为缓解现金流压力，各家人身险公司“各显神通”。除了增资、发债外，部分险企已明确，要采取与自身负债并不匹配的优质资产转让变现、大力发展期缴业务增加负债久期、优化资产配置等手段。事实上，在“偿二代”下，增资已非解决现金流问题的最佳配方，提升资产负债管理能力才是求解的关键。

个别险企业务现金流告负

面对满期给付和退保高峰期，前期中短存续期产品占比较大的人身险公司面临规模下滑带来的巨大给付压力，短期内现金流承压问题逐渐暴露。

记者从业内了解到，目前，保险公司的净现金流一般由三个细分指标构成：业务现金流、资产现金流、筹资现金流。

有保险公司财务负责人解释，如果险企业务现金流告负，说明主营业务已显疲态，保费收入减少或退保支出增加，业务结构同时面临调整的压力；资产现金流告负，说明险企在该阶段或有大额投资行为；而筹资现金流为负，则代表着时点性的融资能力降低。

上证报记者统计发现，截至目前，已有76家人身险公司披露了偿付能力报告，个别险企三季度存在现金流净流出的情况。不过，净现金流为负并非就会面临偿债危机。资产现金流告负可能只是险企在此时点卖出资产。如太平养老三季度末实际净现金流为-1.7亿元，该公司解释实际净现金流出现负值主要由于三季度发生一笔不动产投资的资金支付流出约1.6亿元。

不过，出现业务现金流出则需注意主营业务。如华汇人寿三季度业务现金流为-0.83亿元。对此，华汇人寿解释，主要原因是从2017年4月1日起部分产品停售导致新业务规模减少所致。

倒逼险企提升资产负债管理能力

如何解决现金流压力？对此，有保险公司负责人支招，除了股东增资、发债外，短期来看，可以通过“瘦身”来化解险企的现金流风险。

富德生命人寿表示，为维持公司现金流，控制流动性风险，公司将持续对资产进行优化，盘活存量资产；在现金流存在严重缺口等特殊情况下，可以提前退出非战略性的持有项目，以满足公司现金流需求，确保公司的流动性。

在保险业人士看来，由于在“偿二代”下，增资对防范流动性风险、对偿付能力充足率的改善作用，已经没有像“偿一代”时那么明显，优化资产配置、调整保费结构对险企长期现金流压力的缓解作用可能会更大。

君康人寿表示，目前该公司正积极调整业务结构，大幅降低短期万能险产品销售，主推中长期传统险产品，并着力发展期缴业务，不断增加负债久期。

值得一提的是，保监会即将建立的偿付能力数据非现场核查机制和现场检查机制也将倒逼险企主动提升资产负债管理能力。保监会表态，将每季度对核心偿付能力充足率低于60%或综合偿付能力充足率低于120%的险企进行检查。此外，为了掌握人身险市场运营状况，保监会也于近日向各人身险公司发出书面调研，其中，就包括业务现金流基本状况。

    从盘面上看，钢铁、白酒、芯片体居板块涨幅榜前列，银行、航运、保险居板块跌幅榜前列。

    消息面：

    1、吴晓求5日在中国金融管理论坛上表示，目前中国的金融资产结构发生了深刻变化，其中最显著的是证券化金融资产的规模越来越大，这是一个趋势。

    2、工信部副部长辛国斌表示，将从四方面推动智能网联汽车发展。

    3、上海市常务副市长周波今日在2017世界智能网联汽车大会上表示，上海的新能源汽车、智能网联汽车正在加快发展，上汽将于明年推出全铝车身的新能源汽车，另外激光雷达、毫米波雷达等关键零部件发展迅速。

    4、雄安新区设立以来，三县重拳治理“散乱污”，积极寻求解决农村垃圾处理对策。目前，运用低温裂解技术的垃圾处理器已经在雄安新区30多个村庄成功运营。

    5、央行副行长易纲表示，将不断完善市场准入负面清单，落实审批、监管等配套制度，以确保从2018年起正式实行全国统一的市场准入负面清单制度。

6日早盘，国泰航空等蓝筹股以及内险股、内房股领跌。午后，受腾讯及相关电脑软件、手游板块的带动，恒指持续拉升，尾盘一度翻红。最终收跌0.02%，报收28596.8点。国企指数跌0.67%，报收11524.64点。

