新浪财经讯，由中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会联合易方达基金、华夏基金、阿里云、通联数据、新智元等主办，新浪财经独家媒体支持的“2018年全球智能投资峰会暨FDDC金融数据探索与发现大赛颁奖典礼”将于8月30日举行。8月29日全球金融数据探索与发现大赛答辩会。为本次大赛的参与及支持方，易方达金融科技部副总经理刘硕凌接受了新浪财经的专访。
易方达金融科技部副总经理刘硕凌刘硕凌表示，整体来看，目前人工智能在金融领域的运用仍处于发展阶段。发达国家起步相对较早，应用业务更加广泛。国内起步虽略晚，但目前各大金融机构、科技公司都在紧跟人工智能潮流，推动金融科技的快速发展。
人工智能不能完全替代基金经理（我们把投资的智能程度分为五个阶段），距离人工智能处理突发事件，仍然很遥远。人工智能会让基金经理更加专业、高效，它会不断提高基金经理的门槛，不能完全替代。
他还表示，目前对人工智能系统在金融领域运用的信息披露并无统一标准，未来应该需制定人工智能系统的信息披露标准，同时权衡过度披露和披露不足之间的矛盾。对人工智能的信息披露有两方面要求，一方面，需要保护用户的知情权，需要对人工智能系统的运行原理、运行情况等信息进行充分披露；另一方面，需要保护人工智能系统的信息机密，防止不法分子运用披露信息“模仿”该系统，从而给金融机构或者人工智能企业带来损失。
人工智能金融领域的运用仍处于发展阶段 不能完全替代基金经理
在刘硕凌看来，金融机构对智能投资的接纳程度普遍很高，愿意投入研究发展智能投资。整体来看，目前人工智能在金融领域的运用仍处于发展阶段。发达国家起步相对较早，应用业务更加广泛。国内起步虽略晚，但目前各大金融机构、科技公司都在紧跟人 工智能潮流，推动金融科技的快速发展。
对于“人工智能在投资领域的发展，是否会让基金经理们失业？”他表示，人工智能不能完全替代基金经理（我们把投资的智能程度分为五个阶段），距离人工智能处理突发事件，仍然很遥远。人工智能会让基金经理更加专业、高效，它会不断提高基金经理的门槛，不能完全替代。
应制定人工智能系统的信披标准 保护用户知情权及系统信息机密
对于“人工智能在金融领域的运用，是否存在监管等问题”，刘硕凌表示，目前对人工智能系统在金融领域运用的信息披露并无统一标准，未来应该需制定人工智能系统的信息披露标准，同时权衡过度披露和披露不足之间的矛盾。
他进一步补充说，对人工智能的信息披露有两方面要求，一方面，需要保护用户的知情权，需要对人工智能系统的运行原理、运行情况等信息进行充分披露；另一方面，需要保护人工智能系统的信息机密，防止不法分子运用披露信息“模仿”该系统，从而给金融机构或者人工智能企业带来损失。此外，人工智能的决策过程是个“黑匣子”，目前看如何让公众了解人工智能的决策过程将会是信息披露的难点。
另外，人工智能基金的名称需要规范。由于智能投资的理念比较新颖，不排除有一些所谓人工智能基金而实际买入的只是人工智能概念股的股票，会混淆真正人工智能选股的基金，不利于人工智能基金的发展。
采访实录如下：
新浪财经：请您简单介绍，人工智能在国内外金融领域的发展、运用情况。您所在的机构，目前是如何运用人工智能的？
刘硕凌：随着技术的不断革新，科技与金融的结合先后经历了电子金融阶段、互联网金融阶段，目前正处于智能金融阶段。
金融机构对智能投资的接纳程度普遍很高，愿意投入研究发展智能投资。《欧洲机构投资者调查报告》中描述，通过对全球金融机构中的424名高级管理人员的问卷调查，结果显示近一半的金融机构高管人员期望在风控、投研中使用人工智能或机器学习技术。
整体来看，目前人工智能在金融领域的运用仍处于发展阶段。发达国家起步相对较早，应用业务更加广泛。国内起步虽略晚，但目前各大金融机构、科技公司都在紧跟人 工智能潮流，推动金融科技的快速发展。
易方达也在全力探索人工智能在金融领域的运用。目前，易方达将资源优先投向了基础平台的建设和人才的培养。截至今年8月份，易方达拥有全部自主知识产权的人工智能实验平台已经在内部上线．在这个人工智能平台上，已经有多个非常有价值的基础研究课题进入了系统试运行，目前来看表现令人满意。
为了更好地区分智能投资的发展的阶段，易方达基金在国内首先提出了智能投资的分级标准，通过对投资策略对市场环境的应对、对 经济环境的应对以及对极端情况应对的自动化程度划分为5个级别。分级列表如下：
新浪财经：一般而言，人工智能在金融领域最常见的，就是量化投资、智能投顾等，还有去年四季度美股的AIEQ基金等，上述这几项，与本次活动的侧重点有何不同？
刘硕凌：人工智能在金融领域的运用主要包括智能投研、智能投资交易、智能客服、智能风控等，这些都能大幅提高处理和分析金融大数据的能力，使得金融领域的业务模式更趋智能化。
