華爾街的科技圖景

姚心璐

想象下這樣的場景：

早上起床，一名金融人士拿起手機說，“嗨，沃倫，今天蘋果要發(fā)布新款iPad，哪一家供應(yīng)商的股票漲幅最大？”數(shù)秒鐘之后，他就得到了一份漂亮而詳細(xì)的名單。

當(dāng)然，回答問題的不是赫赫有名的沃倫·巴菲特，而是一款人工智能軟件，它可能對各種金融問題知無不言，比如基于云端計算的AI軟件Kensho，可以快速掃描超過9萬份資料（包括經(jīng)濟報告、貨幣政策變化、時政新聞及相關(guān)分析），在數(shù)秒鐘之內(nèi)回答超過6500萬個問題。如果華爾街的分析師從事同樣的工作，至少要花費40個小時，這些人的平均年薪是35萬-50萬美金。

人們一直擔(dān)心人工智能會取代低階的工作，其實，受到?jīng)_擊遠(yuǎn)不止于此，西裝革履的華爾街精英也可能淪為弱勢群體。

2015年，摩根士丹利裁員1200人，其中包括處理固定收益和大宗商品業(yè)務(wù)的470名前臺員工；2016年，高盛先后進(jìn)行7次小規(guī)模裁員，總計裁撤443個崗位，成為2008年金融危機以來裁員最多的一年。高盛高峰期曾雇傭超過600名股票交易員，如今只剩兩人，取而代之的是自動交易項目以及200名計算機程序員。

據(jù)統(tǒng)計，從2012年開始，華爾街已連續(xù)5年減聘人員，總計達(dá)到1.27萬人。單單過去一年，12家華爾街頂級投行共減聘了1900名前臺人員，涉及股票、投行業(yè)務(wù)和固定收入及大宗商品業(yè)務(wù)。

需要說明的是，裁員與衰退并無關(guān)聯(lián)，摩根士丹利、摩根大通、花旗的表現(xiàn)均超過預(yù)期，失去的工作職位，將永遠(yuǎn)都不會再回來。

這一切，源自于金融業(yè)正在爆發(fā)的科技革命，由于金融科技特別是人工智能技術(shù)的發(fā)展，最聰明的金融機構(gòu)正在主動求變，以期盡快轉(zhuǎn)型為技術(shù)公司，他們從硅谷高薪招攬程序員，開發(fā)各種程序和智能項目，進(jìn)行各種業(yè)務(wù)場景的實驗。毫無疑問，科技正在重塑金融業(yè)。

高盛：金融谷歌

高盛在金融科技領(lǐng)域野心勃勃，高管層多次公開表示，他們更希望變成金融界的谷歌。

首席執(zhí)行官馬蒂·查維斯（Marty Chavez）有一個比喻，“想象一下，如果Google像我們一樣工作，”他形容說，“每次當(dāng)你想搜索一條信息的時候，首先會拿起電話，打給你的谷歌銷售，將你要搜索的關(guān)鍵詞讀給他聽，然后他將這個詞輸入內(nèi)部系統(tǒng)，得到反饋信息，再將信息讀給你聽。”

這聽起來像一場災(zāi)難，谷歌不可能這樣工作，高盛若繼續(xù)堅持傳統(tǒng)方式，顯然不是聰明之舉。當(dāng)務(wù)之急是處理數(shù)據(jù)，高盛擁有大量的數(shù)據(jù)，只是存在大量冗余重疊、缺乏透明度和權(quán)威度，利用效率過低。

2015年，高盛開始搭建數(shù)據(jù)湖（DATA LAKE），這是一個建立在開源基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，它收集交易、市場、投資研究、郵件、語音、即時通訊、客戶信息和事件信息等大量數(shù)據(jù)。在整個系統(tǒng)中，有三方參與者共同工作，以實現(xiàn)運營：

生產(chǎn)者：負(fù)責(zé)發(fā)布其數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)湖，并保證數(shù)據(jù)的有效性和服務(wù)級別協(xié)議（SLA）；

改善者：負(fù)責(zé)清理、豐富和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，并將已整理的版本重新發(fā)布到數(shù)據(jù)湖中；

消費者：瀏覽數(shù)據(jù)并運用數(shù)據(jù)生產(chǎn)報告、詢問和分析。

同時，高盛致力于消除客戶必須來電的傳統(tǒng)作業(yè)方式。交易平臺Marquee的誕生，即是為此目標(biāo)而服務(wù)。一位參與搭建Marquee的高盛員工概括說，在初期階段，Marquee主要幫助客戶以電子方式和銀行進(jìn)行互動。早在2013年6月，高盛就向部分頂級客戶提供可接入Marquee交易平臺的工具，用以進(jìn)行大宗股票電子交易，Marquee的算法執(zhí)行交易只需數(shù)秒，人工交易則要以分鐘或小時計。

