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首枚核弹提前引爆!金融市场开始疯狂

在一片清淡的市场行情中,市场迎来了首颗“炸弹”,前美国FBI局长科米向美国参议院提交的书面证词提前曝光,证词被认为没有对特朗普通俄一事有新的进展,使得黄金价格出现明显下跌,美元/日元短线拉升至日内高位109.78。

科米证词公布:无特朗普通俄迹象

前联邦调查局FBI局长科米的证词已由参议院情报委员会公布。

根据科米给出的证词稿件,美国总统特朗普在1月份的晚餐中告诉科米,“我需要忠诚,我希望忠诚。”科米认为特朗普希望自己表达对工作的态度,并建立互惠关系,这可能会影响FBI传统的独立行政单位地位。

科米的证词显示,1月6日,科米向特朗普通报了关于俄罗斯破坏选举未经证实的报告。科米还告知特朗普,FBI没有调查特朗普。

在科米的证词稿件中,并没与找到特朗普通俄的迹象。

科米在宴会上向特朗普解释FBI和司法部应当独立于白宫之外的重要性。科米还担心与特朗普共同出席宴会造成某种程度上的赞助关系。

金融博客Zeohedge表示,尽管媒体一片哗然,但市场看似迅速认为科米事先准备的证词并没有“确凿的证据”,没有新的信息引发对特朗普总统宝座的担忧。

市场反应:黄金下跌 美元/日元短线拉升

科米发布证词之后,美股削减跌幅转而上涨,上涨约0.1%。

现货黄金跌至日内低位1287.17美元/盎司,跌幅扩大至0.55%。

美元/日元短线拉升至日内高位109.78。美元震荡上涨,科米证词似乎证实了情报官员所说的特朗普并未给其施加压力的言论。

麻省理工公布“十大突破技术”,将对人类生活和社会的重大影响

麻省理工科技评论从 2001 年开始,每年都会公布“十大突破技术”,并预计其对人类生活和社会的重大影响。这些技术代表了当前世界科技的发展前沿和未来发展方向,反映了近年来世界科技发展的新特点和新趋势。


正如麻省理工科技评论主编 Jason Pontin 所说,突破性技术的定义非常简单,那就是能够给人们带来高质量的运用科技的解决方案。此榜单今年第一次中美进行同步发布。


在时下新兴技术中,哪些有可能解决重大问题并开启新的机会?以下是我们挑选的今年十大技术。在过去的一年里,这十项技术均已到达一个里程碑式的阶段或即将到达这样一个阶段。


1 免疫工程


突破技术:杀伤性T细胞可被用来消灭癌症。

重要意义:癌症、多发性硬化症和艾滋病毒(HIV)都可以通过免疫系统工程进行治疗。

主要研究者:赛莱克蒂斯、朱诺治疗、诺华



基因工程改造的免疫细胞正在挽救癌症患者的生命。


人体内的T细胞(即免疫系统中所谓的杀伤性细胞)可以识别和杀灭入侵者,而通过基因技术制造的工程化T细胞,可以识别、攻击特定的病毒细胞,且具有记忆功能,可以对病毒进行永久阻断,即达到所谓的“功能性治愈”。


这项技术不仅仅限于癌症或者白血病,通过免疫系统工程治疗疾病将是未来医学的一个主攻方向。


2 精确编辑植物基因


突破技术:能够便宜、 精确地编辑植物基因组,不留下外源 DNA。

重要意义:提高农业生产率,以满足日益增长人口的需要。到 2050 年世界人口预计将达到 100亿。

主要研究者:塞恩斯伯里实验室、首尔国立大学、明尼苏达大学、 遗传与发育生物学研究所



基因编辑技术 CRISPR(这是 2014 年十大突破技术之一)为改造农作物提供了精确方法,可以使它们提高产量、更有效地抵御干旱和疾病。过去一年的研究表明,这样编辑过的植物没有外源 DNA 的踪迹。


中国已经用它来创建抗真菌的小麦以及提高水稻产量。 CRISPR 作物是否将受转基因作物同样的法规监管目前还并不明确。


3 语音接口


突破技术:将语音识别和自然语言理解相结合,为世界上最大的互联网市场创造切实可用的语音接口。

重要意义:通过打字与电脑互动是非常耗时和令人沮丧的。

主要研究者:百度、谷歌、苹果、Nuance 通信公司、 Facebook



中国是发展语音接口的理想市场,因为使用微型触摸屏来进行汉字输入十分麻烦。不过,随着百度在语音技术方面的不断进步,语音接口变得更为实用和有效,人们可以更为便利的与身边的设备进行互动。


