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在經(jīng)典金融電影《Margin Call》中，有一句關(guān)于金融行業(yè)的至理名言：要想謀生，就得“Be first、be smarter or cheat”，也就是領(lǐng)先、聰明、欺騙。

Cheat欺騙的案例太多了，旁氏、安然事件等等，不合法也不持續(xù)，就撇開不提。而First領(lǐng)先、Smart聰明，則可以從速度、深度等方面，建立信息優(yōu)勢(shì)、認(rèn)知優(yōu)勢(shì)，從而獲得財(cái)富。因此，也是行業(yè)無數(shù)從業(yè)者孜孜追求的。

更領(lǐng)先、更聰明，貫穿著金融發(fā)展歷史，直到如今的信息爆炸時(shí)代，依然如此。這是一個(gè)令人著迷、卻又值得追求的話題。這背后是智慧的較量、人性的博弈、也是工具的比拼。尤其科技，在其中穿針引線、前驅(qū)后推，領(lǐng)先的科技工具，就像點(diǎn)金棒一樣。

最近連續(xù)刷屏的AI應(yīng)用ChatGPT，更是被比爾蓋茨盛贊其影響“不亞于互聯(lián)網(wǎng)誕生”。谷歌、蘋果、百度、騰訊、阿里等巨頭，也都相繼公布產(chǎn)品規(guī)劃或技術(shù)儲(chǔ)備。

毫無疑問，AI科技對(duì)社會(huì)的影響是方方面面的，而不少讀者也表達(dá)了“賺錢痛點(diǎn)”：新技術(shù)會(huì)影響金融行業(yè)，為投資帶來什么改變嗎？工具的進(jìn)化，是否會(huì)改變金融行業(yè)謀生的套路？痛點(diǎn)的問題，都值得琢磨一番。

First，先人一步、創(chuàng)造財(cái)富

在First方面，典型代表有羅斯柴爾德家族。

1815年6月18日，拿破侖軍隊(duì)在滑鐵盧遭遇慘敗，這條影響世界格局的消息，無疑價(jià)值萬金。300多公里之外的倫敦皇家交易所里，擁擠的投資者也在焦急等待，因?yàn)榛F盧的戰(zhàn)績(jī)將極大影響英國(guó)國(guó)債的價(jià)格。羅斯柴爾德家族也深知這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)的重要，而且也提前做好了預(yù)備。

一名在戰(zhàn)場(chǎng)外圍觀察的年輕人，在確認(rèn)了英軍已經(jīng)勝利后，就連忙騎上快馬，一路狂奔到了奧斯坦德港口，把消息傳給了在那里整裝待發(fā)的、隸屬羅斯柴爾德家族的船只。船只駛離時(shí)，官方的信使才剛剛從滑鐵盧啟程[1]。

一天后，羅斯柴爾德就獲得了這個(gè)消息，倫敦的大臣們則在21日晚上11點(diǎn)才得知了戰(zhàn)況，比羅斯柴爾德足足晚了幾十個(gè)小時(shí)。

而早早獲得戰(zhàn)況的羅斯柴爾德，也來了一段“欲揚(yáng)先抑”的“cheat表演”，在交易所內(nèi)用痛苦的表情和拋售國(guó)債券的動(dòng)作，讓投資者誤以為英國(guó)戰(zhàn)敗了，引發(fā)了恐慌拋售潮。國(guó)債價(jià)格暴跌的同時(shí)，羅斯柴爾德卻又悄悄地將拋售的國(guó)債券盡收囊中。

到了22日，英國(guó)勝利的消息迅速傳遍全國(guó)，回過神的人們信心大增，國(guó)債價(jià)格也大幅反彈，羅斯柴爾德賺得盆滿缽滿。當(dāng)然，羅斯柴爾德先賣后買的“表演”，引起不少斥責(zé)。但撇開這一幕來看，羅斯柴爾德家族建立的“人肉情報(bào)網(wǎng)”，無論理念還是傳遞工具，都確實(shí)走在了時(shí)代的前列。

而在First領(lǐng)域孜孜追求的并不只是羅斯柴爾德家族，整個(gè)金融行業(yè)都朝著這個(gè)目標(biāo)奔跑。1837年，電報(bào)問世；1876年，電話誕生。金融行業(yè)都是新發(fā)明的率先使用者。

美國(guó)紐約通過瘋狂修建電報(bào)網(wǎng)絡(luò)、紐交所也早早安裝了電話系統(tǒng)，幾百公里之外的船運(yùn)價(jià)格、大豆信息，都可以在幾分鐘之內(nèi)就獲取，紐約的投資人充分享受著First的便利，而紐約也逐步奠定了金融中心的地位。

