大数据概念热炒过后，人工智能( AI，ArtificialIntelligence)正成为资产管理行业争相追赶的时髦。
“这是一次‘程序猿’+‘金融狗’的合作！”6月1 3日，华夏基金总经理汤晓东在有着强烈苹果发布会风格的乔布斯式演讲中宣布，华夏基金将与微软亚洲研究院开展战略合作，要把尖端的人工智能全方位应用到这家老牌公募基金的投资、销售、客服等过程中。
5月中旬，微软AI首席科学家邓力辞职，在老东家效力17年后转战金融行业，任知名对冲基金公司司度( Citadel)首席人工智能官；4月，管理着近5万亿美元资产的黑石集团( BlackRock)传出消息，拟计划裁员400名，或用AI代之；3月，摩根大通开发出一款金融合同解析软件COIN，律师和贷款人员每年花费36万个小时才能完成的工作，现在只需几秒……
全球资管行业刮起AI风。金融服务顾问公司Opimas预测，到2025年，金融机构人力将缩编10%左右（约23万人），其中40%来自资管领域；高盛也预测，届时AI可通过节省成本和带来新的盈利机会，为全球金融服务业带来每年300亿-400亿美元的经济价值，并随着技术提升，此数字还有更大扩大空间。
不过，和很多金融市场的舶来品一样，AI在中国资管行业的探索，也不可避免地出现了“走偏”的矛头而被“大材小用”。并非万能的AI，在中国市场不成熟和监管缺位的双重影响下，如何不被当成噱头，怎样避免走向泡沫，是市场和监管须共同思考的问题。
数据+算法
在刚刚结束的2017年夏季达沃斯论坛上，AI成为热门话题，三天内安排了六场以此为主题的讨论。
“很多金融界的人士在论坛上问我，AI技术在金融的哪个方面最先得到广泛应用？我第一个想到的就是‘反欺诈’，因为这方面有很多的数据积累。”埃森哲大中华区信息技术服务总裁陈笑冰在论坛现场对财新记者表示，AI有两个最基本的条件，一个是大数据，一个是计算能力。“大数据对人工智能来讲就是一种‘食物’，它为人工智能打下了基础。”陈笑冰说，“在中国，因受到管制的要求，金融行业数据化程度高度发达，也是为数不多的数据保全比较完整的行业，AI应用于此有先天优势。”
不过，铂诺金融产品副总监、AI金融产品负责人李浩对财新记者表示，“决定能否很好应用AI技术的标准，并不仅仅是数据积累的情况；数据搜集与统计口径的标准化、实时性与全面性，以及进一步地对数据解析和理解才是至关重要的。”铂诺是创新工厂投资的智能金融服务企业。
计算能力是AI的另一个基本条件，算法是其核心。李浩表示，就AI应用于资管领域而言，可以分成三个子概念：智能投顾、智能投研、智能投资，每类针对的AI算法也不尽相同。例如，智能投顾要分析客户偏好、执行交易等，要用到知识图谱、机器学习等算法；智能投资中的量化交易和智能风控，需要在线过程分析( OLAP)、聚类、滤波、神经网络、预测模型等算法。
证券投资人工智能企业资配易的董事长张家林向财新记者介绍，现在对抗卷积神经网络是比较流行的算法，“对风险测度分类，我们甚至用了循证医学思维，交易系统中又融入行为金融学和心理学的最新成果！更多精彩内容尽在财新周刊在线订阅...
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