以100比0擊敗AIphaGo，AlphaGo Zero開啟智慧金融新風口

文|孟永輝

阿爾法狗在圍棋世界裡打敗眾多高手的事情讓我們對於人工智慧未來的發展有了更多期待，然而，這一切並沒有讓DeepMind滿足，他們又如約公布了有關AIphaGo的研究新論文。在這篇發布在Nature的新論文里，DeepMind公布了他們研發出來的最新最強的版本AlphaGo Zero。

這款新版的AIphaGo相對於打敗眾多圍棋高手的「前輩」優化了很多，不僅能夠進行純強化學習，而且能夠價值網路和策略網路整合成為一個架構，利用3天訓練就能夠以100比0上一個版本的AIphaGo。

這一消息的公布再次引發了人們對於人工智慧的熱議。AlphaGo Zero的出現說明，在沒有人類輸入的條件下，人工智慧能夠藉助自我學習，在加上些許的訓練就能夠形成一套屬於自己的漸進式的性能。新版AlphaGo 推出無疑將會成為人工智慧的一個全新技術節點，將會為未來無數的AI產業和服務打下基礎。

同樣地，對AI寄予厚望的金融行業同樣能夠在AlphaGo 的身上找到更多有關金融風控、金融審計等方向的優化建議，從而將金融行業帶入到一個真正充滿智能的全新時代。一個以AI應用為代表的全新的金融發展新時代或許正在向我們走來。

AI逐步發力，金融行業進入智能發展新時代

儘管AIphaGo大放異彩並為人們所熟知是在圍棋界，但是以百度、谷歌、蘋果為代表的科技公司在無人駕駛上的應用同樣讓人們對於它的未來發展寄予了厚望。除了在無人駕駛領域之外，AI技術與金融行業的融合同樣將會給我們的生活帶來諸多改變。

以智能投顧為切入點，AI技術將會開啟其在金融行業的應用。以摩根大通、高盛為代表的華爾街金融巨鱷很早就已經藉助AI技術進行投顧方面的工作，2010年和2011年，美國西海岸湧現了第一批 robo-adviser 機器人投顧，還創造出了現代資產組合理論、 馬克維茨模型、 均值方差模型(MVO)、 Black-Litterman模型等一系列的智能投顧模型。

以智能投顧為切入點，AI技術已經在金融行業得到了廣泛應用，並積累了很多先進經驗。隨著更多的AI技術被研發和拓展，其在金融行業的應用將會被進一步拓展和提升，由此所帶來的基於金融本身的金融大變革或許終將來臨。

除了智能投顧之外，AI技術還能夠藉助大數據，通過自主學習形成一套自我漸進式的功能，藉助這些功能，我們能夠除了進行智能投顧和資產匹配之外，還能夠進行智能分發、智能審計等方面的應用，不僅能夠提升金融的運作效率，還能減少人為因素對於金融的影響，促進金融行業更加智能和科學。

AI的自我進化，將會給金融行業帶來原生髮展動力。自我學習、自我進化是AI技術的一大特點，同樣是AlphaGo帶給我們的最直接的影響。以AlphaGo為代表的AI技術在金融領域的應用以及自我進化無疑能夠讓它能夠藉助300多年的金融先進經驗為當下的金融發展找到更多的突破口，並尋找到除了互聯網技術之外更多的發展動力。

AlphaGo Zero之所以能夠打敗「前輩」，其中一個很重要的原因就在於它能夠根據以前的經驗進行自我進化和學習，從而形成一套全新的系統，並逐步進化。在金融領域當中，我們能夠讓AI通過學習之前的投資數據、財務數據、項目數據等信息，找到一條基於金融行業本身的AI技術之路，從而為金融行業的發展找到全新的方向。

這種基於AI技術的全新方式不僅能夠解決金融領域諸多環節人工因素介入較多所帶來的效率低下，成本居高的問題，而且能夠讓金融行業本身形成一個複合自身的發展邏輯，從而帶動金融行業朝著更加智能和科學的方向發展。

AI與外部技術的融合將會為金融行業發展找到更多突破口。作為一個產業，AI的發展不會僅僅局限在自身發展，從另外一個層面來講，單單依靠AI本身，它並不能夠獲得更多，更大的發展。「AI+」時代是一個終究都會來臨的時代，在這個時代，我們必須找到AI技術與更多行業的結合點，藉此再將他們與金融行業進行結合，才能最終找到有關金融行業的全新發展突破口。

試想一下，AI技術通過自我學習就已經有了如此讓人震撼的效果，如果它與其他技術結合呢？AI+大數據、AI+雲計算、AI+生物識別……這些AI技術與外部技術的融合無疑將會為我們拓展金融行業的外部發展渠道找到更多的突破口。