百度的深度语音识别系统(Deep Speech 2)包含了一个非常大的、“深”的神经网络,它引入了数以百万计的转录语音。有时它在识别汉语语音片段方面,要比人为识别更加准确。


4 可回收火箭


突破技术:可以发射有效载荷至轨道并安全着陆的火箭。

重要意义:降低飞行成本可以为宇宙空间的许多新事业打开方便之门。

主要研研究者:SpaceX、蓝源公司、联合发射联盟(ULA)



火箭通常会在其首航的过程中损毁。但是如今,人们可以令火箭垂直着陆,并且在重新添加燃料之后,开启另一个新航程,这为人类航天事业创造了新纪元。


蓝源公司(Blue Origin)以及太空探索技术公司(SpaceX)均已实现了这种火箭着陆方式。可以预见,未来的航天飞行将比过去 40 年阿波罗时代所带来的影响有趣的多。


5 知识分享型机器人


突破技术:有一种机器人,可以学习任务,同时将知识传送到云端,以供其他机器人学习。

重要意义:如果不需要分别对所有类型的机器进行单独编程,那么可以极大地加快机器人的发展进程。

主要研究者:Brain of Things、布朗大学、加利福尼亚大学伯克利分校、德国达姆施塔特工业大学



如果机器人能够独立解决更多的问题,并互相分享这些内容,那会怎么样?


布朗大学的计算机科学系的教授斯蒂芬妮·泰勒斯正在进行一项研究,目的是使世界各地的研究型机器人学习如何发现和处理简单的物品,并将数据上传至云端,并允许其他机器人分析和使用这些信息。


她们已经收集了大约 200 个物品的数据,并且已经开始共享这些数据。她希望能建立一个信息库,让机器人能够很容易地获取它们所需要的全部信息。


6 DNA 应用商店


突破技术:新的 DNA 测序商业模式让在线获取基因信息成为可能。

重要意义:人的大部分特征都是由基因组决定的,其中也包括罹患特定疾病的可能性。

主要研究者:海力克斯(Helix)、伊卢米纳(Illumina)、Veritas Geneticst



当科学家告诉你,已经发现了“甜食基因”(sweet tooth gene),有人偏爱甜食就与这种基因有关。你是否会花 5 美元看看自己有没有这种基因?Illumina 与 Helix 正在筹建一个世界上最大的基因测序中心,计划在今年或明年推出 DNA 应用商店。


7 SolarCity 的超级工厂


突破技术:通过一种简化的、低成本的制造工艺生产出高效的太阳能电池板。

重要意义:太阳能产业需要更便宜、更高效的技术来提高其相对于化石燃料的竞争力。

主要研究者:SolarCity、中圣集团(SunPower)、 松下



SolarCity 的电池板采用了一种新型材料组合,通过简化的、低成本的制造工艺生产出了转换效率为 22% 的太阳能电池板。SolarCity 在水牛河(Buffalo River)附近的工业园区内,正在筹建北美最大的太阳能电池生产工厂,预计将于明年全面投入生产。


该工厂的产能为每天 10,000 个太阳能电池板,或者每年可以实现太阳能发电一千兆瓦。该公司称,SolarCity 只需要少于常规设备三分之一的电池板,便可以产生与之相等的电量。


8 Slack 通信软件


突破技术:便捷易用通信软件正取代电子邮件成为新的工作协同工具。

重要意义:在很多工作场所,“饮水机效应”(指偶然相遇和意想不到的同事对话会催生新想法)可以提升生产率。

主要研究者: Slack、Quip、Hipchat、微软



名为 Slack 的办公室内部通讯系统,经常被描述为世界上有史以来增长速度最快的工作场所软件。自 2013 年推出以来,在不到 3 年的时间里,每日用户数就已经超过了 200 万。市场上也存在其他一些类似于 Slack 的“Facebook 版办公软件套件”,但却未能取得如 Slack 般的用户热情。


