微汇智能：人工智能交易令金融业大量铁饭碗被迫失业

   当多数人还在AlphaGo的新闻热潮中时，特斯拉无人驾驶已经量产，高盛纽约总部600交易员仅剩2人，李彦宏李开复已经呼吁国内企业重视人工智能创业创新。巨大的市场规模和潜力引起巨头并购或砸钱布局人工智能，以金融业为案例，郭树清调任银监会主席后的霹雳手法，“杜绝银行变为股东的提款机”已是信号，刘强东京东的银行呼声更是一时上了头条，人工智能已经是国家战略。众所周知，人工智能从某种意义上讲，国防军工早已是科技化，信息化，军工科技民用金融典范中兵北斗（中国兵器集团与北斗微芯的联合投资公司）更是创新引领行业发展，作为国内领衔的军工背景和中字头保理机构之下的微汇智能其“激灵”系列产品的火爆上线更是具有划时代意义的。

微汇智能CEO袁文龙在接受记者采访时候表示，人工智能在过去只是一个梦，现在以及将来最大的瓶颈都将是“深度学习”。深度学习是一个令人欣狂的技术，这无可厚非。不得不让人联系到上世纪60年代的“神经网络”，只是当下，大数据、超级计算机的飞跃发展，包括“物联网”等，是的这个技术变得更为实用和更有价值了。现在的技术开发成果确实让人印象深刻。

“激灵”系列产品的背后核心逻辑，是传统金融行业EA的升级这种说法明显是方向和概念上的错误，采集数据，学习数据，分析数据在EA的领域里面根本不存在的，而人工智能的原始核心基础却是如此。DARPA（美国国防部高级研究计划局）的一名负责人JohnLauchbury形容如今人工智能领域内存在着三股浪潮：

1、微汇智能“激灵”系列的知识库，或者是类似于IBM所开发的“深蓝”和Waston专家系统。

2、微汇智能“激灵”系列的数据学习，其中包括了机器学习和深度学习。

3、微汇智能“激灵”系列的情境适应，其中涉及通过利用少量数据，在现实生活中中构建出一个可靠的，解释型的模型，正如人类能完成的程度一样。

就第二波浪潮而言，目前深度学习算法的研究工作进展的不错，用Launchbury的话来说就是因为“流形假设”的出现。

据百度广告变现算法核心负责人、百度凤巢的总架构师、华为诺亚方舟实验室主任科学家戴文渊透露，2009年百度的技术完成一个AI系统，可能需要200-300人的顶尖科学家团队忙上一年，而这对于大多数企业来说是无法承受的人力成本和时间成本。另据戴文渊称，目前人工智能方面的工作对于专业人才的依赖程度太高。其自己目前的水平是10年学习的结果，若按目前标准，其可能还要再学6-10年的时间才能成为顶尖的数据科学家。为此，可以断定微汇智能“激灵”系列人工智能系统的研发有着极高的门槛，能否成功关键看团队的技术和策略积累如何。而对于市场上传言的智能交易系统能够取代交易员，短时期内不可能发生，长周期内也绝不可能全部代替人工交易，毕竟其开发决策还是人在主导。

微汇智能CEO袁文龙有这样一种观点：人工智能知识迫使大量金融行业的铁饭碗被打破，但是AI交易的发展绝对依靠的还是更加专业化的人才。