1980s年代開啟的計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)大潮，更是將“快”變得更快。1991年1月17日凌晨2時(shí)，美國(guó)向巴格達(dá)發(fā)射了第一批“戰(zhàn)斧”導(dǎo)彈，并準(zhǔn)確擊中各個(gè)戰(zhàn)略目標(biāo)。同樣是戰(zhàn)爭(zhēng)，而此時(shí)的戰(zhàn)報(bào)信息，即使傳遞到幾萬公里之外，也只需要幾秒鐘。

2009年，一條從芝加哥到新澤西的光纖通道鋪設(shè)完成，耗資3億美元，僅僅為了讓兩地的信號(hào)傳輸從16毫秒縮短到13毫秒。而這條光纖的月租費(fèi)高達(dá)30萬美元，卻依然被200家高頻交易機(jī)構(gòu)瘋搶。因?yàn)椋?毫秒的First，得到的是更多的財(cái)富。如今比拼速度甚至到了微秒。

消息獲取的First，有根內(nèi)幕消息的紅線成為終點(diǎn)線；而交易速度的First，則越來越內(nèi)卷，競(jìng)爭(zhēng)慘烈。于是，越來越多的目光瞄向了Smart。

Smart，思考更深、點(diǎn)石成金

在金融市場(chǎng)，買賣雙方互道SB的事情頻繁發(fā)生，對(duì)同一個(gè)信息做出不同判斷，差別就在于誰更Smart，認(rèn)知更深刻、更貼近客觀未來。

而Smart的案例里，一定少不了電影《大空頭》的原型，那一小群提前預(yù)判了2008年美國(guó)次貸危機(jī)、并通過做空獲利的投資人。

2007年之前，美國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格異常堅(jiān)挺、永遠(yuǎn)漲的理念深入人心，就連美聯(lián)儲(chǔ)主席伯南克也聲稱，從未遇到過全國(guó)性的下跌。但還是有人產(chǎn)生了不同的想法。投資人Paulson的團(tuán)隊(duì)，做了大量基礎(chǔ)的研究，最終匯制了一張圖表：美國(guó)房?jī)r(jià)指數(shù)。

他們發(fā)現(xiàn)，剔除通脹后的房?jī)r(jià)，走勢(shì)很有規(guī)律、很穩(wěn)?。簭?975年到2000年，年均漲幅只有1.4%左右。

但2001年起，漲幅大幅提升，到了7%，這就導(dǎo)致現(xiàn)在房?jī)r(jià)和歷史趨勢(shì)線出現(xiàn)了大幅偏離。而如果房?jī)r(jià)重新回到趨勢(shì)線上，那么調(diào)整幅度最大可以達(dá)到40%。

這幾根簡(jiǎn)單的線條，不懂的人認(rèn)為一文不值；懂的人則知道價(jià)值萬金。而“房?jī)r(jià)偏離歷史趨勢(shì)”的跡象，在暢銷書《非理性繁榮》中也給予了說明和警示，但大部分人在資產(chǎn)上升中選擇忽視，甚至大部分人并沒有讀到這些。

那些更Smart的一小群人，有的認(rèn)真分析了詳盡的抵押貸款數(shù)據(jù)；有的則直接去樓市調(diào)研，甚至親臨夜店，發(fā)現(xiàn)連一個(gè)脫衣舞娘都花5%首付，買了五套房子。

這些歷史趨勢(shì)擬合、現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析、田野調(diào)研等等，都指向了一個(gè)觀點(diǎn)：樓市存在夸張的泡沫。而相信這個(gè)觀點(diǎn)的投資人們，忍受著同行異樣的眼光、以及等趨勢(shì)改變的忍耐，最終，獲得了一大筆財(cái)富。

類似的案例還有很多，巴菲特在2000年科技泡沫中因?yàn)閳?jiān)守不碰納斯達(dá)克，被輿論一頓嘲諷不懂科技公司，卻躲過了大跌；而2016年巴菲特投資蘋果公司時(shí)，又被輿論嘲諷不懂科技，選了一個(gè)失去創(chuàng)新力的公司，結(jié)果蘋果開啟了上漲六七倍之旅。巴菲特的例子證明，只要腦子夠好，什么時(shí)候買科技股都不晚。

要夠Smart，除了天賦之外，也有科學(xué)性，比如路徑可以分為：獲取充足的信息原材料、進(jìn)行去偽去粗等分析、理解關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、做出正確又高效的決策、找到合理的實(shí)施方案等等。

