通聯(lián)數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)“拓荒”到AI“變現(xiàn)”

齊鵬

早年的IBM沃森成功挑戰(zhàn)人類的節(jié)目家喻戶曉，王政從那個時候就開始思考，如果用人工智能把數(shù)據(jù)聚合起來，會不會在投資領(lǐng)域也有同樣的機(jī)會？

事實證明，王政的想法是正確的。在“第十五屆新財富最佳分析師”頒獎典禮及高峰論壇上，王政作為成功者發(fā)表演講，他回顧了通聯(lián)數(shù)據(jù)是如何從一個數(shù)據(jù)“工匠”變身為AI時代的金融科技領(lǐng)航者的?！按髷?shù)據(jù)時代投資研究面臨的機(jī)會和挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，超過人腦能夠處理的極限，因此更需要人工智能幫助人類提升投資研究的效率和能力，讓投資變得更加智能?！蓖跽硎?。

并且，這項關(guān)于投資的研究開始取得一些成果。浙商基金是通聯(lián)數(shù)據(jù)的用戶之一，通聯(lián)數(shù)據(jù)的智能投研產(chǎn)品“蘿卜投研”實現(xiàn)了對研究數(shù)據(jù)的智能化整合及關(guān)聯(lián)，改變投資人員與數(shù)據(jù)的交互方式，從而使得投資人員的工作效率和投資能力得到指數(shù)級的提升。浙商基金2017 年第二季度的財報顯示，其管理規(guī)模已飆升至580 億元，行業(yè)排名也從100 名左右晉升至第43 位。

數(shù)據(jù)挖掘的“工匠”

“站在人工智能的風(fēng)口上，真的誰都能飛上天嗎？”王政認(rèn)為，今天看到人工智能在投資領(lǐng)域的成就最根源的卻是數(shù)據(jù)的挖掘和積累?！叭绻匪莸綆资昵埃瑐鹘y(tǒng)的量化就是人工智能的早期階段，是在把傳統(tǒng)的基本面研究的很多思路總結(jié)出規(guī)律來變成一個模型完成自動化的交易過程?！?/p>

事實上，很多的全球?qū)_基金基本上都是以量化的方式進(jìn)行投資的，也產(chǎn)生了最好的對沖基金和最大的資產(chǎn)管理公司，量化是主要的投資手段。隨著大數(shù)據(jù)的引入，通聯(lián)數(shù)據(jù)開始面對單個數(shù)據(jù)模型進(jìn)行組合的模式，它甚至可以針對個股做深入的研究和分析。

“我們有著大量的工作，一方面我們要獲取更多的數(shù)據(jù)，另一方面我們要對數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析形成知識?！笔紫仁菙?shù)據(jù)的積累，王政認(rèn)為這是一個不能討巧的過程，就像手藝人用心學(xué)精雕一個作品，同樣，數(shù)據(jù)就如同人的血液，想要讓人發(fā)揮更多更好的作用就要供血充足。“我們每天都從互聯(lián)網(wǎng)上收集大量的信息到平臺，現(xiàn)在我們已經(jīng)是行業(yè)里數(shù)據(jù)量最大的公司?！蓖跽J(rèn)為，這是通聯(lián)數(shù)據(jù)的一個主要優(yōu)勢，對數(shù)據(jù)的收集和挖掘，才能讓智能投顧變的更具優(yōu)勢。

不過，并非數(shù)據(jù)量大就占據(jù)了優(yōu)勢。對于通聯(lián)數(shù)據(jù)早期的挑戰(zhàn)是，現(xiàn)有模型如何跟蹤不斷變化的數(shù)據(jù)，所以，除了數(shù)據(jù)的采集外，通聯(lián)數(shù)據(jù)還搭建了大數(shù)據(jù)時代的投研基本框架。

與此同時，數(shù)據(jù)的積累也讓通聯(lián)數(shù)據(jù)在技術(shù)上有了更多的積累。“機(jī)器學(xué)習(xí)的算法很多，究竟哪個更適合我們特征的場景和應(yīng)用，這是需要我們不斷積累和不斷嘗試的。”王政表示，基于對行業(yè)的理解，通聯(lián)數(shù)據(jù)可以把技術(shù)、數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)邏輯更好的融合起來，并最大化技術(shù)的價值。

AI催生的投資機(jī)會

王政認(rèn)為，“AI 技術(shù)與金融知識的深度融合催生了‘智能投資這一新興領(lǐng)域，智能化的投資研究工具不僅能改變?nèi)祟惤邮蘸吞幚硇畔⒌纳疃燃皬V度，還能實現(xiàn)投研知識的動態(tài)分享、積累與傳承；在提升研究效率的同時，真正構(gòu)建起個人和團(tuán)隊的核心競爭力。”

“AI是一種優(yōu)化與升級，它終將像所有技術(shù)革命一樣，讓人類社會變得更高效和強(qiáng)大，對于傳統(tǒng)而古老的金融領(lǐng)域亦是如此?！蓖跽硎?，當(dāng)人工智能技術(shù)與投研的知識體系相結(jié)合，以往分析師們積累下來的方法和經(jīng)驗就能得到更科學(xué)、更精準(zhǔn)的驗證、升級與傳承。機(jī)器人分析師可以不知疲倦地分析和整合海量數(shù)據(jù)，完成那些最繁雜和瑣碎的基礎(chǔ)性工作，而讓人更像“人“——分析師得以最大效力發(fā)揮“人”的優(yōu)勢，將時間與精力更多集中在后端的邏輯思維和決策上。

王政分析，借助人工智能構(gòu)建智能投資管理體系，鑒于其過程之復(fù)雜，不能簡單的套用機(jī)器學(xué)習(xí)，要結(jié)合人的知識積累，用人的經(jīng)驗和機(jī)器學(xué)習(xí)聚合數(shù)據(jù)，構(gòu)建知識圖譜?！爸挥袑?shù)據(jù)、專業(yè)知識及技術(shù)三者有機(jī)結(jié)合，才能構(gòu)建一個智能投研平臺，在這之中，人與機(jī)器的結(jié)合是很重要的。”王政博士如是說。

在通聯(lián)數(shù)據(jù)看來，“智能投研”終將成為分析師的得力“助手”，在它的輔助下，無論是主動投資還是被動投資領(lǐng)域，人類都將有更加寬廣的視野，能夠捕捉到更多投資機(jī)會。

“大數(shù)據(jù)時代”意味著大量多元、豐富卻碎片化的數(shù)據(jù)。面對這樣一座蘊涵豐富的“原料寶藏”，投資者卻顯得束手無策——如何能將海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為投資所用，讓散落各處的數(shù)據(jù)形成真正的投研知識網(wǎng)絡(luò)，就變得格外重要。

由通聯(lián)數(shù)據(jù)所研發(fā)的智能投研平臺——蘿卜投研，以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，借助人工智能等前沿技術(shù)，機(jī)器可以快速挖掘并關(guān)聯(lián)最具價值的數(shù)據(jù)與資訊，并通過智能搜索、關(guān)系圖譜、自動化財務(wù)模型及智能估值等功能，幫助投資者實現(xiàn)信息向決策的高效轉(zhuǎn)化。

“通聯(lián)數(shù)據(jù)作為有與時俱進(jìn)的領(lǐng)航者，希望能夠攜手各大專業(yè)機(jī)構(gòu)，跟隨日新月異的市場變化，成為投資者愿意信賴的“得力助手”。王政還展望，智能投研會為整個金融行業(yè)注入新鮮血液，并將成為科技金融行業(yè)變革的下一個風(fēng)口。