张霄岭：投资管理的未来，属于AI还是HI？

国粮

张霄岭（香港中国金融协会副主席，华夏基金（香港）有限公司首席执行官）
  1997年，IBM超级计算机深蓝战胜了人类顶级大脑的代表、国际象棋冠军卡斯珀罗夫。这是人工智能机器第一次战胜人类冠军。2016年，谷歌旗下的AlphaGo在五番棋中完胜围棋天王李世石。这些新闻事件，引发了人工智能取代人脑的舆论浪潮。
  AI的高速发展势不可挡。根据斯坦福大学研究，1998-2018年，全球AI论文发表量增长了3倍，占所有论文的3%。在云计算算力大幅提升的推动下，训练一个AI图片数据库和模型的运算时间，从2017年的10小时41分，大幅缩短到2019年的88秒；计算成本也有了显着下降，93%的准确率对应的训练与计算成本，从2017年10月的2323美元，大幅降低到2018年10月的12美元。
  计算能力和成本的显着变化，为AI在金融行业的深度应用创造了基础条件，吸纳新客户、风险控制和场景化搭建等业务环节，已经可以看到AI应用的效果，在投顾业务方面，AI分析客户需求后,可以输出“千人千面”的投资建议。在资管最核心最关键的投资决策环节，AI同样拥有巨大的应用前景，如应用大数据技术的AI选股基金，在全球市场已经有了积极实践。
  那么，投资的未来，究竟是属于AI（ArtificialIntelligence），还是HI(Humanintelligence)？
  华夏基金（香港）对全球金融科技技术的发展动向保持高度敏感，在中资机构中较早开始AI应用的探索，并逐步向投研决策、产品研发各环节渗透。经过多年的实践，我们的结论是：在投研决策的整体框架中，AI和HI都是有机融合的组成部分，二者是相互促进而不是对立矛盾的关系。
  投资决策的门派有很多，但本质上都是对市场信息处理的过程，通过对市场数据的整理、筛选、分析和定性，给予资产正确的定价。但在网络时代，信息高速传播，同时也产生了信息泛滥的问题，基金经理处理海量信息的能力存在上限。AI在海量信息的收集、比对、处理上不存在天花板，能够不知疲倦地全天候运行，且不受主观认知偏差影响，最终输出全面客观的数据参考，能够极大分担基金经理主动决策的压力。可以说，AI是HI的强有力帮手，引入量化和AI技术后，华夏基金（香港）的主动管理能力得到提升，投研决策效果得到明显增强。
  换个角度看，HI又能给AI带来什么呢？
  基于沉淀多年的A股主动投研管理经验，华夏基金（香港）在2017年推出了人工智能中国股票策略。这是一个在真正意义上全部使用人工智能引擎选股的策略。这模型可以覆盖3000家上市公司财务报表，2万个分析员报告，20年的价格和交易数据。数据的分析过程，不仅包括财报、市盈率、市销率、市帐率等基本面指标，也包括宏观因素，甚至是市场情绪，多角度全方位筛选出30-50只全中国A股市场最具投资价值的公司。这策略的良好运行说明，AI特别适合处理海量数据，发现统计规律，捕捉定量趋势，7X 24小时不间断运行，可承受的工作强度也远超人脑。
  如此庞大的信息处理，体现了AI机器学习的强大，但模型研发的逻辑语言，其实是主动管理智慧的凝练，是华夏基金（香港）优秀的基金经理们沉淀多年的交易经验，以及投资价值判断的标准。AI学习能力比HI更强大，但学习的依然是HI的精华。此外，华夏人工智能中国股票策略的运行也包含了人工风险管理环节，HI负责检查基金运算过程是否顺畅，监测换仓是否顺利，以确保AI始终能够以正确的方式思考。
  可以说，AI是HI的补充与延伸。从这个角度说，AI的深度应用给华夏基金（香港）带来的，不只是一只纯AI的基金，而是对整个投研体系的智慧赋能，以更高的智能化水平应对复杂的市场变化。
  AI在投研决策中的成功实践，并不代表AI已经可以完全取代人力。比如全球首只使用AI模型实现人工智能选股的基金AIPowered Equity ETF，在2018年美股市场大幅波动中，就曾经出现跌幅远超标普指数的现象。2020年2-3月份的美欧股票市场剧烈大跌中很多量化基金损失惨重，这体现了量化和AI应对金融市场极端复杂变化时的能力短板。
  从技术路径看，目前AI技术仍是一个黑盒，机器学习可以构建信息之间的相关性，还不能解释因果关系。投资决策是一项非常复杂的系统性思考工作，人类大脑在长期趋势定性和方向性选择这类重大决策上，仍然具有不可替代的价值。投研主动管理的意义就在于搭建投研逻辑体系框架，在更高层次更长期趋势层面上，进行重大的方向性决策。基金经理和研究员们的丰富投研实践经验积累，以及对市场逻辑的非线性思考方式和宏观政治经济形势的判断，是AI无法替代的。
  如果说人类思考的特点是“以简至繁”和“以繁至简”，AI的优势就是“以繁至繁”，人类大脑建立逻辑体系的能力，与AI对海量数据不间断的处理能力，可以互为依仗，互相结合。
  展望未来，我们相信投资管理的未来属于人类传统智慧和智能科技的深度融合。这是全球资管行业的发展大势，资管行业必须全力投入信息时代的潮流。人类智慧所擅长的逻辑分析、长期决策，与机器学习的海量数据分析能力相互融合，将推动资管行业更加智慧。