但這并不容易實(shí)現(xiàn)，尤其普通人，往往倒在“原材料”這個(gè)起點(diǎn)。

在1980年代，電子化尚未普及時(shí)，投資者獲取上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，就不容易，需要付費(fèi)訂閱；而且各類目數(shù)據(jù)紛雜其中，整理就是個(gè)體力活。專業(yè)投資人的辦公桌上也是電話，和一摞摞白紙，寫上代碼、數(shù)據(jù)、邏輯、交易計(jì)劃等等。而即使在1990年代，我國(guó)依然有一批手動(dòng)繪制K線的投資者。

隨后證券數(shù)據(jù)電子化，K線是不用手動(dòng)畫了，但獲取財(cái)報(bào)，依然是門檻。而且，投資品種大幅涌現(xiàn)，幾百種商品期貨、單一市場(chǎng)就有五六千家的上市公司、近萬只債券、以及每秒都有成百上千涌現(xiàn)的全球資訊，專業(yè)投資人也難以招架。

如何讓Smart普惠？既有群眾需求，也有商業(yè)價(jià)值。因而，在美國(guó)誕生了彭博終端；在中國(guó)有了軟件Wind、Choice，以及股民最愛的同花順F10。

在終端或軟件里，可以及時(shí)接收到全球金融資訊；更重要的是，這些軟件將財(cái)報(bào)等浩瀚數(shù)據(jù)，進(jìn)行電子化、結(jié)構(gòu)化處理，各種類目詳盡清晰，同比、環(huán)比等數(shù)據(jù)趨勢(shì)也可以輕松生成，不同公司之間的對(duì)比，也只需要鼠標(biāo)點(diǎn)一點(diǎn)就可以實(shí)現(xiàn)。更有股東、盈利預(yù)測(cè)、交易數(shù)據(jù)等等維度的信息，讓用戶輕松知道些什么。

這些工具的誕生，不僅降低了整理原始材料的繁重精力消耗，也提供了更廣闊更多維的視野。但就像自行車普及、出行速度整體提高時(shí)，有人就又開上了汽車。在Smart的比拼上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束。

AI，知識(shí)管家、決策更佳

當(dāng)AlphaGo先后戰(zhàn)勝了人類圍棋天花板的李世石、柯潔等人之后，人們便越來越糾結(jié)一個(gè)問題：人類創(chuàng)造的AI，是不是會(huì)比人類更聰明Smart？

先不說AI是否更聰明，但肉眼可見的是，無論實(shí)業(yè)，還是投資人，面臨的信息環(huán)境正越來越復(fù)雜。

投資品種大幅增加，跨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)越來越明顯，各種產(chǎn)業(yè)新技術(shù)、新趨勢(shì)鋪面而來，突發(fā)事件層出不窮卻需要快速分析影響，調(diào)研紀(jì)要、網(wǎng)絡(luò)信息、甚至UP主的視頻，都可能蘊(yùn)藏著機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)。24小時(shí)不停的信息和6小時(shí)睡眠的人類之間，矛盾越來越深。

而更重要的是，無論做投資決策、還是商業(yè)判斷，擺在面前的，不只有結(jié)構(gòu)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還有大量非結(jié)構(gòu)化的信息。零碎的數(shù)據(jù)、文本信息，都必須形成知識(shí)，才能輔助決策。而此時(shí)，不只是人，就連傳統(tǒng)金融工具，也難以招架。

這種情況下，AI可以不吃不喝、24小時(shí)連軸轉(zhuǎn)，擁有超強(qiáng)算力、以及不斷提升的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯然更能勝任：可以從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、深度圖譜關(guān)系、業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用、智能助手等四個(gè)層次輔助價(jià)值判斷[2]。

而早在2011年，美國(guó)一位分析師Jack Kokko，就開始了金融AI的探索。

Jack曾在摩根士丹利當(dāng)分析師，后來辭職創(chuàng)業(yè)創(chuàng)辦了一家材料公司。在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中，Jack發(fā)現(xiàn)，要找一些非股價(jià)之類的信息，還真不容易：魚龍混雜、破碎零散。于是，Jack創(chuàng)建了AlphaSense，用AI技術(shù)來實(shí)現(xiàn)知識(shí)的快速構(gòu)建。這個(gè)工程也可以粗糙地分為“四個(gè)環(huán)節(jié)”：

首先，AlphaSense自建了一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫，原材料充足：包括研究監(jiān)管文件、研究報(bào)告、報(bào)紙期刊、媒體資源、新聞事件、電話會(huì)議紀(jì)要等等。

隨后，通過AI對(duì)信息進(jìn)行分析、重點(diǎn)標(biāo)注，從而提煉出最核心的信息，以圖表、文字、圖片等方式呈現(xiàn)。與此同時(shí)，用戶可以對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行各種組合，得到自己想要的方案。

