“机器学习能帮我们找到更多相关资料，数学模型能帮我们做出更佳预测，而且能即时自我修正学习。”
这段话听起来像是技术应用研讨会上的发言，然而说这话的是 Upstart 创始人兼 CEO Dave Girouard。Upstart 是家美国网贷创业公司，服务传统金融机构“狗不理”的年轻客群──它开发了新信用评分模型，为没有几年信用和从业纪录的年轻人提供贷款。
是的，在纽约最近一次金融科技峰会 LendIt 上，金融专家将舞台完全拱手让给技术。
人工智能成为金融市场上的“新宠”
理解金融科技，就要理解技术是提供金融服务的中心。人多、钱多、资料多的金融业一直是工业变革的推手，而人工智能是当下最令人兴奋的技术之一，为这个古老的行业提供更多可能。金融专家对人工智能的期待，普遍集中在提高效率和扩大规模上。人工智能已取得突破的一个应用场景，就是改变企业与用户互动的方式。
从直播答题节目出道的网红超级电脑 IBM Watson 担起这个重任。Watson 的最新案例正是智慧投资顾问：和以前依照规则和人群图谱分析猜测完全不一样，Watson 现在能够透过辨识自然语言和人脸表情来“理解”用户的需求。
这项人工智能服务能在手机和其他智慧装置随时随地启动，“听懂”你的语气、“看懂”你的表情，并“读懂”你的历史资料，再据资讯做出不机械的反应。这也是此项技术最有趣的地方。它不是按图索骥，把你放在规则之间比长比短，而是结合你的风险偏好和理财目标，给你个性化的建议。
也就是说，人工智能在答疑解惑之余，还能发现用户潜在的金融需求。这种聪明互动能像骨牌一样活化金融服务。在前端提供个性化的用户服务，在决策黑盒子中最佳化授信和决策，在背景用于风险控制。
技术以意想不到的速度，帮这个古老行业进化
其实 Watson 的例子已有很多，包括华尔街和硅谷鼓吹技术改造金融工业已经很久，主角从云端计算到大数据再到人工智能，但无论大数据还是人工智能，技术并没有彻底改变金融规则，而是让规则更完善。
FICO 为美国主要的信用评价体系，长期以来透过审核人们的银行户口、多少存款、偿还多少贷款这些资料来做信用评价。由于年轻人信贷历史短、交易纪录少，所以一般信用评分较低，这样的体系让年轻消费者陷入“没借过钱所有没有信用纪录─没有信用纪录所以借不到钱”的循环。就像下面这个讽刺漫画说的那样：
Upstart 的智慧算法可把更多资料纳入。它并没有完全推翻 FICO 的规则，而是完善。它在自己的网贷系统里将社会因素加入分析范围，把年轻人教育程度和工作经历加入考量范围，让年轻人贷款有更合理的评价。
CEO Dave 在创业前曾在 Google 负责企业应用。他说：“人工智能无法重新发明授信机制。技术能参与破坏性创新的玩法是，让符合标准的借款者，能更容易借到符合他风险水准的贷款。”
正如 Upstart 扎根于硅谷，越来越多技术人才在金融工业掌握更多话语权。
Sentient Technologies 是目前人工智能领域融资额最高的新创公司之一，从李嘉诚等其他顶级投资人手里融到 1 亿多美元，想做的就是把人工智能应用到金融市场上的大量交易。Jeff Holman 是华尔街老兵，也是 Sentient Technologies 的投资负责人，他正不遗余力地为自家公司旗下即将公开交易的新对冲基金摇旗呐喊。
Jeff 领导一支 15 人的对冲基金团队，队里有 11 个工程师，却只有 4 个金融业者。他解释人员配置的理由：“工程师会控制算法生成的虚拟交易员，来高速处理各种资料包。”
根据他透露，Sentient Technologies 本身有个 30 人算法的科学家团队，这些人 20% 的时间也用在交易算法的最佳化上。他们会根据一个 3 年的历史资料包建立虚拟环境，让算法不断进化，找到更有效的交易方式。就像 Alpha Go 不断透过虚拟对弈强化，由于 Sentient 的技术积累可将 1,800 个模拟交易日压缩到几分钟之内，算法在虚拟环境下的学习和最佳化速度比人类交易员要快得多。
“人工智能又不是魔法，它没有从根本上改变什么。最大的不同，是进化算法可以自我学习。期待人工智能彻底改变对冲基金的人怕是要失望了。”Jeff 说。人工智能似乎和人类智慧观点一致，认为分散风险、建立一个更多样化的投资组合是好选择，只不过和人类的差别在于，它能把这个观点执行得更好。
这支规模 1,000 万美元的基金将于今年 11 月开始交易。或许到时，技术能帮这个行业进化到何种程度，就能得到答案。
在人工智能如暴风骤雨席卷运输、零售等各大领域时，金融工业也对它充满期待。渣打银行的前首席创新长、宜信新金融产业投资基金进阶合伙人 Anju Patwardhan 说：“许多金融家对人工智能夸夸其谈，他们真正指的其实是机器人流程自动化（RPA，robot process automation）。在这个领域目前对人工智能的应用，许多还停留在将规则处理自动化来提高效率这层面，还没有涉及更深层的人工智能领域。”
“这不是说目前的进展不够激励人心。只是路还很长。”
（本文由 PingWest 授权转载，首图来源：Upstart）
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