腾讯创下历史新高，收涨2.45%，报377港元，创2014年6月以来新高。融创中国全天乏力，盘中一度跌超7%，收跌6.87%，报收34.55港元。 

尾盘腾讯、游戏股对恒指拉动作用明显。腾讯盘中涨幅一度超3%，收涨2.45%，报377港元。

消息面上，腾讯即将推出“大逃杀”类游戏，腾讯音乐等旗下公司或将于明年进行IPO。

恒生指数6日高开0.04%，报28616.35点；国企指数低开0.02%，报11600.19点；红筹指数高开0.21%，报4426.45点。大市成交额19.66亿。 

开盘后半小时，恒指即跌破1%，国企指数也跌破1%。北京时间10:20左右，恒指盘中跌破1.6%，国企指数跌破2%。

个股中，不少内资股领跌。融创中国跌超7%。据中国企业家杂志，对于外界评论的“融创投资乐视失败”说法，孙宏斌在5日称：“乐视才刚开始，我还没开始干活呢，你就说亏了，失败了，这不符合事实！”

板块中，半导体、页岩气等板块涨幅居前，航空、航空服务、内险股、蓝筹地产股等板块领跌。

蓝筹股几乎全线下挫。截至发稿，除中国石油股份和华润啤酒外，其他蓝筹股全线下跌。

香港建滔化工6日宣布，该公司与附属公司向卡塔尔航空以51.6亿港元的价格出售国泰航空约9.61%股份。完成交易后，卡塔尔航空将成为国泰航空第三大股东。消息传出后，国泰一度跌超5%，领跌蓝筹股。

以中国太保、中国人寿为代表的内险股高位回调，跌幅一度超3%。

国内消息面上，3日，发改委发布发布《企业境外投资管理办法（征求意见稿）》，拟将境内企业通过所控境外企业开展的境外投资纳入监管。

4日，央行行长周小川在《党的十九大报告辅导读本》中撰文指出，要守住不发生系统性金融风险的底线。

周小川指出：高杠杆是宏观金融脆弱性的总根源。健全金融监管体系，要发挥中央和地方两个积极性，全国一盘棋，监管无死角。同时他还指出，总体看，我国金融形势是好的，但当前和今后一个时期我国金融领域尚处在风险易发高发期，潜在风险和隐患正在积累，脆弱性明显上升，既要防止“黑天鹅”事件发生，也要防止“灰犀牛”风险发生。

此外，海外消息面上，美国发生严重枪击案、沙特掀起“反腐风暴”以及中东局势持续紧张等，都对市场信心造成影响。

谷歌的项目名叫AutoML，ML是机器学习“Machine Learning”的缩写。顾名思义，AutoML就是能够自己创建其他机器学习系统的机器学习系统。

谷歌大脑负责人Jeff Dean已经在多个场合公开宣传这一项目，相信AutoML将在不久后将为谷歌带来能够部分取代人开发AI的AI系统。

“我们希望AutoML的能力能抵上现在几个博士之和”

谷歌CEO Sundar Pichai在谷歌年度开发者大会I/O 2017展示了AutoML，“它的工作方式是，我们采用一组候选神经网络，然后用一个神经网络来遍历它们，直到我们找到最好的神经网络。”Pichai 解释说。“我们希望AutoML的能力能抵上现在几个博士之和，并且能在3到5年的时间里，为成千上万的开发人员设计出新的神经网络，满足他们的特殊需求。”

不止是谷歌，微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在开发能够自己开发AI的AI上面投注努力，这正在形成一种趋势。

AI被视为未来核心技术之一，但据估计，全世界仅有约1万人具备开发复杂先进数学算法的教育、经验和能力，而这些算法是驱动AI创新的基础。谷歌、Facebook、微软等公司为了吸引顶尖AI人才，频频开出百万乃至千万美元年薪，加剧市场对AI人才的追捧。