9 特斯拉自动驾驶仪


突破技术:汽车可以在各种环境下安全自驾。

重要意义:全球范围内,每天都有几千人死于人为误操作引发的车祸。

主要竞争者: 特斯拉、沃尔沃、梅赛德斯、谷歌、优步、尼桑、福特、丰田、通用



特斯拉采用增量方法,它的客户都是其广泛的测试参与者。这与那些组建小型测试车队来收集数据,从而希望有一天能够推出全自动驾驶汽车的谷歌及其它公司大不相同。真正自动化所需的硬件已准备就绪,马斯克表示,全自动驾驶汽车在两年内具备技术上的可行性—— 即使在法律上不被认可。


10 空中取电


突破技术:新型无线装置,能够利用周边的无线电信号(如 Wi-Fi)为自身供电并进行通信。

重要意义:互联网设备将摆脱电池和电源线的束缚,开拓大量新应用。

主要研究者: 华盛顿大学、德州仪器公司、马萨诸塞大学(安赫斯特)



开发此项技术的华盛顿大学研究人员已证明微弱的无线电信号确实能满足一个互联网装置的电能需求。他们其中一项技术,名为无源 Wi-Fi(passiveWi-Fi),正由一家衍生公司JeevaWireless 商业化。无源 Wi-Fi 通过后向散射 Wi-Fi 信号,让无电池装置与传统设备(如电脑和智能手机等)连接。


无源 Wi-Fi 的功耗只是当前 Wi-Fi 芯片组的万分之一,是一些采用蓝牙LE 和 ZigBee 通信标准的小型连接设备功耗的千分之一,覆盖范围更远。小型无源 Wi-Fi 设备制造成本极为低廉,可能不到 1 美元。



“投资的未来”成本过高惹争议

在信息的不对称越来越小之际,对于大型投资者来说,独特的数据就成为他们碾压对手的利器。

这些数据可能包括你手机App日常使用数据,也可能包括复杂的追踪船运情况的卫星数据。从这些数据中寻找投资决策依据,也被视为“投资的未来”。不过摩根大通的调查显示,即便是超大型投资机构,都认为获得这类数据的成本过高。

投资的未来

在近期摩根大通主办的一场会议上,该投行对237名投资者的调查显示,70%的人认为大数据以及机器学习对投资者的重要性会不断上升,另有23%的人认为未来将有一场革命令整个投资界出现巨大变化。

投资者广泛的共识是,大数据和机器学习已经在改变投资界。超过80%的受访者认为,传统数据的重要性正日益降低。具体来看,52%的投资者认为,大数据的威力已经让企业财报等传统数据的作用大大减小。

在这背后正是所谓的“另类数据”,它可能来自我们手机App的使用、买过东西的网店甚至是手机内置的GPS。

通过分析这些数据,投资者能够发现一些从传统数据中难以看到的趋势,从而有助于分析一家企业股价可能会有怎样的表现。

这种数据日益受到欢迎,也促使一个新行业的诞生,这个行业中的公司就针对各种来源的数据进行处理并提供咨询服务。TABB Group曾在一份报告称,在美国,未来五年这个市场将从目前的2亿美元翻番到4亿美元。报告提到:

从冰箱到天然气罐,各类设备上部署了数十亿传感器之后,就能显著增加有利于分析的数据的数量和质量。

太贵是最大的问题

摩根大通调查显示,51%的受访者称,他们希望购买经过一定程度处理的“半成品”数据,而有29%的人称,他们希望购买最原始的数据,以便在内部处理。

不过目前来看最大的障碍在于成本问题。尽管这些受访者也提到专业技能以及管理能力上的匮乏是可能会面临的挑战,而最频繁提到的问题就是固定成本过高。

美国财经媒体Business Insider称,这个发现是很让人震惊的,因为参加摩根大通活动的是贝莱德等超大型机构,他们拥有足够的预算以及专业能力用在这些数据之上。如果他们都觉得成本太高,那么对普通投资者来说,就更加遥不可及了。

全球第一大煤企和第一大风电企业在一起会擦出什么火花

人民日报:娱乐圈不应是八卦圈

北京市网信办依法约谈微博、今日头条、腾讯、一点资讯等网站,责令网站切实履行主体责任,加强用户账号管理,采取有效措施遏制渲染演艺明星绯闻隐私、炒作明星炫富享乐、低俗媚俗之风等问题。依据相关法律法规,“全明星探” “中国第一狗仔卓伟” “长春国贸”等娱乐八卦“大v”账号予以关闭。


