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2017年10月18日，号称世界上第一支由AI（人工智能）进行投资决策的ETF（交易所买卖基金）——AI Powered Equity ETF（NYSE Arca： AIEQ）在纽交所上市。
从表现上看，这只AI基金上市前三天轻松跑赢美股大盘，不少评论高呼人类基金经理、分析员的终结者来了。然而在此之后，它的表现又急转直下，上市首个月，一方面跑输了标普500，同时还跌破了自己的发行价。
虽然AIEQ上市时间较短，此时对其业绩进行评判并不适宜，但近年来AI对于资管行业的冲击明显，“AI战胜华尔街”、“智能投顾替代基金经理”的论调频出。但是与此同时，也有业内人士认为，人工智能正在基金界吹起一个大泡泡。“泡沫论”和“替代论”的同时浮现无疑值得关注。
在这一背景之下，以下疑问成了解开问题的关键：基金经理和分析员们与AI的工作界限在何处，AI投资与量化交易的真正区别是什么，高盛、美林等美国大行近年来的裁员之举与人工智能的“入侵”有着何种关联？
对此，钛媒体专访了通联数据公司CEO 王政。其为美国普林斯顿大学物理学博士，曾任巴克莱全球投资公司基金经理、博时基金股票投资部总经理、ETF及量化投资总监等职。
从履历上看，王政横跨了资产管理、金融信息平台研发和大数据研究等不同领域，关于AI是否能取代华尔街，这位从华尔街归国创业的CEO的观点或许值得参考。
“人工智能给人带来的价值就是对海量数据进行处理，在量上、在及时性上，机器比人更有优势，所以它更多的是扮演研究员和基金经理助理的角色，辅助他们解决一些非常复杂的、费时费力的工作。”
在王政看来，目前在基金界，人工智能仍然只是人类的“助手”。
而AI处理的这些“复杂的、费时费力的工作”与当下的大数据勃兴密不可分，数据的维度、广度都有大幅度的提升，传统的用人去做分析研究的方法就难以实现了。在王政看来，“以前我们更多的可能是瞎子摸象，每个人都看到一小块，缺乏一个大数据把所有东西整合起来、关联起来，从全局来看投资的面貌。”
据其介绍，华尔街在十年前就已在用自然语言处理和机器学习去做投资模型。比如，用机器读分析师的报告，去了解这些分析师对每个股票的观点和情绪；将电话会议所有的语音内容通过机器转成文字，从文字中再抽取信息，以此理解上市公司的电话会议。
相对而言，基金经理的不可替代性在于，在整个投资的逻辑、创新思维、以及对一些新的事物发生时做出快速反应方面要更强于机器。当然，人类的智能也是有限的。例如，2007年次贷危机的爆发就与市场的贪婪有着密切关联。
总体而言，王政认为人工智能的发展可以分为三个阶段：弱人工智能、强人工智能、超人工智能，即在初始阶段，机器只做一些基础的工作，慢慢的，机器就会掌握学习能力，学习了以后就会像人一样可以提升自己了，最后它还将具备创新能力。但在目前，其尚处于第一个阶段。
在AI界与投资圈的交界地带，量化交易是一个绕不开的话题。按照定义，量化交易是指从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。有观点认为，量化等同于AI。
而王政认为，以上两者有着很多相似之处，但是同时存在显著的差别。
相似之处在于，量化投资与AI投资的最基本逻辑其实是一致的，都是把原来人做投资的分析的方法、框架能够抽取出来一些模型去学习。
但两者本质的差异在于，量化是要求人把投资规律总结出来，然后做成一个模型，让机器去执行任务。人告诉机器该怎么做，它就按照那个方式去做，人的程序写错了它也不管，它就按照那个既定程序去做。
“所以这是把一种能力教给了机器，但这个能力是对还是错，机器不管，因为它没有自我学习的能力。”王政对钛媒体表示。
这也就导致了量化基金常常在出现亏损后，并不能及时“智能”地转换投资策略。
而AI投资则需要在量化的基础上更进一步——去教会机器自我学习的能力，从这个角度看，王政认为AI投资其实是量化投资的升级版。在王政看来，从量化投资到未来的智能投资，最关键的一点不是让机器去帮我们做什么事情，而是怎么样教机器能够学习、提升。
关于AI与投资圈的另一个争议点是，近两年被反复炒作的“AI战胜华尔街”的论调究竟是否靠谱？
有不少报道提及，2000年顶峰时期，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台就雇佣了600名交易员，替投行金主的大额订单进行股票买卖操作。但时至如今，这里只剩下两名股票交易员“留守空房”。
在王政看来，这只是技术对于金融行业长期以来的改变之一，自动化流程减少了很多基础类的工作岗位，高盛等投行近期裁撤的员工也正是如此。
王政回溯了一出简要的华尔街裁员史：
华尔街裁员史
在计算机未出现以前，交易是在一个大厅里面进行的，有很多秘书在交易员之间传纸条，那个时候你看纽约的交易所经常是很嘈杂、很乱的。由于通讯技术、互联网技术的发展，想如何买卖，机器都可以撮合了，最初的交易员就失业了。
此后，基金公司、券商还有一些交易员仍然在工作，他们的任务是每天给系统下单，我要买什么，我要卖什么等等。现在随着技术的发展，这些也可以自动化起来了，基本上机器也可以干很多事情了，这类的交易员现在也消失了。
此前已有业内人士指出，此轮高盛被裁的交易员仅局限于场内交易员、执行交易员、做市商以及卖方销售，而非有自主交易权限、属于难以复制型人才的自营交易员。
总结来看，那些仅仅是帮助客户完成交易订单成交的交易员正在逐渐失业，而那些在市场获取投机收益的交易员目前并无失业之虞。
王政以工业革命对于农业带来的影响为例，“工业技术的革新提高了农民种田的机械化程度，导致有很多农民失业了，有一部分失业农民到城镇，但最终还是有一批农民要去管理这些农场，要制定计划，要让机器什么时候干活，只是农民的比例就比以前低很多了，这就是技术对整个行业结构产生的变化，金融行业也一样。”
那将来在投资领域，AI会取代人类，占领华尔街吗？
“从现在人工智能行业的发展趋势来看，朝着这个方向是必然的。不过，目前为止还离得很远。”王政说道。
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