【重磅】产品经理，如何转行到人工智能/机器人领域 - 简书
【重磅】产品经理，如何转行到人工智能/机器人领域
知乎上有不少相关问题，我最近突发奇想，汇总公司多位PM的智慧，整理出我们对这个职位的理解，希望能帮助到想进入AI/机器人领域的PM们~具体拆解为以下4个问题——
1、AI/机器人PM在做的事情，和常规互联网PM有何不同？面临的问题和困难，有哪些不同？
答：做事流程，基本上是一致的，但不同之处在于——1）需求把握。AI/机器人领域还处于探索期（找刚需），产品形态甚至典型用户群体（画像）都还不明确，所以信息收集（行业/竞品/用户等）、创意思考、产品验证的工作会更被突出。2）闭环验证。产品核心价值的设计和验证工作，很难以数据分析为主驱动，而需要PM有大胆的思路和敏锐的洞见。因为A）从手机场景，升级到机器人场景，天翻地覆的变化。B）用户门槛远高于互联网，用户量和用户数据远比不上移动互联网产品的量级；C）产品很可能和硬件相关，导致迭代周期更长，收集有效数据更难。3）交互设计。场景巨变，使得交互方式从纯软件（界面、触屏）/纯硬件，升级到多模态交互等更复杂的人机交互形式，还没有形成清晰的交互体系标准。很多人没意识到的是，新时代，不仅是新技术驱动，更关键的标志是新交互（还可能有新硬件）。4）功能设计。比如做搜索，和做AI问答或对话，还是很不同的东西。并且，一旦和硬件相关，难度就会陡增。5）数据分析。语音交互产生的数据分析难度远高于触屏交互。因为触屏交互有效表达用户意图的概率非常高，而语音交互识别出的数据往往和用户意图有很大偏差。
2、AI/机器人PM需要具备的能力和素质，和常规互联网PM有何不同？
答：各方面的能力和素质都需要跨越式升级。由浅入深的说——1）更广更深的知识（经验）积累：不仅是常规的app、网站等，还可能包括硬件、OS、量产、甚至新的用户群体认知（小孩、老人、外国人……）2）更强的技术理解能力。对这点，见仁见智，有2种观点：A，必须有技术背景，真的懂软硬件开发到底是怎么回事；B，本质上需要能清楚“什么能做什么不能做”，所以有相关经验也行。或者，如果整个产品团队有其他人能做到这点也行，互补配合。不论如何，至少是比常规PM的要求要高的。如果本硕博就在接触神经网络、深度学习、自动化等方面，会有点优势。3）更高效的学习能力/悟性。不仅需要学习以上内容，更可能随时需要去学习新的领域（甚至是技术领域）。4）重新认识人的感知和交互方式。参见第一个回答的第3小点。5）更强的洞察力和创造力。参见第一个回答的第2小点。另外，还包括产品设计时的想象力——大脑模拟体验过程（手机app可以弄原型，但机器人体验怎么办。。。）6）行业认知/趋势判断。行业周期性如何？AI/机器人领域的发展方向如何？前沿的这些新技术/新产品形态，哪个能最终胜出？如何组织这些新技术/新产品形态？时间窗（时机）如何？政府/大学对行业的影响，如何理解、应对和借势？还有国际化思考……7）更深入的人文素养和灵魂境界。个人理解，真正的AI/机器人产品，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。比如，有人认为，对于机器人产品，把功能价值做好（有用）就可以了，但我个人认为，机器人和人交互时，一定会伴随着情感等非理性影响，这不是设计者想规避就能去除的。当我第一次近距离看到超大的工业机器人时，被震惊了，因为那种协调的动作和节奏，本能的会让观察者觉得“像人一样”（不是个机器。）；另外一个例子，在表演/戏剧领域，表演者是可以完全通过动作的方向、幅度、节奏等来表达情感的！可参看Pixar 1986年的动画短片《小台灯》（Luxo Jr），视频在：
Pixar Shorts Collection Luxo Jr 1986-高清观看-腾讯视频
更深入的说，一个产品，本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化，一个精神层次不高的团队，不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。
3、如何判断我是否真的对AI/机器人领域感兴趣？如何判断我是否适合AI/机器人领域？