消息一经发出,瞬时引爆网络。有人点赞“喜闻乐见,干得漂亮”“做得好,有时候八卦也有个度”,也有人表示遗憾 “以后再也看不到爱豆撒的狗粮了”“有些艺人会脏得更安全了”。舆论的反应,照见了娱乐江湖中清流与浊气的交织碰撞。


“明星”耀眼,这份夺目必然要承载更多关注和审视。但这是否意味着明星隐私可以被无限地挖掘曝光,甚至成为低俗炒作的噱头?当“狗仔队”将镜头对准明星家人弄得亲人心神慌张,当八卦记者以偷拍明星家中活动来吸引人们的眼球,这种曝光已触及了新闻底线和法律红线。


有人说,网上的谣言总比真相跑得快。虽说有“周一见”的“实锤”,但也有很多捕风捉影的案例。这些“大V”敢横行于此,是因为点击率和粉丝数兑现的是经济利益,锚定的是的人们猎奇心高过求真欲。近些年不乏明星对八卦账号造谣诽谤的起诉,然而无回声者居多,有清晰结果的很少,于是沉默的螺旋越陷越深,人们对这一幕幕“罗生门”慢慢失去辨别的耐心。


在劣币驱逐良币的舆论空间中,法律不应缺席。这次“封号”的处罚,依据的正是今年6月1日实施的《中华人民共和国网络安全法》,任何个人和组织不得利用网络从事侵害他人名誉、隐私、知识产权和其他合法权益等活动。网络运营者应当加强对其用户发布的信息的管理,发现法律、行政法规禁止发布或者传输的信息的,应当立即停止传输该信息,采取消除等处置措施,防止信息扩散。法如当头棒,敲醒的正是平日口无遮拦、无所顾忌之人。


这份“罚单”背后,不只是一种法律约束,更是一份价值倡导和风气扭转。纵观若干娱乐账号,对天价婚礼的细节宣传,豪车名包、奢华居所的细致描摹,无不弥漫着浓浓的拜金味儿。当一些戏不好、歌不红的明星、三观不正的“网红”依靠八卦推高自己的曝光度时,虚荣享乐、媚俗浮躁的气球在这些公号平台中越吹越大,人们看到的是轻盈虚浮的幻象,却不知这气球终有吹爆的一天。



娱乐有底线,莫把低俗当通俗,莫把邪路当正途。不久前,国家新闻出版广电总局印发《关于进一步加强网络视听节目创作播出管理的通知》,其中谈到“娱乐报道要崇德尚艺,绝不能以炒作绯闻丑闻隐私劣迹为噱头博取点击率。”这张“罚单”,无疑也是这份通知的现实呼应,为浮躁的网络娱乐宣传注入一针静心剂,也为有名无实、只靠八卦夺眼球明星们封住邪门的出口。


近些年,对涉毒、涉嫖艺人的严厉处罚,《电影促进法》中对德艺双馨的特殊强调,无不在渗透着国家对行业风气、艺人私德的规范和重视,而身有“劣迹”的艺人不仅有“人设”坍塌之险,更有演艺事业遭遇寒冬之痛。实质上,封号不是取消监督。在愈发严谨透明的大环境下,没有了肆意的爆料和窥探,不等于没有了监管的眼睛,艺人如何自处,如何更好回应受众的期待,已是简单不过的道理。

摩根大通CEO:三大危险事实正在损害美国经济

摩根大通CEO杰米·戴蒙(Jamie Dimon)管理着全美最大的银行,但他仍对阻止年轻人拥有光明未来,工人获得高工资的障碍感到沮丧。


在美国企业圆桌峰会(Business Roundtable)上发言时,戴蒙呼吁公众关注限制美国经济增长的“三大负面事实”。


第一,约有70%的年轻人无资格服兵役,或是教育方面的因素——他们不能读和写,或是健康方面的因素,多是由于肥胖和糖尿病。戴蒙称,这个数字非常惊人。该数字来自五角大楼的一项开展多年的研究,这就是说,军队无法接收71%的年龄介于17到24岁的男性,其他原因还包括服用注意力缺失过动症(ADHD)处方药或拥有不良刺青和穿孔。


第二,戴蒙称,“低收入内城区有一半的孩子无法毕业,甚至那些毕了业的孩子也没能力找到合适的工作。”该数字出自近十年前的一项报告,其中显示全美前50大城市的毕业率为53%,远低于城市郊区71%的毕业率。


