一些大型资产管理公司意识到，对大数据价值的挖掘程度决定着未来竞争格局中的地位。那些更好应用人工智能方式的资管公司，将比传统公司有机会更好地把握金融市场脉动。

　　人工智能（AI）的热度，正在从最开始的量化对冲基金向资管行业全面扩散，海外众多的传统大型基金公司正在积极探索将AI这一先进手段应用到投资管理的各个环节当中。从公司治理、交易平台、价值选股、投资顾问，财富管理、教育认证等多方面，AI正在改变着华尔街。

　　传统资管公司多方位探索

　　人工智能已不再是对冲基金的专用投资方式，除了文艺复兴、双西格玛和元盛等老牌对冲基金，传统的价值投资派也开始尝试AI的新路子。巴美列捷福（Baillie Gifford）是英国一家老牌资产管理公司，管理规模超过1000亿英镑。近日，巴美列捷福公司决定聘任一名数学家组建团队设立AI项目，将AI技术应用于资产管理运作。该项目尝试以AI技术将IT和投资领域的工作结合起来，现阶段正在测试的内容主要包括AI是否能够减轻基金经理日常的工作琐事，使他们有时间能扩大投资视野，提高绩效。

　　巴美列捷福是一家注重长期投资、擅长选股的资产管理公司，同时该公司还积极开展股权投资，是我国以及全球许多互联网巨头的投资人，该公司的投资对象包括阿里巴巴、百度以及美国的脸书和亚马逊。巴美列捷福对于AI技术的尝试也代表了众多对AI浪潮持欢迎态度的公司的意愿。实际上，现在已经有越来越多的海外资产管理公司开始将AI融入到投资管理中。在《养老金与投资》杂志发起的一项网络调查中，有36.69%的投资者认为，在未来3到5年内，AI就能够融入资产管理的主要环节，将成为投资界的主流。

　　从目前情况看，交易环节是AI进军资产管理领域的先行地带，也是AI被认为最有可能突破的领域。美国最大投行JP摩根就雇佣了一批AI专家重塑其全球交易中心。今年年初，JP摩根已经在欧洲开始结合AI执行交易，并计划在今年年末推广到亚洲和美洲机构的交易中。

　　据了解，JP摩根利用的这种交易算法名为LOXM，其模式是以数十亿笔历史交易的模拟训练为基础，使投行的交易能够达到效率和价格的最优化。JP摩根有关人士表示，LOXM系统为公司节省了大量交易成本，已经明显胜出人工交易和一些曾经实验过的其他交易策略。JP摩根还表示，相信加以训练，这套交易系统还能结合客户的交易习惯和风险承受水平，AI的交易行为将会更个性化和智能化。

　　管理着全球最大对冲基金桥水联合的达里奥，虽然已经年近古稀但也热情拥抱AI新技术，他希望AI能够在公司管理方面有所突破。他的目标是即使他本人不再管理公司，仍能通过一套自动化的管理系统维持公司的正常运作。这套自动管理系统通过同行评议、员工测试来评估员工的表现，并自动分配任务和工作指引以及辅助时间管理等方式来管理工作内容，甚至员工的晋升、辞退等都可以由这套系统来完成。达里奥的管理逻辑就是将人视为复杂的机器，而尽量剔除情绪对工作的干扰。

　　此外，不少传统金融集团开始面向投资者推广以AI作为辅助手段的自动选股投资系统，将其融合到现在火热的智能投顾中。美林集团正在尝试通过人工智能的方式筛选小市值个股来推荐给客户，旗下的美林优势投资服务在今年上线，这种方式往往能抓住传统价值选股中的“漏网之鱼”；摩根史坦利在6月份开始小范围试水机器人(300024,股吧)投顾，并将在今年秋天推出与美林类似的服务系统，据称大摩的系统更加智能化。

　　外界评价，摩根史坦利在财富管理方面对AI的应用已经超越了传统“智能投顾”的领域。除了向客户提供传统的投资组合，提供基于ETF的投资组合建议，这些属于传统智能投顾所涉及的部分，摩根史坦利的系统还会提供交易预警，如提前预警英国退欧等事件发生的影响、及时发送客户的户头急剧变动等突发状况；同时，系统也会依据客户个人生活的变动，如发生重大疾病后，如何处置资产最大化变现，并向客户推荐医院和医生。最后这部分是其他智能投顾系统所缺乏的，也是最能体现服务附加值和加强公司与客户信任度的地方。除此之外，法国巴黎银行和德意志银行也都在投资和销售方面进行了结合AI的探索。

　　除了交易服务，金融资格认证工作也在不断提高持证人对大数据、人工智能、智能投顾等AI领域知识的了解程度。今年5月，特许金融分析师（CFA）组织声明，从2019年开始，考生都需要掌握电脑编程、分析数据以及处理机器交易算法。CFA考试资质管理项目负责人霍兰称，人工智能这种方法和工具现在已被许多从业人员使用，它的火热程度让他不得不重视这一现象。

