「機器學習能幫我們找到更多相關資料，數學模型能幫我們做出更佳預測，而且能即時自我修正學習。」
這段話聽起來像是技術應用研討會上的發言，然而說這話的是 Upstart 創始人兼 CEO Dave Girouard。Upstart 是家美國網貸創業公司，服務傳統金融機構「狗不理」的年輕客群──它開發了新信用評分模型，為沒有幾年信用和從業紀錄的年輕人提供貸款。
是的，在紐約最近一次金融科技峰會 LendIt 上，金融專家將舞台完全拱手讓給技術。
人工智慧成為金融市場上的「新寵」
理解金融科技，就要理解技術是提供金融服務的中心。人多、錢多、資料多的金融業一直是工業變革的推手，而人工智慧是當下最令人興奮的技術之一，為這個古老的行業提供更多可能。金融專家對人工智慧的期待，普遍集中在提高效率和擴大規模上。人工智慧已取得突破的一個應用場景，就是改變企業與用戶互動的方式。
從直播答題節目出道的網紅超級電腦 IBM Watson 擔起這個重任。Watson 的最新案例正是智慧投資顧問：和以前依照規則和人群圖譜分析猜測完全不一樣，Watson 現在能夠透過辨識自然語言和人臉表情來「理解」用戶的需求。
這項人工智慧服務能在手機和其他智慧裝置隨時隨地啟動，「聽懂」你的語氣、「看懂」你的表情，並「讀懂」你的歷史資料，再據資訊做出不機械的反應。這也是此項技術最有趣的地方。它不是按圖索驥，把你放在規則之間比長比短，而是結合你的風險偏好和理財目標，給你個性化的建議。
也就是說，人工智慧在答疑解惑之餘，還能發現用戶潛在的金融需求。這種聰明互動能像骨牌一樣活化金融服務。在前端提供個性化的用戶服務，在決策黑盒子中最佳化授信和決策，在背景用於風險控制。
技術以意想不到的速度，幫這個古老行業進化
其實 Watson 的例子已有很多，包括華爾街和矽谷鼓吹技術改造金融工業已經很久，主角從雲端計算到大數據再到人工智慧，但無論大數據還是人工智慧，技術並沒有徹底改變金融規則，而是讓規則更完善。
FICO 為美國主要的信用評價體系，長期以來透過審核人們的銀行戶口、多少存款、償還多少貸款這些資料來做信用評價。由於年輕人信貸歷史短、交易紀錄少，所以一般信用評分較低，這樣的體系讓年輕消費者陷入「沒借過錢所有沒有信用紀錄─沒有信用紀錄所以借不到錢」的迴圈。就像下面這個諷刺漫畫說的那樣：
Upstart 的智慧演算法可把更多資料納入。它並沒有完全推翻 FICO 的規則，而是完善。它在自己的網貸系統裡將社會因素加入分析範圍，把年輕人教育程度和工作經歷加入考量範圍，讓年輕人貸款有更合理的評價。
CEO Dave 在創業前曾在 Google 負責企業應用。他說：「人工智慧無法重新發明授信機制。技術能參與破壞性創新的玩法是，讓符合標準的借款者，能更容易借到符合他風險水準的貸款。」
正如 Upstart 扎根於矽谷，越來越多技術人才在金融工業掌握更多話語權。
Sentient Technologies 是目前人工智慧領域融資額最高的新創公司之一，從李嘉誠等其他頂級投資人手裡融到 1 億多美元，想做的就是把人工智慧應用到金融市場上的大量交易。Jeff Holman 是華爾街老兵，也是 Sentient Technologies 的投資負責人，他正不遺餘力地為自家公司旗下即將公開交易的新對沖基金搖旗吶喊。
Jeff 領導一支 15 人的對沖基金團隊，隊裡有 11 個工程師，卻只有 4 個金融業者。他解釋人員配置的理由：「工程師會控制算法生成的虛擬交易員，來高速處理各種資料包。」
根據他透露，Sentient Technologies 本身有個 30 人演算法的科學家團隊，這些人 20% 的時間也用在交易算法的最佳化上。他們會根據一個 3 年的歷史資料包建立虛擬環境，讓演算法不斷進化，找到更有效的交易方式。就像 Alpha Go 不斷透過虛擬對弈強化，由於 Sentient 的技術積累可將 1,800 個模擬交易日壓縮到幾分鐘之內，演算法在虛擬環境下的學習和最佳化速度比人類交易員要快得多。
「人工智慧又不是魔法，它沒有從根本上改變什麼。最大的不同，是進化演算法可以自我學習。期待人工智慧徹底改變對沖基金的人怕是要失望了。」Jeff 說。人工智慧似乎和人類智慧觀點一致，認為分散風險、建立一個更多樣化的投資組合是好選擇，只不過和人類的差別在於，它能把這個觀點執行得更好。
這支規模 1,000 萬美元的基金將於今年 11 月開始交易。或許到時，技術能幫這個行業進化到何種程度，就能得到答案。
在人工智慧如暴風驟雨席捲運輸、零售等各大領域時，金融工業也對它充滿期待。渣打銀行的前首席創新長、宜信新金融產業投資基金進階合夥人 Anju Patwardhan 說：「許多金融家對人工智慧誇誇其談，他們真正指的其實是機器人流程自動化（RPA，robot process automation）。在這個領域目前對人工智慧的應用，許多還停留在將規則處理自動化來提高效率這層面，還沒有涉及更深層的人工智慧領域。」
「這不是說目前的進展不夠激勵人心。只是路還很長。」
（本文由 PingWest 授權轉載，首圖來源：Upstart）
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