第三,美国男性劳动力参与率与上一代相比已经急剧下降。政府档案显示,年龄介于25到54岁的男性劳动力参与率自1970年的96%,下降至5月份的88.4%。


此外,戴蒙谴责了美国的监管氛围,他表示,小企业构成受到限制,合格的房屋购买者无法得到抵押贷款,他认为有多项因素阻止工资增长——目前增速约为2.5%,且并无突破迹象。


戴蒙表示,“使美国经济放缓,使我们原地踏步,影响工作岗位和工资的原因数不胜数,我认为美国必须多方面合力行动,而不是仅仅去改善某一点。”


戴蒙同样主张税制系统改革。此次圆桌峰会在周二的报告显示,商业信心正处于3年来新高,但这位摩根大通CEO仍然对国会在特朗普促增长议程上无所作为表示担忧。


戴蒙是商业圆桌峰会主席,这是由美国各界CEO参与的峰会,旨在推动工作岗位和经济增长。

智能金融起锚:文因、数库、通联瞄准的kensho革命

2015年9月13日,39岁的鲍捷乘上从硅谷至北京的飞机,开启了他心中的金融梦想。

鲍捷,人工智能博士后,如今他是文因互联公司创始人兼CEO。和鲍捷一样,越来越多的硅谷以及华尔街的金融和科技人才已经踏上了归国创业征程。

在硅谷和华尔街,已涌现出Alphasense、Kensho等智能金融公司。

如今,这些公司已经成长为独角兽。

大数据、算法驱动的人工智能已经进入到金融领域。人工智能有望在金融领域最新爆发。

前段时间,笔者写完了《激荡二十五年:Wind、同花顺、东方财富、大智慧等金融服务商争霸史》、《边缘崛起:雪球、老虎、富途、牛股王等互联网券商的新玩法》,探讨了互联网时代、移动互联网时代创业者们的创想。

人工智能与金融正在融合,这里我们聚焦一下投研领域,后续会向交易、投顾等领域延展。这篇文章将描绘一下Kensho、文因互联、数库科技、通联数据在这个领域的探索和尝试,看看新时代正在掀起的巨浪。

1、Kensho的颠覆式革命

 华尔街的Kensho是金融数据分析领域里谁也绕不过的一个独角兽。这家公司获得由高盛领投的6280万美元投资,总融资高达7280万美元。

 33岁的Kensho创始人Daniel Nadler预言:在未来十年内,由于Kensho和其他自动化软件,金融行业有三分之一到二分之一的雇员将失业。

 2014年,Nadler在哈佛大学学习数学和古希腊文化。大学期间,他在美联储担任访问学者时惊奇地发现,这家全球最具权势的金融监管机构仍然依靠Excel来对经济进行分析。

当时,希腊选举以及整个欧洲的不稳定局面正强烈冲击金融市场。访问期间,Nadler意识到无论是监管者还是银行家,除了翻过去的新闻消息以外,并不能给出什么好的方案。

于是,他和麻省理工学院的好友一起想办法,并借鉴Google的信息处理方法,来分析资本市场,设计出了Kensho软件。

 一个典型的工作场景是:早上八点,华尔街的金融分析师冲进办公室,等待即将在8点半公布的劳工统计局月度就业报告。他打开电脑,用Kensho软件搜集劳工部数据。

两分钟之内,一份Kensho自动分析报告便出现在他的电脑屏幕上:一份简明的概览,随后是13份基于以往类似就业报告对投资情况的预测。

 金融分析师们再无需检查,因为Kensho提取的这些分析基于来自数十个数据库的成千上万条数据。

 Kensho界面与Google相似,由一条简单的黑色搜索框构成。其搜索引擎自动将发生的事件根据抽象特征进行分类。

福布斯报道过运用Kensho的成功案例。例如,英国脱欧期间,交易员成功运用Kensho了解到退欧选举造成当地货币贬值;此外,Kensho还分析了美国总统任期的前100天内股票涨跌情况(见下图):

