“国内量化投资第一人”齐鲁资管董事长章飚昨天的一篇文章《章飚：你应该干金融吗？》刷爆朋友圈。
章飚在转发这篇文章的时候，加了一段话：
斗胆成文，供大家批评指正。很少有一种感觉，强烈地想把观点写成文字，但又害怕把文字公布于众，怕招致太多的指责和批评。但是我得面对真实的自己，“不装”！
知名投资人点赞评论这是“大实话”。他似乎有些纠结地留言：“说真心话是场大冒险”。
金融圈是个异常低调的圈子，作为媒体人，异常喜欢这样敢说“大实话”的投资人。何况，章飚写过一篇文章谈《本分活着》，狠戳人。
其中提到，本份就是“深度承认自己的一般性”，“做自己该做的事情，把事情做成应该的样子”，“不做单方占便宜的事情”，“面对成绩还是问题，都向自己找答案，不怨天尤人。”
有时候，有点儿为他担心，怕实话说多了，会被人拿住话柄，哪有滴水不漏的说法？但，还是希望敢说真话的投资人能多一些。
朋友圈还看到各种各样转发时的配文：
“炒得一手好股，码的一手好字……论傲娇，我只服齐鲁资管”
“入木三分的分析，逃离顶部的择业观。”
——“我想干的是图书管理员”
……
留言区的互动也很精彩：
想起价值投资鼻祖格雷厄姆在《证券分析》首页引用了古罗马的诗人贺拉斯的一句话， “现在已然衰朽者，将来可能重放异彩。现在备受青睐者，将来却可能日渐衰朽。”
现在备受青睐的金融人才市场，也不会例外。
经齐鲁证券资管授权，“聪明投资者”转发章飚这篇刷爆朋友圈的原文。
你应该干金融吗？
你可以把“金融”替换成“证券”或者“金融工程”。而“你”也可以更替成“你的孩子”或者“你的朋友”。一看这个题目就知道是一碗浓烈又油腻的鸡汤。向来讨厌鸡汤文字的我也试着煲一碗，讨厌鸡汤的你可以就此略过。
有两件事促使我去写这个无聊文字。
其一，前一阵子微信上刷屏，清华大学副校长施一公先生说：“当国内所有精英都想往金融上转时，我认为国家出了大问题”。这让我想到：金融行业有那么好吗？真值得精英们往金融上转吗？
其二，本人在国内金融工程界也算个被拍在沙滩上的前浪，托我找实习机会或者询问工作问题的人非常多。比较夸张的是，今年暑假，南方某著名基金公司的金融工程实习生居然有二十几个，几乎是大学的一个标准班了。
请注意，这些学生并不是公司特意从各个高等学府招入作为后备人才来培养的，而大部分是公司方方面面的关系介绍进来实习的。金融（工程）专业现在是有多么的热，由此可见一斑。
你应该干金融吗？这是一个问题。为了讨论这个问题，我尝试把它分解为三个小问题：
第一，你喜欢金融吗？
第二，你的禀赋适合做金融吗？
第三，金融业会好吗？
我想到NBA巨星乔丹第一次退役后，加入职业棒球联盟的往事，这就像分析乔丹是否应该打棒球，我们也可以问同样的三个问题：乔丹喜欢棒球吗？乔丹的禀赋适合打棒球吗？棒球行业会好吗？
但在解决这三个问题之前，你首先应该问问自己：就业的目的是什么。
就业的目的是什么，这显然是一个目标函数（价值函数）。大可不必被“函数”这两个字吓到，其实说的就是——猫吃鱼，狗吃肉，奥特曼打小怪兽——满意度或者幸福感的问题。
为什么就业，每一个人的目标函数可能是不一样的。在20年前，我也面临了这样的问题。就我而言，由于出身低微，受过穷饿过肚子，因此这个目标函数首先是生存：要能赚钱，其他都是第二位的考虑。
但现在大家的生存环境已经有了明显的改变。自然，有房住、有车开还是刚需，但可以假定，你的基本需求已经得到满足——不会住桥洞，也不会被动饿肚子。
在这样的情况下，我觉得就业目标的确定，可以有点更高的追求，比如：有生之年由于所从事职业带来的幸福总和的最大化，通俗地说就是：让你的幸福感更多点，如果有时会有痛苦，那痛苦也相对少。
所以，不知你是否同意这样的就业目标函数：把每一天上班所带来的幸福加总，再减去每天由于上班导致的痛苦的总和，这个余数就是我们要追求的目标函数。
如果能够跳着舞去上班，如果工作没有工钱你也愿意做这个事，如果上班能够给你带来很大幸福感，那么你的选择基本肯定是对的了。
解决了目标函数这个基本问题之后，迎面而来的第一个问题就是：你喜欢金融业吗？
在回答这个问题之前，你得先知道金融是一个什么样的行业。