现在，AI人才不仅从学术界流向工业界，更从小公司流向大公司，大有在几大AI巨头最终聚首的趋势。

然而，巨头饥渴还远远没有得到满足。例如Uber的AI实验室负责人在接受《卫报》采访时就表示，工业界招揽人才的步伐和频次只会加重。培养一个AI人才需要花费数年时间，工业界不愿意等待。于是，企业正在想方设法，开发各种工具，一切都是为了让创建AI软件变得容易。

“我们正在遵循计算机科学每一种新技术发展曾经走过的轨迹，”微软VP Joseph Sirosh说：“我们正在把很多苦活累活给省去。”

微软DeepCoder，让神经网络学习自动编程

2017年2月，微软研究院与剑桥大学宣布他们合作开发了一种新的算法，名叫DeepCoder。作者在论文“DeepCoder: Learning to Write Programs”中介绍，DeepCoder是一种能根据问题的输入输出自动编写解题程序的算法。

“我们使用神经网络的预测来增强编程语言社区的搜索技术，包括枚举搜索和基于SMT的求解器。我们从经验上表明，相比强大的非增强基线（strong non-augmented baselines）和一个递归神经网络方法，我们的方法速度提高了一个数量级。并且我们能够解决的问题，其难度与编程竞赛网站上最简单的问题相当。”

根据微软亚洲研究院机器学习组副研究员李亚韬发表在知乎上的解读，DeepCoder算法的框架中，神经网络负责完成两个任务：一是观察输入输出之间的关系，例如输入是否全是负数，输出是否从小到大有序等等，将其转换成机器理解的一组特征——以前是用手工方法列举这些规则，而DeepCoder使用神经网络将这一过程自动化；二是以观察到的特征作为输入，预测程序中可能有哪些语句，不像枚举法那样执行大量重复操作，生成无意义的程序，神经网络搜索会让解题效率大大提高。

DeepCoder解题过程示意图：每行代表一个程序，每列代表一种语句。红色越深代表其神经网络给出的预测值越高；绿色代表最终搜索得出的正确结果。

李亚韬副研究员表示，目前来看，包括DeepCoder在内的现有程序生成算法还不能独立处理较为复杂的问题。但从另一方面看，既然机器已经能够完成简单的编程任务，那么我们就可以利用它来辅助程序员的工作，或者帮助普通计算机用户来自动化一些工作流程。

谷歌AI设计的网络已经超越了人类设计的网络

正如上文所说，AutoML最开始是一个自动搜索神经网络的工作。谷歌大脑在他们发表在ICLR 2017 论文“Neural Architecture Search with Reinforcement Learning”中指出：深度网络已经成功将机器学习范式从特征设计转向网络结构设计。

AutoML改变网络结构设计：左边是人设计的网络，右边是机器设计的

在ICLR 2017上的那项工作中，谷歌大脑结合深度学习和强化学习，让AutoML自动生成CNN、RNN等网络结构，生成的网络泛化能力与人工设计的网络结构相当，但是规模要略小于人工网络，说明了方法的有效性。（值得一提，在CIFAR-10上生成CNN结构的实验中，谷歌大脑使用了800个GPU 来完成训练。有研究人员评论称，这样的工作正是谷歌应该做的，利用其优渥的、别处无法企及的硬件基础设施，得出更好、更小，需要的计算资源也更少的网络，能被其他研究人员和开发者使用。）

同时，为了让这种方法应用于ImageNet这样的大规模数据集，就在上周，谷歌大脑的研究人员对AutoML做了升级：重新设计搜索空间，让AutoML找到最好的层，然后多次堆叠，创建最终的网络；并将在CIFAR-10上最好的架构迁移到ImageNet图像分类和COCO物体检测上。