答：“感兴趣”不是一个形容词，而是一个动词——关键不是你多么兴奋，而是兴奋过后，你具体做了什么。如果做到了后面第四点的过程（至少一部分），才是真正的证明了“感兴趣”。也只有基于此，并且真的去做了1、2个产品feature设计（可以给自己出需求或研究课题），才可以判断你是否合适。另外，如果理解/讨论停留在下列问题层面（无营养、无逻辑、无边界、无方案），就还不适合：1）对于“强人工智能”的好奇心与普通群众或科幻小说家别无二致。2）人工智能再牛逼也摆脱不了“吹灯拔蜡（断电）”的尴尬，根本不智能。3）我想和人工智能谈恋爱。4）大自然到处存在着人类无法理解的算法， 人工智能再牛，也是大自然的一部分。5）智能家居随时监控你的生活状态，这种可能产生危险的东西，除非能够证明可靠性，否则不会使用。补充一个同事的观点：是不是想重新认识自我、认识人类。
4、如何（转行）成为一个合格的AI/机器人PM，需要做什么准备？
答：个人建议1）看知乎上“所有”和人工智能/机器人相关的问题、看相关书籍或课程（后面有附录详细列出）。2）体验各种AI/机器人产品、了解必要的产品/技术现状（比如语音交互相关、各种传感器及其作用），收集行业公司/团队/机构信息。3）整理出自己的独到见解。认真思考人类行为、研究自我。4）筛选几个你真正认可的创业团队，想尽办法结识其中的牛人（带上你的独到见解），去交流（先想想，为什么你值得ta花时间），甚至申请一份实习或兼职工作。如果你已经做好了准备，请打开我们图灵机器人的产品经理招聘页面吧：—附1：书籍或课程推荐—1、by 集智俱乐部 2、 by 侯世达（美国人）3、by 罗素 4、by 尼格尼维斯基 5、by 杉山将（日本人） 6、7、 by 吴恩达—附2：侯世达(Douglas Hofstader)的观点—（来自：，以及《科学的极致——漫谈人工智能》）【现在主流的研究虽然很厉害，但却与真正的人工智能没有半点关系。微领域下的类比就是我过去30年一直在研究的东西……我自己也不确定我最喜欢的，但我可以肯定我最终的选择——无论是哪一个——一定会是在我脑中举行的“审美比赛”的赢家。这个问题无关逻辑抑或真理，而是关乎美，也因此归结为品味。这种方式看待思考与大多数人工智能研究者在过去五六十年里所想的相去甚远。他们之所以不待见这个观点，是因为从计算上去给审美品味建模实在太过模糊，而试图用逻辑或数学去模仿思考看起来又是那么的直截。然而，这些形式化的研究方法带来的是极其生硬的“智能”，毫无洞见可言。在我看来，他们“冲着错误的树在吠”（译注：英谚，本意是猎狗以为把猎物追上了树、冲着树吠叫，但其实猎物已经逃到了另一棵树上。比喻弄错了对象）……而要是我们的任何系统真的在其微领域中获得了与人类相颉颃的智力，我们将痛心至极，因为那将是很可怕的：这意味着人的智力并非如我们所想的那样复杂或深奥。这意味着短短几十年的研究就足够人类解开人类思维的奥秘，那，在我看来，将是一个悲剧。……在FARG我们没有致力于开发实际的应用，诸如翻译引擎、答问机器、网络搜索软件此类的东西。我们只是在努力地理解人类概念的本质和人类思考的根本机制。我们更像是哲学家或试图探究人类心智奥秘的心理学家，而非旨在制造聪明的计算机或机灵程序的工程师。我们是一群老派的纯粹主义者，我们的动力源于内心深处的哲学好奇心，而不是制造实用设备的欲望）。】注：未经hanniman授权，严禁转载！---------------------作者hanniman，前腾讯产品经理，现图灵机器人运营VP，知乎/在行/微信公众号“hanniman”，分享“人工智能机器人”相关的原创干货。
前腾讯产品经理、现图灵机器人-人才战略官，微信公众号“hanniman”，饭团“AI产品经理大本营”http://fantuan.guokr.net/groups/219/ ，分享人工智能相关原创干货。人工智能在中国爆发的第一个领域是金融|李开复|人工智能|金融_新浪教育_新浪网
人工智能在中国爆发的第一个领域是金融
　　本文选自“清华五道口金融EMBA”微信公众号
　　此文为李开复在智融集团C轮融资发布会上的讲话，智融集团C轮融资总额达4.66亿元人民币，该集团未来将从提供产品、打造风控系统、搭建信贷过程管理平台三个方面进行智能领域的探索。
　　他表示，人工智能颠覆的第一个领域必将是金融领域。金融业拥有海量的数据，数据就是资源，银行里面的很多业务可以被人工智能所取代和提升，整个金融行业还有更多更大的机会。
　　非常高兴有这个机会跟大家分享，看到智融集团取得令人这么振奋的成果——把人工智能带给中国手机用户。
