曹書
有什么事是比賺錢更爽的嗎?那當然是什么也不做就賺錢。小的時候,還曾經(jīng)想當科學家的我們可能想過這樣一幕:發(fā)明個機器人,讓他去想辦法賺錢,自己只管花錢就對了。
而當AI技術(shù)到來之后,很多人驚奇地發(fā)現(xiàn),這個“沒出息”的夢想居然真的有可能要實現(xiàn)。
是不是還有點小激動?
AI理財、機器人理財和智能投資顧問,無論叫什么名字,以AI技術(shù)帶來的財富管理服務(wù),正在影響著中國金融市場的發(fā)展方向。從2016年底,無論是BAT這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭,還是各大銀行的理財服務(wù),都已經(jīng)出現(xiàn)了AI的烙印。
那么問題來了,這么多AI,是不是意味著投資經(jīng)理和理財產(chǎn)品銷售這樣的崗位,即將失去存在價值?或者目光放遠一點,是不是AI可以幫每個人賺大錢的日子已經(jīng)不遠了?
神州遍地有智投
李開復有個被廣泛引用的觀點,他認為“金融是AI最好的落腳點,因為金融行業(yè)的數(shù)據(jù)積累、流轉(zhuǎn)以及儲存和更新,都比其他行業(yè)更能夠滿足達到讓智能機器人深度學習算法的大數(shù)據(jù)需求”。
這個邏輯在技術(shù)上是成立的,相比于很多Fintech產(chǎn)品,講半天卻搞不懂自己到底是怎么Tech的,以AI算法+大數(shù)據(jù)完成財富匹配,在各種層面都看起來更加合理。
面對著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起與龐大的理財需求,加上AI本身的風口屬性,AI作為新的金融市場驅(qū)動力,在這2年就變得格外突出了起來。
2016年,先是廣發(fā)等券商推出了智能投顧服務(wù);隨后招商銀行成為了第一家推出智能投顧產(chǎn)品的銀行機構(gòu);緊接著螞蟻金服等互聯(lián)網(wǎng)平臺開始進入。
直到今天,各大券商、銀行、保險、基金、互聯(lián)網(wǎng)金融與在線支付平臺,基本都布局了自己的AI產(chǎn)品與業(yè)務(wù)部門,或者在各種產(chǎn)品中加入了AI的身影。
霎時間華夏處處風雷涌,神州遍地有智投。為什么這個產(chǎn)業(yè)端口發(fā)展速度如此之快?其實也不僅是風口效應(yīng)使然。
首先,AI+理財確實有技術(shù)上的合理性和解決能力。
理財產(chǎn)品的選擇和決策,在今天絕大部分工作是歸納各種經(jīng)濟數(shù)據(jù)、市場表現(xiàn)數(shù)據(jù),然后分析運行模型,最終決定如何買進、賣出的方案。如上所述,這些基本是數(shù)據(jù)軌跡工作,而且金融產(chǎn)業(yè)有足夠的數(shù)據(jù)積累,交給AI來做理性可觀分析是有理有據(jù)的。
而且在金融數(shù)據(jù)爆炸的今天,無論是客戶還是理財經(jīng)理,都是無法看完和理解全部數(shù)據(jù)的。所謂多知者多得,金融就是拼消息的,讓AI晝夜不停處理數(shù)據(jù)似乎是讓投資者更有優(yōu)勢的一件事。于是,能夠自圓其價值的算法理財就一步步隨著AI火了起來。
其次,縱觀世界市場趨勢,智能投顧也是當之無愧的主流。智能投顧的鼻祖,是在2010年成立的Wealthfront。到2018年年初,Wealthfront已經(jīng)管理了100億美元,成為金融界當之無愧的重要勢力。隨著智能投顧在國際市場中占比越來越多,技術(shù)更加成熟,中國企業(yè)當然也緊跟趨勢。
再者,智能投顧是一個非常能夠發(fā)揮中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)平臺化優(yōu)勢的技術(shù)?;谥Ц镀脚_的海量數(shù)據(jù),再匹配五花八門的基金與理財產(chǎn)品,這個邏輯可以讓中國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)化的高滲透度得到最大發(fā)揮。當投資產(chǎn)品成為內(nèi)容,AI成為千人千面的驅(qū)動引擎,金融平臺就可以開始覬覦微信這樣的超級平臺地位,想象力充沛到爆炸。