 Kensho在构建金融与万物的关联,并用结构化、数据化的方式去呈现。公司还专门雇佣了一位机器学习专家,而这位专家此前为谷歌研究世界图书馆的大型分类方法。

处理复杂的事件与投资关联,Kensho只需要几分钟。但是在华尔街一个普通的分析师需要几天时间去测算对各类资产的影响。而这些分析师普遍拿着30—40万美元的年薪。

此外,硅谷的创业公司AlphaSense公司已经悄然建成了一个解决专业信息获取和解决信息碎片问题的金融搜索引擎。

 AlphaSense的首席执行官Jack Kukko曾是摩根士丹利分析师,这赋予了其强大的金融基因。

 AlphaSense可以搜索“研究文献,包括公司提交的文件证明、演示、实时新闻、新闻报道、华尔街的投资研究、以及客户的内部内容。”

 AlphaSense几秒钟内即可搜索数百万个不同的财务文档, 公司内部纰漏内容和卖方研究等,使用户可以快速发现关键数据点,并通过智能提醒、跟踪重要信息点、防止数据遗漏,做出关键的决策。

AlphaSense目前已经向包括摩根大通等投资和咨询公司、全球银行、律师事务所和公司(如甲骨文)等500余位客户提供服务。 

2、海归博士的智能金融实验

2017年6月,在北京朝阳区的一个居民楼的办公室内,鲍捷和他的20名创业伙伴正在摸索打造一款智能金融分析工具,而他的目标正是华尔街的AlphaSense和Kensho。

41岁的鲍捷很享受创业,他说在中国这是最好的创业时代。在此之前,他有一段漫长的求学历程。

鲍捷是一个信息整理控,他从小学开始整理所有的历史人物、水文地理、卡通人物的关系等。合肥工业大学研究生阶段,他师从德国斯图加特大学归来的博士高隽,学习人工智能,深度研究神经网络。

2001年,他离开中国进入美国,先后为Lowa State Univ博士、RPI博士后、MIT访问研究员、BBN访问研究员,在美国完成了11年人工智能的学习和研究。他先后师从语义网创始人Jim Hendler和万维网发明人、图灵奖得主Tim Berners-Lee,参与了语义网学科形成期间的一些关键研究项目,并是知识图谱国际标准OWL的作者之一。

2013年,在三星研究院工作不到两年后,他开始了在硅谷的创业,研发了一款名为“好东西传送门”的产品。

该产品主要利用机器人程序在网站抓取人工智能、机器学习、大数据的最新技术资讯,利用专业领域知识过滤后,自动生产内容,传送至需要的人。

好东西传送门获取了数万铁粉,但无法盈利。2015年9月,他离开硅谷飞往北京,归国的第一天,便获得了无量资本100万美元的天使轮融资。他在中国创立了“文因互联”。

其实鲍捷很早就看到了人工智能和金融结合的前景。在2010年,他就提出了金融报表语言XBRL的语义模型。2015年底,他看到了Kensho在金融领域带来的革命,结合国内的投资需求,他选择了在新三板领域开始切入,当时只有7名员工,经过半年研发,文因在2016年5月推出了“快报”和“搜索”。

“快报”能够自动抓取每日公告、财报、新闻资讯等;而“搜索”能够自动提取产业链上下游公司、结构化财报等各类数据。

“这两款产品为我们获取了1万铁粉,虽然产品有很多缺陷,但是依旧很多人喜欢这个工具,因为以前没有能够满足这种需求的服务。”鲍捷向华尔街见闻表示。

但是他们发现做搜索需要庞大的知识架构,需要去集成各种金融相关数据,开发公司标签、产业标签、产业链等复杂的知识图谱,而做这个体系,再烧几亿,可能也无法完成。

更为恐怖的是,做完产品还要和金融信息服务商竞争。Wind、同花顺、东方财富,挡在了文因互联面前。

“我放弃了从头到尾设计一个大系统的想法,而是从具体场景出发解决单点问题。从年底开始我分了一部分人去做项目,但每一个项目都是我们大系统里面的一个组件,这个项目根据金融客户的真实需求去打磨,然后将这些组件整合为一个系统的产品。”鲍捷反思道,创业需要寻找用户最痛的点,然后扎下去解决问题。

经过一年的创业,鲍捷变得更接地气。去年下半年以来,他密集地拜访各大银行、基金、保险、券商,根据金融机构的需求,在标准化产品之上定制化,从具体业务的自动化出发走向智能化。

