“人工智能就像一列火车，它临近时你听到了轰隆隆的声音，你在不断期待它的到来。他终于到了，一闪而过，随后便远远地把你抛在身后。”

        gordon注： 这也是我的人生经验，智能手机这块儿就是，我很早就布局了，但是它来的太快，再加上世事变迁，当时我有其它事，一闪而过，就错过了，就干不了了。

********************************************************************************

“人工智能就像一列火车，它临近时你听到了轰隆隆的声音，你在不断期待它的到来。他终于到了，一闪而过，随后便远远地把你抛在身后。”

          3:1的比数，AI在棋类项目虽仍留点面子给人类，但迟早将完败人类应无争议。喜好围棋（水平臭）、计算机专业 （前码农）、和科幻爱好者（三体粉）的笔者已经兴奋地朋友圈刷屏阿法狗和各种人工智能的畅想好几天了。可即使我们已经走到技术曲线垂直拉升的前夜，讨论” 永生还是灭亡”还是太过遥远，不如从笔者身处的银行业分析科技爆炸已经和将要带来的冲击，顺便悲观地预言下职业前景。

        混业经营的银行业务早已发展得五花八门，各种花样创（zuo）新(si)，但再怎么一百零八变仍逃不脱中介和信用两个核心。 最基础的银行存贷款业务便是由银行作为中介匹配借方和贷方，而能成为受存款人信赖的银行，必然是具备足够高的信用等级。除了非正常时期（如战争、金融危 机），银行的隐性和显性信用都会高于普通机构和个人，银行的信用是支撑银行开展一切业务的基础。投资银行起源于企业融资、证券经纪等中介业务，随着混业经 营得到商业银行的信用支持和客户基础更是如鱼得水，以银行为中心的金融体系助推了全球经济发展并分享硕果，90年代起的二十年银行黄金时期由此而来，这个 庞大金融体系里的所有从业人员也分享了信用（泡沫）繁荣带来的巨额财富。

注：这个你学金融衍生品，学期权就明白了。（银行的信用是支撑银行开展一切业务的基础。）

********************************************************************************

        不安分的人类永远在寻找对自我的挑战，20年前IBM设计了深蓝打败了国际象棋第一人卡斯帕罗夫，但那只是数据库的胜利。人类继续深入研究，为机器模拟人类的神经网络去思考学习，AlphaGO击败李世石的第一局便宣告了人工智能又一个里程碑式的胜利。

 

       不安分的金融机构也不会停止追求效率和金钱。科技的引入毫无疑问大大提高了金融圈的生产力。计算机和网络的诞生 使银行可以极大地将触角伸入经济的各个角落。以经纪业务为例，客户可以在电脑上下单，经纪可以在电脑上执行指令，飞速的网络把金融生态链上的不同层级–客 户-银行-银行间经纪/交易所—完全连结在一起。效率之高是二三十年前无法想象的。如今只有一些行业俗语“tape reading”(短线技术分析)、”cable”(英镑)、“tt”(港币)等还能偶尔提醒我们在现代计算机网络之前金融界都是用着什么样的电子设备。

        当中介业务随着客户数量的增加变得极其繁重，而处理流程逐步标准化时，很自然地人工就会被机器逐步取代。以外汇 市场为例，首当其冲的便是spot(即期)的交易员，曾几何时任意一个大型银行的USD/JPY的spot交易员就有3-5个人，甚至某个日资银行有10 人的队伍应付来自各地的销售大大小小的spot交易需求，而一家银行间经纪需要十几人的组专门负责日元的撮合交易。然后EBS电子经纪出现了，银行交易员 只需1秒钟即可完成一笔交易，于是日元的银行间经纪消亡了，银行所需的交易员也减少了。为了便于吸引更多的客户交易，一些金融经纪公司联合银行设计出电子 平台给所有机构和零售客户实时交易外汇，这些由第三方平台带来的海量交易笔数（数额不大但笔数极多）继续推动银行去使用机器自动平盘，而不可能交之于人 工，人类交易员便逐步退出舞台。USD/JPY数年前起在每家银行就只需要一个交易员，他通常还会同时负责1-2个其他币种的交易，承担的职责主要是处理 大单的客户交易、与销售及客户交流、以及自营交易。

