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昨天下午，笔者受邀参加了在北京五棵松举办的“AI投资-华夏基金&微软亚洲研究院合作发布会”，会上华夏基金宣布与微软亚洲研究院合作，就人工智能在金融服务领域的应用展开战略合作研究。会上有一点很震撼，对“人工智能+投资”有了些新的认识，分享给大家。
人工智能(Artificial Intelligence)也称机器智能，是指用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。它涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、自然语言理解、知识发现、遗传算法、符号推理、智能机器人等。
如果说，几次工业革命延伸了人类的 “体力”，现在方兴未艾的人工智能则会延伸了人类的“脑力”，成为人类发展的又一里程碑。AI+投资，必然也会在投资行业掀起巨浪。
人工智能突破主要通过算法性能的提升，工程学方法和模拟法是算法性能提升的两个途径。目前认知层算法尚未完全突破。
近年来，云计算大幅提升计算能力，基于深度学习的人工智能技术再次取得突破性进展，已开始进入实用化的阶段。当前人工智能领域已经在语音识别、图像识别领域取得突破性技术进展，语音识别、图像识别在互联网、安防领域有巨大商用价值。
无论是作为个人投资者和机构投资者，现在必须对“人工智能+投资”足够重视。想想，如果未来人工智能参加到市场游戏中，机构或普通投资者的对手，是更加理性和冷酷，学习能力有超强的“AI”，那时件多可怕的事情。
具体到本次发布会上，我更在意人工智能在“用户画像”方面的探索。
为什么？进入股市，我们的最终目的是赚钱，可最终赚钱的只是一小部分人，大部分投资者会选择超越自己风险承受能力的投资品种，在贪婪和恐惧的支配下，拿不住，追涨杀跌，然后赚不了钱。在搞不清楚自己的情况下便买买买。
移动互联网时代，这个问题有望得到解决，目前，国内外一些智能投顾公司的解决方案是依靠“用户画像”，主流做法是：通过7~10个问题的风险测评，以了解用户的投资需、投资目标和风险偏好，然后生成一个个性化的资产配置方案。
图：美国公司wealthfront的风险测评
但我觉得，通过几个问题做风险测评并不靠谱。
首先，用户通常对自己并不了解，他们所想的和自己的所需的并不一致。比如，徒步君前段时间做了一个智能投顾风险测评：第一次回复10个问题，风险评级是6，投资组合更激进，配置35%权益基金+65%的货币基金，补充回答8问题后，风险评级是4，这时候配置了22%权益基金+78%的货币基金。
图：补充问题后风险测评结果发生了变化
再则，很多用户也觉得这个无所谓，不认真做问卷，他没有时间或觉得这个不重要。最后得到的风险测评结果“噪音”非常大，可靠性不佳。
华夏基金资产配置部总经理孙彬提到，智能投顾应该要实现实现千人千面的组合，首先要对人的需求做刻划，每个人的身上有众多互联网信息，他们正试图通过每个人的互联网信息，比如位置信息，购买商品的信息去对每个投资者的目标进行刻划，描画不同的投资策略目标，这并不是容易的事。
图：业界关于“用户画像”的发展趋势判断
业界比较理想的智能投顾“用户画像”是通过大数据对用户进行精准画像，然后能给出千人千面的组合，以帮助投资者进行资产选择。
那么，微软亚洲研究院怎么解决“用户画像”这个难题呢？
微软亚洲研究院谢幸博士介绍说，他们通过“行为测量”，即观察用户的方法解决用户画像噪音大的问题。通过用户的日常行为数据来自动分析用户的这些性格，这样能获得比较客观的结果。为解决数据收集难题，几年前就开始构建跨平台用户行为数据库LIFESPEC，这些数据来自微博、豆瓣等多个平台。
他们提出了“大五人格”模型，尝试对用户发表的文字、图片、图像、用户的表情图等等分析，分析出风险偏好。
过去几年，在做大量分析用户的年龄、性别、职业、用户爱好，用户性格心理特征等信息的工作，全面完整的来了解用户。未来在此基础上，会分析了解用户性格或者心理的特征，通过用户画像，更好地理解用户的理财目标以及用户对资金的需求，与华夏基金一起，设计更好的投资产品。
图：微软科学家在讲如何通过大数据进行用户画像
微软亚洲研究院用大数据的方式去做用户画像，相对公正客观，是未来的大趋势，看好哦~
作为国内老牌优秀基金公司，华夏基金的投研团队目前已经有200人，在金融投资方面积累了大量研究方法和实战经验。
图：华夏基金资产配置部对“人工智能+投资”的理解模型
本次华夏基金携手微软，就人工智能在金融服务领域的应用展开战略合作，相当于为华夏投资能力加装了顶级智能装备。无论是在主动投资还是被动投资领域，都将会有更加宽广的视野，从而捕捉更多机会。作为基民，我更期待华夏基金未来有更多更好的基金品种上市。
知己知彼，百战不殆，最难是自知，以后“自知”这件事就交给“金融狗+程序猿”吧~
