科技訊7月15日，媒體未來科技峰會在北京舉行。香港金融數(shù)據(jù)技術有限公司（FDT）創(chuàng)始人兼CEO聶凡淇出席了“AI+金融”專場并發(fā)表主題演講。

中國“AI+金融”比美國前景大

2016年中國個人財富已經僅次于美國。中國體量大，平均財富是遠低于美國。聶凡淇認為，AI在中國金融市場前景比美國更大。

他介紹，金融服務這塊，國外摩根大通2017預算90億美金，匯豐已經花了24億美金在人臉識別、區(qū)塊鏈各方面金融科技的應用。FDT在中國主要跟券商合作，中國自主券商研發(fā)團隊不到5家，有100多家券商，但自主研發(fā)不到5家。真正投入華泰證券最好，去年花了3個億。

聶凡淇介紹，F(xiàn)DT希望幫助金融機構實現(xiàn)資產管理的升級。這件事分三步走：第一，通過幫助金融機構做投資者適當性管理，把散戶變成“被動投資者”；第二，通過模型認知，幫助金融機構識別出不適合自己做投資的“被動投資者”；第三，向被動投資者推薦推薦他所適應的理財產品。

智能投資者教育加快“去散戶化”

FDT瞄準的第一個場景是投資者教育。

中國證券市場以中小投資者為主，風險意識不足、投資經驗也不足。聶凡淇認為，1億股民參與投資市場會引來很大麻煩。他回憶，巴菲特談到中國金融投資者教育不足，投資會有變化。美國花了70年完成投資者教育，這是一個漫長的市場，他相信市場長期引導人們做正確投資。通過市場去散戶化的代價太大，2015年的慘痛教訓，2008年的慘痛教訓就是前車之鑒。智能投資者教育將加快去散戶化的過程。

他坦言，在三年前做FDT，就是看好中國一定要去散戶化的。怎么去散戶化？就是做投資者教育。如何來做投資者教育，當時團隊就開始了專題研究。7月1日，中國證監(jiān)會發(fā)布的《證券期貨投資者適當性管理辦法》正式開始實施。這比FDT的預計還早，目前FDT的投資者教育項目已經投入了商業(yè)化。

智能交易可讓對沖基金經理失業(yè)

投資者教育之外，F(xiàn)DT的另外兩塊業(yè)務是智能交易和智能資產管理。聶凡淇本人是基金經理出身，他透露目前正在與沃森的首席人工智能科學家討論，如果能做成智能交易，很多對沖基金經理都會失業(yè)。

現(xiàn)在市面上的智能投顧，一般都是通過問卷來識別用戶的風險偏好。FDT的做法則不同，是通過對用戶證券選擇操作行為和收益之間的分析，來判斷客戶的風險偏好以及是否適合做投資。

將用戶的錢投向哪里？FDT的想法也與一般的證券機構不同。不是根據(jù)基金給出的現(xiàn)成的風險和收益的數(shù)值來選擇投資標的，而是往前在延伸一步——分析基金經理的操作行為，從而判斷他的風險和收益，從更根本的角度來判斷投資的風險和收益。

聶凡淇介紹，目前，F(xiàn)DT的技術研發(fā)，是與許多大學在合作。FDT在四所高校有研究機構，其中包括牛津大學、哥倫比亞大學、清華大學、南京大學，這幾個金融研究中心在做AI金融前沿研究。同時，F(xiàn)DT也與多所高校有合作，包括中山大學、上海財經、西南財經等。

以下為現(xiàn)場實錄：

閆瑾：多謝！謝謝賴先生的精彩分享，確實IBM認知技術是在行業(yè)中比較領先，不僅能提升金融行業(yè)的運營能力，也能提升用戶的體驗。目前行業(yè)中有很多投顧公司，如何根據(jù)用戶真實交易行為數(shù)據(jù)和最后收益率之間關系為用戶畫像呢？下面有請香港金融數(shù)據(jù)技術有限公司（FDT）創(chuàng)始人兼CEO聶凡淇，有請！

聶凡淇：各位來賓上午好！謝謝媒體給我這個機會講講FDT在AI金融做的事情。我和紀總觀點一致AI有很多應用，我們也相信AI在金融領域是最有可能突破的地方，很簡單，AI離數(shù)據(jù)近離錢更近，對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)來講AI金融又有很多挑戰(zhàn)因為金融數(shù)據(jù)是非常“秘密”的，不像其它數(shù)據(jù)可以獲取做測試的，這也是挑戰(zhàn)。