       这个银行外汇交易员的三个职责恰恰对应了银行收入的三个重要来源：证券中介、投资咨询、和自营交易。

       在混业经营的黄金年代，凭借商业银行极低的借贷成本，投行研发出各种复杂金融产品以提高杠杆率，顺便将传统的中介+咨询+自营的规模和利润率提到更 高的水平上。2008年金融危机后监管对复杂金融工具以及银行的运营模式进行了全面的改造，出台的一系列法规虽没有像1933年那样硬性拆分商行和投行， 但种种规管 – Dodd-Frank Act及相关的Volcker rule, reserve capital, regulatory inspection – 和接二连三的巨额罚款事实上已经逼迫银行主动结束了混业经营的状态，切掉部分投行业务，整体向传统的银行简单业务回归。

        当年红火的结构性产品显然早就退出历史舞台。业务相对不透明、杠杆率高和风险较大的FICC OTC模式受到很大影响。FICC的做市商本来就是集经纪中介和自营于一身的角色，而Volcker rule和对做市商多种行为的惩罚，导致银行纷纷退出做市商行列。CDS市场在2007年顶峰时期的做市商有60多家，而如今跌到接近个位数。而债券市场 因做市商的减少而深度变浅，出现越来越多的短期大幅波动。买方的大型基金面临的问题是找不到足够的流动性提供者（即银行做市商），便开始研究使用集中式交 易平台，直接与基金对手方交易，这就对延续近百年的买方-卖方交易结构产生颠覆性的改变。这种模式其实并不鲜见，中国的银行间市场就是混杂了不同信用等级 的银行、券商、基金等机构，买卖方的概念早已混淆。

        在科技和监管的双重冲击下，各大银行FICC的销售交易队伍普通遭受重创，其他核心部门也不好过。股票市场的量 化高频早已将信息不对称的价值榨干，纯下单的经纪业务在迅速向完全电子化过渡，自营部门纷纷裁掉或改头换面。银行最古老的存贷款业务被类电商的平台侵 入，P2P是诸多替代模式之一。基于银行信用的支付、清算和托管业务目前仍是相当稳定的收入，但是区块链技术的产生使得技术上具备可以绕过银行的可能。可 以说，由于监管使银行的信用中介角色受到削弱，而技术的发达恰恰在这时提供了新的手段弥补了这个空缺。

 

       笔者在投行从事外汇和利率交易十余年，目睹整个行业的一步步变迁，早已感慨于银行业黄金时期已过，却没想到夕阳期便旋蹱而至。如 同人工智能的到来，方听到隆隆的火车声，不经意间就一闪而过，彻底甩开我们。或许是科技及其他因素，商业周期越发变短。投行的业务向纯中介业务收缩之时， 便是让机器进一步取代人工。于银行而言，纯中介业务的效率虽高，利润率却低，为了满足股东对回报率的要求，高大上的银行必须进入回报率超高的行业，如直接 投资科技类成长公司。科技公司金融化，金融公司科技化，正是在这么一个背景下出现的。但身处FICC，哪怕是负责交易一个蓬勃发展的小市场（如人民币）， 未来投行发展的方向让笔者不得不对交易员的前景感到悲观。

       放眼望去，人对机器仍旧有显著优势的地方在于开放式的金融市场投资。关于棋类项目，这是已经被证明完全可计算的固定规则有限可能结构的一个实例，AlphaGO的出现是验证了这个证明。但是对于无法用数学精确描述的开放式市场，人工智能还远远无法取代人类。好 比说蝴蝶效应，一个在自然界和金融界都常见的现象，是从物理和数学本质上不可能被精确捕捉和预测的。在一个不可完全计算的领域，人的创造力、想象力、和应 对不可知情形的直觉，都是机器无法取代的。所以，银行交易员面临日益衰微的局面，得寻找更值得发挥人类智慧的地方。窃以为，投资顾问、资产管理这些需要应 付不可知市场的行业才是长久之计，而现今人工智能进入投资的领域，恰恰能够增强人类对于数据搜索和模式识别的能力。好比国际象棋，自从深蓝击败卡斯帕罗夫 后，当代几乎每位职业棋手都会使用电脑程序辅助自己计算。

        请允许笔者再用科幻的视角展望一下，于职业而言，将人工智能协助投资，必能极大提升金融决策能力。于更深远的意义（life or death），拥抱人工智能，将硅基生命的计算力和碳基生命的创造力相结合，或许是人类的唯一出路。（完）

********************************************************************************

         其实无所谓的，核物理、贝尔实验室、华尔街，本来就都是量化从业者的 就业场所。无所谓谁替代谁。

         就是啥都会

********************************************************************************