AlphaGo已經拿下圍棋，創(chuàng)投界的“Master”何時出現(xiàn)?

0評論2017-01-13 09:28:52?來源：中國網?沒時間盯盤怎么辦？

AlphaGo就像一把江湖傳說中的絕世名劍，不輕易出手、出鞘必見血。去年年初，它只是戰(zhàn)勝了李世石，時隔一年，就掃蕩了整個圍棋界!披著Master馬甲的AlphaGo連勝六十局，柯潔、樸廷桓、古力、常昊、聶衛(wèi)平，世界頂尖圍棋高手，全都成為手下敗將。AlphaGo再一次成功激活人類對人工智能的恐慌!

人工智能似乎就像那個“別人家的小孩”，它聰明、勤奮、聽話、懂事，每一次都考高分，我們總是在羨慕!國際象棋、圍棋、智力比賽等已相繼淪陷，接下來，人工智能又將挑戰(zhàn)誰?據稱卡耐基梅隆大學開發(fā)的Libratus人工智能系統(tǒng)將對戰(zhàn)全球最著名的四位職業(yè)德州撲克玩家。從棋局競技到博彩競技，隨著難度的逐步升級，眾多媒體紛紛推測人工智能的觸角或將伸向金融投資領域，認為將來還會出現(xiàn)炒股狗、理財貓、投資機器人(18.72 +1.68%,買入)……

陣地轉換間，其聚焦的問題發(fā)生了很大變化。國際象棋、圍棋等游戲競技屬于完全信息公開博弈，而德州撲克、金融投資則屬于不完整信息博弈。一直以來，不完整信息博弈是計算機更難以攻克的堡壘，而隨著此難題逐漸被挑戰(zhàn)和破解，人工智能進入股票、股權等投資領域將是順理成章的事。所以，很多業(yè)界人士相信，人工智能最終一定會進入投資領域，尤其是最復雜、最需要想象力的一級市場股權投資領域。

目前，二級市場對智能投顧等人工智能應用的概念已經不陌生，產品也非常多。華爾街不少大型對沖基金都已經開始使用人工智能技術，如文藝復興基金已經大量使用機器學習技術進行策略建模;國內如招商銀行(21.91 +0.37%,買入)的智能投顧服務，其大類資產配置就使用蒙特卡洛模擬有效模型。

二級市場領域內的人工智能產品主要是根據各類實時的K線指標、周期性的季度和年度研究報告、標準化的項目披露信息，再依據用戶偏好推薦個股和基金投資組合。與二級市場不同，一級市場的項目或公司沒有信息披露要求，且缺乏像二級市場類似的統(tǒng)一信息出口。因此面臨的問題是大量項目的數據標準不一，完整度不一，準確度校驗難度大等等。

基于這樣的背景，人工智能應用于一級市場與應用于二級市場的場景是完全不同的。如何高效收集海量信息數據;如何將海量數據進行清洗并結構化;如何將結構化的數據進行聚類分析，提煉邏輯并優(yōu)化權重;如何通過各類判斷模型進行組合預測項目的長期發(fā)展機會，判斷項目的成功概率，并且在保證穩(wěn)定的基礎上又不失靈敏度，能夠根據市場的變化和動向實時調整。如上種種，都是人工智能在一級市場上所需要解決的核心問題。

可以預見的是，人工智能進軍一級市場股權投資領域必將面臨諸多挑戰(zhàn)!但是業(yè)內普遍樂觀，并堅信得益于算法的不斷進步、人工智能在更多領域大展身手將是可以預見的必然。回顧過去，Deep Blue使用了由專業(yè)國際象棋選手指導編寫的精密分析方程，AlphaGo已經不需要預裝專家知識，直接通過蒙特卡洛樹搜索向最優(yōu)化棋局勝利的方向收網。而Libratus將進入納什均衡定義中的完美游戲狀態(tài)，通過在風險與收益間尋求平衡來決定下一步。除了算法，計算、數據、場景等方面的長足發(fā)展也是人工智能新一輪進化的強大動力。

人工智能的數據管理與分析能力令一眾商業(yè)化應用垂涎，將自然語言處理、機器學習等技術整合到各種應用和商業(yè)決策中，會顯著地增加功能、提升效率。曾有知名機構老總公開表示，作為管理者的一大痛點是構建一支專業(yè)、理性、忠誠的投資經理隊伍;有投資經理也明確表示，快速篩選項目更有助于釋放腦力去解決核心問題;還有創(chuàng)業(yè)者也會在融資前想先了解下自己的項目與投資人的期待有無偏離。誰可以為這一系列問題提供解決方案呢?

想象一下，一個自然人能在一晚內看完上千份報告嗎?人工智能可以輕而易舉地做到。它可以不知疲倦地快速研究海量數據，并通過數據分析實現(xiàn)自我提高，做出不受任何主觀因素影響的結論。其實一開始，AlphaGo輸給了李世石，隨后就在李世石睡著時“惡補”了一整晚，第二天的結果全世界都知道了：AlphaGo大敗李世石。

那么，人工智能將如何應用于一級市場呢?2016年出現(xiàn)的阿爾妮塔人工智能創(chuàng)投機器人就為我們在這方面打開了巨大的想象空間，“她”在具體實踐中以極高的準確率預測出了投資機構通過投決會的項目，為創(chuàng)投行業(yè)提供簡明便捷的項目評級標識。阿爾妮塔項目負責人表示，“機器學習和深度學習在阿爾妮塔處于比較后端的模型監(jiān)測推演。一個項目會被搜集到大量的數據和信息，首先會進行數據量化，最初的量化值只是一個隨機的初始值，并不一定科學。一個項目會對應生成上千個量化值，我們再把這一系列的量化值放到模型矩陣里面，通過機器學習對模型矩陣進行運算，最后看運算出來的每一個項目值是否跟現(xiàn)實一致或接近。如果一致或接近，就說明矩陣設計合理;否則，就必須調整模型，再次進行矩陣運算。”

人工智能應用于股權投資一級市場，資料來源：阿爾妮塔

我們并不真的需要投資人與AlphaGo或阿爾妮塔來一場PK，因為二者可能具備完全不同的“棋力”，走著各有千秋的“棋路”。我們真正期待的是，如何讓更多的人去分享這一場科學與技術進步的盛宴。目前，人工智能在中國已經成為推動產業(yè)升級與創(chuàng)新發(fā)展的一個關鍵動力。我們期待中國創(chuàng)投界的AlphaGo，甚至是Master早日出現(xiàn)!

總結

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