種種期望相加,再接著AI的風頭與互聯(lián)網(wǎng)金融普遍轉(zhuǎn)型的新需求,智能投顧在不到2年的時間里火速發(fā)展。2017年7月,易觀發(fā)布的《人工智能理財市場專題分析》預(yù)測,到2020年,中國人工智能理財規(guī)模將達到5.22萬億元。按照這個軌跡發(fā)展,智能投顧絕對將迎來爆發(fā)式增長周期。
于是乎,那些“不自量力”到與AI搶飯吃的人類投資經(jīng)理豈不是很危險?事實好像并非如此。
理想與現(xiàn)實間的差距
2018年,是AI金融依舊充滿希望的一年,各種好消息接踵而至。但對智能投顧來說好像并非如此。
首先,最關(guān)鍵的是大家發(fā)現(xiàn),這東西好像收益率沒有那么神啊。根據(jù)金融界基金的《中國智能投顧行業(yè)2018年月報》顯示,國內(nèi)智能投顧產(chǎn)品月度收益率普遍無法達到4 %。4~6月受大環(huán)境影響更是普遍呈負數(shù)。當然相比A股智能投顧產(chǎn)品還是展現(xiàn)出優(yōu)勢了,但是畢竟不能這么比對不對……
收益率普遍放緩,讓智能投顧這幾個月的日子并不好過。雖然產(chǎn)業(yè)合作、融資事件與新產(chǎn)品依舊在增長,但輿論已經(jīng)開始將智能投顧與“皇帝的新衣”聯(lián)系到一起。
其實從根本來說,中國的智能投顧產(chǎn)業(yè)問題在于,這一產(chǎn)業(yè)缺乏歐美市場的最直接優(yōu)勢:普惠性。
在歐美市場,理財經(jīng)理的雇傭費率與投資起點是非常高的,動輒百萬美金起做。于是自動化的智能投顧產(chǎn)品,可以用低成本、低門檻和低費用的優(yōu)勢吸引大量中產(chǎn)理財客戶。但在中國,理財經(jīng)理的本質(zhì)工作還是偏于基金銷售,也不從C端客戶這里拿多少傭金,那么AI系統(tǒng)的核心優(yōu)勢就被攤薄了。
而且在中國的投資市場中,資產(chǎn)產(chǎn)品的形態(tài)與產(chǎn)品數(shù)量并不太多,AI幫你在茫茫大海中找到心儀的那只基金,在中國基本上并不成立,人與AI的投資顧問角色,本質(zhì)上也就沒有太大區(qū)別了。
還有一個智能投顧理想與現(xiàn)實間的差距,是難以掩蓋的隱患,那就是AI的黑箱性。由于很多深度學習算法,無法解釋做出選擇的邏輯與過程,類似模型應(yīng)用于理財匹配中,就變成了AI給你一個建議,但用戶不知道AI是如何分析、如何思考的———當然也不知道到底是AI在思考還是人類替它在思考。
這一點加上并不夠神奇的收益率,就會讓用戶開始思考AI應(yīng)用的必要性是否成立,甚至會懷疑,是不是黑箱中只有2個銷售人員隨便一推薦?根本沒有AI碰過我的數(shù)據(jù)和需求———畢竟這也不是什么新鮮事,即使被揭穿也可以叫“人機耦合”嘛。
這引申出另一個問題:智能投顧雨后春筍般瘋長,也吸引了大批沒有AI技術(shù)的“AI理財平臺”,尤其是P2P不斷收緊,互聯(lián)網(wǎng)金融日子愈發(fā)難過的時間里,打著AI的旗號某種程度上成為了一些互金平臺的“避風港”。
但新瓶裝的還是舊酒,更何況有些平臺可能瓶也沒換,只是換了個商標貼紙而已。這讓AI投顧出現(xiàn)了很多“偽裝者”和“擦邊球愛好者”。
即使是比較出名的智能投顧平臺,也在發(fā)展過程中接連陷入麻煩,比如2017年,理財魔方、拿鐵理財?shù)绕脚_,都因涉嫌違規(guī)被監(jiān)管機構(gòu)點名。那么五花八門的AI理財、智能投顧又是什么樣子呢?恐怕看客和買家都不得而知。
美好的愿景,極速發(fā)展的產(chǎn)業(yè),以及略微有些“打臉”的現(xiàn)實,這三者疊加在一起,組成了今天很復雜的智能投顧產(chǎn)業(yè)。那么最終的問題來了:這種情況下,理財經(jīng)理們需要擔心飯碗不保的問題嗎?
