那么，機(jī)器人顧問(wèn)是否代表了金融行業(yè)的未來(lái)？

許多市場(chǎng)分析師認(rèn)為，情況將會(huì)是這樣。根據(jù)市場(chǎng)研究公司Aite Group的數(shù)據(jù)，從2014年至2015年，對(duì)自動(dòng)化投資組合的投資額上升了210%。

機(jī)器人正在沖擊華爾街。已有數(shù)百名金融分析師被軟件或機(jī)器人顧問(wèn)取代。

牛津大學(xué)2013年的兩篇論文認(rèn)為，未來(lái)20年，美國(guó)47%的工作崗位將由于自動(dòng)化技術(shù)而處于“高度危險(xiǎn)”之中。其中54%的工作崗位來(lái)自金融行業(yè)。

這不單單是美國(guó)的現(xiàn)象。印度的銀行也報(bào)告稱(chēng)，由于在工作場(chǎng)合引入機(jī)器人技術(shù)，連續(xù)兩個(gè)季度的就業(yè)人數(shù)已下降了7%。

或許這并不奇怪，畢竟銀行和金融行業(yè)的基礎(chǔ)就是信息處理，而某些關(guān)鍵的運(yùn)營(yíng)工作，例如存折的更新或現(xiàn)金存款，已經(jīng)高度自動(dòng)化。

目前，銀行和金融機(jī)構(gòu)正在迅速接受新一代的人工智能技術(shù)，某些以往需要人工參與的金融工作正在自動(dòng)化。這些工作包括運(yùn)營(yíng)、理財(cái)、算法交易，以及風(fēng)險(xiǎn)管理。

例如，摩根大通的Contract Intelligence，即COIN項(xiàng)目正是基于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這個(gè)項(xiàng)目幫助摩根大通縮短審查貸款文件的時(shí)間，減少貸款審批中的錯(cuò)誤率。

埃森哲預(yù)計(jì)，隨著人工智能在銀行業(yè)的快速崛起，未來(lái)3年人工智能將成為銀行與客戶(hù)互動(dòng)的主要方式。埃森哲在2017年的報(bào)告中表示，人工智能將帶來(lái)更簡(jiǎn)單的用戶(hù)界面，幫助銀行提供更類(lèi)似真人的客戶(hù)體驗(yàn)。

例如，蘇格蘭皇家銀行和國(guó)民西敏寺銀行或許很快就會(huì)用名為L(zhǎng)uvo的虛擬聊天機(jī)器人與客戶(hù)互動(dòng)。Luvo基于IBM沃森技術(shù)，能夠理解人際互動(dòng)并從中學(xué)習(xí)，最終成為“有血有肉”的客服。

與此同時(shí)，印度最大的民營(yíng)銀行之一HDFC推出了印度首個(gè)基于人工智能的銀行聊天機(jī)器人Eva。這個(gè)聊天機(jī)器人可以從數(shù)千個(gè)來(lái)源提取信息，在不到0.4秒的時(shí)間里用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言提供答案。除Eva之外，HDFC還曾提供人形機(jī)器人助理Ira。

人工智能也在被用于投資。許多金融分析師表示，復(fù)雜的交易機(jī)器能夠?qū)W習(xí)并思考，最終讓當(dāng)前最先進(jìn)、最復(fù)雜的投資算法看起來(lái)非常簡(jiǎn)單。

顧問(wèn)機(jī)器人幫助企業(yè)去評(píng)估交易、投資和策略。相對(duì)于量化分析師使用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)工具去做，這種方法所需的時(shí)間明顯縮短。

因此，人類(lèi)基金經(jīng)理很可能將不復(fù)存在。

目前，大學(xué)正在重新評(píng)估培養(yǎng)計(jì)劃，以適應(yīng)金融行業(yè)就業(yè)市場(chǎng)出現(xiàn)的技術(shù)顛覆。

斯坦福大學(xué)和喬治城大學(xué)商學(xué)院都計(jì)劃在MBA項(xiàng)目中提供所謂的“金融科技”，希望指導(dǎo)學(xué)生如何成為金融科技專(zhuān)家。

威爾士的雷克瑟姆格林多大學(xué)則宣布，推出英國(guó)首個(gè)金融科技領(lǐng)域的本科學(xué)位。

然而，金融科技還非常新穎且多樣化，學(xué)術(shù)界很難制定合適的教學(xué)大綱，更不要說(shuō)過(guò)于人工智能這樣更先進(jìn)的主題。缺乏學(xué)術(shù)參考書(shū)和專(zhuān)家級(jí)教師也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

目前仍不清楚，人工智能和自動(dòng)化是否能成為銀行的優(yōu)勢(shì)。

如果金融機(jī)構(gòu)拋棄了受到客戶(hù)歡迎的人工交互，那么過(guò)分依賴(lài)人工智能可能會(huì)帶來(lái)不利。

此外，這還可能帶來(lái)其他風(fēng)險(xiǎn)。在設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單投資組合時(shí)，機(jī)器人顧問(wèn)的成本很低，同時(shí)也可以節(jié)約時(shí)間。然而，在市場(chǎng)出現(xiàn)波動(dòng)，尤其是數(shù)百萬(wàn)臺(tái)機(jī)器試圖同時(shí)快速做一件事情時(shí)，機(jī)器可能無(wú)法采取正確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防措施。

2012年8月，Knight Capital Group的機(jī)器人股票交易員拼命買(mǎi)入，導(dǎo)致在短短45分鐘時(shí)間里虧損了4.4億美元。在全球主要的交易中心，對(duì)這些精心設(shè)計(jì)的機(jī)器人交易員的較高期待可能會(huì)導(dǎo)致混亂。

那么，當(dāng)機(jī)器人做出錯(cuò)誤決策時(shí)，我們要如何保護(hù)投資者？根據(jù)美國(guó)證券交易委員會(huì)（SEC）的規(guī)定，機(jī)器人顧問(wèn)需要像人類(lèi)投資顧問(wèn)一樣注冊(cè)，同時(shí)也要遵守《投資顧問(wèn)法》。

不過(guò)，很難用針對(duì)人類(lèi)的金融監(jiān)管規(guī)定去監(jiān)管機(jī)器人。

SEC的投資者保護(hù)規(guī)則要求顧問(wèn)堅(jiān)持盡職標(biāo)準(zhǔn)，即顧問(wèn)應(yīng)當(dāng)無(wú)條件地將客戶(hù)的最佳利益置于自身利益之上。監(jiān)管部門(mén)已經(jīng)開(kāi)始研究，機(jī)器人在實(shí)踐中是否也能遵守這些規(guī)則。機(jī)器人的決策和建議并不是來(lái)自人類(lèi)理性，而是來(lái)自于算法。

這樣的困境清楚地表明了一個(gè)事實(shí)：人工很難被徹底取代。即使機(jī)器人逐漸普及，對(duì)人工的需求也會(huì)一直存在。