用这种方法，AutoML分别找到在CIFAR-10和ImageNet图像分类、COCO物体检测中的最佳层。这些层结合形成了一种新的网络结构NASNet（下图中红点），这个网络在ImageNet图像分类任务中，在验证集上的预测精度达到了82.7%，超过了之前所有的初始模型。

在上图中，谷歌大脑展示了在图像分类任务中与人类设计的、最先进的各种网络（黑点），与机器自己生成的NASNet在精度之间的差距。

至少在这项任务中，机器设计的网络领先。

AI取代AI研究员的那天终会到来

谷歌的设想是，类似AutoML这样的项目，将能帮助企业构建他们自己的AI系统，尤其是那些没有深厚AI经验和实力的企业。Jeff Dean预计，如今具备能自我开发AI系统的人才的公司，全球不超过1000家，但其他更多公司却拥有开发AI系统所需的数据。

“我们希望让解决机器学习问题的机构数量从几千家扩展到百万家。”Jeff Dean说。

谷歌还有其他巨头这样做，并不是单纯为了服务世界。谷歌正在大力投资云计算服务，而云也是谷歌预期中接下来几年自己的主要经济引擎。在招揽了大批顶尖AI人才后，谷歌云在这场以AI为核心的竞赛中拔得先机。

而AutoML无疑将成为谷歌更有力的工具。参与谷歌AutoML项目的研究人员Barret Zoph表示，AutoML自己学习搜索到的算法，有时候比有人类研究员开发的性能更佳。

这背后有一股更大的趋势，也被研究人员叫做让机器“学会学习”（learning to learn），或者“元学习”（meta-learning）。很多人都相信，这种方法将显著加速AI进步。

“最终计算机将代替我们发明算法，”伯克利教授Pieter Abbeel表示：“计算机发明的算法将能以很快的速度解决很多很多的问题——至少目标是如此。”

元学习并不会彻底取代AI研究人员，目前，谷歌的AI研究人员仍然负责重要的设计工作，AutoML的目标是让有限的AI专家能够服务于更多更广的项目。

但AI取代AI研究员的那天终会到来。CMU的Renato Negrinho也在研究类似AutoML的项目，他说“只是时间的问题”。

不过，最近虚拟货币和区块链的日子并不好过。包括中国、韩国在内的诸多国家队虚拟货币提出了非常严格的监管方案，英国、美国等监管部门也没有放松监管的意思。

但是，在设立在美国加州硅谷地区、旨在解决“人类面临的重大挑战”的奇点大学（Singularity University）学者Nathana Sharma看来，虚拟货币和区块链真正的威胁并不在于金融监管，而是在另一项技术——量子计算机。

区块链的崛起，靠的是一方面数据很公开，另一方面在安全上也很有保障的优势。区块链技术允许大型计算机网络之间分配交易分类账，但是没有任何一个用户可以进入或者更改分类账，者就让虚拟货币既公开又安全。

但是，量子计算机则对区块链和虚拟货币的基础——公开密钥加密产生了冲击。作为一种密码学的算法，简单来说，公开密钥加密需要两个密钥，一个是公开密钥另一个是私有密钥。

虽然两个密钥在数学上相关，但如果知道了其中一个，并不能凭此计算出另外一个；因此其中一个可以公开，称为公钥，任意向外发布；不公开的密钥为私钥，必须由用户自行严格秘密保管，绝不通过任何途径向任何人提供，也不会透露给要通信的另一方，即使他被信任。

这种算法有多安全呢？以一台普通计算机每秒进行140亿次两个密钥的匹配度测试的速度，全部测试完所需要的时间比宇宙诞生以来的寿命（140亿年）还要长超过7.8亿倍。

看起来很安全对不对？但是，Sharma认为，如果计算机运行速度大幅度提高，这一“不可能”被破解的算法完全有可能被量子计算机破解。

量子计算机用来存储数据的是量子比特。和传统电子计算机一样，量子比特也是采用0和1进行计算，但是和传统计算机存储数据方式不同的是，量子比特的0和1可以同时计算，也就是说0和1可以进行量子叠加。

