也许没有哪一个Fintech子领域能够像智能投顾（robo-advisors）一样吸引到如此多的关注。事实上，智能投顾只是数字智能技术与金融行业结合的部分产物。当金融遇上AI，潜力也许不止成为一个投资顾问。金融，在“AI取代人类论”中，本就是首当其冲的行业。
人工智能和金融的结合目前有多个领域：用人工智能进行量化交易；辅助生成报告、投资意向书；做语义搜索，用于行业研究；以及智能投资顾问等。国内Fintech创业公司财鲸，据介绍，其利用自主研发的“深海”智能投资系统，为客户提供智能投资交易解决方案，以海外交易市场为出发点，基于人工智能算法为投资者提供全球资产配置和多品类投资产品建议。
“国内低风险套利的时代已经过去”
说到财鲸成立的背景，公司CEO叶鑫表示，随着国内经济结束高增长进入结构调整期，债务过度扩张，以及汇率和资本项目的改革，国内高净值人群逐渐产生海外资产配置的需求。并且，“国内低风险套利的时代已经过去，对一般投资者进行投资理财需要的专业能力也提出更高的要求。”但是，寻求海外投资——比如炒炒美股，或其他标的，“中国投资者对海外资产配置的经验比较缺乏，对海外市场及投资标的也都比较陌生。”
意思是，当前的情形无论是国内理财还是海外投资，普通投资者都需要“老司机”带带路。
叶鑫指出，从前智能投顾没能发展起来，原因很多。最重要的是，以往的市场充满低风险套利机会，比如过去二十年的房地产、过去10年的债券、过去8年的信托、过去7年的理财、过去3年的P2P等等，在这些不复杂、很容易赚到钱的市场环境下，不需要投资顾问的存在。相反，市场更需要的是怎么更快、更有效地拿到机会，是卖方经纪人的天下。然而到了当下，当简单套利的时代结束的时候，用户被迫面对一个复杂的市场，需要面对“买什么才能不亏钱”、甚至“买什么都不赚钱”的严峻考验，这就需要专业能力的投资顾问来出面应对，这个时候投资顾问才有价值。
依据这样的形势判断，本科硕士都毕业于清华大学的叶鑫，找来了同校的王蓁——财鲸联合创始人兼投资总监，一起创立财鲸。王蓁在清华修完了生物、计算机和经管三个专业，告别清华后前往美国康奈尔大学深造，并获得生物博士学位。毕业后，王蓁在彭博纽约总部做量化工作，后来加入财鲸，并研发了“深海”智能投资系统。
财鲸app虚拟现实组合涨幅和仓位
深海之鲸
诞生于2015年的“深海”投资系统，包含海神（多维空间交互匹配平台）、遨游（神经网络认知选股系统）、豚音（智能分析器配置优化系统）、洋流（量化择时动态调仓系统）、海纳（结构化大数据平台）和惊涛（脉冲交易系统）。 从去年开始，财鲸利用深海系统进行实盘投资，每季调仓。
据财鲸业绩报告，2015年12月30日到2016年6月30日期间，财鲸app 1.0的投资组合收益为15.91%，高于相同时期内标普500的收益。
王蓁介绍称，深海系统整个智能投资的运作过程可以分为几步：
·将用户的投资想法与数据库进行匹配，利用金融搜索引擎从数据库包含的24万家上市公司和84万投资标的中进行筛选，选出与用户预期相符的标的；
·以量化金融的方法选择出中期和短期表现较好的标的；
·利用蒙特卡洛模拟算法在多维向量空间下组合优化这些标的，得到无论是马科维茨（ Markowitz）模型，还是有效市场理论（EMH）等金融理论下风险最小化的投资组合。
·得到这些组合后，投资过程中系统每天再对组合从市场、行业、组合、用户等层面进行监测，出现变动时给用户提出风险警示。
实际上，第一步的做法类似在百度进行搜索一样，在文本框里输入要查询的问题。组合优化过程中，结合大盘和行业数据，对上述结果进行符合当前市场状况的蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟修正。蒙特卡洛算法一般是指，利用随机抽样的方法，获得一些随机系统的统计量或者参数。在金融领域的应用中，可以通过Monte Carlo来模拟多条标的资产的价格走势，求出估计资产价格的模拟值。
而为了对金融市场做出判断，系统在做语义处理的时候，除了使用RNN（递归神经网络recursive neural network）来辅助进行自然语言处理和语义识别，还基于社交网络的非结构化数据搭建概率图模型（PGM）来对数据进行处理。PGM中贝叶斯网络本身是一种不定性因果关联模型，用条件概率表达各个信息要素之间的相关关系，能在有限的、不完整的、不确定的信息条件下进行学习和推理，具有强大的不确定性问题处理能力。
此外，王蓁表示，因为深海系统运用的是无监督学习（unsupervised learning）技术，所以它在主动学习各个金融市场的数据过程中可以依靠预先设置的一个智能回测模块，根据梯度自动寻找一套与每一个给定用户匹配的参数，然后不断跟踪学习用户投资和交易习惯，给每个投资者更加个性化的投资建议。
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也许很多人对AI在金融行业的应用程度并不十分了解，此前，业内人士表示，在投资顾问这一领域，机器基本上到达人类的水平。而财鲸投资总监王蓁表示，目前，人工智能在投资领域某些方面已经超越人类，机器能给出人类想不到的结果。
举个例子，在对大数据这个理念相关标的的选择中，除了预料之中的亚马逊等公司，深海系统还将美国迪士尼公司列为第三相关的上市公司，这是超出之前我们的预测和所有人直觉的。“但深入研究后我们发现迪士尼大量应用大数据技术，堪称文娱行业的亚马逊。此外，在数据的智能分析和回测上，人工智能远远超出人类。比如，对全球24万家上市公司的数据进行全面深入的分析和挖掘，这样的工作非人力所为。其次，对数据的不间断搜集整理和监测报告也是一项浩大的工作。”王蓁说道，“未来，我们希望系统可以做到，凤姐回国理了一个发，我们就能知道哪些股票可能因此而股价变动。”
在此层面上，人工智能技术在金融投资领域的应用，就不只是成为一名投资顾问了。而它将会给行业带来什么变化，我们且拭目以待。
