铂诺董事长简毅在《中国资管的变革，AI---在路上》的演讲中从回顾美国华尔街的昨天、今天、明天，到深入浅出的讲解了我们资管市场的发展及演变，得出未来资管行业的发展方向“AI---必经之路”，最后跟大家分享了铂诺在金融科技领域的成果。以下为演讲全文：

　　我在金融行业已经度过了11个年头，2015年我们开始布局AI金融，做了一些工作。我们认为未来几年中国的资管市场可能会发生很大的变化，包括行业竞争格局、业务流程、激励机制，包括投资决策的流程都有可能发生变化。现在国外资本也虎视眈眈的要进入国内金融行业，那么作为民营中小私募的我们当面临着生存危机的时候该如何破局和前行呢，下面和大家一起分享我们的思考。

　　我今天的分享分4个部分，首先跟大家一起回顾美国华尔街的情况，然后对比一下我们国内资管的情况，和我们认为人工智能可以和资管在哪些方面结合，最后一部分是我们做了些什么，也非常希望能够跟行业的同仁能有交流、合作的机会。

　　华尔街的昨天、今天、明天

　　首先我跟大家一起分析一下美国资管行业，在整个资管行业进程中，华尔街经历了五个阶段。

　　第一个阶段是20世纪20年代的牛市风起的封闭式基金因1929年的股市崩盘，出台了《格拉斯—斯蒂格尔法案》强监管。

　　第二个阶段是证监会的成立，这个时候基本上是共同基金真正开始兴起，这就有点像1998年中国的公募基金兴起一样。

　　第三个阶段是七八十年代，那时候海湾战争、金融危机发生，美国在刚兑没有打破的阶段，很多刚兑产品的收益率也是10%以上，跟中国现在的情况是非常相像的。后来经济有3—5年的下行，像现在国内一样要去杠杆，如此高的资金成本，最后就让整个资管市场出现了新的变化，那时候主动权益类市场的规模开始放大。

　　第四个阶段是一个退休革命，也就是养老金入市。带动了金融发展的大牛市，那时候出现了量子基金、老虎基金，在权益类经历了刚兑打破之后，在华尔街无论是私募、资管还是共同基金，都出现了非常鲜明风格和规模高速扩张的时期。

　　第五个阶段就是2010年之后，开始有一些被动投资、人工智能介入，这里面有比较著名的Wealthfront、Betterment这种人工智能理财的方式，我认为未来是金融科技公司发展的机会。

　　贝莱德、高盛资管、桥水的发展历程

　　第一家公司贝莱德，他们创业的时候只有一间办公室，到现在他已经发展了30年，其中比较重要的节点是在第九年完成了IPO成为公众公司。有点像中国的香港惠理基金。再接下来它有几个重要的发展阶段，其中一个重要发展阶段就是在2009年收购巴克莱银行资产管理部门，截至2018年3季度贝莱德的规模是6.4万亿美元，如果把贝莱德比作一个国家，他仅次于美国和中国的GDP，所以你就知道在中国我们的资产管理市场目前还在春秋战国的前期，还有巨大的发展空间。

　　贝莱德最大的核心能力是打造了到现在为止依然被全球大部分机构应用的阿拉丁风险管理系统，这是我们认为最早的人工智能。在2015年8月底宣布收购初创公司Future Advisor，这是一家智能投顾的公司。

　　第二家公司是高盛，指的是高盛资管，他最大的亮点是SecDB系统，华尔街很多基金经理去高盛工作也是被SecDB吸引。因为SecDB系统就像一个武器库，当每个基金经理走进这个武器库，都可以拿到你需要的个性化资讯及策略增强方案。而中国大部分基金经理和交易员还仅仅只是用WIND处理信息，研究员需要用几个小时反馈基金经理一个需求，我们跟全球大的资管相比是非常落后的。高盛为什么会做SecDB？在2007年的时候爆发了一个量化的危机，那时候高盛的资管部门是遭受了毁灭性的损失，然后就进行了重组，重组之后对他们的SecDB的底层系统进行了重构，他们的首席技术官向董事会申请了超过原有的将近20倍的预算，扩充整个工程师团队，打造SecDB系统。在这个过程中，高盛原有500人在为股票做市，现在只剩下3个人。这一变化的背后是公司的工程师由100人增长到9000多名。

　　我们还可以看到SecDB一直做为秘密武器不对外开放。当然2016年它打破了这个传统，就是给它最核心的客户开放，但是也仅限于它的核心客户。2017年年初，时任高盛CEO的Lloyd Blankfein高调宣布：“我们是一家科技公司，我们是一个平台”。