基金經(jīng)理們,有必要擔心失業(yè)嗎?
答案是基本上不用。
這不僅僅是因為智能投顧產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的種種實際問題,讓我們難以看到人類員工短期被取代的可能。同時也是因為理財與投資本質(zhì)上不僅僅是個數(shù)據(jù)游戲,對突發(fā)消息的判斷、對不規(guī)則市場運動的預(yù)測,這都構(gòu)成了投資理財工作的基本面。
今天很多實驗已經(jīng)證明了,目前的AI技術(shù)是難以適應(yīng)股市這個復雜世界的。尤其AI難以具備對風險的有效判斷,也缺少靈活處置問題的機制,這都讓投資理財從業(yè)者從根本上獲得了崗位存在合理性。
而且從產(chǎn)業(yè)運營的角度,今天的AI理財產(chǎn)品受眾,與傳統(tǒng)理財產(chǎn)品市場中出現(xiàn)了某種程度的差異化:選擇智能投顧的,更多是依賴自動化運行、很少有時間進行復雜理財操作的年輕消費者。這類消費者中很多來自傳統(tǒng)理財市場之外,由于智能投顧的快捷方便,他們加入了這個市場圈層當中。
而大平臺加小個人的風格,是更適應(yīng)于這些消費者的。很多智能投顧平臺中成長起來的投顧專家、在線咨詢師,都可以說是基于智能投顧產(chǎn)業(yè)獲得了新的行業(yè)增長機遇。這樣看,智能投顧的出現(xiàn)還很有可能增加一部分行業(yè)內(nèi)的人工崗位。
整體層面來看,積極與AI技術(shù)相結(jié)合,個體打造完善的用戶服務(wù)能力,把AI變成業(yè)務(wù)工具,更符合今天的金融投資產(chǎn)業(yè)對從業(yè)者需求。還是那句話,讓自己的工作復雜起來,AI絕對是一時半會攆不上的。
當然,事情也不是那么簡單。我們不想僅僅下一個主觀判斷,說哪些工作很保險,而是希望從勞動力替代的角度,跟大家一起去透視每一個行業(yè)在融合AI時的真正現(xiàn)狀,看看到底是哪些機制可以讓我們保留自己的工作,甚至用AI讓工作更美好。
總的來說,在今天這個節(jié)點上,假如遲遲不愿意承認AI確實能夠代替人類工作,那就有點鴕鳥主義的意思了。
就像蒸汽機的應(yīng)用、石油工業(yè)的成熟一樣,AI必然造成大面積的勞動崗位遷移。這個遷移已經(jīng)可以在各行各業(yè)看到端倪,假如我們今天一味強調(diào)AI不會造成崗位破壞,只會讓每個人的生活更美好,那顯然是非常不負責任的觀點。
但也要知道,AI并不是萬能的。就像很多看似簡單的工作,實際承載著大量的復雜情況判斷、與人的溝通,這些都是今天AI技術(shù)真實的盲區(qū)。這些價值的存在,都克制著AI對人類崗位的取代效率。
另一個有利情況,是要承認在今天對于絕大多數(shù)產(chǎn)業(yè)來說,AI更像是新的工具與助手,并且本身也在多種角度制造新的工作機遇。就像很多我們擔心的破壞性技術(shù)一樣,AI也很有可能在無聲無息間完成產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,從而讓更多人享有更優(yōu)質(zhì)高效的工作體驗。
最后說點直接的:真正將危險性暴露在AI面前,很可能快速被取代的,是那些重復性高、低智力密集、與文本和數(shù)據(jù)打交道為主的工作。如果你真的在從事這樣的工作,不妨思考一下如何調(diào)整職業(yè)技能,創(chuàng)造更多附加價值。