Marquee是開源平臺，允許接入多種應(yīng)用，SIMON（結(jié)構(gòu)化在線投資市場）是其中一個典型例子。

比如，結(jié)構(gòu)性票據(jù)（Structured notes）是一種可定制投資，將固定收益的保本投資和風(fēng)險較大的衍生性金融商品融為一體，在一定程度上達(dá)到規(guī)避風(fēng)險和提高收益的作用。在SIMON出現(xiàn)以前，營業(yè)員需在客戶和票據(jù)發(fā)行公司之間進(jìn)行多次的溝通調(diào)整，現(xiàn)在，客戶可在平臺上自主完成購買操作。

SIMON也是學(xué)習(xí)平臺，能加深客戶對結(jié)構(gòu)性票據(jù)的了解認(rèn)知。據(jù)《華爾街日報》的報道，高通正在與摩根大通和摩根士丹利洽談，希望他們也向SIMON提供產(chǎn)品。此外，高盛試水了在線借貸服務(wù)Marcus等項目。

高盛正在投入大量技術(shù)人才，用以完善各種技術(shù)平臺，比如，招聘大量應(yīng)屆生工程師奔赴紐約，并將其起薪提升至10萬美金。數(shù)據(jù)顯示，高盛雇用的3.6萬名員工中，9000名是程序員和技術(shù)工程師。

摩根士丹利：人機結(jié)合

2017年上半年，摩根士丹利的財富管理業(yè)務(wù)（Wealth Management）表現(xiàn)出色，營收增長同比增長8%，為公司貢獻(xiàn)了49%的收入和42%的稅前利潤。

財富管理正是摩根士丹利布局AI的重點領(lǐng)域。今年9月，摩根士丹利首次上線試用“最優(yōu)行動”（Next Best Action），將有500名財務(wù)顧問首次嘗試，并根據(jù)實際運行的結(jié)果，不斷優(yōu)化系統(tǒng)。這是其近年來最受重視的AI系統(tǒng)，最終系統(tǒng)將和16000名財務(wù)顧問一起為客戶提供服務(wù)。

“最優(yōu)行動”包括三個方面功能：第一，與市場上常見的“機器人顧問”功能類似，提供關(guān)于投資建議的自動化運算，為顧客推薦合適投資的基金、債券和股票。只是，其推薦首先顯示給財務(wù)顧問，他們結(jié)合自己對客戶的理解，再決定是否將建議推送給具體的客戶。

第二，充當(dāng)警報系統(tǒng)，將追加保證金通知、保證金余額提醒、客戶投資組合預(yù)期劇烈波動等消息推送給財務(wù)顧問。當(dāng)一只股票的信用等級被提升或降低，系統(tǒng)會將該消息以及預(yù)計受影響的客戶名單，一并推送給財務(wù)顧問。與前者相同，財務(wù)顧問由自己整理分析后，再將警報信息推送給客戶。endprint

第三，將客戶的生活需求納入投資系統(tǒng)。舉例而言，如果一個客戶的孩子生病，系統(tǒng)會為其推薦摩根士丹利當(dāng)?shù)刈詈玫尼t(yī)院、診所以及處理此病情的最優(yōu)財務(wù)建議。這是系統(tǒng)的獨有功能，以便于加強客戶和財務(wù)顧問之間的關(guān)系。

當(dāng)然，客戶可以直接在系統(tǒng)中看到最新消息，如果他們愿意，甚至可以選擇只接受系統(tǒng)推送信息，這種服務(wù)的價格更加低廉，對預(yù)算有限或年輕客戶更加合適。

“最優(yōu)行動”不會是個一成不變的系統(tǒng)，而摩根士丹利試圖在人與機器之間找到一個最優(yōu)平衡，與雄心勃勃的金融科技創(chuàng)業(yè)公司不同，這家老牌機構(gòu)并不打算將所有工作交給機器。“盡管機器人顧問普遍受到歡迎，客戶仍然希望是由人來幫助他們解決復(fù)雜的生活問題?！?摩根士丹利財富管理部門首席技術(shù)官Naureen Hassan表示，客戶希望可以有一個簡單應(yīng)用跟蹤所有服務(wù)，但至少有22%的客戶希望有更多時間與人類財富顧問交流。

