人工智能技術(shù)在硅谷的實(shí)踐

人工智能飛速發(fā)展，金融領(lǐng)域大有可為

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，多個(gè)領(lǐng)域都迅速收獲了突破性成效，在金融領(lǐng)域內(nèi)也是如此。具體來說，在信用評估、投資和個(gè)人財(cái)務(wù)管理上都有所運(yùn)用。實(shí)際上，金融領(lǐng)域是人工智能適合運(yùn)用的領(lǐng)域之一，這是因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的數(shù)據(jù)和算法缺一不可，而運(yùn)用的領(lǐng)域需要滿足能夠?qū)⒁欢ǖ牧鞒虡?biāo)準(zhǔn)化、模式（pattern）化。金融領(lǐng)域是跟數(shù)據(jù)大量打交道的領(lǐng)域，全球化的波動導(dǎo)致交易市場瞬息萬變，而智能設(shè)備等傳感器的普及產(chǎn)生了大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)正可以利用數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行更高效的評估，可有效的降低金融機(jī)構(gòu)的成本，同時(shí)挖掘到更多有價(jià)值的信息，幫助市場進(jìn)行決策。

作為全球創(chuàng)新的中心之一——硅谷，近年來也涌現(xiàn)了大量的以人工智能為核心技術(shù)的創(chuàng)業(yè)金融科技公司。未央研究拜訪了這其中16-17年之間成立的公司，以發(fā)現(xiàn)最新人工智能技術(shù)是如何改進(jìn)或重塑原有金融格局。

人工智能技術(shù)在借貸領(lǐng)域的運(yùn)用

近年來智能設(shè)備的興起圍繞用戶產(chǎn)生了大量的信息，這為評估個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生了大量的挖掘價(jià)值。同時(shí)，傳統(tǒng)的FICO分?jǐn)?shù)缺陷也一直存在，事實(shí)上，由于FICO分?jǐn)?shù)極大依賴于信用歷史。（FICO分?jǐn)?shù)考慮的五個(gè)指標(biāo)包括：（1）償還歷史記錄，占比35%，包括各種信用賬戶的償還信息和負(fù)面的公共記錄；（2）信貸欠款額度，占比30%；（3）信貸歷史年限，占比15%；（4）新開設(shè)的信用賬戶，占比10%；（5）正在使用的信用類型，占比10%。）這導(dǎo)致FICO分?jǐn)?shù)在實(shí)際運(yùn)用中產(chǎn)生了一些問題：

一、對于缺乏信用歷史的人，如移民或者年輕人無法評估；

二、對于已有FICO分?jǐn)?shù)的人群來說，其假設(shè)和準(zhǔn)確性也存疑，例如，如果用戶由于遭受了短期經(jīng)濟(jì)打擊失去房子，但是保留工作的車輛則應(yīng)該判定其有穩(wěn)定的還款意愿，但在FICO分?jǐn)?shù)里則被認(rèn)為是不可靠的。而FICO數(shù)據(jù)迭代較慢，這導(dǎo)致了一些分?jǐn)?shù)較高的用戶同樣存在違約狀況。

近年來，F(xiàn)ICO分?jǐn)?shù)越來越成為一個(gè)供金融機(jī)構(gòu)參考而不是決定性的指標(biāo)之一，對于個(gè)人用戶的信息，機(jī)構(gòu)會自行收集并用自己的風(fēng)控模型進(jìn)行評估。甚至有公司不再使用FICO，例如，2016年1月，硅谷最大的線上貸款公司SoFi就宣布不再使用FICO分?jǐn)?shù)。

人工智能算法的使用也對于個(gè)人用戶信用畫像能起到完善作用。MIT一篇工作論文通過將2009-2012年的消費(fèi)者信用歷史數(shù)據(jù)和消費(fèi)類數(shù)據(jù)利用分類和回歸決策樹算法為消費(fèi)者進(jìn)行信用分?jǐn)?shù)，并將結(jié)果與利用信用局的數(shù)據(jù)利用傳統(tǒng)方法計(jì)算的分?jǐn)?shù)結(jié)果進(jìn)行對比。下圖顯示兩種模型對于信用優(yōu)良和信用差的人群都有較好的識別作用，但對于信用中等的人群，前者更能準(zhǔn)確的預(yù)測該人群的預(yù)期行為。

Source： Consumer Credit Risk Models via Machine-Learning Algorithms? Amir E. Khandani?, Adlar J. Kim?, and Andrew W. Lo§

作為近年來發(fā)展最快的深度學(xué)習(xí)技術(shù)來說，以往可能被信貸員判斷為無關(guān)變量的信息，如地址信息，APP使用習(xí)慣等，通過挖掘和整合可能形成有用的變量，從而反映/指向跟用戶的還款意愿或者還款能力相關(guān)的變量。

