人机合一面前，基金经理会不会被淘汰

传统的金融投研人才培养路径——从助理研究员到基金经理，非常漫长。而如果辅以人工智能技术，则可以令只有一两年研究工作经验的研究员快速追上十年经验的老研究员或投资经理。在投资经验、主动管理能力方面没有突出领先性的基金经理是不是技术革命中的落后产能？

活动现场

“金融领域的人脑经验还是比较多，而且目前人工智能技术应用到投资领域还存在一定门槛。所以目前资产管理的能力依然还是分水岭，还不能说因为这个公司有人工智能，所以这家公司的投资就会好一些。但是在不远的将来，我认为这个划分会不断改变。”

2017年3月25日，在智信资产管理研究院于北京举办的主题为“智能投研：开启高效精准投资之匙”资管咖啡34期活动上，天弘基金管理有限公司智能投资部总经理助理刘硕凌如是说。

刘硕凌（天弘基金管理有限公司智能投资部总经理助理）

已经成功落地的天弘基金“鹰眼”智能投研系统，通过对市场舆情新闻的采集、整理，将10万条新闻样本数据通过自然语言处理技术，进行清洗和标记，利用“研究员+鹰眼”的方式，准确地预测了全市场79支违约信用债中的69支。该系统获得了公募基金行业的第一个金融科技专利。

“人适合解决做什么，计算机解决怎么做。”刘硕凌认为这是最合理的分工，“主动投资能力很强的人和数据科学家的工资水平差不多，这两类人才都会是公募基金公司必备的人才。两种人才所形成的文化自然就是一种平衡和博弈（的文化）。最终的话还是会以人为主，但自动化程度会越来越高，而且渗透的深度与速度有可能会超过我们的想象。”

人工智能的三大要素包括硬件、算法和大数据。有了硬件的进步，才有了人工智能的发展。算法在过去十几年的创新突破并不多，主要是结合需求的应用。更多的变化是源于大数据。

十年前，调整策略模型的一个参数需要一天时间才能跑完，而现在只需要几分钟。从一天变成几分钟，就是硬件进步、运算速度提升带来的质的飞跃。