人们对于这一波人工智能浪潮的期待更多的是在应用层面，而对此，许多人都认为，世界上没有其他领域比金融业更适合运用人工智能，金融业将成为人工智能最快、最容易入手的领域。

看一下人工智能应用的三大前提，一是算力、二是算法、三是数据。算力方面，大量高性能硬件的出现正在为人工智能提供非常不错的计算能力；算法方面，当下最热的深度学习，就是这一波人工智能发展中最大的突破之一，这成为人工智能得以商业化的重要前提；而数据将是驱动人工智能取得超高识别率和精准度的核心要素，这也决定了人工智能将在数据资源丰富、数据价值密度高的行业率先发展起来，而这，也正是金融行业与其他传统行业相比所具有的天然优势，其高度信息化、数字化的特点更容易无疑更适于人工智能技术的应用。

目前，人工智能在金融业的不同领域已有了非常多的应用场景，如智能投顾、征信与风控、反欺诈、投资决策、营销与客服、安防监控、智能服务设备的使用等等。在美国的很多公司在金融方面已经开始有了一些动作，包括花旗银行、高盛集团等，在自动交易、理财、风险管理以及智能客服上都有应用。此外，纳斯达克也在利用人工智能进行金融管理，检测违规动作等。

放眼全球，也早已有多家诸如曼集团和温顿资本这样的大型对冲基金公司多年前就开始应用机器学习技术改善其自身的业务，而紧跟他们的脚步，苏格兰一家拥有109年历史的资产管理公司Baillie Gifford也在6个月前开始了研究如何利用人工智能来提高其资金业绩的项目，成为以对冲基金为主导业务的传统投资公司中首批应用人工智能技术的机构之一。

为此，Baillie Gifford不仅聘请了一位数学家前来“助阵”，还安排了四位来自IT和投资团队的内部员工专门负责这一项目。该项目的目标是评估人工智能是否可以取代那些占用了基金经理宝贵时间的普通，从而使他们能够从那些繁琐、低价值的工作中解脱出来，而把更多的时间和精力放在具有更大市场潜力的投资项目的研究工作上。除此之外，Baillie Gifford还计划在雇用更多的基金管理方面的专业人士之前，评估AI是否对基金的表现具有明显影响。

尽管Baillie Gifford作为传统的资产管理机构在业界已经有了非常高的声誉，但多年来，它一直只专注投资于几个尖端的科技公司，譬如阿里巴巴、百度、腾讯，以及Facebook和亚马逊等。因此，借助于人工智能，或许将帮助它挖掘出更多高价值的投资机会。

作为该项目的负责人之一，同时也是一位基金投资分析师和前物理学家，凯尔·麦克奈尼（Kyle McEnery）表示，鉴于近年来全球范围内数据的爆炸式增长以及数据处理能力的提升，公司越来越意识到探索AI所能带来的潜在价值的必要性。

“考虑到我们需要用长远目光看待事情，理解事物的未来的发展方向也是我们应该做的。”他说，“目前，我们在这个项目上的研究成果正在帮助基金经理提高其办事效率。通过分解整个投资相关的工作流程，人工智能可以帮助我们分析是否有计算机能帮助或取代人们工作的地方，比如发现人们是否正在浪费原本可以花在其他更具价值工作上的时间。”

与此同时，这家管理着1450亿美元资产的公司还在通过算法的不断调优，测试如何通过扫描股票，从而判断总结出一种更合适的特定投资风格。帮助覆盖全球业务的股权团队找出具有一定销售收入或毛利润的公司，并在符合其他额外标准的前提下拥有内部所有权。

“机器学习技术允许你在电脑输入五个以上的标准，并允许计算机对你所输入的数据自主进行优先级排列。这样的算法可以为研究团队提供源源不断的研究思路，使他们更具竞争力，便于进行更深入的尽职调查和讨论。”McEnery先生说。
 
除了资产管理公司，包括法国巴黎银行、德意志银行等在内的几家银行和保险公司的资产管理部门也在不断探索如何利用人工智能技术使投资和销售团队从中受益。

专业服务公司普华永道国际会计事务所的AI负责人Aldous Birchall认为，越来越多的主流资产管理公司正在考虑采用AI来提升其业绩。“其实专业的定量基金领域在应用AI技术方面已经有很长的时间了。而s我们现在看到的是AI技术在传统资产管理行业中更为广泛的应用，”他说，“这将使得这些公司能够在使用与原来同等的资源的前提下，创造更大的效益。换句话说，就是用同样的资源覆盖比原来更多的公司，评估更多的机会。”

原文发布时间为：2017-8-17

本文作者：高玉娴 

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