未央研究在硅谷實(shí)地參訪的兩家公司Upgrade和Random Forest Capital都使用了人工智能技術(shù)對于用戶的信用進(jìn)行了評估——當(dāng)然前者的方法早已經(jīng)運(yùn)用在了國內(nèi)。Upgrade自稱推出了評估模型2.0版本，一是使用了地理位置數(shù)據(jù)，這些位置數(shù)據(jù)能夠和宏觀經(jīng)濟(jì)因素結(jié)合起來，反映了不同地方的經(jīng)濟(jì)狀況；二是平臺行為模式是連接到了用戶的checking account，通過分析用戶的自由現(xiàn)金流來看用戶的支付習(xí)慣，例如是否由有逾期、懲罰費(fèi)用，或者錯(cuò)過了某些支付日期，這種分析方式如同分析中小企業(yè)的現(xiàn)金流的方法。Upgrade將其運(yùn)用在了個(gè)人風(fēng)控上。

Random Forest Capital在2016成立，是一家位于舊金山的跨平臺機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)工程投資管理公司。Random Forest稱，目前現(xiàn)存的承銷方法昂貴、低效、不準(zhǔn)確，無法準(zhǔn)確地評估這些債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。Random Forest使用跨平臺的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來定價(jià)債券；在大大提高準(zhǔn)確性和效率的同時(shí)，也解決了投資者和借款方的利益沖突。因?yàn)槠脚_獲得的很多數(shù)據(jù)是類別數(shù)據(jù)，所以公司使用樹類的模型 ---基于樹的（tree base） 算法很有用，此外Boosting算法也被證明很有效果。

需要指出的是，受限于美國對于個(gè)人數(shù)據(jù)和隱私保護(hù)，很多金融機(jī)構(gòu)需要“帶著腳銬跳舞”在不破壞個(gè)人隱私的情況下盡可能挖掘多的關(guān)于主體的信息。

人工智能在投資領(lǐng)域的運(yùn)用

人工智能技術(shù)早期在投資領(lǐng)域中已有所運(yùn)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）就是被認(rèn)為較有用的算法之一，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證明能過夠有效處理金融市場中的不確定性，相比于線性回歸模型能夠挖掘數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，同時(shí)能夠有效的處理大量數(shù)據(jù)中的噪音信息。更吸引人的是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以通過新數(shù)據(jù)的訓(xùn)練來更新現(xiàn)有的模型，在瞬息萬變的市場中能做到快速反應(yīng)。

自2004年以來，美國國內(nèi)量化基金的財(cái)產(chǎn)規(guī)模不斷增加。從2004到2016年，量化基金總財(cái)產(chǎn)規(guī)模從300億美金迅速增長至3000億美金。一些著名的量化基金包括Two Sigma、DE Shaw、Citadel等。相對于傳統(tǒng)的量化投資基金，人工智能型基金的一大優(yōu)勢即是它更大限度地回避了人為操作的誤差，可以在短時(shí)間內(nèi)處理更大量的數(shù)據(jù)，并可以動態(tài)地更新模型的參數(shù)以及模型本身，所以使得算法更加靈活且適應(yīng)性強(qiáng)，使其在長期超越靜態(tài)的傳統(tǒng)量化模型的表現(xiàn)。相對于傳統(tǒng)的量化模型來說，人工智能型基金算法更加靈活，甚至設(shè)立了一些隨機(jī)性，這使得其算法相關(guān)性相對于傳統(tǒng)量化模型更弱。

下圖為EUREKAHEDGE在2017年1月的研究。途中藍(lán)線為人工智能型量化基金收益，紫色線為傳統(tǒng)基金收益，綠色線為指數(shù)型基金收益，紅色線為偏傳統(tǒng)型量化基金收益。可見，自2010年起，相比于任何其他種類的基金，人工智能型基金收益都更高。

此外，由下表的相關(guān)性矩陣看出，人工智能型的量化投資基金和其同類型基金的相關(guān)性都較低，和一般的對沖基金的相關(guān)性甚至是負(fù)數(shù)。Pit.AI就是一家用人工智能開發(fā)對沖基金交易策略的公司。Yves-Laurent Kom Samo 希望將對沖基金從由人工驅(qū)動，轉(zhuǎn)向機(jī)器驅(qū)動。公司通過節(jié)省行業(yè)中開銷最大的人力成本，來提升整個(gè)公司的盈利能力。Pit.AI只向投資人收取與盈利相關(guān)的費(fèi)用，并不收取基金管理費(fèi)。只有當(dāng)基金表現(xiàn)更好的時(shí)候，Pit.AI與投資人對收益分成。收入分成比例是三七開，Pit.AI收取收益的30%。未來，Pit.AI希望將收費(fèi)模式變成曲線形式，當(dāng)收益表現(xiàn)不好的時(shí)候，收費(fèi)相應(yīng)減少，當(dāng)收益增加的時(shí)候，收費(fèi)比例相應(yīng)提高。