AI在中國金融市場有三大應用非常有前景，AI智能金融服務。AI可以降低服務的門檻，金融普惠大眾，2016年中國個人財富已經僅次于美國，中國體量大平均財富是遠低于美國，這樣AI在中國金融市場前景比美國更大。

還有金融服務這塊，國外摩根大通今年預算90億美金，匯豐已經花了24億美金在人臉識別、區(qū)塊鏈各方面金融科技的應用。中國這塊主要跟券商合作，中國自主券商研發(fā)團隊不到5家，有100多家券商，但自主研發(fā)不到5家。真正投入華泰最好，去年花了3個億。很多公司幾乎是很少投入的，我相信這塊前景也是中國，沒有金融科技的投入金融肯定沒有未來，證券公司要奮力不斷補足自己的短板。

另外，智能金融監(jiān)管的問題。沒有監(jiān)管劣幣會驅逐良幣，大眾容易被劣幣誘惑，百度的育兒事件（音），還有跑路的事件，良幣很難讓普通大眾接收到。監(jiān)管不能一刀切，驅逐劣幣同時可能驅逐了良幣，真正想得到服務的人得不到。智能監(jiān)管是最重要的話題，在驅逐劣幣過程中怎么保護良幣，這是智能監(jiān)管要做的。

7月1日有一個適當性管理投資者分類，投資者產品評估和風險匹配。不是所有投資者都能做散戶一定符合一定條件才能做主動投資，這是非常和諧的，我們預期一直做投資者教育，相信適當性管理出來會增加中國區(qū)域散戶化的過程。

條例一出來每家券商可能要投入上千萬服務適當性管理，客戶越多不用新技術成本越高，券商都面臨填很多表格、填很多資料，去符合監(jiān)管。一個券商要投入上千萬，一百多家在十億規(guī)模今年要完成這個投入。

在美國金融機構發(fā)揮是很大的，有六七百億規(guī)模符合監(jiān)管是巨大市場，美國大多數(shù)是人工完成的，我相信AI介入復合監(jiān)管上會有非常大的突破。

另外一個應用場景是金融教育。大家都知道中國市場是以中小投資者為主，風險意識不足、投資經驗也不足，一億股民參與投資市場會引來很大麻煩，2015年就是一個例子。我是基金經理，我跟諾貝爾獎得主麥瑞？索羅斯（音）2015年5月份討論中國股市。我是很樂觀的態(tài)度，短期回調肯定有，長期是向上的，各個海外市場都是在向上。現(xiàn)在美國股市昨天創(chuàng)新高了，中國股市沒有理由是這樣，這是因為散戶的投機過重使得市場失去了信息，如果沒有這個參與這是非常良性的市場，肯定比現(xiàn)在好得多。

巴菲特談到中國金融投資者教育不足，投資會有變化，美國70年完成投資者教育，漫長的市場，他相信市場長期引導人們做正確投資。通過市場去散戶化的代價太大，2015年的慘痛教訓，2008年的慘痛教訓大家都知道，智能投資者教育加快去散戶化的過程。

我們源于牛津大學NIE金融實驗室的捐贈，馬蔚華是招商銀行前行長也是我們董事長，也是2015年加入FDT引導我們做投資者教育這塊。我們有四個研究機構，牛津大學、哥倫比亞大學、清華大學、南京大學，金融研究中心在做AI金融前沿研究。我們也在學校做了包括清華大學、中山大學、上海財經、西南財經，陸續(xù)把場地部署到各個學校去。

大家可能很奇怪問，為什么FDT跟學校做這么多的研究和討論？我們董事長最看重布戰(zhàn)略，我們應該為5年后甚至10年后的事情做布局。真正做研究，長遠研究的地方一定是學校。因為Deepmind創(chuàng)始人是加拿大阿伯斯塔的一個博士，他的老師到阿伯斯塔沒能看好他的研究，找不到工作正好去做研究，學校里有這個氛圍，他為什么成功？剛好阿伯斯塔有一個教授做興趣愛好跳棋的研究，怎么電腦做跳棋，這兩個人一拍即合完成了圍棋很多研究。Deepmind在阿伯斯塔的實驗室所有學生他們全部都要。

