致富胶囊－投资策略里的AI人工智慧

野村投信全球整合投资方案部主管 白杰洛 Jerome Barkate

过去几年，透过 AI（人工智慧）所掀起的新工业革命快速扩展，让人印象深刻。AI已经无所不在：即使你戴着最爱的太阳眼镜，它也依然能够辨识，它可以在几分钟内将整本书翻译为你想要的语言，很快地它还能驾驶汽车，而这些都还只是刚开始！

然而，在金融市场，AI的革新尚未真正开始，相关的会议与讨论的资料当然有很多，但若以真正的运用而言，仅少数案例有所突破，目前最成功的例子或许是高频交易这种神秘、具争议性，且的确需要在极短时间内消化巨量资讯的领域。

当AI来到较传统的投资，则是由近几年绩效令人失望的对冲基金领头，如今这些对冲基金采用一种创新的方式，投入巨资购买替代的资料库，这些资料库如能准确地运用AI的演算法，将成为对冲基金的优势；典型的替代资料库包括零售商店附近交通的卫星照片、允许被监控的消费活动或社群讨论，可借此建构精准的情绪指标以了解市场与企业或衡量民众消费的新趋势。

资产管理界同样开始探索，但迄今尚无明显的领头羊，对于以哪种方式做基础也没有共识，或许我们该自问：为何金融市场的AI仍未广受欢迎？运用AI技术与传统的方法相比，难道没有明显的优势？我认为有两个原因。

首先，我们必须先了解AI的演算法就是找出模式，亦即资料不断重复的架构，透过成千上万张狗的图片，AI可以轻易地辨识狗的耳朵与尾巴，但两档股票的差异则难以找出如此清楚的模式，的确，金融市场比较波动且过去的表现不易重复出现，这是金融市场刺激与具挑战性之处，将全世界各地的资讯与彼此的串联关系加总起来，也很难预测未来的驱动力来自何方。

另一个AI仍无法被广泛运用在投资决策的原因是数据资料，训练一个程式辨认车子需要上千张图片，但想要预测一档特定股票下年度表现，需要上千年的资讯才能做到，很明显地还行不通。

但这些缺点不会让我们停止尝试，较合理的方式是评估AI演算法实际的助益，是提供股票的价格给机器、然后期待它预测未来走势吗？应该不是，也许比较好的方法是协助投资者消化每天世界各地产生的庞大资讯，例如掌握全球各地的货币政策与财政政策，以及了解任何一间企业的资产负债表与产品线，这正是AI可以发挥的领域：将大量的资料消化吸收后，根据这些资料可供辨认的特性提供指引，它会是一份精确的摘要，在数秒后提供给投资者，以便于在对的时间做出对的决定。

毕竟，对于金融市场而言，较可能看到的情况是AI是很棒的工具，用来协助投资者做决策，而不是幻想一台机器做决定。身为专业的投资人员，这亦代表在未来相当长的时间里，我们将继续为客户服务！