和讯基金消息 10月26-27日，由财视中国主办的“2018另类投资中国峰会”在北京召开。GFM资产管理注册投资顾问Tariq Dennison参加论坛并发表演讲。
以下为嘉宾发言全文：
Tariq Dennison：大家下午好！今天我要讲一讲人工智能和智能投顾在ETF里面的应用。一开始跟我讲要讲ETF的时候，我觉得有点奇怪，因为ETF里面的主流是什么？在美国我们讲ETF的话，就是SMP500，这是在美国主流的投资。基金一旦开始涉及到人工智能、智能投顾，计算机和机器人(300024,股吧)如何来替代做投资的事情，就是人工智能取代人类的智能来做。我今天要说的是大部分在座的人都是属于金融行业的工作人士，属于基金公司的工作人员，我们在讲这个话题的时候，就是在未来的基金管理和人工智能如何联系在一起，在未来将会有更多的计算机和机器人参与到基金管理。这就是我今天要说的主题。
首先，我做任何讲座都会做用红色字体做一个免责声明，我今天讲的都不是给大家提供投资建议，在ETF以及债券市场即便有我的帮助也会投资失败，但是没有我的帮助肯定失败概率会更大一些。
首先大家可能听过这个引言，人类是会犯错误的，但是要把事情搞砸了，就是要有一个计算机的加入。这意味着什么我们都知道，人类都会犯错误，但问题是计算机会不会犯更少的错误，而不是把我们的错误放大？人工智能是什么意思？AI叫人工智能，就是计算机的程序可以学习并且能够不停地自己进化，提前编程有一些规则，计算机会按照这个提前编程的规则做事，但是人工智能可以进化。
除了简单做我们在提前编程的事情，人工智能可以学习数据，我们告诉它们做一些交易，计算机可以来吸收、学习、进化，一个和人工智能相关的就是大数据，我们在说大数据的时候往往说3V。第一个是量，第二个是速度，第三个是类别。数据就是AI能处理的量非常大，而且速度非常快，而且这个数据并不是非常干净的结构的数据，有很多不同类别的数据，从微信、微博或者网络里面，所有数据整合起来这样AI能够学习并且做出之后决定的判断。
主要的AI适应的例子就是在象棋还有围棋，1998年IBM开发了一个计算机程序深蓝和世界象棋冠军对赛，1998年的时候这个象棋冠军就和深蓝对战，深蓝完全打败了人类的冠军，那是1998年的事情。现在如果大家拿出iPhone，iPhone都比1998年强大很多，我们的算法和iPhone可以打败世界上最好的象棋冠军。这是象棋的情况，如果看到围棋的时候，原生的力量就不够了，因为围棋组合非常多，最强的计算机要做数十亿年才能完成它的组合，所以围棋有174方可能性的下法，所以最快的计算机也不可能在宇宙存在的时间内完成尾气的走法。
所以我们现在发展了一个阿尔法狗，用原生态的计算能力是不可能的，必须要有智慧型的，可以学习人类是如何在思考的。所以阿尔法狗下围棋的方法就非常漂亮，在投资贸易的计算机机器人也可以达到这种漂亮的做法。当阿尔法狗和一个人类专家组合起来的时候，其实是远远比阿尔法狗自己要强的，所以把人类自然的智能和人工智能结合起来会达到更大的效果。
我给大家一个每天用的AI的例子，大家有一个很感兴趣的例子，比如说设置会议，如果想和我在香港喝一杯咖啡，可以用一个AI的工具，可以自动检查我的时间安排，我会发这样一个会议安排的邮件给你，然后Amy是我的助手是一个机器人，这个机器人可以回复意见。我跟他说Amy看看我的时间安排，下周看看在香港有没有什么时间，我想和约翰一起喝咖啡。这样它就会到关键词，关键词是和约翰会面，下周的时间，机器人会挑出关键词来找。香港办公室也有关键词，还有北京办公室，这个并不需要很多的智能来处理这个邮件。如果你是人的话，可能需要上大学才能得到一份这样的工作，这个机器人就可以找关键词看你的时间安排做出相应的处理。
但是这样一个程序，你刚初学的编程者可能都不能编出这样的程序，可是对于AI来说今天已经能达到这样的程度了。其实我们不仅仅是可以设置会议，我们今天说的是智能投顾，除了定会，还可以帮助我们比如说在买卖股票做出什么样的建议？第一，这个1.0版本不是特别的智能，它只能处理线上经过优化的数据。智能投顾做的事情一开始都比较简单，做智能投顾在1.0要做投资顾问其实是有预前设定的程序和数据给它学习的，所以这个并不是真正的人工智能。1.1比它要更智慧一点，它能够自动记忆税收、贸易、交易，比如说我要卖这个还是卖这个，在税收上会更有优惠，这里面有很多商业逻辑在里面，但是1.1还不是真正的人工智能，还不能取代真正的人做出投资决策的。