我們跟學校做長期研究的合作，我也是受益于在國外的大學讀書時，他們有個氛圍學校是不管你的，你想做什么做什么。像牛津大學你一輩子不出文章沒人會不許，但是往往這些教授會出來非常轟動性、革命性的結果，包括劍橋DNA之父。我們想跟學校一起探討未來金融方面的研究。

下面講一下我們的例子，我們在三年前做FDT看好中國一定要去散戶化的。怎么去散戶化？投資者教育。誰做得好誰做得不好，我們給了一個課題給研究團隊，現(xiàn)在開始商業(yè)化，因為監(jiān)管來得比我們預期早一點，我們馬上投入了商業(yè)化。

我們通過一個模型評估它是一個好的基金經理，包括有四大維度，風險控制是怎樣的、盈利能力怎樣、穩(wěn)定性怎樣、投資活躍度怎樣。我們出了份報告，像NBA球員打分一樣，哪個人是適合做投資的。但是從我們上百萬用戶的實驗和數(shù)據(jù)積累30萬億人民幣的交易模擬數(shù)據(jù)，然后有三萬億真實數(shù)據(jù)的交易，我們發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)這個情況是中國用戶居多的，實際90%的人不適合做主動投資的。這跟美國的狀態(tài)是一樣的，美國是被動投資占主流甚至90%，主動投資人在9%，金融人才可能1%，可能都不到，很少。

在不適合做散戶來講，希望做被動投資。怎么做被動投資？校園做初級教育，希望給他環(huán)境體驗市場風險，讓他認知到，給他200萬發(fā)現(xiàn)虧得很快，他不適合做就不會去，讓他變成被動投資者，這是市場的趨勢。

我們業(yè)務分三大塊，一個是智能交易，我是基金經理出身，這塊是我最感興趣的地方。沃森的首席人工智能科學家是一個華人也是我的好朋友，他也是在這塊跟我在討論，其實這個是非常有趣的一件事，如果做成這個很多對沖基金經理都會失業(yè)，不要說做散戶的這是我們想做的一件事。

另外，智能教育，通過一部分人從事金融職業(yè)成為主動投資的人，怎么幫他變成好的投資行為，如果真的不適合做希望變成被動投資者，參與資產管理這塊。

智能資產管理這塊，上面兩個倒三角，這是中國金融市場出現(xiàn)問題的根源——資產錯配。因為市場上的人大多數(shù)是主動投資者，被動投資者占少數(shù)，而在互聯(lián)網時代都是長尾理論，大多數(shù)用戶不是高凈值用戶都是低凈值用戶，這些人風險偏好是承受不了大的風險的，但是他們又希望通過高風險的產品實現(xiàn)財富自由，這是悖論。

他們很容易被市場上的這些不好的劣幣很容易被它吸引，資產荒也是個倒三角，沒有一個評估工具說哪些產品是不好的，所以你在廣告中發(fā)現(xiàn)金融的廣告之前是很多P2P，它出來是高風險的，但偽裝成低風險可以賺大錢，如果倒三角是出現(xiàn)資產錯配，一錯配就出問題。

我們希望通過三步走做這件事，一個是監(jiān)管這層已經開始做了，通過監(jiān)管把很多散戶變成被動投資者，我們也通過我們的模型認知，幫助金融機構認知這些客戶，不屬于主動投資者。如果他不屬于主動投資者推薦股票給他是沒用的，推薦股票對散戶他也賺不到錢。對于被動投資者更多是推薦他所適應的理財產品。

另外資產評分、產品評分監(jiān)管將來也會出來，現(xiàn)在監(jiān)管用戶這塊，什么用戶不能做投資，但產品這塊也會出來，什么樣產品是不能打廣告的？什么樣的產品是不能曝露在大眾面前的？這塊產品評估也叫產品畫像我們也在做，只有這兩點做好了之后才能做智能配置，兩邊只要任何一邊出問題，比如用戶認知不好做的配置都是假的。

我們希望這個團隊做的事情也可以幫助金融機構實現(xiàn)資產管理的升級。

最后基辛格有句話“偉大事業(yè)需要豐富的想象力”這也是我們董事長的座右銘。AI遇上金融可以突破你的想象力，我也希望AI給金融行業(yè)帶來的變革可以真正普惠大眾。

謝謝大家！