摩根大通：自動交易

摩根大通AI系統(tǒng)名為LOXM，是一個基于深度學(xué)習(xí)的智能系統(tǒng)，其角色不是一個顧問，而是一個交易操作員。

在短時間內(nèi)，LOXM可以綜合計算數(shù)百萬筆交易數(shù)據(jù)，從而推斷出最佳的操作建議，比如，如何進(jìn)行大量股權(quán)拋售的同時，避免觸發(fā)市場價格的巨幅波動。摩根大通線性量化研究團(tuán)隊的負(fù)責(zé)人David Fellah介紹說：“這種操作以前是由人類實施的，現(xiàn)在AI機器能以更高的效率做到這點。”

據(jù)悉，2017年第一季度，LOXM已開始在歐洲進(jìn)行測試，如果運行順利，將在今年底前應(yīng)用于亞洲和北美的業(yè)務(wù)，為了實現(xiàn)最大速度和最優(yōu)價格的操作，LOXM已接受過數(shù)十億筆重大交易的模擬訓(xùn)練，在交易訓(xùn)練中，其表現(xiàn)遠(yuǎn)超過以前的人工和自動化操作。

基于交易安全的考慮，現(xiàn)階段LOXM沒有最終的買賣決定權(quán)，只是提供具體的買賣方案給客戶，由他們做出最后的決定。

摩根大通并不滿足于LOXM局限在交易功能，希望LOXM可以向財務(wù)顧問的角色進(jìn)化：能夠?qū)W習(xí)了解每個客戶的獨特性，在執(zhí)行交易時，將其可能的反應(yīng)和行為納入計算范圍，成為一個為客戶量身定制的智能系統(tǒng)。

“這也可能會使部分終端客戶疏遠(yuǎn)我們?！?摩根大通全球股票電子交易主管Daniel Ciment說，“有研究表明，大多數(shù)客戶不相信技術(shù)可以進(jìn)行重大的財務(wù)決策，我們需要考慮減輕這項努力所帶來的負(fù)面影響?！?/p>

在LOXM之前，摩根大通上線了另一款機器學(xué)習(xí)軟件COIN，專門用于處理合同，可在數(shù)秒鐘之內(nèi)掃描完合同文檔，其出錯率非常低，且“從來不要求休假”。在COIN之前，這項工作每年會耗費律師大約36萬小時的工作時間。

摩根大通的財報顯示，公司2016年花費96億美元的科技研發(fā)預(yù)算，約占總營收的9%，該項支出在不斷增長中。

瑞銀：前后并重

瑞銀（UBS）是歐洲最大的金融控股集團(tuán)，在金融科技和人工智能領(lǐng)域多有試水。華爾街大鱷們相對側(cè)重后臺智能化，瑞銀則對前臺的技術(shù)化改造頗有興趣。

瑞銀投資銀行首席運營官Beatriz Martín Jiménez曾公開評論說：“有關(guān)后臺自動化的討論很多，我們希望和前臺的人討論，是否有些工作可用機器人來代替，果然發(fā)現(xiàn)了可做的事情?！?/p>

第一個應(yīng)用是相對簡單的自動化程序，由瑞銀和德勤共同開發(fā)，用來處理客戶交易后分配請求的業(yè)務(wù)，可以掃描客戶發(fā)來的、關(guān)于如何分割資金用于大宗交易的郵件，分析郵件內(nèi)容執(zhí)行操作。

這項自動化程序用2分鐘的時間，能完成前臺人員耗費45分鐘的工作量，幫助他們節(jié)余精力去做其他事情，比如打電話給客戶。

另一項“小程序”用于外匯交易預(yù)約及相關(guān)業(yè)務(wù)，在UBS的倫敦辦公室，可看到一塊顯示屏和上面自動移動的鼠標(biāo)，該程序可提取大量的文件，再將他們放置在對應(yīng)的另一個系統(tǒng)當(dāng)中。對于投行家們而言，這本是一個無聊的任務(wù)。

小程序并不能滿足大公司的野心，瑞銀也在研發(fā)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，希望利用大量數(shù)據(jù)建立投資策略并提供給客戶，他們希望該系統(tǒng)達(dá)到與人類投行家相當(dāng)?shù)难芯克剑@在內(nèi)部稱為“適應(yīng)性策略”（Adaptive Strategy）。

