擁有目前世界上最高效的知識圖譜索引和分析的開源引擎，有了這種引擎的支援，我們就可以對巨大體量的知識圖譜，進行實時的分析推理，使很多隱藏的高階因果關係浮出水面，給投資經理的決策插上理性的翅膀。
依據前面的人工智慧技術構建投資方案之後，投資經理還需要根據市場的反饋不斷地對投資方案進行調整。這個過程中，如何對市場的反饋快速響應，以及如何對金融市場其他參與者的行為進行精準建模，將成為致勝的利器。在這些方面，微軟亞洲研究院獨樹一幟的前瞻性決策技術，如對偶增強學習和博弈機器學習，將會幫助投資者獲得巨大的先發優勢。
以上我們提到的人工智慧演算法都需要強大計算平臺作為支撐，微軟研究院擁有目前世界上效率最高的人工智慧平臺——CNTK（微軟認知服務工具包）。在多項第三方評測中，CNTK不管是在單機的訓練效率，還是叢集的並行訓練效率上都表現突出，力拔頭籌。
把前面提到的來自微軟研究院的優勢演算法和人工智慧平臺與華夏基金投研團隊的領域知識相結合，我們將共同打造一個由人工智慧驅動的全新的金融投資框架。這個框架裡面會包含很多新的組成部分，比如端到端的因子提取與動態複合技術，基於金融知識圖譜的推理模型，以及基於增強學習和博弈機器學習的自動化交易和資產配置策略等等。
當然，想要在這些課題上取得突破性進展還需要深度的研究。比如金融市場環境開放，存在資訊缺失、隱藏等問題，將給建模造成困難；市場規律動態變化，非平穩，將對人工智慧模型的預測能力提出挑戰；金融市場存在多方複雜博弈，且規模較大，將增加建模和分析的難度；黑天鵝等重要事件的小機率本質，不易用大資料、大樣本方法預測；高頻交易資料量大、實時性強，對人工智慧計算平臺將提出額外需求，等等。不過我們對於攻克這些難題持樂觀態度，而這些挑戰的存在也正凸顯了我們和華夏基金進行戰略合作研究的深遠意義。
● 謝幸：使用者畫像與聊天機器人，打造個性化金融服務
站在華夏基金的角度，我們可以完成一個全新金融投資框架的構建，那麼站在使用者的角度，結合人工智慧技術與金融，我們又能創造出哪些個性化的金融服務呢？
微軟亞洲研究院社會計算組資深研究員謝幸博士分享了微軟亞洲研究院在使用者畫像、性格分析和聊天機器人方面的最新進展，以及這些技術如何助力打造未來個性化的金融服務。
微軟亞洲研究院資深研究員謝幸博士
使用者畫像就是根據使用者每天在各類社交軟體上產生的大資料合集，給使用者打造一個更加個性化的環境和服務。而微軟希望能夠透過使用者畫像，更好地預測使用者的風險偏好，理解使用者的理財目標以及使用者對資金的需求，以此幫助金融機構給使用者設計更好的產品和服務。
在金融領域，我們常常需要了解使用者的風險偏好。但現在一般是用問卷的方法，根據使用者的問卷回答計算結果。然而這種方式在心理學專家眼裡存在很多問題。
一方面，使用者其實對自己並不是非常的瞭解，很多時候打分的標準很模糊。再就是很多使用者會因為沒有時間或者覺得這個不重要，就粗略地完成問卷，因此，這時我們拿到的結果就會有非常大的“噪音”。
要解決這個問題其實很簡單，所使用的方法在心理學中叫做行為測量，其實就是我們去觀察使用者，透過使用者的行為自動分析他的性格。這其中，可以用到微軟亞洲研究院的LifeSpec跨平臺使用者行為資料集。
而在最近的工作中，基於心理學家的“大五人格理論”，我們提出了一個“大五人格推測模型”，透過整合不同來源的使用者資料，針對每個維度的資料設計有針對性的計算特徵，最後用整合學習的方法計算一個更加準確的大五人格。將這一方法應用在金融領域，不止是風險偏好，也許我們還能知道這些性格特徵會怎樣影響使用者的購買行為，從而更加準確、成功的推薦金融產品/服務給使用者。
此外，微軟亞洲研究院還有一個工作是個性化的聊天機器人。我們希望打造一個聊天機器人，類似金融服務裡面的智慧客服。一個人類客服在跟客戶進行交流時，他通常需要了解使用者，站在使用者的角度考慮怎麼樣幫助使用者解決問題，如何透過更合適的交流方式，來實現使用者想做的事情，比如購買金融產品，或者推薦一些使用者想要的理財工具。而我們則希望透過聊天機器人這項技術，為使用者打造私人定製的金融顧問。
金融行業將如何藉助AI重新定義投資的疆界
● 湯曉東：AI+金融，僅僅只是個開始
華夏基金和微軟的戰略合作，可謂是金融領域人腦智慧和人工智慧的融合。如果說，工業革命延伸了人類自然力中的"體力"，那麼人工智慧則延伸了人類自然力中的“腦力”。
華夏基金總經理湯曉東
