经济学家眼中的金融科技创新

7 月 8 日,第二届 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会进入了第二天的议程。当天上午,香港科技大学资讯、商业统计及运营学系教授张晓泉(Professor Michael Zhang)为大会带来了题为《经济学家眼中的金融科技创新》的分享。

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嘉宾介绍

张晓泉,2006 年获美国麻省理工学院(MIT Sloan School of Management)管理学博士学位,此前在清华大学获得管理学硕士、工学学士和文学学士学位,其论文多次在重量级学术期刊发表。擅长用经济学的方法研究大数据的产生、传播和处理,包括信息产品的定价策略、大数据营销、商业人工智能以及互联网金融等。张晓泉是美国知名华人社区 MITBBS 创始人,Information Systems Research (信息系统研究)的高级主编,同时还身兼招商证券、中国移动、华为、香港数码港、阿里巴巴旗下湖畔大学等公司和机构的高级顾问。

AI 需要金融

张晓泉教授在演讲中表示,自大数据、机器学习兴起以来,大家都表示应该并大力推进用大数据和 AI 技术来研究金融领域。但其实 AI 技术也需要经济领域的研究方法和思路,经济学方法也可以助力 AI,应用于研究大数据的产生、传播和处理。

目前,大家都在用大数据做人工智能,但因为出发点和目标不一样,因此能回答的问题也就不一样,经济学家和机器学习专家研究的人工智能问题就非常不同。机器学习目前在做的事情更多是预测和分类,这两种问题的底层都是统计学,统计学家解决能不能用数学的方法来描述随机性,人工智能归根结底是需要机器去分析哪一种结果是最可能出现的。

本质上经济学家的研究目标更多是去解释事情的底层机制是怎样的,而计算机只能根据固有机制给出一个答案。因此虽然有媒体报道称金融领域的许多岗位即将被 AI 替代,但张晓泉教授认为未来人类不会没有工作可做。

他认为金融市场真正在做的是让资源更好地分配,历史上金融科技发展的每一个时代,比如最早我们开始用纸币,后来有信用卡,现在是区块链的出现,不同的技术虽然一直往前发展,但其实都是让人类越来越有效的做资源分配。

金融与 AI 相互融合

随着 AI 技术的发展,目前学术和工业界,金融和科技领域的相互融合已经是大势所趋。在商业智能方面,张晓泉教授总结了数据到价值的转化链条:数据-信息-知识-能力-策略-价值。

他表示数据首先要变成信息,信息变成知识,知识变成能力,能力变成策略,策略变成价值,这个链条是非常重要的,每一步不可缺。数据首先通过场景得到信息,信息组织起来得到体系,变成知识,知识转化成能力,能力系统构又成了策略,策略的执行产生价值,这个逻辑非常清楚。

真正产生商业智能,不是说我们有了大数据就可以了,也不是说我们有了海量数据就能够立刻做出有价值的东西,其实整个链条是这样的一个逻辑,缺一不可。

决策问题

我们在工作生活中有很多的不确定性,这些不确定性其实有一个轻重缓急之分。张晓泉教授认为,其中第一个是 certainty,也就是 100% 会实现的。下一个是 Risk 风险,有概率的。下一个是 black swan,也就是小概率事件,虽然概率小,但会发生。再下一个是 ambiguity 模糊性,“比如即便我有世界上过去所有股市的数据,我仍然不知道明天会涨还是会跌,因为有很多影响的因素”,这就是模糊性。最后一个是 Radical Uncertainty,恐怖袭击我们知道它会发生,但是不知道什么时候会发生、在哪里发生、怎么发生。“当你有这种 Radica Uncertainty 的时候,你是没法描述这件事的,你没法写一个模型说怎么预测恐怖分子究竟会怎么样去做”。

在这五个级别的问题中,第五级的问题是没办法解决的,第四级的问题我们有没有办法解决,目前正在研究。张晓泉教授觉得大部分的是在第二级层面上解决问题,他认为世界上大多数问题也的确是第二级的。“比如说我要预测这个图片是猫还是狗,其实这个事没有那么多黑天鹅事件,大部分问题可以在第二级能够解决”。

但张晓泉教授同时表示:“有些问题,比如谈到股票市场,可能你就没法在第二级解决,你即便知道世界上所有信息,你也不知道预计明天股票的概率。这就超出了第二级别的范畴,这是整个行业未来努力的一个方向”。

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