金融包括了银行、证券、保险、信托、融资租赁、互联网金融等等众多子行业；在证券行业中，又有投资和投行两个差别比较大的业务领域；在投资领域中，又有研究和投资（或者卖方和买方）的区别。
不同的子行业和领域有自身不同的特点和差异，只有充分了解这些行业和领域的特点，你才能做出喜欢或者不喜欢的结论。
鞋子好不好，只有脚知道；职业好不好，只有干过才知道。解决这个先有鸡还是先有蛋的问题，就得靠学习和实习。
通过学习专业知识，你才能够了解从事金融业所需要的理论知识；通过实习，你才能够掌握金融行业实际工作中的操作环节和丰富翔实的细节。
实习是了解行业不可或缺的过程，书上得来终觉浅，事非经过不知难。你买件衣服还是试试看看是否喜欢，投资一个上市公司也需要很详细的调研，更何况是从事一份安身立命职业呢！只有经过详细的调查研究，你才有可能得出是否喜欢一个职业的结论。
做金融行业需要什么样的禀赋？这也是一个很个性化的问题。不同的人有着不同的答案，不同的子行业有不同的偏好。对于这个问题，知乎上的回复汗牛充栋，我却无法给出更好的答案，所以干脆直接略过。
不过有一点是肯定的，金融行业需要各种背景的人才，不仅包括会计学、经济学、统计学、投资学、计算机科学，也包括法学、营销学、心理学、社会学等。
这并非意味着你要掌握上述所有知识和技能，但在你会的领域，必须学得很深，掌握得很好，排名最好很靠前——道理很简单：竞争太激烈了，你得有压倒性的比较优势才行。
个人之浅见，如果想进入金融行业，你需要补的是你的长板，而不是短板。
其实我最想谈的就是这个问题。金融行业会好吗？我的结论很悲观。
首先，好行业的不断轮转不支持金融业好花常红。
以我有限的人生经验来看，花无百日红，行业也是。从我略懂世事开始，好行业就一直在轮转，一开始商业、粮食系统很牛，我的一个研究生同学曾经在一个小镇粮站工作，据说镇上四大美女都在追他，其吸引力可见一斑。
然后是邮电系统很牛，接着是电信，再后来是银行，以至信托、保险、证券等行业。前面20年，金融业的确很不错，目前也还属于高薪的行业之列，但下一步的轮转中，金融业会怎么样呢？
其次，目前金融业可能已在顶部区域。
根据我们首席经济学家李迅雷先生的数据，过去两年，金融业创造了中国GDP总量的8.4%，而美国是7.3%，日本只有5.2%。
你一定喜欢抄底、喜欢逃顶，所以，你一定要认真考虑，当下是否金融业的高点。在身上没有十足金刚钻的情况下，你一定不喜欢在一个行业的顶部区域，冒失地地进入这个行业。
再次，金融业目前肯定是一个供给过度的行业。
作这个结论有一定风险，但只要看看身边：有多少金融服务只是在用钱炒钱，有多少金融需求是真正的有效需求，有多少金融机构正在被猛烈调控，相信你会再多思考几分钟。
同时，金融业的名声正在明显下降。
从美国的占领华尔街，到现在国内主流媒体对于金融业的品评；从金融的“脱实就虚”，到杠杆的不当使用和一些庞氏骗局，无不在损害着金融行业的声誉。作为多年的金融从业者，其中滋味难以言说。
还有，金融人才的竞争局面正在改变。
大量精英们正在以超过你想象的速度和力度涌入金融行业，这加剧了人力资源的竞争，甚至会形成踩踏局面。没错，你的竞争对手变得更多，且更强大了。
同时，大量的人才供给，也在降低金融人力的均衡价格，大概率，你未来的工资肯定会变得比你现在的预期低。
所以我的结论是：金融业并非一定衰落，但目前已经高危。
在这种发展阶段里，千万不要受周围吃瓜群众的影响，那些由历史经验直接简单外推的结论，不足以让花季的你赌上幸福和身家——如果你不是特别喜欢，如果你不是特别能干，选择金融行业千万要谨慎。
分析太无聊，远不如故事有趣。那好，我们就讲两个故事吧。
第一个故事：楚人有涉江者，其剑自舟中坠于水。遽契其舟，曰：“是吾剑之所从坠。”舟止，从其所契者入水求之。舟已行矣，而剑不行，求剑若此，不亦惑乎！
第二个故事：宋人有耕田者。田中有株，兔走触株，折颈而死。因释其耒而守株，冀复得兔。兔不可复得，而身为宋国笑。
这两个故事你自然都听过，但同样的蠢事可能还会发生在你身上。所以，不要因为过去金融很好，就在金融行业上刻舟以求其剑；也不要因为有人在金融行业躺着赚钱，就死抱着那棵大树，期待无穷的兔子蜂拥而来，你会唾手而得一世无忧。