通過大數據與AI的結合，我們能夠為AI技術找到更多的學習系統，實現AI技術朝著更寬維度和空間的進化，通過將投資者的數據與金融項目的數據實現深度融合，我們能夠實現資產與投資更加精準的配置，減少配置失誤造成的資源利用不當；通過雲計算與AI的結合，我們能夠將原有的基於單一的，獨立行業的計算提升到多維的，多個行業的計算，讓我們的計算結果更加精準，讓金融行業的風控變得更加多維和多元，減少風控片面造成的損失，將金融發展帶入到一個全新時代。

AlphaGo Zero的出現讓我們對於未來人工智慧的發展有了更多期待，以此為基礎，我們或許能夠找到未來金融科技時代發展的更多突破口。那麼，未來金融行業與AI結合之後將會給行業帶來哪些實質性的變革，我們有能夠從這個即將到來的風口找到哪些新的發展方向和贏利空間呢？

深入金融本身，AI時代的金融行業有哪些機會點？

通過互聯網金融時代，互聯網技術與金融行業僅僅只是進行簡單的相加相比，在AI時代，由於人工智慧本身需要一個學習系統，這個學習系統必須是其與行業深度融合之後才能形成的。所以，AI時代給金融行業帶來的變革或許要比互聯網金融時代帶來的變革要大得多。

一大批基於金融各流程和環節的AI公司將會出現。正如上文提到的華爾街出現了一批智能投顧為主的公司一樣，隨著AI技術的逐步深化，特別是隨著AI逐步演變成為一個產業，它將會與金融行業融合產生一系列的公司來分食龐大的金融市場。

智能風控、智能審計、智能項目運營等一大批公司將會出現，並將會持續給金融行業的發展提供源源不斷的發展動力，從而將金融行業的基本元素逐步演變成為以智能為主要代表的存在，從而將金融行業真正變成一個以智能為主要特色的存在。

通過金融行業的不同環節和流程切入其中，並找到未來更多的發展可能性，優化傳統金融體系，在滿足金融行業發展的同時來維繫自我發展，成為未來AI時代以金融為主要特色的公司發展的主要方向。正是由於這些支撐性的公司加入了AI元素，所以他們提供給金融行業的服務才是智能的，最後金融行業才演變成了一個智能的存在。

以AI研究和孵化為主的金融公司將會成為一個全新發展風口。金融行業的發展需要更多的AI研究和孵化，找到它與金融行業的真正結合點。單單依靠金融行業本身，很難有精力進行相關的推進，專註於做AI研究和項目孵化的金融公司將會為大型的金融平台提供向對應的服務，並以此來獲得自身的發展。

通過研究AI技術，找到它與金融行業的結合點，再通過將研究出來的成果提供給各種類型的金融平台，實現AI技術對於金融行業的反哺，進而推動金融行業朝著智能的方向發展，無疑能夠從滿足金融公司的需求當中找到更多的發展增長點。

隨著金融平台不斷根據業務拓展的需求提出AI研究和孵化的需求，並持續為AI研究和孵化的機構提供數據支撐，這些機構不僅能夠有研究AI的土壤，還能夠通過為這些金融平台提供服務獲得收益。

AI機器的設計和製造公司將會成為下一個發展風口。相信大家都會注意到搜狗和京東的發布會上都開始出現了類似於智能機器人的設備，未來隨著AI技術對於金融行業影響的加劇，相信我們還將會在銀行、證券等金融機構看到更多這些智能機器人的影子。

未來將AI進行具象化的處理，將AI技術進行人像化的表達也將會是一個新的發展風口。通過將已經在線上應用較為純熟的AI技術進行具象化的處理，生產出相對於的智能機器人，通過這種智能機器人來增加人們對於AI技術的感知同樣將會為金融行業科技的發展帶來積極的促進作用。

除了具象化的智能機器人之外，我們還能夠藉助添加了AI技術的智能硬體的應用來增加金融行業智能元素，從而讓金融行業當中出現更多有關AI技術的應用，通過優化金融機構的硬體設施來提升金融行業的整體AI水平和能力，從而為用戶提供具有更多具有AI技術的產品和服務。

AlphaGo Zero再度引發熱議讓我們看到了未來人工智慧發展的諸多方向，一個以AI應用為基礎的產業時代將會來臨。金融行業作為一個率先與AI技術產生深度融合的存在，它在未來的發展過程當中更多的應用AI技術不僅能夠找到破解當下金融發展的困境，而且能夠讓金融行業發展真正進入到全新的智能時代。

作者：孟永輝，資深撰稿人，媒體人，專欄作者。從事互聯網多年，長期關注行業研究。全網覆蓋粉絲數50萬+。專欄覆蓋今日頭條、一點資訊、企鵝自媒體、百度百家、新浪看點、簡書、知乎、UC、艾瑞網、界面、億邦動力網等多家平台。微信公眾號：menglaoshi007。個人微信號：ka_ou110。