这是1.0的智能投顾的例子，Betterment、wealthfront，这是两个美国大的公司，他们有智能投顾机器人给他们工作。就是在你的资产里面帮助你们做资产配置，Charles是一个中间商，因为它会做简单的投资方面的帮助。智能投顾1.0就是ETF商店，比如说亚马逊、淘宝或者是Trip.com，如果你上Trip.com用人给你定一个旅行会更简单，比如说你想去香港，可以告诉你这个航班还有费率等等。但其实这个里面，用这个1.0来做，并不是真正的人工智能，只是用这个技术来取代了人工的销售员帮你完成的事情。
比如说我在这个1.0的帮助之下，有些简单的工作就可以取代了，就不需要雇那么多的员工，还可以提供更好的客户体验。还有表格上面的一些名字，计算机不会犯错，犯错率肯定是计算机比人工要少很多。同时1.0还可以提供更好的客户体验，因为更可以预测，而且每个时候都在工作，完全不用担心自己亲历亲为。
最后是它的自动化，因为它可以自动地收集所有的数据，我们之前一直在说智能投顾的黑匣子，但其实最大的黑匣子其实是人类。如果人不来上班，或者在交易中犯了错，或者人工交易员喝了太多咖啡，因为人有这样的能力去犯错，但是智能投顾却不会，所以智能投顾可以完全自动帮你进行交易，可以告诉你你的客户在做什么，你做的每一步里面都包含什么，每一页里面那些信息是什么？因此你就可以很好地发现自己的服务包含哪些，这也是为什么亚马逊做的这么成功，因为他们储存了所有客户的资讯，他们在哪购物、买了什么，这是我们想举的其中一个例子，就是自动化的例子。
大家如果去过上世纪30年代的电梯，你会看到它需要有一个人来帮你操作，但现在你只要按一个按纽就可以在电梯里面自由升降了。有这样一个电梯操作员一直24小时在那来帮大家进行电梯升降这实在是太过时了，但是智能投顾正跟当年我们取代这种员工一样的，我们的智能投顾就相当于是取代了电梯原来的员工一样的。
在这种基于人工智能的智能投顾2.0，主要是会可以不仅仅去替代我的助理，它甚至还可以取代我的分析师或者是交易员。比如第一步是取代我的助手，下一步是取代我的分析师，甚至有可能会取代我们总监级别的人物。而且这种2.0，它还可以去处理非常复杂的、非常讨厌的这种数据。比如说1.0可以处理一些结构性的数据，2.0就可以处理一些完全非结构性的数据，比如说这是所有的财务报表，是来自哪个哪个客户的，而2.0会直接帮你分好这种类别。
这里是其中的第一个任务，可以看到这只是其中的一个基金的截图。如果说你把这个收录到人工智能里面，你要问这个人工智能关于这个基金的所有信息，比如说它的费率、它的仓的持有结构等等，直接在人工智能里面试一下，然后让人工智能用非常快的速度来复制这样的基金。那么我故意拿这个基金来作为一个例子，可以看到其实要做一个人工智能，要设计一个这样子的帐户其实是非常简单的，因为其实也就是要去识别它的帐户、它的基金以及各种信息，而且智能投顾还会做一些事实的分析，提取出里面单纯的信息，整个操作是非常简单的。因此这个就是顾问级别的这种智能投顾了。
最后，我们给它设置的算法是这样的，就是复制80%的收益，并且降低20%的成本。现在的公关宣传是这样子，如果你现在去搜索智能投顾你会发现很多ETF投资人工智能，这是其中的一些代表，也公关做的非常好了，他们其实就是用AI来进行投资。
我们看一下第一年的表现，这个ETF说他们会有这样子的流程，他们会看所有公司的报表，他们的收益以及帐户等等。然后再设立一个投资组合，就是根据人工智能所搜集的信息设立一个投资组合。这个是一年的表现，看一下表现是怎么样的？我发现最令我震惊的是，首先不仅它跟普通的标准普尔表现是接近的，ETF股份其中一个前十的重合率是在智能Beta，你可以看到市场的表现是怎么样的？而且我们会分析市场表现如何，再把表现好的挑出来再投资。可以看到我们和市场表现对比起来是做的更好的。
接下来我们再来看一下未来的智能投顾会长什么样？它并不会单纯的长的像这样一个机器人，事实上它更像右边的，比较像医疗设备一样。智能投顾在医疗的应用，你可以看到是脑机结合，可以看到由人脑看向这边的机器看到所有的数据，人脑就可以基于这个机器的数据和基于他自己的经验来做一个决策。我们现在举出的这个例子主要是这样子的，首先我们可以看到有哪些形式的数据，那么在哪里去收集，人要做什么样的角色，从而得出最好的资产配置。
接下来我们看一下未来的趋势，我之前指出的有一些新的初创公司，这些初创公司是基于1.0的智能投顾阶段。2.0呢？你觉得这些基金经理或者是银行等等会不会采用2.0的解决方案？比如最开始我们看一下阿里巴巴、腾讯或者美国的那几个科技巨头。其实AI的技术已经发展的非常成熟了，因此如果说他们在这方面要占据领先地位，我一点都不会意外。接下来会逐渐地进入自动化和移动化，也就是说现在大家可以看到很多交易越来越会在手机上进行。此外不仅是关乎技术方面，关于脑机结合，比如说Cyborg这样的顾问，就像我本人比如说我们怎么样可以做的更好，就是人的优势在哪里？机器的优势在哪里？从而结合脑机优势。