自然，每段人生都有公共性，但最靠谱的部分都是私人的。个人的选择及由此衍生的经历，永远无法替代。作为前浪，我本想提供一些东西，或许与智慧有关，但写出来后，又感觉多少词不达意。
干脆，用《卧虎藏龙》的一句台词结束吧——
“无论你对此生的决定为何，一定要真诚地对待自己。”
来源：聪明投资者
来源：一本财经（ID:yibencaijing)
作者丨零和
2017年的关键词是什么？
不管是创投圈，还是BATJ，给的答案都是人工智能。
人工智能遇上金融，在3个领域产生了强烈的化学反应：风控、投顾和监管。
目前，这些领域的运用还比较稚嫩和早期，但未来的爆发力惊人，不可小觑。
它们会带来颠覆海啸，还是缓慢渗透，开始一场温柔革命？
人工智能的发展史，是一条曲折的发展曲线，经历过几次高峰低谷。
人工智能相伴计算机而生，其实诞生比互联网还早。迄今为止，人工智能的浪潮，跌宕起伏地热过几次。
在舆论界，更是探讨不止。
在人工智能的高峰期，“人类将被机器取代或统治”的悲观言论，就会甚嚣尘上；而一旦人工智能跌入谷底，又被鞭笞为“创新泡沫”。
“前几次爆发浪潮，都是政府驱动，是至上而下的；而这一次，却是商业驱动，至下而上”，云脑科技的CEO张本宇对一本财经称。
2016年3月，AlphaGo在围棋上战胜人类，这个划时代的“信号弹”炸响之后，一个关于“智能觉醒”的美丽传说，就此席卷全球。
而火热的背后，依然有其必然的逻辑。
首先是技术的飞跃，深度学习和神经网络的日臻成熟，让这台智能机器逐渐成型。
其次是大数据的成熟。
“在某种程度上，人工智能是大数据的硕果，在大数据的沃土上，人工智能才能成长”，张本宇比喻，人工智能是一台机器，需要大量的数据“喂养”，才可运转。
此外，政府也对这个即将觉醒的时代，保持了敏锐的嗅觉。
2016年5月，国务院颁发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，对人工智能提出了产业纲领。
某种意义上，这次智能浪潮的到来，才是真正的“天时地利人和”。
这也是为何，李彦宏在多个场合，激情澎湃地宣布：“智能革命已经到来。”
人工智能遇上金融，会产生怎样化学反应？
目前，人工智能在金融领域的运用，主要集中在3个方面：智能风控、监管科技和智能投顾。
人工智能+风控，这是一个奇妙的组合，也被业内认为，这是人工智能在金融领域最有想象力的环节。
在美国的信贷崛起时代，量化和大数据风控曾经备受推崇，其代表有美国发现金融、美国运通和Capital One。
在中国，早期银行曾沿用这套风控体系。
进入互联网金融时代后，经过几年风控缺失、放量狂奔的阶段之后，中国互联网金融开始回归金融的核心：风控。
“而这次风控回归，刚好与人工智能崛起的浪潮重叠，因此产生了一定的融合”，氪信CEO朱明杰认为，中国有机会，直接升级到人工智能风控时代。
传统金融体系搭建稳固的美国，就像一张已画上图画的画纸，而中国，就如一张白纸，更有纵情挥洒的空间。
这也就是为何，中国支付行业能超越美国的原因。
尽管前路光明，但目前中国人工智能+风控还尚在萌芽阶段，专注这个领域的第三方企业不多，一些公司内部，也正在试图自行搭建人工智能风控体系。
“目前，最有效的运用，就是小额、分散、纯线上操作的现金贷”，朱明杰称。
传统的量化、大数据风控，流程是先由建模师从众多维度的变量中，找到一些有效的变量，组合成一个模型，再运用到实际中，不停地验证模型，迭代模型——朱明杰开玩笑地，将其称为人肉智能（HI）。
“而人工智能运行的方式，是给机器喂养大量数据，让它自行构建模型，最终输出一个结果”，朱明杰称。
与美国相比，中国征信体系缺失，信贷数据不足，让人工智能更有发挥的空间。
“很多数据，与借贷都不是强关联性，而人工智能却能捕捉这种弱信号的数据”，朱明杰称，比如一个用户使用手机的习惯、行为数据，在人工智能眼里，都可以找到某种相关性。
但这种神奇的融合，会受到某些桎梏。
中国著名科幻作家刘慈欣曾说道，人工智能最大的一个特点是，它就像一个黑箱，虽然从理论上，它们的运算命步骤是可以追踪的，但是由于计算量巨大，使得这个追踪，实际上很困难甚至不可能，“于是，我们真的感觉他们有智能了”。