華夏基金總經理湯曉東表示，AI+零售業、AI+工業、AI+農業、AI+能源……傳統行業和人工智慧相融合，都將產生1+1>2，甚至是遠大於2的效果。這種效果不僅僅有社會意義，還具有經濟意義並蘊藏著巨大的投資機會。華夏基金作為國內權益類投資的龍頭公司，一直致力於挖掘新的投資機會，面對這一大批千億級的新經濟、創新類產業，我們將積極分析、加大投資力度，為投資者創造更多的價值。如今，華夏基金正在積極探索把人工智慧全方位應用到投資、銷售、客服等各個領域。
華夏攜手微軟展開的戰略合作，就相當於為華夏的投資能力加裝了頂級智慧裝備。利用微軟在人工智慧領域的深厚積澱以及華夏基金強大的投研實力，探索智慧投資的疆界，引領資產管理行業的智慧化轉型。
我們很難想象人工智慧未來會如何改變投資，它究竟會成為投資經理的得力助手還是會成為這個行業的顛覆者，隨著研究的深入，我們發現這個問題僅僅只是開始。
● 陽琨：人工智慧，重新定義投資的疆界
華夏基金副總經理、投資總監陽琨表示，作為一名傳統的基金經理，對於AI+投資這一主題，借用一句廣告詞來說，“一開始我是拒絕的”。但事實上，計算機已經在改變投資了，比如大類資產的均值方差計算，如果沒有計算機的幫助，這必將是一項不可能完成的任務。
華夏基金副總經理、投資總監陽琨
那麼未來的投資是什麼樣？人工智慧將如何改變投資的疆界？我們暢想未來，或許有一天人工智慧作為我的助手，會告訴我過去一天裡證券市場或者財經領域發生了什麼樣的事情、有什麼先例，能夠掃除我在學習或者認知上的盲區。而在這個層面上來說，AI作為一種工具來提升投資效率這一趨勢毋庸置疑。
AI+投資能夠幫助我們提升智力的上限，使我們投資、決策、資訊處理變得更加準確，這是我們可以看到的未來。
● 孫彬：人工智慧助力資產配置
來自華夏基金的資產配置部總監孫彬則更加細緻的闡述了人工智慧將如何助力資產配置。人工智慧領域，最核心有三個要素：第一個就是它需要有海量的資料做支撐；其次它必須有強大的運算能力做保證，而在這兩個元素之後我們必須靠人類輸入嚴謹的推理模式模型。
華夏基金資產配置部總監孫彬
孫彬希望利用機器對海量資料的處理能力和深度學習能力，去對歷史上各種經濟的資料、市場的資料甚至政策文字的資料進行復盤，幫助我們去歸納、總結市場當中特有的執行機制和機率，給我們的投資提供更多的客觀資料和決策的依據。
人工智慧在量化投資當中的應用滲透率也非常高。其中一個就是最近最熱的一個話題，智慧投顧。智慧投顧希望用盡量低的成本、儘量標準化的流程、用最專業的投資工具，為海量使用者提供差異化的投資顧問服務。
想實現千人千面的組合，首先要對人的需求做刻畫，運用每個人身上的網際網路節點，對每個投資者的目標進行刻畫，描繪投資者的不同投資策略目標，依靠大量、離散的資料資訊確定每個客戶差異化的投資策略目標。
不同的投資策略目標完成後，需要給予使用者一個資產配置的建議。每個人組合的大類資產配置比例以及資產內部的風格配置比例都是不一樣的。人類需要給予機器一個恰當的模型，並輸入模型所依賴的資產變數。然後，機器根據輸入變數，以及每個使用者差異化的投資策略目標，刻畫每個使用者資金的差異化資產配置比例。
資產配置比例形成後，需要透過底層資產的選擇，完成資產配置的目的，為客戶構建組合。在這個過程中，我們需要確定底層產品的分類和交易規則，告訴機器根據資產配置模型，我們分哪幾個型別，以及交易規則是什麼樣的。機器再基於模型分量規則，對海量基金進行分析、排序，並在任何一個時點，形成可購買的最優組合推薦給客戶。
此外，孫彬還介紹了人工智慧將如何與資產配置模型做一個有效的、有機的結合。美林投資時鐘是管理資產配置理論當中非常傳統也是非常有效的理論。但因為各個不同的經濟體，或者經濟體不同的發展階段，它在實踐的應用中也經常出現一些失效的地方。
如果我們能用機器去對歷史上各國，尤其是發達經濟體的發展路徑、經濟資料、政策資料、市場資料進行復盤，也許我們可以找到一些經濟增長趨勢和經濟增長變革當中對資產價格對映的影響，從而幫助我們更好地去捕捉變化的到來。
最後關於估值，一般認為，資產價格會提前對整個基本面的變化發生一些波動，我們需要觀察、考慮，當基本面真正發生變化的時候，資產的價格是不是適應這種變化。因此我們有一個估值的指標做衡量，估值正好反映了投資者對未來的預期，所以我們也希望從機器對歷史的大資料分析中，尋找資產之間、資產風格類別之間、以及經濟基本面和估值之間的勾結關係和對映關係，幫助我們反映估值、資產的價格是否已經反映了投資基本面的變化。
如果我們能充分地利用好人工智慧的發展，人工智慧可以給主動管理的投資者提供更多的認知經濟本質、認知市場本質、認知現實、甚至認知人性的更好的工具。這些工具將可以很大程度幫我們提高投資決策的勝率，幫助我們在未來的投資中獲得更多的超額收益。
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