根据刚才提到的智能投资分级标准，我个人认为，量化投资属于智能投资的L1阶段。而优秀的智能投顾应用可以达到L2智能级别，甚至基本达到L3智能级别。
至于2017年备受关注的AIEQ是一个很成功的产品，背后也有IBM watson人工智能团队的技术支持，他们的产品说明书里面谈到了对市场数据基本做到了自动化分析和决策，也能够通过大数据技术实现对经济的实时监测，不过该产品仍然由一位经验非常丰富的基金经理参与管理，以便能对全球经济趋势以及突发情况进行适当的干预。我认为AIEQ应该满足L3智能级别的标准，初步实现了智能投资，是智能投资重要的标杆产品。
L3智能投资是金融科技领域重要分水岭，本次活动的出发点还是基于金融科技L1 的辅助投资提出的，希望通过营收预测和公告新闻提取，辅助投资研究。未来金融科技的发展方向肯定是基于现在一步步扎实的辅助研究，向L3、L4甚至L5稳步前进的。
新浪财经：本次活动的两个赛题，有预测上市公司营收和公司公告信息抽取，其中，营收预测与股票研究员写研报预测营收有什么区别与联系？您认为，本次大赛的成果，什么时候可以落地应用？
刘硕凌：不管是人工还是机器，预测营业收入都是研究落地的第一步，机器学习预测营收，是从整体上找规律；研究员预测营收，是基于对个体公司的深入了解，他们的差异可以基本视为自上而下和自下而上的区别。
但总体上来说，这两项工作是投资研究中的常见工作场景，对人工智能技术应用落地有一定指导意义。
新浪财经：人工智能在投资领域的发展，是否会让基金经理们失业呢？人工智能完全替代基金经理的工作，还需要多长时间？
刘硕凌：人工智能不能完全替代基金经理（我们把投资的智能程度分为五个阶段），距离人工智能处理突发事件，仍然很遥远。人工智能会让基金经理更加专业、高效，它会不断提高基金经理的门槛，不能完全替代。
新浪财经：人工智能对于普通人来说，还是很陌生的，如何让大家广泛的认知？股民、基民如何运用人工智能来炒股、买基金呢？
刘硕凌：人工智能在在金融领域的运用可以简单将人工智能想象成很多智商卓越的人一起做决策且一致行动，他们考虑了尽可能全的各种可能性，以结果为导向。为了一次买卖行为，人脑可能可以考虑几种、几十种可能性，但人工智能可以考虑几万种甚至更多的可能性，所以最终决策可能会优于人 类。
股民、基民可以从两个方面享受到人工智能带来的好处，一方面，可以使用一些 新型的智能投研平台，在做股票投资决策之前先在平台上过滤一遍，明显有短板的公司就不要再贸然买入。另一方面，可以将资金委托给智能投顾平台或者有人工智能技术储备的资产管理公司或持有人工智能参与管理的基金产品，由于人工智能会实时对风险进行估算和止损，整体产品的风险收益比会更好。
新浪财经：人工智能在金融领域的运用，是否有监管方面的问题存在？
刘硕凌：目前对人工智能系统在金融领域运用的信息披露并无统一标准，未来应该需制定人工智能系统的信息披露标准，同时权衡过度披露和披露不足之间的矛盾。对人工智能的信息披露有两方面要求，一方面，需要保护用户的知情权，需要对人工智能系统的运行原理、运行情况等信息进行充分披露；另一方面，需要保护人工智能系统的 信息机密，防止不法分子运用披露信息“模仿”该系统，从而给金融机构或者人工智能企业带来损失。此外，人工智能的决策过程是个“黑匣子”，目前看如何让公众了解人工智能的决策过程将会是信息披露的难点。
另外，人工智能基金的名称需要规范。由于智能投资的理念比较新颖，不排除有一些所谓人工智能基金而实际买入的只是人工智能概念股的股票，会混淆真正人工智能选股的基金，不利于人工智能基金的发展。
此次协会牵头主办的智能投资大赛就起到了很好的示范作用，从基本面分析入手一步一个脚印地将智能投资落地才是正确的方向。
新浪财经：在您看来，本次大赛中，国内参赛机构与国外参赛机构对比，学术机构（学生、教职工）与公司职员对比，在理念、作品等方面，分别有什么优势劣势？
刘硕凌： 目前还没有比赛参赛选手的详细信息，也没进行深入沟通，这个问题暂时回答不了。
新浪财经：人工智能在金融领域的运用发展，什么最重要？是准确而又丰富的数据，还是理念，还是金融知识，或者其他的？
刘硕凌：我认为人工智能最重要的是数据，当然，理论、金融知识、算力等软硬件实力 也很重要。数据不仅要准确、丰富，更要及时。准确性自然不必说，那是前提； 时效性是快人一步地获取信息；丰富程度特别重要，当前常见的主要数据来源于交易数据、公开的财务数据、公告等，也有一些 机构也开始搜集包括用户的网络行为、舆情趋势等群体数据。当然也还有一些另类数据比如股票APP的登录行为、使用时长、交易频率等还没得到量化。掌握各类数据能得到一些信息增益，获取信息优势的超额收益。
责任编辑：石秀珍 SF183
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