目前恒丰银行、南京银行、中债资信等均已成为文因互联的合作客户。

文因互联很快根据金融机构的需求开发出了公告摘要、自动化报告、财报结构化数据等多个软件产品,并开发出了投研小机器人。

 2016年年底,文因互联再次获得睿鲸资本Pre-A轮融资。而这位睿鲸资本的投资人,曾经是鲍捷的网友,他们经常在一起讨论人工智能问题。

 鲍捷举例说,深市、沪市、新三板加在一起每天平均大概3000-4000份公告,每天处理公告数据提取和摘要,这是一件非常繁琐的事情。很多金融机构要养20多人处理公告,而且这些人还不能快速高效准确地处理。这类事情机器做最适合。给机器程序输入金融知识,并通过模型训练,能够快速准确地提取各项公告摘要和年报摘要。

 鲍捷表示,文因互联长远目标是Kensho,用人工智能提升金融投研效率和渠道效率,而这还有很长的路要走。

 3、中国式创新距离Kensho有多远?

 上海的另外一位海归,也选择在金融研投领域创业,他叫刘彦,已经归国创业了八年。

 八年前,他创立的数库科技,如今获得了京东金融1000万美元的投资。

 2003年,23岁的他从密歇根商学院毕业,进入华尔街瑞信公司,一年后他主动调到香港分公司。 5年里,他主导完成了建设银行、工商银行、太平洋保险等大公司的上市项目。

 华尔街2008年的金融危机波及全球,人性的贪婪和恐惧暴露无遗。在刘彦眼里,从数据层面到决策层面,每一个环节都充斥着被加工过的信息。2009年,他选择回到上海创业。刘彦最初的野心很大,想构建中国的彭博终端,他花费两年的时间构建完成“半结构化数据”。

2011年,数库获得穆迪资本500万美元投资。很快,原公司从70人扩张到140人。但因数库的战略计划并未完成,穆迪资本放弃进一步投资,他和联合创始人沈鑫卖掉房子,继续维持运营。

 刘彦破釜沉舟,公司很快攻克了信息识别系统和精度抓取,并在深度分析等方面取得突破。

 数库科技试图覆盖全球上市公司:A股3218家、港股1993家美股4953家、新三板10725家、非上市金融490家、股权交易中心2467家。

 目前,数库主要服务于B端金融机构。数库自称核心独家的产品有两款:其一、SAM(Segment Analytics Mapping)行业分析工具。数库是根据上市公司实际披露的产品分项推导出其行业分类,会根据上市公司的定期报告实时做出调整。数库行业分类,分为10个层级,4000个产品节点,帮助投资者快速了解产业竞争环境、系统化对比公司财务及运营数据。其二、产业链的分析工具。数库在行业分析工具SAM的基础上,衍生出的一个分析工具。从产业链条的角度,将上市公司通过产品相互关联,帮助投资人优先布局上下游的投资机会。

 刘彦的终极理想是通过科技的发展,使金融从“投机”和“博弈”中逐渐走出来,走向非人为的自动化运行,把专业人士和投资弱势群体之间的距离拉近,使个人拥有机构投资者的能力。

 这两年,科技金融成为创投最热的风口。中国的大集团也瞄准了这个产业变革的机会。国内民营巨头万向集团看准了智能金融这个方向。

2011年,万向集团挖来了时任博时基金总经理肖风,担任万向集团副董事长。他迅速构建起庞大的金融帝国:浙商银行、浙商基金、民生人寿、万向财务、通联数据等公司。

2013年12月,注册资本3亿元的通联数据在上海创立,肖峰为创始人兼董事长。

通联数据的野心很庞大,目前员工达到300人,正面与Wind、同花顺、东方财富竞争,并推出了PC和移动端的资产管理业务的一站式服务平台,内容涵盖大数据分析、智能投资研究、量化研究、智能投顾和资产配置管理服务等多个领域。

通联数据认为,自己的核心是有一批高素质的技术人才,同时还有顶级金融人才。

2017年6月6日,恒生电子正式面向金融机构推出最新的人工智能产品:涵盖智能投资、智能资讯、智能投顾、智能客服四大领域。其中一款产品智能小梵可通过强大人机自然交互,提供精准数据提炼及智能资讯分析。

 在笔者的走访中,越来越多高科技人才、金融人才进入智能金融投研领域,这个领域已经成为红海。

 谁能够乘着人工智能浪潮,成为新一代的金融信息服务终端?