你还不会被AI淘汰：因为投资不仅是历史预测，更要用未来解释现在
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来源 | 申城论剑·第九届衍生品对冲投资（国际）论坛
编辑 | 扑克投资家，转载请注明出处
李勇：谢谢洪总的介绍，稍稍澄清一点，我是大学教授，我不是李总，我是中国人民大学海归体制学院的教授。我们中国人民大学是政治经济学见长的学校，后来学校引进海归，我们把海归老师放在一个学院，成立了一个高级经济金融研究院，当时的院长也是普林斯顿的教授。我当时从海外回来搞量化投资，来到了学术界，当了学院金融系的首任系主任。我回国之后，我一直想，我们新的金融学院和人大传统的金融学院有什么区别，和商学院金融系有什么区别，想来想去，结合本人的研究方向，我想到了量化投资，于是我在国内办了第一个金融量化投资专业硕士班，每年大概培养大概90名左右研究生，我自己本人一个人就培养了100个硕士博士了，应该说我是老师中培养研究生的大户。
对于金融学教育，我这个问题我真是思考了很多。我想做教授第一要务应该是想培养什么样的学生，这些学生将来能干什么。我相信老师是最大的VC，学生好了老师不就牛了吗？为什么厉以宁教授这么牛，他学术不错，更重要的是他培养了李总理。
今天我们讨论的是人工智能在资产管理行业的应用。但是我觉得我们定位低了，我们都是在讨论人工智能在投资中的应用。但是在整个资产管理行业中，有几百万的从业人员，又有多少是做投资的？我想做投资的1%也许都不到。因而，我们仅仅谈人工智能在投资领域应用的话，那就太狭窄了。人工智能应用到投资这个领域其实很特殊，上半场的嘉宾有共识，我的想法跟第一场嘉宾他们一致，投资完成由人工智能替代，可能性很小。量化投资是模型，人工智能也是模型，然而投资不仅是历史预测，而且也用未来解释现在，这个是AI做不了的。
我举个例子，我们做大类资产配置如果把房地产纳入进来，从现在看这个组合一定是超配房地产的，为什么？房地产整个资产几乎没有回撤，风险波动率很小，收益率很高，你想你用模型会得出什么结果？仅仅从历史数据看，一定是超配房地产，从现在看，有问题吧？因而，在这个方面，人工智能能打败人吗？再举个例子，在牛市当中，如果用均值方差模型，一定是超配股票基金的。为什么做FOF出了很多问题，大家认为FOF就是基金分散，没有投资体系，最终会出事。用一个模型得出基金配置就叫FOF，就叫量化，我想不是这样的。投资我们不光要用历史数据，而且还要用主观判断。我身边有很多人工智能的教授找我合作，搞个预测，能不能挣一把钱，大家对钱是有共识的。我说我在投资方面对机器学习不很看好，特别是中国市场。
我在中国人民大学，我一直思考我到底培养什么样的学生，我培养的学生能干什么？当面对人工智能的迅猛发展，我是大学教授，我想我是不用怕的。但是，如果我是一个券商的行业研究员，如果我是做投行业务的，如果我是银行的理财基金经理，你觉得我能睡得着吗？但是，在整个资产管理行业的从业人员人中，这样的从业人员占大多数。我这个学院以前是学术见长的学院，前几年大量的学生都去做行业研究员。但是，我后来发现，就业形势不乐观，于是我办了量化投资专业硕士，我请了很多业界导师。我已经意识到这些问题，培养那么多行业研究员还有什么价值？仅仅会做一个基本的数学统计分析，写一个行业报告，这样的研究员有价值吗？研究所还需要多少这样的人？现在，机器人5分钟就能写出来一份研究报告给你，新数据来了1秒钟之内，就能更新出一份新报告给你，但是你要写一个晚上，机器最多5分钟帮你搞定了。所以，行业研究员，没有形成自己的研究体系，只会简单的数据统计分析，画出几个图，就搞一篇研究报告，迟早被AI淘汰。再比如，你是银行的理财经理，在投资理财这方面的服务你一定能比AI效果好吗？
所以我想，人工智能替代人类这个话题，替代这个词也不一定完全叫替代，很多时候是解放。从人类历史角度看，你看人类简史，人之所以为人因为我们有思想，机器就没有思想，我们把繁重的简单的重复的劳动给机器，我们留下的是思想，思想这个东西没有了我们就要出问题了。只要有极聪明的人存在，建立了思想，我们就不怕。刚刚国外的嘉宾讲，我们的大脑层级很高，但是你要记住大部分的人脑不是产生思想的，这些人就是被AI替代的人。AI替代资产管理行业从业人员的逻辑是什么呢？凡是你从事的资产管行业业务是简单的、重复性的累人的劳动，我想很可能要出问题，就要被机器替代。银行有大量的从业人员，银行还真需要那么多人吗？以前建行的张行长说银行是弱势群体，大家都笑，现在还笑得出来吗？
