火爆的人工智能在金融行业的发展并非完美，AI分析师靠谱吗？人工智能分析师远非完美

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Aiera是一位人工智能股票研究分析师，对市场上的三家经纪公司（包括富国在内）给出了不近人情的评级

“Aiera是一种自我学习的程序，能帮他分担部分工作，而且比他做得还好”

2017年10月6日，富国银行(Wells Fargo＆Co.)股票研究部门的一份报告将Facebook Inc.评级下调至卖出。整个市场上总共只有三家经纪公司（包括富国在内）给出了如此不近人情的评级。做出这一决定的分析师也不寻常，它的名字叫Aiera，是一位人工智能股票研究分析师。

自我学习的程序

Aiera的创作者是富国银行资深互联网分析师肯·塞纳(Ken Sena)。塞纳说，Aiera是一种自我学习的程序，能帮他分担部分工作，而且比他做得还好。Aiera读了几千份有关2016年美国大选期间俄罗斯在Facebook平台投放广告的报道：政治家们怒不可遏，国会举行了听证会。Aiera的算法嗅到了形势的紧张，认为其他投资者可能会因此抛售Facebook股票。其实对富国银行来说，Aiera这个评级决定有点尴尬。塞纳根据自己研究给予Facebook的评级是强于大盘。

塞纳说：“我们是突然发布Aiera卖出建议的，所以必须做好准备，对客户有个说法。”他和创业公司Lola的人工智能总监布莱恩·希利(Bryan Healey)共同打造了Aiera，希利曾参与亚马逊(Amazon.com Inc.)的数字助理Alexa研发。“就发布这个消息来说，我们有点跟着感觉走。”

在金融行业早已应用

值得一提的是，Aiera的这次评级并不高明。Facebook的股价依旧上涨，一些投资者对人工智能分析股票不屑一顾。塞纳说：“挺让人失望的。”不过他依旧认为

Aiera对投资公司和银行是一个警告，让他们不要忽视亚马逊、谷歌(Google)等公司正在开发的人工智能系统

。这项技术正在兴起，如果企业和分析师开始尝试并从中学习，他们将有更大收获（哪怕自动化可能淘汰一些华尔街高薪岗位）。研究公司Greenwich Associates的理查德·约翰逊(Richard Johnson)研究了人工智能对华尔街的影响，他说：“或许会有人发现，他们训练机器学习的技术可能最终抢了自己的饭碗。”

人工智能对于富国银行这类股票研究公司来说是新鲜事物，对金融行业则不然。

很多对冲基金利用机器学习程序对大量市场数据进行分类，构建依据探测到的统计趋势进行交投的投资组合。

银行的研究和销售部门还是主要依靠人的判断。分析师就某些股票给出买入、卖出和持有的建议，为希望看到新观点的客户撰写报告，通常还会分享一些“有料”（与企业高管接触）的见解。这项工作的范畴比运行一只量化基金还要模糊不清，在某些方面可以说更加困难。摩根士丹利(Morgan Stanley)不久前开始在业绩期用人工智能搜索数据，还有一些创业公司帮助银行将数据自动转化为交易理念。

富国银行则是第一家利用这些技术为公众提供投资建议的大银行。

美国富国银行（WELLS FARGO）

Aiera的诞生源于一次邂逅。塞纳2016年组织了一次机器学习会议，会上遇到了希利，两人一拍即合。希利开始为塞纳提供人工智能方面的建议，帮塞纳向投资者普及这项技术。软件通过机器学习能自动适应新数据，无需程序员介入。当塞纳和希利深入研究这个领域时，一个问题冒了出来。“我问，你能将我的工作自动化吗？”塞纳说。“希利则回答，那你得先解释一下你的工作内容。”

Aiera这个系统利用了无数人的思考成果

。

它在互联网上搜索500多只股票的报道、收益报告、社交媒体帖子和分析师研究，用自然语言理解等工具将这些内容转化为情绪指标，比如“恐惧”、“愤怒”、“喜悦”、“悲伤”、“惊奇”等，然后将这些指标综合成一个总的情绪评分。接着Aiera监视市场，看它判断的情绪是否会影响股价。如果情绪和股价存在关联，则存储该关联关系并据此预测，同时将每只股票最相关的信息整理生成为一段摘要。

主要针对短期操作

塞纳的数据显示，截至2017年11月初，Aiera对八小时内操作建议的整体准确率为88%，八天操作建议的准确率为58%。前者准确率最高是因为这类建议非常多，能给学习算法更多反馈。这类建议大多为“持有”，通常也行之有效——毕竟短短几小时不会出很大乱子。纽约大学教授瓦森·达尔(Vasant Dhar)说：“金融领域的机器学习非常困难。”他负责一只人工智能对冲基金已近10年。“你很容易在它们的运作方式上自己糊弄自己。”

Aiera下调Facebook评级也有一个好处：

它表明Aiera愿意给出负面评定

。人类分析师可能会在指出坏消息、给出卖出评级前考虑再三，因为他们不想断了与企业高管的关系。塞纳说，人们应该注意这样一个事实：“有一个不偏不倚的参与者（即使背后是人工智能）出面说，瞧，理由在此。”

当塞纳向富国银行合规部提出打算公布Aiera的评级时，合规部能找到的唯一相关规定是针对机器人顾问（负责自动配置资产）的。规定要求富国银行必须在算法出现重大变化时告知客户。而问题在于，Aiera的设计是随着新数据流入系统而不断变化。怎么办呢？富国银行只好在每份报告中加入一条粗体声明，强调Aiera的评级并非投资建议，仅供深入了解人工智能之用。塞纳表示，

如果想让Aiera变成一款真正的金融产品，富国银行需要付出更多努力，监管机构也要给出更多相关指引

。

金融工作可能会被取代

富国银行的其他分析师并不像塞纳

那样热衷Aiera。该公司的知名银行股分析师麦克·梅奥(Mike Mayo)想用Aiera来促进自己的研究，但他不会让Aiera发布他手头公司的股票评级。梅奥表示：“我估计人工智能银行研究分析师在未来10年都不会有太大市场。”资历较浅的分析师可能会有更多担忧：梅奥说银行正在削减成本，研究人工智能。梅奥的初级助理分析师大约要花四分之三的时间来核查新闻文章、收集其他信息和操作数据——这些任务都能通过人工智能自动完成。梅奥认为，中级分析师大约一半的工作量能被自动化，高级分析师大概是三分之一左右。Greenwich Associates的约翰逊说：“也许你并不需要50名初级分析师查阅文件与报道。

他估计，15%的金融工作可能会被人工智能取代，首当其冲的就是研究部门。

银行可能不再雇佣员工，而是部署机器学习来研究规模较小、不太受关注的公司。不过这也指明了Aiera前进的方向。Aiera目前有一部分报告谈到其他公司时语句不通，给出的投资建议也是老生常谈，十分统。这主要发生在相关公司消息不多的情况下。约翰逊认为正是这些股票将成为自动化研究的受益者。

撰文：Alistair Barr、Julie Verhage

编辑：马杰、梁桐

翻译：永年

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