互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的前30年為我們鋪設了寬闊的網(wǎng)絡道路，剩下的30年就需要那些有創(chuàng)造、創(chuàng)新精神的創(chuàng)業(yè)者去不斷完善道路兩旁的配套服務，去探索未知世界的新邊疆。每一次技術革命都會改變社會以往的分工協(xié)作方式，在金融領域也不例外。

最早的證券交易大廳滿滿的都是人，而且大爺大媽占據(jù)了整個交易大廳的很大部分，現(xiàn)場的嘈雜場面不亞于北京地鐵的早高峰。后來隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)的普及，開戶、交易這件事在家電腦前就可以完成；如今，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和機器學習技術得以廣泛運用，谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，人類幾百年的圍棋文化在短短幾年被人工智能打敗。

金融投資行業(yè)的趨利性使得每次科技的進步在該得到的響應都很迅速。無論是人工智能、大數(shù)據(jù)還是機器學習，其主要發(fā)力點在于那些有客觀規(guī)律可尋、有數(shù)據(jù)可依的領域，而金融證券領域最不缺的就是數(shù)據(jù)，每天不間斷的財經(jīng)新聞、上市公司財報以及每秒產(chǎn)生的上億的交易數(shù)據(jù)等等，這些數(shù)據(jù)都是可以被量化并從中找到規(guī)律的。面對如此龐大的數(shù)據(jù)信息，傳統(tǒng)的人工交易員、分析師的工作效率有限，無法進行全面的分析，并且會受到主觀情緒影響，這對反人性的交易來說，是人類很難克服的本性 。

成立于1869年的高盛集團是全球歷史最悠久、最具權勢的投資銀行。從當年的馬夫門面店到今天的華爾街大佬，從地下室一個雇員到如今上萬億美元資產(chǎn)的影子操控者，高盛經(jīng)歷過無數(shù)次風雨沉浮，見證過資本市場的血雨腥風。即使是這樣的資本巨鱷也難逃技術革命帶來的威脅，曾經(jīng)擁有600名交易員的高盛，如今只剩下2名股票交易員“留守空房”，但其計算機工程師員工占比為三分之一，約有9000人，原因在于具備機器學習能力的復雜交易算法已經(jīng)可以取代傳統(tǒng)的效率低下的交易員，且所得的收益要優(yōu)于交易員業(yè)績。

同樣在金融領域第一個以人工智能驅(qū)動的基金Rebellion 預測了 2008 年的股市崩盤，并在2009年9月給希臘債券F評級，而當時惠譽的評級仍然為A。通過人工智能手段，Rebellion 比官方降級提前了一個月。

還有很多先進的人工智能和機器學習技術應用在金融投資領域的例子，這里就不多列舉了。在這樣一次技術革命浪潮中，美國等西方發(fā)達國家所做的嘗試較國內(nèi)要早，比如Wealthfront、Betterment、Liftoff 等較早涉足智能投顧領域，而后起之秀 Kavout 則另辟蹊徑，將人工智能技術應用到選股、擇時和財富管理等投資場景中，得到了業(yè)內(nèi)的高度認可。而國內(nèi)的智能投顧業(yè)務近兩年才逐漸發(fā)展，但由于市場環(huán)境不成熟，投機心理占主導等因素的影響，國內(nèi)市場處于不溫不火的狀態(tài)。

就在今年，成立于西雅圖的 Kavout 也要進入中國市場，希望通過其在金融和技術方面的經(jīng)驗優(yōu)勢，利用人工智能和機器學習技術搭建的三大核心產(chǎn)品：Kai 、 RoboChartist和金融智能云，降低企業(yè)在投資和管理中的成本，同時公司依靠自有技術為機構和高凈值人群提供組合優(yōu)化和智能財富管理服務。

目前，國內(nèi)大部分基金、證券公司在眾多股票中選擇價值標的以及恰當?shù)慕灰讜r間時，往往依靠人工的分析師完成，每個分析師研究的板塊、個股財報及交易數(shù)據(jù)等信息需要花費的時間周期較長，且在能力范圍內(nèi)跟蹤的股票數(shù)量也有限。為了解決這一問題，Kavout 利用程序算法，并采取目前領先的人工智能和機器學習技術，讓計算機替分析師完成在眾多股票中選股和擇時的工作，直接為用戶提供分析結果即可。

其中的 Kai 就是基于市場公開信息，結合深度學習和多因子非線性量化模型，實時分析400多個指標與未來回報間的關系，結合數(shù)據(jù)評估該公司狀況，并預測股票的未來走勢；與之配合的 RoboChartist 是基于個股的價格形態(tài)，結合機器學習和圖表分析技術，實時掃描并自動識別數(shù)百種價格形態(tài)，通過客觀的分析規(guī)律，有效的跟隨市場趨勢，及時發(fā)現(xiàn)市場中出現(xiàn)的交易機會，精準定位最佳交易時機。

而前不久上線的金融智能云平臺，是將上述兩款產(chǎn)品的分析數(shù)據(jù)和中美兩國資本市場價格數(shù)據(jù)置于云端，在此基礎上搭建一個具備人工智能計算能力的云端數(shù)據(jù)中心。如基金、證券、財富管理等第三方金融機構可以在平臺上自主研發(fā)智能投資模型，省去完全自主開發(fā)整個系統(tǒng)的成本，而那些不具備AI能力的中小型機構也可以利用平臺已有的模型操作，按需付費。

在這個社會協(xié)作分工已經(jīng)高度細致的時代，每個人的時間都和寶貴，而且是無法再生的資源，而在商業(yè)領域無不為節(jié)省時間、提高效率和降低成本等開源節(jié)流的原則深挖每個行業(yè)的價值洼地。金融投資也是一樣，用最少的投入換取最大的收益回報這是每個從業(yè)者和企業(yè)管理人的心聲。而 Kavout 利用其人工智能技術在節(jié)省成本的同時也希望降低投資的門檻，希望這樣的企業(yè)日后大有所為。