　　第三家公司桥水，大家都知道它作为全球最大的对冲基金，管理了1600亿美金，有500个技术工程师团队，有将近250名全球最好的金融学校的帅哥美女，基本上颜值都可以赶超明星的客户服务人员。当然到现在为止，他们也在国内发了基金，包括也成立了中国公司。

　　我国资管行业的发展及演变

　　接下来我们对比一下国内的资管行业，这是波士顿咨询的一张表，从资管的规模来讲，中国只有美国的1/10，只有欧洲的1/5，当然它的成长性还是最高的，从这个成长性大家可以看到，资产管理行业在目前这样的经济环境下，如果按照景气程度来分，它一直是一个景气的行业，当然这是波士顿咨询的一个数据。另外一张图这是我们内部的数据。大家看这两个数据是对不上的，波士顿咨询的数据更多提到的是主动权益类投资，国内第三方数据统计更多包括了通道业务、固收业务、银行理财占了大部分的比例，国内的资管权益类的业务没有太大的突破。

　　我们反观过去十几年公募或者私募行业，走到现在有什么新的模式、新的生产力发生吗？没有，事实上这个在各行各业都在讲创新的国度基本没有大的创新发生过，当然渐进式的微创新是有的。

　　最后公募基金的规模也没有什么太大的变化，私募也是每个阶段出一个明星基金经理，这是我们这个行业现在的情况。如果按照我们评估企业的角度来讲，这个行业是没有扩展性，没有可归纳、可延展的东西，因为它有巨大的不确定性和偶然性。

　　2010年和2011年，尤其是海外，由于一些新的公司，例如Wealthfront、Betterment开创用AI做理财，还有长久以来几个大的寡头在技术上的投入，国内已经有很多的VC、PE开始进入这个市场，包括高盛在也在寻找中国优秀的技术团队，他们希望中国能有本土化的SecDB。另外贝莱德、桥水都是这样，这就是以各自的优势，升维攻击强势介入中国资管市场。

　　AI和金融的结合，主要是三个方向，智能风控、智能投顾和智能投资，它是非常清晰的方向，针对不同的业务、不同的层面。

　　铂诺是一家创新的AI金融公司

　　我们认为未来中国的资产管理市场是依然非常会是景气行业之一。

　　虽然我们认为投资是一个概率跟赔率的游戏，但我更相信他应该是科学，如果以咱们华泰证券年会邀请从昨天到今天走上讲台的行业资深人士，在我们看来他们每个人都是人肉机器人。

　　我们认为一个优秀的基金经理也是，他们也是在做着像一个机器人的工作，区别是他更勤奋，所以他读取的数据更丰富，他的状态更好、更专注，这样他的稳定性更好。其实这些东西是一个人肉机器人在支持的，包括现在所有的明星基金经理，你可以认为他就是更勤奋、更专注、状态更好、稳定性更强的人肉机器人。我们有没有可能通过一种理性和科学的方式打造这样一种生产体系？贝莱德、高盛、桥水已经做出来了，是可以做到的，不需要只依赖于某一个人。

　　所以我们做这件事情的价值在于投资是一个从现在已经发生的事情、数据、现象去倒推未来发生的过程。规律是客观存在，一切内在的逻辑就是我们不断探寻的东西。大部分投资者要做到持续性和稳定性，这已经是非常难的事情。去年是我个人投资生涯最糟糕的一年，团队和我都有诸多反思，诸多反思的结论是激发我从去年开始团队要构建投研核心能力动力的。

　　我讲一个比较形象的例子，对于铂诺的产品Arno1.0来说，我们希望它达到一个目的，就是它可以把一个相对曾经有过成功经历的基金经理的最高光的时刻记录到体系和系统里，能够让他在他状态不好的时候，帮助他保持最好的状态。也就是说在1.0和2.0的时候，我们更多做的是这样的工作，就是怎么去降低由于人的不可持续跟稳定性的主观状态导致的问题。

　　投资是一门科学

　　Arno云策略系统的逻辑起点是：我们相信在更大的时间和空间维度来看，投资是一门科学，而非艺术。主要分为四个步骤第一是元素，元素其实就是影响最后结果发生的各种现象，第二是逻辑，就是这里面的相关因果的关系，第三是这里面的策略，第四是交易。