考慮到金融行業(yè)的特殊性，對(duì)時(shí)效要求高、專業(yè)術(shù)語也很多，于是，AlphaSense投入人力、財(cái)力，搭建了專業(yè)的金融語言分析模型，并針對(duì)投資場(chǎng)景，開發(fā)了特定工具來快速挖掘隱藏在文本中的信號(hào)。

這套系統(tǒng)，不僅可以分析市場(chǎng)情緒，也通過NLP自然語言等技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)信息重要性排序、多主題聚類比較分析等功能。

一個(gè)更重要的角度是，信息搜尋方式也發(fā)生了變化。傳統(tǒng)的金融工具，具備一定的專業(yè)性，用戶需要對(duì)界面、對(duì)分類有一定了解，或者花時(shí)間來了解。然而，AlphaSense讓搜索，從你要知道的，變成了，你想知道什么？只需要在搜索框中，以更自然、開放的提問方式，就可以快速獲得答案，使用門檻也大幅降低。

AlphaSense在2022年獲得了高盛旗下投資公司和維京全球投資公司的D輪投資，2.25億美元對(duì)應(yīng)著17億美元的估值。而AlphaSense的客戶數(shù)量、類型都不斷豐富，覆蓋了標(biāo)普100公司中的85%、大型資產(chǎn)管理公司的75%、知名咨詢公司的80%、大型醫(yī)藥公司的前20家，就連科技公司谷歌、微軟也都在使用公司產(chǎn)品。

AlphaSense通過“語義搜索引擎+交互協(xié)作的知識(shí)管理系統(tǒng)”，把金融工具變得更像知識(shí)管家。而在國(guó)內(nèi)也涌現(xiàn)了文因互聯(lián)、數(shù)庫、知未智能等科技公司，知未也在用AlphaSense產(chǎn)品邏輯+ChatGPT技術(shù)路線進(jìn)行探索。

AI，將First、Smart普惠，又往前推了一步。

尾聲

金融科技領(lǐng)域，有一個(gè)觀點(diǎn)，認(rèn)為行業(yè)正經(jīng)歷從“農(nóng)業(yè)形態(tài)”、“礦業(yè)形態(tài)”向“工業(yè)形態(tài)”演進(jìn)的過程[3]。

“農(nóng)業(yè)形態(tài)”，是依靠人力從公開渠道里找到數(shù)據(jù)，就像在田里種地一樣，受限于人力和方式，很難大規(guī)模發(fā)展；“礦業(yè)形態(tài)”，通過技術(shù)、工具，將現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從財(cái)務(wù)報(bào)表等固定場(chǎng)所“開采”出來，再通過整理編排，形成更有價(jià)值的內(nèi)容。

而“工業(yè)形態(tài)”，則要求能夠?qū)⒏鞣N對(duì)決策有關(guān)的信息，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，形成足夠細(xì)的知識(shí)“零件”，繼而進(jìn)行規(guī)?；?、多樣化的生產(chǎn)組合。

正如福特的“流水線”加速了汽車的普及和汽車工業(yè)的發(fā)展，普遍提高了所有人的通行速度；而信息工具“工業(yè)化”也會(huì)加速Smart的普及。ChatGPT，把AI從“分析型”，提升到了“生成型”，更是加速著科技浪潮。

科技發(fā)展，推動(dòng)First、Smart普惠，那么，會(huì)讓投資賺錢更容易嗎？

可以看到，工業(yè)化提升了人類普遍的生活水平，但也并沒有讓全球同享一份幸福，命運(yùn)悲喜依然并不能完全相通。而金融工具的工業(yè)化、AI化，就像掃盲工作提升平均知識(shí)素養(yǎng)一樣，普遍提升人們的知識(shí)獲取便捷性，但也許依然并不能讓全球共享財(cái)富增值的快樂。

但毫無疑問的是，工業(yè)化帶來了整體效率提升；而金融工具的工業(yè)化、AI化，則把人們從類似信息搜尋、整理等簡(jiǎn)單重復(fù)“腦力體力勞動(dòng)”的苦海中脫離出來，擴(kuò)展人們的智力、更專注有創(chuàng)造力的工作[2]。

不只限于金融，也包括商業(yè)，甚至全社會(huì)，都迎來一場(chǎng)信息領(lǐng)域基礎(chǔ)設(shè)施的變革，一次精準(zhǔn)信息獲取效率的躍升。這也就是科技的意義：讓各個(gè)領(lǐng)域更高效、讓社會(huì)更美好。

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參考資料

[1]The Rothschilds: A Family Portrait，F(xiàn)rederic Morton

[2]人工智能與投資價(jià)值判斷，鮑捷，段清華

[3]Kensho和AlphaSense是怎樣煉成的，文因互聯(lián)

[4]The house of Rothschilds, Nail Ferguson