这大大提高了量子计算机的计算效率。例如，一台操纵50个微观粒子的量子计算机，对特定问题的处理能力可超过目前最快的“神威·太湖之光”超级计算机。

曾有人打比方，如果把传统电子计算机的计算能力比作骑自行车，那么量子计算机的运算能力就相当于坐飞机。

在强大的量子计算机面前，包括比特币在内的虚拟货币采用的公开密钥加密算法就显得非常脆弱，随时可能被量子计算机“黑进去”。

当然，受到量子计算机威胁的，不仅仅是虚拟货币和区块链技术，更是所有采用公开密钥加密方式的技术和网络安全系统。

如今，中国、美国等国家都在积极研制量子计算机。今年5月初，世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机在中国诞生。美国公司谷歌和美国航天航空局等也在积极研发量子计算机。

同时，考虑到量子计算机超强的计算能力，华尔街见闻曾提到，包括文艺复兴、DE Shaw和Two Sigma在内的知名量化对冲基金，已经开始投资研制量子计算机的创业公司，希望能在同行中占得先机。

近年来，每当“双11”、“6·18”促销节来临，某些大型电商平台就会出台“二选一”措施，要求商家只能选择在一家电商平台做促销活动，强令商家必须与其签订“独家合作协议”，保证产品只在该平台上售卖，并关闭在其他平台上的店铺。

“二选一”是指商家只能选择在一家电商平台做促销活动，并与该平台签订“独家合作协议”，保证产品只单独在指定平台上售卖，同时还必须关闭其他平台上的店铺。

每年“双十一”大战过后，各家电商平台都会晒出“双十一”当天或期间销售额、成交额等相关数据，而为保持高增长趋势，关于电商平台背后采取“二选一”不正当经营策略行为，成为近年来业内热议话题。

今年6月爆出的电商平台“二选一”的竞争模式就给商家带来了不小的压力。

“从我们角度讲最好这样做，能够不二选一，能够不去站队。而且我们也不希望，我们跟谁的队都不想站。”某服装品牌相关人士在接受记者采访时称。他感慨称，“二选一的对这个行业是一种毁灭的状态。”该品牌商认为，第一，品牌方就变成了一个，没有自主地一种权利，第二个我认为对行业的状态也不好。

北京大学法学院副院长薛军认为，存在市场支配地位的电商平台用“二选一”策略，这是损害其他电商以及消费者福利，更侵害自家平台内中小商家权益。目前，电商立法过程中，比较忽视对电视生态平台内中小经营者保护问题，大电商平台滥用市场支配地位优势，把商业优势转化为欺诈平台内经营者正当权益行为，这种现象需引起格外重视。

中国人民大学商法研究所所长刘俊海则表示：“有一定市场支配地位的电商平台如仍要使用 二选一 经营策略，会直接侵害供应商公平交易权。中小商家弱势地位应当引起立法者、监管者和协会组织的关注。”

顾名思义，这类新基金的指向就是“养老”。证监会新闻发言人高莉也提到，该基金为公募基金，目标为养老资金的保值增值。

值得注意的是，与5月的初稿相比，此次征求意见稿对养老目标基金的运作方式和资产管理人等部分都有所调整。

应当采用FOF形式运作

在指引征求意见稿中明确提到，养老目标基金是指，以追求养老资产的长期稳健增值为目的，鼓励投资者长期持有，采用成熟的资产配置策略，合理控制投资组合波动风险的公募基金。

出于特定的投资目的，养老目标基金也应当采用成熟稳健的资产配置策略，控制基金下行风险，追求基金长期稳健增值。

其中，指引还规定，采用目标日期策略的基金应当随着所设定目标日期的临近，逐步降低权益类资产的配置比例，增加非权益类资产的配置比例。其中，权益类资产包括股票、股票型基金和混合型基金。

而采用目标风险策略的基金，应当根据特定的风险偏好设定权益类资产、非权益类资产的恒定配置比例，或使用广泛认可的方法界定组合风险（如波动率），并采取有效措施控制基金组合风险。目标风险基金应明确风险等级及其含义，并在招募说明书中注明。