　　我们建立一个团队，做这件事情是基于这样一个方法论来做的，我做基金经理的时间比较早，24岁就开始做基金经理，那时候我的精力非常充沛我可以晚上工作到凌晨四、五点美股收盘，第二天开盘竟然可以精力旺盛的参与美股和A股，那个时候自己的短线交易的胜率是非常高的。我发现现在的记忆力已大不如前，作为人肉机器人，你储存数据、处理数据的能力根本不可能覆盖你曾经状态最好的时候，是你真正认识到了这种缺陷之后，你才希望做这个东西出来。后来我们就去研究国外有何先进经验可学习，我们发现高盛原来几十年前就做了研发了SecDB来解决这个痛点。

　　AI在四个步骤中能有什么优势？第一个是元素处理，对于元素的跟踪分析效率要远远超过人工，可更高效的扩展广度和深度。第二是全方位验证这个逻辑，我们希望把市场上大部分相对有过历史可推演和归纳总结的逻辑，可以趋于穷尽地写入到系统，并且把元素跟这些逻辑进行有机、有效的勾稽，最后做出适时的策略。

　　学习策略比较形象的说法就是，比如所有人都要做价值投资，都想学巴菲特，但为什么中国就没有巴菲特呢？原因是什么？这里面就是一个问题，你有没有真正去穷尽它的价值策略底层所有的逻辑，我们每个人都能看到我们自己的那一点，其实到最后研究巴菲特之后，你就知道原来价值投资绝对不仅仅是一种投资理念，它是一种综合实力，它是一种体系，这种体系不仅是理念的本身，甚至从商业上、组织上、架构上的综合能力，绝对不仅仅是一套选股逻辑，这就是我说的你真正学习什么。

　　验证策略，在这里面，一个做成长股的基金经理，每个场合都要讲成长，成长是他的信仰，但是它有很多现实的偏差和概率的问题，存在着高概率的幸存者偏差。我们希望在概率、空间和时间的维度，能够做更科学的、纯粹是用数学的方式进行回测和验证，能够算出更精确的配置。

　　运用策略，很多人都有很成熟的投资策略，我们希望能把他们的数据和底层的东西写入模型，能够让只有一两年工作经验的研究员和投资经理从外部去理解，而不是说只是在这样的场合去吸收和学习，可能到最后你记住的连10%都不到。这就可以依靠AI，AI本质上是一个重复学习和迭代的东西。我们目前做的东西就是去重复最高光时刻的投资逻辑和判断。

　　我们已出发

　　我们的产品叫Arno，我们这个产品完全是自用的，不是向大家推荐，我们只是跟大家交流，铂诺是我创立的一家金融科技公司，在整个行业里面我们还算是后进者，今天来的主要目的是为了交朋友。

　　目前我们第一步是把所有相关的数据穷尽，放到体系估值系统，我现在每天签财务单子批得最多的就是不断地买数据库，不断地买带宽，不断地买服务器。当然每一家都不一样，我们会跟《财新》、《财经》合作，中国是政治经济学，我们怎么拿到三个月甚至超前半年的政商的信息和数据包括舆情，尤其是政商方面的舆情。第二步是我们希望把优秀的基金经理的策略固定下来，并且能让它不断地迭代，区别于很多智能选股的方式。他们是从现象到现象，我觉得历史会重演，但重演的不是现象，而是现象后面的底层逻辑。如果从生意的角度，这件事情是可以做出标准化定量的产品。

　　三个维度输出决策

　　最终跟我们做投资是一样的逻辑，就是三个维度得出你的结果，宏观定仓位、定方向，中观定行业板块，微观定板块中的个股。

　　在这个核心策略当中，的确我们会邀请一些优秀的基金经理把他们核心的系统建立在我们的帐号里面。我们是一个封闭的东西，我们不对外开放，我们做的帐号只是对他服务，他可以记录他曾经最高光的时刻，他可以用他的方式建立一个完全属于他的Arno。 近期，我近期看国内，平安资管提出了“智能量化资管”的打造战略，旗下平安壹账通在进行技术支持。浙江一家公募基金也公开宣传希望打造一家以AI驱动的基金管理公司。看国外，最近两年我们看到全球最优秀的AI科学家绝大多数都被对冲基金雇用，底薪都是8位数美金以上的底薪，到现在为止大家都不知道他们在做什么。

　　基于现在，展望未来，我们相信中国一定会诞生一家或几家以AI驱动投资全决策流程的伟大的资管公司。他会是个新物种，铂诺希望能不缺席孕育、进化这个新物种的进程。

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