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交易业务中的AI

徐凡盛宝银行大中华区首席执行官、全球执委会委员

一、AI是什么

在中国人民银行《2019-2021金融科技发展规划》中，人工智能被列入了金融科技之一。从交易的角度，金融科技的最终目标是帮助金融机构在实际业务中制定策略、模型、定价、风控、获利，因此AI在交易中如何发挥作用一直是一个备受关注的问题。

对于AI，仍然存在许多问题。首先，AI到底是什么？我认为，AI是机器的智能，智能的核心是事实发现和归纳能力，而逻辑是人类智能的重要形式。AI的简单逻辑和计算能力已经远超人类，因此计算机很少出现逻辑错误，出现逻辑错误，一定是人类的设计有问题。计算机的执行能力和逻辑计算能力是人类很难取代的，这是AI的竞争力所在。其次，AI是否能代替人类？本质上，AI代替人类并不是很可怕的事情。机器能力发展的一般过程包括硬件的实现、规则的输入、学习与执行、调整、自主学习与探索，大量金融工作人员已经被机器取代，未来趋势不可阻挡，应利用这个趋势，顺势而行。所有工具和经验几乎都是针对过去，对未来一无所知，机器可以迅速的学习过去的东西，但对未来仍然无法做到精准预测。投资和风险管理高度依赖我们理解市场运行机理这一假设，无论多么复杂的模型，都是用数学来描述我们的理解，市场情景通常无法重复。AlphaGo向世界证明，人工智能有可能突破盲点，实现真正超越。现在的人工智能也许反应更快，也许盲点更少，但不能揭示市场机理。

AI能够处理人类明白的事，但可以干得更快、更好，例如同时处理大量的量化交易，目前更多的应用处于这一阶段，即AI的理论来自于人类的智慧，而不是AI本身智能；AI能处理人类知道自己不明白的事，帮我们理解世界，例如帮助建立模型，解决问题；最后，希望AI能探索人类不知道自己不明白的事，开创新的领域。

二、AI在交易中的应用

在交易业务中使用做多的是模型，包括定价机制、量化交易等，AI可以做的比人又快又准，完成人类知道原理而无法计算的业务，或人类不知道原理，利用AI辅助分析并执行的业务。

其次是个性化服务，许多金融机构的服务对象来自不同的地区、国家，个性化服务的需求非常大，需要根据不同的客户风格推荐不同的风险管理模式、投资交易品种。在这种情况下，无法为每个客户单独配备投资经理，能够即时完成巨量处理工作的只能是计算机。计算机可以自动跟踪学习，研究客户的状态和偏好，打造完全个性化的交易模式和资产配置模型。

第三是交易撮合，特别是在OTC市场中，收到的交易常常是单边指令，过去执行指令依靠交易员的经验，而现在更多的利用能够模糊计算的人工智能，根据以前的处理经验和现状的情况寻找最佳处理模式。

此外，还可以进行数据分析，可以依照模型，也可以探索未知。例如配置多因子模型时，人类并不能清楚的知道哪些因子起作用，而AI可以在不知道原理的情况下完成配置。

在金融领域，AI目前主要应用依然是执行人类已有逻辑，即我们知道自己知道的，逐步进入解决我们知道自己不知道的，未来会探索我们不知道自己不知道的。我们能做的，就是尽可能把自己知道的教给AI，然后向AI学习。也许，未来有一天，AI能教会我们什么才是金融的真谛。

来源：2020（第十六届）中国金融风险经理年度总论坛