　　普华永道在今年发布的人工智能分析报告中指出，一些老牌的量化对冲基金在使用人工智能方面已有很长时间，而现在的趋势是整个资产管理行业都开始考虑广泛采用人工智能技术，以更好地提高投资效率，更广泛地覆盖资产公司的投研范围，获得更多投资机会。

　　选股为价值突破口

　　回溯发现交易机会

　　如今，不管是传统的价值投资、还是大型的共同基金公司甚至以交易为主的对冲基金，都在寻找AI带来的新机遇。对于基金公司来说，他们最关注的还是投资。AI目前主要的应用是辅助人工投资决策，这需要资产管理公司在数据处理、公司以及数据建模等方面具有较强的综合实力。

　　巴美列捷福的投资分析师麦克恩利表示，考虑到目前数据爆炸性的增长以及计算机性能的提升，资产管理公司非常必要充分考虑AI具有的潜力。麦克恩利认为，AI的潜力巨大，现在就有必要进行透彻研究。据其介绍，巴美列捷福公司正在尝试将投资研究过程进行分解，探讨哪些步骤可以由AI来完成。如果发现有人力完成耗时耗力而效果不如机器的情况，就会考虑使用AI。

　　而在擅长的选股环节上，巴美列捷福已经开始了人工智能的探索。该公司正在测试一套算法体系来判断某一个股更适合何种投资风格，其国际股票投资小组正在考虑使用这套算法来筛选符合某些特定要求的个股，如是否满足某一特定销量或盈利要求的个股等。在股票筛选上，AI可以兼顾多个筛选条件，而且可以给每个筛选条件赋予权重，这些方面都优于人工选股。通过这套算法筛选出来的个股可以带给研究团队相当多的灵感，并促使他们进一步开展调研和讨论。

　　还有一些对冲基金则着重希望AI能够模拟他们过去的辉煌。被称为“对冲基金之王”的72点资产管理公司创始人史蒂文·科恩，希望通过AI找到过去成功交易之间的关联，帮助他在当下市场中复制这些交易成果。他让AI重新回顾每笔交易的头寸、风险暴露度和杠杆水平，以及当时的交易时机，同时评估当时市场的定价水平和流动性，系统通过这种途径找出类似的成功交易案例，并以此为基础进行后续的投资。

　　大型基金管理公司则可以通过中心化的AI处理系统，来更加智能化、系统化的处理资产管理、交易和运营。目前最知名的项目是全球最大资产管理公司贝莱德的阿拉丁平台(Aladdin)。作为一个集资产管理大成的平台，阿拉丁能够使机构的投资、交易、运营、风控在一个平台完成决策和管理风险，甚至可以在流程上实现全自动化。这一平台上线时间较早，不仅在支持贝莱德这个庞大机构的运转，也吸引了嘉信理财等多家资产管理机构，意欲向其购置这一系统的使用权。

　　深度学习成为探索前沿

　　大公司趋之若鹜

　　一些大型资产管理公司已经意识到，对大数据价值的挖掘程度决定着在未来竞争格局中的地位，那些更好采用深度学习等人工智能方式的资产管理公司，将比传统公司有机会更好地把握金融市场脉动。

　　近两年，谷歌的阿尔法GO在围棋领域高奏凯歌，深度学习也藉此被大众熟知。谷歌的成功尝试显示出机器在对图像、文本乃至逻辑的处理能力上已经能够达到甚至超出普通人的水平。不少业内人士对于深度学习的应用前景、以及进一步用于投资决策充满信心。

　　贝莱德是应对变革反应最为迅速的大型基金公司。今年4月，贝莱德加强了公司量化团队的权重，以量化投资方式替代部分传统选股的投资经理，此举在整个华尔街引起轰动，有报道也随之发出基金经理将被机器替代的预测。据了解，在量化团队中，贝莱德就采用了深度学习的方式，利用社交媒体和网页搜索功能获取更多具有投资价值的信息。这套深度学习系统一旦发现能够创造超额收益的信号，公司就会制定出相应的智能贝塔产品，或将结果用于组合的投资因子，打造被动量化产品。

　　英仕曼集团旗下的量化研究团队GLG也正在将深度学习应用到选股运作之中。GLG总裁德因·约翰逊表示，机器学习为他的团队在执行决策时提供了非常好的分析工具。目前，GLG通过深度学习对新闻、社交媒体、市场事件等多方面信息进行数据分析，从中得出有助于投资决策的信号。

　　高盛则是使用一套利用深度学习的自然语言处理系统来处置研究报告，并对报告的正面或负面讯息进行评分，这个评分最终会用来指导有效选股。高盛还投资了一家创业企业肯硕（Kenshuo），这家公司会利用深度学习处理一些突发事件，如自然灾害等，并用以预测市场价格变动。