《每日经济新闻》记者发现，与5月的初稿相比，对养老目标基金运作方式的表述，有了些许调整。在初稿原文中提到，“养老型基金可以采用基金中基金（FOF）形式，也可以采用普通基金形式运作。”而在上周五发布的征求意见稿中，表述为“养老目标基金应当采用基金中基金形式或中国证监会认可的其他形式运作。”可以预见，FOF将在养老目标基金的运作中发挥重要的作用。

资深基金研究专家王群航表示，从“可以”到“应当”，语气的加强表达出FOF在其中地位的提高。对FOF的发展非常有利，也为FOF的发展指明了非常好的方向。

对于投资比例，征求意见稿规定，养老目标基金定期开放的封闭运作期或投资者最短持有期限不短于1年、3年或5年的，基金投资于股票、股票型基金和混合型基金的比例，原则上不超过30%、60%、80%。

其中提到，且被投资子基金应当满足以下条件：1、子基金运作期限应当不少于3年，最近3年平均季末基金净资产应当不低于3亿元，最近3年业绩超过业绩比较基准；2、子基金为指数基金、ETF和商品期货基金的，运作期限应当不少于1年，最近定期报告披露的基金净资产应当不低于1亿元；3、子基金管理人及子基金基金经理最近3年没有重大违法违规行为；4、中国证监会规定的其他条件。

可设置优惠费率

征求意见稿还对相关基金经理提出了具体的要求，“应当在本公司担任股票型、债券型或混合型基金经理5年以上，或者具备5年以上的养老金、保险资金资产配置经验，历史业绩稳定、良好，无重大管理失当行为，最近3年无违法违规记录。”

对于基金管理人，同样提出了具体的要求。不过《每日经济新闻》记者注意到，与5月的初稿相比，其中删去了对基金公司管理规模的门槛要求，“截至上一年末，最近3年公募基金资产管理规模（扣除货币市场基金）不低于300亿元，已发行股票型、混合型、债券型基金”。

在上周五发布的征求意见稿中，对基金管理人的要求主要是以下几点：1、公司成立满2年；2、公司治理健全、稳定；3、公司投资、研究团队不低于20人，其中至少3人符合养老目标基金基金经理条件；4、成立以来或最近3年没有重大违法违规行为；5、中国证监会根据审慎监管原则规定的其他条件。

记者注意到，在征求意见稿中特别提到了，养老目标基金可设置优惠的基金费率，并通过差异化费率安排，鼓励投资者长期持有养老目标基金。养老目标基金的产品费率原则上应不超过同类型产品的60%。

此外，养老目标基金应在基金名称中包含“养老目标”字样且反映投资策略。采用目标风险策略的养老目标基金，还需在基金名称中明确产品风险等级。其他公募基金，不得使用“养老”字样。而对于基金名称中已经包含“养老”字样的公募基金，如果不符合指引要求，则基金管理人应当在3个月内履行程序修改基金名称，“养老”产业投资主题基金除外。

监管层也提到，当前，制定《指引》并推出“养老目标”基金，具有非常重要的意义和必要性：一是有利于发挥公募基金专业理财在居民养老投资中的作用。目前，公募基金已经成为我国证券市场最大的专业机构投资者，具有较强的资产管理能力，并取得了良好的历史业绩。公募基金管理人是全国社保基金、企业年金、基本养老等养老资金的重要投资管理人，是我国养老金管理的主力军。二是有利于形成专门养老投资的基金产品类别，便于投资者识别选择投资。目前，公募基金数量众多，已超过4000只，风格各异，制定《指引》，明确养老基金在投资策略、投资比例等方面的相关安排，有利于形成专门的养老基金产品类别，便于投资者识别选择。三是有利于养老型基金长期持续健康发展。近年来，行业陆续推出部分养老型基金，基金通过采用稳健的投资策略并控制仓位，多数取得较好收益。总结前期养老型基金的运作经验形成行业标准，有利于养老型基金长期持续健康发展。