金融一直在追求公开阳光透明，以达成某种信任感，金融对于所谓的“黑箱理论”，实在让人难以接受。
监管层要求试点的征信机构，定期要去汇报，主要的汇报的内容，就是要告诉监管层：这些信用分，到底是怎么得出来的？背后计算逻辑是什么？
不论是征信，还是风控，都要保持“可溯源性”，才能建立起信任。
“在金融圈和用户教育上，对人工智能还未完全信任之前，我们只能采取人肉智能（HI）和人工智能（AI）相结合的方式”，朱明杰称，他们会机器先出一些模型，在专业的风控从业者的合作下，同步运营。
不论是金融领域，还是其他领域，人工智能的落地融合，都需要如此一个磨合期。
在金融从业者看来，这个磨合期是绝对必要的，在早期，人类的经验和思考方式，都需要教给机器——用人来训练机器，用数据来喂养机器。
除了“黑箱理论”和“可溯源性”这两个相悖立场的碰撞，人工智能还需要在“效率和公平”之间，找到一个平衡点。
举个例子，在美国，如果所有的风控决策，都让机器来决策，如果来一个黑人，机器从理性来判断，会得出一个结论：黑人相对于白人，还款能力和还款意愿会弱一些。
而美国的法律中规定，不能让对方的“肤色”来决定是否放款，不得搞种族歧视。
“所以，不可所有的规则，都由机器全权判断和制定，需要人类给机器输入一些规则，甚至要树立起机器的价值观”，张本宇称。
此外，效率和公平的角度上来说，机器必将取代所有枯燥、重复、机械，缺乏创造力的职业，而从人类社会稳定的角度考虑，会有一些“弱者保护”机制。
与其说，是效率和公平，不如说是理性和感性——但是让冰冷的机器，具有像人类一样的价值观和道德感，这还需要多遥远的距离？
人工智能在风控上的初次试水，让从业者充满期待，而另外两个领域的的运用，却要艰难许多。
监管科技，在美国等金融强监管的国家，运用得较为广泛，而在中国，只能说刚刚睁开了惺忪双眼。
监管科技主要是两个模式：2B和2G。
“在美国，金融监管太过严苛，监管机构丝毫不敢懈怠”，点石资本创始人蔡凯龙称，在美国实在不缺这样的故事：客户不满将公司告上法庭，直接将公司赔到破产。
但美国的法规太复杂，且每个州的法规还不一样，“金融机构就像进入地雷区，不知道什么时候就踩到地雷”，蔡凯龙称，因此美国出现一些监管科技公司，保证金融公司合规，“迈出的每一步都是安全的”。
而在中国，2B的监管科技领域几乎是空白，是因为互联网金融的监管，才刚刚起步，远不到需要人工智能机器介入的地步。
“但中国慢慢进入金融强监管的时代，这片市场，前景可期，也值得布局”，张本宇称。
而2G领域的运用，就是给政府部门提供监管技术，帮助他们管理和监控。
在中国，2G布局的公司也不多，尚在起步阶段。
“我们主要是帮监管层，提供一些追踪溯源的服务”，某监管科技公司的CEO称，比如，某次舆论爆发，或股票大涨，用人工智能去探寻，背后到底有哪些因素起作用。
监管科技刚刚起步，而智能投顾，已搭上了人工智能的快车一年多了。
所谓智能投顾，就是用机器人当“投资顾问”。
国外美国智能投顾代表Wealthfront，目前已获得了12.9亿美元融资；国内，弥财、财鲸、理财魔方、蓝海智投等早期智能投顾项目，都获得了千万级融资。
据知名管理咨询公司科尔尼预测，到 2020 年，智能理财市场规模将突破 2.2 万亿。
看起来前景无限，但智能投顾在中国发展却举步维艰。
最主要的原因，就是中国的投资环境，过于浮躁。
“智能投顾的优势，在于长期稳健的分散投资，是一个控制风险波动的产品”，璇玑CEO郑毓栋称，短期投资，智能投顾的优势并不能展现，“以璇玑为例，去年来看它的收益不能算高，短期还有些小幅的亏损”。
中国的理财者，主要分类两类：一类是股票散户，他们投机心理较重，对于这种长期的稳健的投资，根本不屑一顾。
而另一类是被余额宝和P2P教育出来的理财用户，对于智能投顾年化率3-6%的表现，他们也看不上。
最终，智能投顾成了一个“夹层产品”，不上不下，导致获客难上加难。
如果智能投顾有一个“形象”，它应该是一个稳健、温和的机器人，它没有“摧枯拉朽”的力量，它倡导健康理性，也无法做到永胜不败。
而这个温和的革命者，恐怕暂时还无法掀起惊涛骇浪。