所以，金融系培养的人才也要完成转型，你必须让金融系的学生要懂得技术，同时要有理念，有思想。我打个不恰当的比方，比如培养我们家闺女，第一，我抓数学，数学是训练思维，第二，我们家女儿9岁开始学编程，她现在批评她老爹已经不用说话了，直接写一个程序给我输出结果就可以了。未来的孩子，数据处理的能力必须得有。第三，语言，语言是表达能力。这个就是量化的思想，未来的信息社会就是这么几个东西，但是你也可以灌输他一个理念。这个理念是什么了？我经常教育我们家闺女，这个世界上所有男人不可靠，只有一个男人可靠，那就是你爹，这个就是理念，没有给出量化依据，就是主观判断的过程。因此，资产管理行业发展放在大的格局上看，投资从业人员仅仅是从业人员极少的一部分。投资只适合那些最聪明最勤奋的孩子干，我培养那么多硕士、博士，我都是看着他们怎么成长的，都是中国最优秀的一批人，但最终做投资也不过只有几个能做得好。因此，我们谈人工智能替代投资，这个格局就小了。
但是，对于资产管理行业其他从业人员，就要小心了，那才是大比例的从业人员。如果大量的资产管理从业人员没有终身学习，不培养以及提高自己的大脑，未来你一定活得不太好。中国发展实在是太快了，我真的是感受特别深，像我们老师招人一样，第一年说是香港的优秀博士，第二年是欧美的优秀博士，第三年就是北美的常青藤的博士了。中国跟国外比有一定的差距，但是我们中国人很勤奋。我们在人工智能领域一定会发展得非常快。一个机器背后不是一个人，是几千个最聪明的工程师智慧的结晶。谈人工智能的替代性，不要老是集中在投资方面的替代性，投资的从业人员仅仅是极小的一部分。无疑，人工智能对其他方面资产管理从业人员，替代性才是很大的，我觉得对资产管理行业而言很多人将来可能活得都不好，比如说银行柜台从业人员、券商行业研究员、理财师、规划师、等等资产管理行业相关从业人员都很危险。这就决定了，我们谈人工智能的替代性，格局就要大一点，我相信人工智能对资产管理行业会有一个巨大的变化，但是对投资子行业相对来说，是影响最小的。
你有幸生在中国，因为中国是世界上最有创造力的国家。中国人的活力、创新精神都很强。但是，从金融市场角度来说，我们相较于美国而言，不太成熟，这样给了我们一段保护时间，使得我们能够在人工智能起来之前，我们能成长起来。为什么？因为，人工智能能够打败人类，是因为在既定规则下，才可以。如果规则变了，就不好说了。我们的金融市场，是一个目前还不太成熟的金融市场，规则是经常变的。比如说，我们前一个星期要熔断，第二个星期就不熔了，再好的机器也适应不了这样的政策规则频繁改变。因此，我始终认为人工智能在投资领域的影响没那么巨大。
中国金融市场走向成熟还需要一段时间，所以，主观投资还有一些机会。我相信随着金融市场逐渐规范，市场有效性变得越来越强，我们人的作用会越来越小。我经常跟我的学生讲，人民大学在金融技术这块要加强。我们人民大学传统的货币金融学科很牛，但是我们不能放弃对科技的理解。就算是金融专业，我们对科技的理解，特别是人工智能对金融的革新也需要非常关注。因此，我办了量化专业金融专业硕士项目，主要招收数学、物理、统计、计算机，这些专业的本科学生，然后硕士在人大完成金融专业培养。同时，我个人的学术研究也转向机器学习和量化资产配置的研究。
其实，我当时这个办项目的时候我也很紧张，如果办不好，我得负责任，耽误了学生发展。现在有了三届的学生，培养出来的学生就业，是非常好的，说明当时我坚持这个方向还是对的。时间关系我不讲太多了。但是，需要强调一点，人工智能建立在数据的基础上的，如果数据有问题，再好的人工智能技术，输出结果也会有问题，这个问题留给通联数据的蒋龙谈谈。谢谢大家。
李勇：我不能代表人大，我是人大的异类。非要推荐一支时间产品，我觉得你是信则永生，信心比黄金重要，做量化这个行业就要对量化有信心，散户投资者不要折腾，买一家量化投资的基金我看差不多了，非要我推荐，我觉得（创金合信），我还是比较推荐的。
李勇：我对京东方一点不懂，为什么要谈呢？因为京东方最重要的逻辑是京东，如果你认可京东，京东最重要的创始人是刘强东，人大社会学毕业的，我看好京东方，这也是一种逻辑。开玩笑。
李勇：人工智能与投资，且行且珍惜。
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