Pit.AI認(rèn)為通過雇傭很多交易員，產(chǎn)生眾多交易算法從而競爭的形式并不能很好的產(chǎn)生很優(yōu)質(zhì)的算法。因?yàn)?，生成策略的人，大多?shù)都用同一種思路在嘗試，發(fā)現(xiàn)的算法通常具有很強(qiáng)的相似和相關(guān)性。這些相關(guān)度很高的算法，并沒有對分散交易風(fēng)險(xiǎn)起到應(yīng)有的作用。

Pit.AI與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別主要體現(xiàn)在兩方面，第一，每個(gè)算法會一直運(yùn)行下去，目標(biāo)是尋找更優(yōu)的交易策略，并不是找到一個(gè)優(yōu)秀算法就停止；第二，他們的算法中都引入了隨機(jī)性，這樣，同一個(gè)算法的不同實(shí)例會有不同的表現(xiàn)，通常能生成不同的算法，而不是完全一致的算法。

人工智能基金不僅在基金公司的運(yùn)營、成本結(jié)構(gòu)和收入形式上產(chǎn)生了變革，在對客戶端也能產(chǎn)生影響，智能投顧行業(yè)就是這樣，按照Openfolio的思路，以往的基金管理受限于成本和技術(shù)是由基金經(jīng)理主導(dǎo)，個(gè)人投資者由于其份額小無法擁有投資話語權(quán)，無法進(jìn)行個(gè)性化投資。人工智能技術(shù)的引入，使得未來基于個(gè)人用戶實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)倉成為了可能，真正做到基于用戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力、收益預(yù)期以及個(gè)人價(jià)值觀等要求個(gè)性化調(diào)倉。

人工智能技術(shù)在個(gè)人財(cái)務(wù)管理的運(yùn)用

隨著個(gè)人理財(cái)?shù)囊庾R和需求興起，越來越多的軟件開始利用人工智能技術(shù)為個(gè)人用戶進(jìn)行財(cái)務(wù)管理。這些軟件基于的邏輯的是，通過分析用戶的開銷等相關(guān)數(shù)據(jù)，基于用戶設(shè)定的目標(biāo)，為用戶提供理財(cái)建議，幫助用戶達(dá)成目標(biāo)水平。

成立于硅谷的Olivia AI就是這樣一家公司，Olivia公司致力于打造一個(gè)貼心的個(gè)人財(cái)務(wù)管理助手，使每個(gè)用戶在個(gè)人理財(cái)方面都能得到個(gè)性化專業(yè)化的貼心服務(wù)。通過結(jié)合人工智能技術(shù)、財(cái)務(wù)管理知識和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科的專業(yè)知識，Olivia AI以一個(gè)聊天機(jī)器人形象服務(wù)客戶，通過學(xué)習(xí)用戶的金融習(xí)慣和消費(fèi)習(xí)慣，對用戶的各個(gè)資金賬戶進(jìn)行統(tǒng)一管理，并針對用戶特點(diǎn)給出用戶的理財(cái)、消費(fèi)計(jì)劃。

實(shí)際上，近年來在該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司很多，都是瞄準(zhǔn)了年輕人不好的理財(cái)習(xí)慣（不存款）以及無節(jié)制的開銷（月光族）的潛在機(jī)會，旨在利用更用戶友好的界面，更全面的功能和有趣的互動和激勵(lì)形式來培養(yǎng)用戶的理財(cái)習(xí)慣。例如提供自動存款功能的Digit, 以及利用IFTTT來作為儲蓄激勵(lì)的Qapital。（IFTTT，是一個(gè)新生的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺，通過不同平臺的條件來決定是否執(zhí)行下一條命令。即對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)通過其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)反應(yīng)作出反映。IFTTT得名為其口號“if this then that用戶設(shè)定一些規(guī)則來進(jìn)行儲蓄，例如存每次花費(fèi)后找的零錢等；IFTTT有上千種規(guī)則，也和很多軟件捆綁來設(shè)定目標(biāo)，例如如果下雨了，就扣一點(diǎn)錢作為晴天旅游的資金等。）

作為科技的創(chuàng)新之地，硅谷的公司已經(jīng)將人工智能技術(shù)成熟的運(yùn)用在金融各個(gè)領(lǐng)域，但我們也欣喜的發(fā)現(xiàn)，中國的科技金融的應(yīng)用創(chuàng)新也未落后，不少硅谷的公司在中國已有對標(biāo)。未來我們期待人工智能技術(shù)能夠?yàn)榻鹑陬I(lǐng)域帶來更大的變革，服務(wù)更多傳統(tǒng)金融未觸達(dá)的人群。

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