入侵华尔街 人工智能如何改变金融业?

[摘要]2013年末一篇论文称未来20年内,美国将有47%工作处于高危状态,会被自动化。

入侵华尔街 人工智能如何改变金融业?

文/机器之心(微信公众号:机器之心)

11月6日,Daniel Nadler一早醒来给自己倒杯橙汁,打开电脑,等待劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)8点半放出月度就业报告。他坐在自己位于切尔西的一居室公寓的厨房桌子旁,紧张地刷新着浏览器——不断地Command-R——用他公司的软件 Kensho从劳工局网站收集着数据。两分钟之内,一份 Kensho自动分析报告便出现在他的电脑屏幕上:一份简明的概览,随后是13份基于以往类似就业报告对投资情况的预测。

如果不想,Nadler根本无须再次检查所有的分析。这些分析基于来自数十个数据库的成千上万条数据。他只需确定Kensho提取了就业报告中的正确数字——美国整体就业增长即可。这是他唯一能做到的。因为几分钟后,8点35分,Kensho的分析就要提供给高盛(Goldman Sachs)的雇员们。

除了是Kensho的客户,高盛还是Kensho最大的投资人。32岁的Nadler在上午余下的时间还会确认一下几个银行最常规的Kensho用户(一位期权和衍生品交易部门的高管,一位基金经理人),然后在Uber上叫个车去位于曼哈顿西区公路的高盛玻璃塔大楼中参加午餐会议。大楼里每个人都穿着熨烫整齐的西装,而Nadler从不改变他的标准行头:由设计师Alexander Wang设计的路易威登皮革凉鞋以及裁剪精良的休闲T恤和裤子。Nadler拥有10套一模一样的衣服。他简朴的审美观是在美国哈佛大学攻读经济学博士期间,某年夏天在日本参观寺庙并参加冥想时养成的。(Kensho就是日语中表示在佛教禅宗发展中的第一个意识状态。)他还写了一本诗集(想象中的古典爱情诗),今年下半年Farrar Straus & Giroux出版社就会出版这本诗集。

我们正在以破坏大量高薪工作为代价来创造极少数的高薪工作,无论如何对社会来说,缺乏某种政策干预……是一个净损失。

那天晚些时候,我在位于高盛大厦街对面的世界贸易中心1层45号的Nadler办公室会见了他。房间装修是典型的创业公司风格,有个大浴缸,硕大的音响放着电子音乐,十几个员工一起办公。Nadler的办公室靠边,里面只有一张由回收电线杆制成的木制大桌子和一个铺着合适椅垫的大皮椅。关上门之后,黑色卷发、皮肤白皙的Nadler光脚坐在椅垫上,告诉我今日高盛会议上的信息,包括他们在下一篇报告中想要看到的内容建议以及 关于Kensho速度的优异表现。「人们总是告诉我,『过去我每周得花两天时间做这类事情』或『过去我得专门雇佣一个人其他什么都不用做,只做着一件事。』」 Nadler说。

这听起来可能像是吹牛,但是Nadler提及这些反应主要是表达他对类似其公司这样的初创公司有可能会对金融行业产生影响的担忧的一种方式。他说,在十年内,由于Kensho和其他自动化软件,金融行业有三分之一到二分之一的雇员将失业。这一影响起始于收入较低的那些职员们,当股票和交易趋于电子化后,大部分职员已被取代;当类似Kensho的软件能够比人类更快更可靠地解析大量数据集时,从事研究与分析的人员也将面临失业。而如Nadler所说,接下来的一部分便是那些处理客户关系的职员将面临失业:很快,复杂的交互接口将让客户不再需要人类客服。

「我假设这些人中的大部分在5到10年内都不会被其他人取代,」他一边说一边进入了思考状态,对Nadler来说,意味着闭上眼睛,打着手势,好像在宣讲或弹钢琴一般,「10年内,高盛的雇员数将比如今要少得多。」

高盛的高管不愿讨论这些流离失所的财务分析师的困境。跟我聊过的几个经理都坚称 Kensho不会引起任何裁员,而且也不会很快裁员。Nadler曾提醒过我一定会得到这样的答复。「当你开始谈论自动化工作时,」他说,「大家都会瞬间沉默。」

因为机器而失业的高盛员工不太可能会唤起人们的怜悯。但这正是由于高盛的特权地位才使得其员工遭受的自动化威胁显得很是有趣。如果高盛的工作能被替代,那么在金融行业之内或者之外的那些不太复杂的公司的职位也将很快被替代。

