金融人工智能︱黃元山

【2016年04月22日 11:54 上午】金融人工智能︱黃元山


在金融界,運用電腦程式交易或高頻交易已不是新鮮事,早在20多年前,電腦已經開始與人手鬥快,甚至引發了1987年的股災,不過電腦仍需要聽命於人腦,交易程式還是要靠程式編寫員不斷修改以適應新情況。

然而,自從人工智能程式「AlphaGo」以四勝一負擊敗韓籍世界圍棋冠軍李世乭,美國華爾街開始有分析師指,未來金融業界最大的挑戰者同樣來自人工智能程式。

以電腦交易程式做買賣,當然不是甚麼新事,就算是人工智能,也不是新事;不同的是,在大數據年代,無論是數據收集和分析變得更多更快,或者是數據的實體儲存更大、更便宜,都有助於人工智能變得更厲害。

以往,電腦交易程式做了歷史分析後(back testing),便可以實際應用一段時間,但過了一段時間後,市場可能會發現同樣的套戥公式,便要再去找尋新的公式;試想想,如果在未來,人工智能有足夠的數據收集和分析的功能,能自己去找到新的公式去做套戥,自我完善和演進,交易市場自然會帶來翻天覆地的改變。

各崗位須與時並進

其實人工智能早已應用在不同的產品上,近年,由於提升電腦運算能力所需的資金逐漸減少,這樣一來,容許大數據及跨網絡搜尋,人工智能處理及分析的資訊變得越來越多,越來越快,而且人工智能懂得學習去自我完善,對各項消息的反應勢必較證券交易員更迅速。

筆者亦認同,證券交易員、經紀、理財顧問、分析員以至基金經理等方方面面都會受到影響,每個人都需要與時並進,才能夠駕馭科技,而非被科技取代,今天的情況就好像一百年前機器取代人手織毛衣一樣。

除了交易(trading)以外,另外一個例子是理財顧問和產品銷售(sales)。目前矽谷的巨擘私人投資,許多已不再用財務顧問。

自己在網上輸入投資目標、金額及願意承擔多少風險等資訊,網上的金融系統便懂得在其存入資金後為其投資進行資產比例配對(asset allocation)和「再平衡」(rebalance)。根本連理財顧問、經紀以至基金經理都省掉,兼且可以避免了人性的貪婪與恐懼,因為人往往在大市下跌而需要「再平衡」時會變得手足無措。

料三至五成從業員被取代

至於分析員(research),過往就一些事件如重要的數據公佈,可能需要多個小時的時間;而採用人工智能搜尋大數據作快速分析並找出重要的數據指標,可能只需十多以至幾分鐘而已,甚至還可以為客戶提供快速的資料分析作投資參考。

金融數據服務商「Kensho」創始人Daniel Nadler預計,到2026年約有33至50%金融從業員的原有工作會被電腦取代。

雖然這個預言會否實現就難以估計,不過,過往香港對人工智能新發展的關注和投資不足,更落後於上海及新加坡。

今次「AlphaGo」擊敗李世乭引起了各方討論,政府、商界及金融業若能因此作出反思,從而急起直追,對我們保持作為國際金融中心地位未嘗不是一件好事。

文章原載於蘋果日報作者博客


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