從Alapha Go的出現(xiàn)開始,分析師們意識到,最大的對手居然已不是人類,而是機器人。曾經(jīng)自詡為精英的分析師們漸漸地意識到,在產(chǎn)業(yè)新舊更替的邊緣,自己的工作模式也面臨全新的挑戰(zhàn)。例如通聯(lián)數(shù)據(jù)研發(fā)的智能投研已經(jīng)成為分析師的機器人助理。
McKinsey Global Institute 發(fā)布了一份報告稱,人工智能浪潮席卷下,許多工作崗位即將消失。報告預(yù)測的未來,使人坐立難安。
2008年起,智能投顧出現(xiàn)在美國。Betterment呱呱墜地之后,一批又一批的高科技系統(tǒng)步入華爾街,比如高盛投資的Kensho、Antuit和瑞信投資的Dataminr,這些機器人的存在,能夠幫助分析師挖掘數(shù)據(jù)、分析情報并輔助決策。人們突然發(fā)現(xiàn),機器人已經(jīng)入侵”高精尖“的金融領(lǐng)域,傳統(tǒng)的分析師也需要改變。
分析師們驚異地發(fā)現(xiàn),在被大量歷史數(shù)據(jù)“訓(xùn)練”之后,機器人的表現(xiàn)并不輸給人類。機器人可以輕松自如地處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)的提取與整合,報表的自動化解讀和可視化呈現(xiàn)等。機器人的準確度和速度,趕超了無數(shù)個熬夜工作的小助理們。
有了機器人做助理,投資人不再需要閱讀厚厚的財報。財務(wù)數(shù)據(jù)可以采用可視化圖表的方式,清晰地展現(xiàn)在人的面前。數(shù)據(jù)的異動也直接在投資模型里更新和計算。投資菜鳥甚至不再需要理財顧問,機器人不僅可以幫助他梳理研報,還可以基于大數(shù)據(jù)推測行情的趨勢,根據(jù)風(fēng)險偏好,快速地給出資產(chǎn)配置建議。
比如,通聯(lián)數(shù)據(jù)出品的“蘿卜投研”,已經(jīng)實現(xiàn)機器人自動讀研報,自動讀財報;捕捉關(guān)鍵數(shù)據(jù)異動,并且將數(shù)據(jù)可視化。鍵入上市公司名稱,一鍵生成一張活靈活現(xiàn)的圖片,讓投資者對公司財報一目了然。
智能投研還可以支持投研的其他流程。比如提供同行業(yè)上市公司的各類指標對比,財務(wù)分析,大盤預(yù)測,投研框架,關(guān)系圖譜等,并支持按照財務(wù)指標、行情指標、事件等不同策略條件進行選股。
但是,機器人闖入投資江湖,這是否就等同于,分析師真的失業(yè)了?并非如此。
金融是高度抽象的交易市場,它的背后是形形色色的人。數(shù)據(jù)是對過去世界的經(jīng)驗性總結(jié),構(gòu)建出抽象模型,而人類的演化之快,是過去的世界所無法想象的——就如竹刻石雕年代的人,無法理解折疊電子屏、5G即將帶來的商機;面對未來的世界,行業(yè)的分分合合,商業(yè)模式怎樣更新迭代,投資人需要小說家一樣的人性洞察,史學(xué)家一樣的厚重,戰(zhàn)略家一樣的雄心。
美國投資家查理·芒格說,投資成功不是頻繁交易,而是好的決策和耐心。對未來的投資人來說,最珍貴的素質(zhì),是人的創(chuàng)造力。在資本市場,創(chuàng)造力并不是天馬行空的想象,它依賴于深層洞察和邏輯推演。未來,機器人和分析師,將是一對工作伙伴,不知疲倦的機器人完成了重復(fù)性的工作之后,分析師就會從繁瑣的勞役中解放出來。
機器人處理海量數(shù)據(jù),根據(jù)相關(guān)變量建立投資模型,成為分析師的得力助手。分析師則能在此基礎(chǔ)上,做更深一層的思考。在未來,分析師和機器人,他們不是非此即彼的競爭對手,他們彼此成就,成為搭檔。人機結(jié)合,或許就是未來投資領(lǐng)域的新趨勢。
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