倫敦EXCEL中心的一次公開活動上，瑞銀創(chuàng)新事業(yè)部的負(fù)責(zé)人Annika Schroeder公開表示，他們正在“建立一個可以模仿投資分析師的虛擬代理……可掃描市場數(shù)據(jù)和美國證券交易委員會的文件，像人類分析師那樣將所有需要考量的信息納入計算，對一個公司進(jìn)行估值”。

據(jù)Schroeder透露，系統(tǒng)已能用“近似于人類語言”的方式輸出結(jié)果，距離理想中的“虛擬代理”已非常接近，希望通過豐富的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，在正式上線前達(dá)到足夠高的水準(zhǔn)。截至目前，尚無開始此系統(tǒng)服務(wù)客戶的公開信息或具體時間表。

Kensho：技術(shù)新寵

巨頭們的技術(shù)探索，并沒有局限在內(nèi)部。

2017年2月，以標(biāo)準(zhǔn)普爾為首的九家金融巨頭，向金融科技創(chuàng)業(yè)公司Kensho投資5000萬美元，后者估值一舉超過5億美元。Kensho尚未達(dá)到“獨角獸公司”的估值標(biāo)準(zhǔn)，但在其投資者的名單上，集結(jié)了幾乎全部華爾街大鱷：高盛、摩根大通、美林美銀、摩根士丹利、花旗集團(tuán)和富國銀行，儼然集萬千寵愛于一身。

其中，高盛早在2014年即對Kensho投資 1500萬美元，成為最大股東，以至于后續(xù)相當(dāng)長時間， Kensho一直被視為高盛的AI產(chǎn)品，該公司于2013年創(chuàng)立于波士頓，核心創(chuàng)始人是哈佛數(shù)量經(jīng)濟學(xué)博士的丹尼爾·納德勒（Daniel Nadler）。

早在哈佛就讀期間，丹尼爾曾參訪金融機構(gòu)，他意外發(fā)現(xiàn)，大量對沖基金盛名在外，核心計算工具居然是Excel，信息處理方式原始而緩慢：收集大量研究調(diào)查結(jié)果，雇傭高薪的量化分析團(tuán)隊，運用Excel計算金融產(chǎn)品的未來趨勢。這與他在宿舍所做的事情并無不同，當(dāng)時，擁有云計算能力的金融公司少得可憐。

丹尼爾意識到，如果建立成熟的計算模型，輸入各種影響變量，可以快速得出結(jié)果，效率遠(yuǎn)高于聰慧的分析師。于是，丹尼爾和MIT計算機碩士彼得？克魯斯卡爾（PeterKruskall）聘用前谷歌的工程師團(tuán)隊，創(chuàng)立了Kensho，共同搭建出了基于云計算的金融建模和分析軟件“沃倫（Warren）”。

Warren的計算原理不難理解，作為一個運算模型，當(dāng)人們向Warren提出問題后，它能快速搜索所有相關(guān)信息并將其納入計算模型，在數(shù)秒鐘之內(nèi)提供計算結(jié)果。簡單說，Warren如同金融界的Siri，會用簡單直白的語言回答使用者的問題。利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，未來甚至可以跟進(jìn)問題重要性進(jìn)行分級。

根據(jù)《福布斯》的報道，2016年6月英國決定脫歐時，Kensho曾在數(shù)秒鐘之內(nèi)構(gòu)建一個信息數(shù)據(jù)庫，得出當(dāng)?shù)刎泿艑㈤L期下跌的結(jié)果——這在英國脫歐后得到印證，英鎊匯率從2016年7月開始一路跌至30年來的最低點。

華爾街巨頭的觸角不止于此。2014年，14家金融機構(gòu)聯(lián)合向即時通訊工具Symphony 注資 6600 萬美元，同樣有高盛領(lǐng)投，投資者包括摩根士丹利、摩根大通、黑石等投資銀行。

Symphony 主要服務(wù)金融業(yè)務(wù)行業(yè)，其消息服務(wù)可使得金融機構(gòu)內(nèi)部人員相互通訊，而且?guī)椭麄兣c使用相同安全框架的其他聯(lián)系人進(jìn)行溝通，付費用戶已超過20萬。2017年，Symphony又融資6300萬美元資金，公司估值超過10億美元，新一輪融資的領(lǐng)銜投資者是法國巴黎銀行（BNP Paribas）。

報告顯示，2017年以來，高盛投資了約15家側(cè)重資本市場業(yè)務(wù)的金融科技公司，摩根大通投資9家，預(yù)計在2017全年，華爾街成熟的金融機構(gòu)將向金融科技領(lǐng)域投入創(chuàng)紀(jì)錄的17億美元。endprint