2013年末,两位牛津学者发布了一篇论文称未来20年内,美国将有47%的工作处于高危状态,会被自动化。这一结果引起了媒体对担忧机器人盗取工作的大肆报道。该研究观察了702个职位,采用了来自劳工局的数据,且根据九个变量分析了每一个职位的自动化可能性。结果明确显示这不再是我们所熟悉的(并且正在进行的)那种有关机器人取代工厂和仓库员工的故事。现在的软件能做越来越多地原本由受过教育的人坐在桌前所完成的工作。这些工作这么容易被替代,大部分原因是由于计算能力越来越易用且价格越来越低,以及诸如Kensho这样自动收集理解新信息的机器学习软件的崛起。

根据牛津大学的论文以及相关研究,就业前景因行业不同而有明显区别。比如,在医疗护理行业,人与人之间的互动是非常重要的,因此自动化威胁比整个劳动力市场要少。考虑到最近自动驾驶汽车的快速发展,出租车和货车司机面临着不太乐观的前景。在一些福利较好的行业中,牛津研究员们引进能够进行分析和分类法律文档的软件,能够很好地完成这项工作,而通常一个薪资丰厚的律师也需要花费数个小时才能完成。记者也面临着像是Automated Insights这样的创业公司的挑战,该公司已经能够自动撰写篮球比赛战况报告了。金融行业尤其突出:因为该行业建立在信息处理的程度上——数字化那些事——研究表明,在该行业中工作受到自动化威胁的风险比任何技能型行业都高,约为54%。

牛津大学的研究受到了很多批评——可以理解,想想将之应用于投机行为的准确性吧。另外,金融行业对待自动化的态度非常严肃,既是机会也是威胁。它能使一些分析员被裁掉,但也会将整个企业模型置于危机中。在所谓的金融技术领域的投资在2013年到2014年之间翻了三倍,达到了122亿美元,而创业公司现在试图将目标瞄准金融业务的每一根线条。贷款是否发放的决定由软件做出,这样一款软件能够考量有关借款人的各类精细数据,而不再需要证券公司和财务顾问。而在未来几年,可能几乎华尔街的每一家公司都会因这项研究损失几百亿的收入。银行试图通过给类似Kensho之类的创业公司进行投资来避免这一新事物带来的冲击,而目前为止已募集到2500万美金。

技能型行业形成了纽约城经济的基石,目前为止也很大程度地避免这种转变,这是因为金融分析员、出版单位和设计师这类的工作不是那么容易自动化的。但是看看像Kensho这样的公司和它所总结的关于金融行业的认知,很大程度上就能看到这些趋势对行业的冲击,而过去被当做是从这种分崩离析中逃出一劫。去年秋天,Antony Jenkins发表了一场演讲,认为即将到来的一系列「Uber时刻」将会对金融行业带来巨大冲击,而他在几个月钱刚刚解除了英国银行的巴克莱首席执行官职务。

「我预测金融服务部门的分支和雇佣人员数量将会减少50%,」Jenkins向听众表示。「即使没那么严重,我预测至少也有20%的下降。」这一过程至少在某些情况下能够帮助消除一些金融系统中的过度膨胀,提供更透明的服务,更少地隐藏费用。也可以被视作对行业巨头的有力打击,而就在最近,几乎冲击了整个世界的经济。但目前为止,失业的压力还未影响到金融界的高管层面,但效率的提高进一步恶化了已经让人非常担忧的收入不均问题。

一些支持Kensho的风投告诉Nadler,他应该知道不要在试图发展成客户的那些银行里讨论潜在失业问题的事宜。Nadler告诉他们,他会继续,部分原因是为了维持他自身的正直。他经常将他关于工作的讨论和代表候选人的政治资助联系起来,而这些候选人需要更坚固的社会安全网。但他也表示他意识到他的企业为他带来了什么,也让他损失了什么,这使得他成为了一个别具一格的企业家:这就是他在企业的先锋性,而这一切都跟更精确地预测未来的竞争有关。

