"阿法狗”VS "金融狗”， 颤抖吧~~800万金融从业者。。。

  写在前面  

“人工智能最好的应用领域之一是金融领域，因为金融领域是唯一纯数字领域。”

                                                                       -- 李开复

人工智能进入投资理财行业

想必大家都知道 “ AlphaGo ” 在2016年4比1战胜李世石，在2017年3比0战胜柯洁的辉煌战绩，一度刷新了人们对于人工智能的全部认知。同时，随着人工智能的发展，越来越多的领域都开始引入相关技术，来推动行业的科技化、智能化发展。近日，投资理财行业也开始出现人工智能系统。

2017年1月开始，日本寿险巨头富国生命保险开始利用价值170万美元的人工智能系统IBM Watson Explorer，取代34名人类保险索赔职员，约占理赔部员工的30%，每年维护费用则为12.8万美元。而可节省的人类员工薪资支出则达110万美元/年。仅此一项，不到2年，成本即可收回。

人工智能相当于高级理财学徒

AlphaGo对战李世石、2017年化名Master连斩中日韩三国棋手的诸多文章里，常会引用一个数据“深度学习了3000万个围棋对弈”。

其实这恰恰是人工智能的精华所在，即所谓3千万个对弈，就是围棋世界里的大数据，一个可以被收集、整理和捕捉的数据图谱。每一个AI能够惊世骇俗，根基也在于此。

富国生命保险重金购买的人工智能其实就扮演了这么一个角色，通过扫描医院记录和其他文件，根据保理伤害、病人医疗史以及程序管理等信息，确定是否进行理赔。

AI扮演一个学徒的角色，帮助师傅打打下手，按照规定的流程、既定的标准，用已经明确量化好的审批程序来完成既定工作。一切都在老师傅的计划之下。只是比起人类学徒来说，更快速、更不容易出错。

这种标准化流程的最大好处就是解放了老师傅的双手，也节约了用户时间。做帮工的AI和被其替代的那些人类员工，最大的共通之处就在于都是流水线上的工人，看似白领的业务，实际上都是简单劳动。

大数据是人工智能的根基

AlphaGo的成功就在于它掌握了围棋领域近乎全部的数据，也即大数据强调的全量样本。尽管面对人类的智慧来说，万一出现一个不懂围棋的虚竹用自绝死路的非正常方式打破僵局，依然可以在进入常态竞技的后半段，用标准化的下法，逼死绝顶高手。

可如果没数据呢？李开复的解答看似很圆满：

• 一是在金融界里相对隔离得非常清晰。金融领域是不跟其他定领域混在一起的，股票就是股票、保险就是保险、银行就是银行、账单就是账单，这些东西是能够用来计算的，且属于狭窄的领域。

• 二是利用手中拥有的大数据量，可以获取更多的数据。

• 三是金融是最无摩擦的领域，钱进钱出，这里没有生产、仓库和物流。

展望未来

目前人工智能+金融所能做到，也就是风险系数较小、流程简单规范、数据量需求较少易掌握的保险和小额贷等业务之上。

唯一纯数字领域的金融尚且如此，又何况其他领域。没有大数据加持，再好的人工智能也只是一个高档玩具。

大数据，其实也就与人类的经验认知和理性分析相似了，成为了人工智能能否长大的基础“饲料”。

人工智能在投资理财领域取代人类真的是指日可待了，有了人工智能，投资理财服务将更加人性化、智能化，出错的机率也大大减小，希望人工智能系统能更快更广泛的应用在投资理财领域。

作为金融从业者，如何用100个字描述自己的工作：笑挂在嘴角上，苦在心底。都说工资高，其实全凭能量。从事金融行业，一份耕耘一份收获，披星戴月工作为明天。将客户的信任当作责任，这样的日子充满希望，客户每天都在增加。只有变得更专业，才不会被取代。

金融很广，揭秘金融人生存现状，我们会发现，金融人的平均年龄在30-40之间，平均年收入高于其他所有行业；金融高管的工资当然是最多的，年龄也是最大的；基金经理和分析师的学历是最高的，平均年龄不大收入却很多；等等等等......最后，我们会得到的这样一个矩阵：

面对人工智能，我们改变不了科技的进程，但是，我们可以改变自己，以及我们下一代的知识结构。

有学者分析，面对步步逼近的人工智能，你有三个选择：

1、要么积累财富，成为资本大鳄

2、积累名气，成为独特个体

3、积累知识，成为更高深技术的掌握者

新的时代已经渐行渐近，我们只有有意识提升自己，方能赶上时代的潮流！

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