Kensho在高盛的主要客户群是那些在银行交易大厅里的销售人员。在最近几个月,他们利用软件对买卖能源类股票和大宗商品的咨询来电进行回复,这些人想知道他们应该如何组合他们的投资,以便应对叙利亚圣战的熊熊烈火。在过去,这些销售人员会根据他们自己对最近发生的事情以及市场反应的了解进行总结,并且受到人类记忆能力的限制。针对特别有价值的客户,销售代表可能会要求高盛的研究分析专员进行更加完整的研究,挖掘过去的新闻事件,找出市场针对每种情况作出的回应。这种方法的问题在于,当研究结果出来时,交易机会早已溜之大吉。

现在,销售代表可以直接点击电脑桌面上的一个图标,连接到Kensho界面,该界面由一条简单的黑色搜索框构成。Nadler在他的笔记本上向我演示了这一步骤。输入「叙利亚」这个词,几组跟叙利亚战争有关的事件就出现了,基本跟谷歌(微博)基于过去的搜索提供建议类似。在最上方的事件组中,显示着「对抗ISIS的进展」,这一组事件包含25条过去的事件。而「ISIS主要进展与残酷暴行」事件组中包含105条事件。

Kensho的软件不断地调整并扩展这些建议的搜索词条,这一切几乎无需人力干预。某种程度上,这是该项目最精巧复杂的部分。在过去,交易员或者分析员需要用任何想得到的关键词在维基百科或者新闻数据库中进行搜索。而Kensho的搜索引擎自动将发生的事件根据抽象特征进行分类。比如,它指出,ISIS在帕尔米拉的人质扣押和法国第一次空袭叙利亚都是这场圣战的变量,然而在这两场斗争之中,ISIS在其中一场是侵略者,而在另一场却是防御者。软件也会寻找事件与资产定价的意想不到的新关系,会推荐一些用户可能没考虑到的搜索意见。Nadler说,为了实现这个目标,他雇佣了一名机器学习专家,这位专家主要为谷歌研究世界图书馆的大型分类项目。

回到交易平台的例子,在选定一组事件之后——比如说关于「叙利亚内战升级」的27个事件,销售员可以通过勾选一系列下拉菜单将搜索范围缩小到特定的时间段和投资组。最多的投资组包含了世界上大概40个重要资产,包括德国股票,澳元,以及一些原油品种。然后,他们只需点击绿色的「生成研究」按钮,便可以得到一整页的图表。Nadler展示了这个过程,最顶层的图表显示天然气和原油的价格在战事扩张之后的几周表现不如预期,但亚洲股市以及美元和加元这一对却走势良好。继续下拉页面,我们可以看到叙利亚的每一个事件如何逐渐失去影响力,以及系统如何开始构建出一套基于这些事件的最优交易组合。

Nadler合上笔记本电脑,整个过程不过几分钟的时间。如果不依靠自动化来总结类似的调查结果,他说,「会花上几天的时间,大概40人·小时,而且需要年薪平均35万至50万美元的人来做这件事」。

对于一个创建不到三年的公司来说,这是个不小的成就。2013年,还在念博士研究生的Nadler在波士顿的联邦储蓄银行做访问学者。当时,希腊选举以及整个欧洲的不稳定局面正强烈冲击金融市场。当Nadler问道他该如何评估类似事件对金融市场的影响时,他意识到无论是监管者还是银行家,除了翻过去的新闻剪辑以外并不能给出什么好的方案。于是,Nadler开始在他的业余时间与一个前谷歌程序员交流,那是他在日本爱好者学生俱乐部结交的朋友。Nadler本应该就政治对2008年经济危机的影响完成博士论文,然而,他在数周内组建了一支小的团队并拿到了谷歌风投部门的一笔早期资金。跟据《福布斯》杂志,之后他们还从许多包括C. I. A.风投部门在内的其他渠道得到投资。

Kensho的主要办公地点仍然在麻省的剑桥,位于一家老旧的理发店上边两层,窗外就是哈佛校园。主办公区的约30名员工看起来像是一群放在过去也许会选择去高盛工作的热情洋溢的年轻人。然而在这里,他们在站立式办工桌前工作,穿着牛仔裤,共享一个放着枕头和榻榻米的用于冥想的禅室,以及一个有国际象棋和扑克桌的游戏室。

我是在12月拜访剑桥的办公室,就在圣诞节前不久。当我到那里的时候,大多数员工正在交换他们的秘密圣诞礼物,他们的笑声频频传到我、Nadler和他的几个副手所在的会议室。我很好奇,他们是否会谈论自己的工作在更大层面上的影响,于是我问这几个副手,他们在和Nadler的相处过程中什么时候会聊到自动化和失业这一话题。


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