　　我从1983年开始做语音识别，大数据甚至VR等工作，当时我的梦想就是研究人类的大脑是如何运转的，我在微软研究院启动的每一个项目都是和人工智能相关的。我们相信人工智能不仅给人类带来福利，也可以更深地了解自己。这是我多年的梦想很不幸还没能实现。有几个理由：算法还是不够好，不断的在进步但还是不够好，好的算法要用很快的机器，但机器不够快，这两方面就形成了一个坏的循环，过去30年总是在坏循环之中，没有找到出路，直到出现深度学习这样的技术以后，这个问题才得到解决。
　　6年前这个技术到了一个可以创造出价值的阶段，系统可以分类，做比人更精准的切割。很多记者朋友没有完全听懂演讲，机器学习在做什么？把机器学习想象成一个很大的数据，这个数据是天文数字。在机器中输进一些数字，就好比我们在用Excel电子表格在算经费的时候，把开销、费用、收入等输进去，按一个钮就能算出来结果，算出我的利润和每股收益等等。机器学习超级强大，当把数据输进去以后就不断地计算，在看了很多样本之后，机器学习会告诉你各种有趣的答案，它的答案比人的答案厉害多了。当我们把一个人淘宝的搜索轨迹，一个人的打车记录输进去，机器学习会告诉我他未来可能买什么东西，可能在哪个时间上车，当然，人工智能听起来很神气，但是现在已经有了很多应用，比如我们每一个人手机里面都有很多基于人工智能算法去进行运转的App。
　　如果考虑到创业领域，做人工智能的应用到底什么领域是最好的？现在有无人驾驶等很多领域，基于我本人对于人工智能的热爱，我们也投资了国内的很多项目，可能是目前国内人工智能领域投入最多、最准的机构之一。我们确实投了很多科幻高科技项目，我可以很负责的告诉各位，刚才讲的非常伟大的、能够模拟人的机器人，普及化还要10年以上的时间。
　　到底什么领域会最先让我们看到人工智能的爆发？我们评估当下，当前所说的算法到底什么时候可以工作？听起来很神奇，丢一堆数据进去就可以学会预测、判断、推测、分类、选择。到底什么情况下可以工作？这个东西不是上帝，没有人的所谓的判断力和思考能力，更没有解释的能力，这个“人”虽然很强大，但要在下面的4个条件之下才可以工作。
　　一、需要有超级大的数据量，它不能举一反三，它要举多反三，所以要非常大的数据。二、这个数据是要有标注的，不是到网上弄一堆数据，比如股票市场涨了还是跌了，阿尔法狗是赢了还是输了。三、应用一定是单一领域，虽然人工智能算法很强大，但是它和人不一样，人工智能一定是单一领域的，这个领域越垂直、越细越好。一个人工智能客服的应用不可以用来做导游，应用单一、一定要非常清晰不跨领域。四、要有特别厉害的人工智能专家，虽然看到很多应用，但世界上懂人工智能的人不超过7千万个，而中国是700个，这700个掉入了所谓的BAT里面。
　　当一个公司有一个应用，使用大量的数据、运用清晰正确的标注，有一批科学家找到一批解决方案，而且是单一领域的，才能打造一个伟大的人工智能。人工智能在中国爆发的第一个且最大的领域一定是金融，绝对不是常听到的无人驾驶机器人。智融集团所取得的成果，业界的友商取得的成果就是答案。金融的数据量非常大，无论是贷款、保险、投资。金融的领域非常大，本身就是数字，没有什么要转化的过程。数字就是数字，你借了多少钱，还了多少钱，哪天还的这个是不会错的。你还了就是一个正面的标注，你没还就是负面的标注，标注非常清楚。领域非常单一，我们做保险就做保险，做投资就做投资，我们要有很厉害的人。
　　整个金融行业未来还有更多更大的机会，银行里面的很多业务可以被人工智能所取代和提升，保险行业也有太多。我们可以看到已经有70%的华尔街交易员失去工作了，这就是人工智能和量化投资造成的。再做一个更大胆的预测，金融行业80%的都敌不过人工智能，人工智能可以扩张不会出错，即便人工做的很好，你能雇100万个人吗？机器可以无限的扩张，没有其他的领域比金融领域更适合人工智能。我们也认为，今天宣布的智融集团是一个让我们非常自豪的投资，他们有一个非常棒的技术团队，把握住了非常好的风口和先机，不是一个提供小额、短期服务的APP，他们以技术为核心，用来颠覆，用来创造价值，帮助整个中国金融的行业走上更高的一层楼。&
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01058983379万达集团等投资人工智能 商汤科技获1.2亿美元融资 |人工智能|万达集团|商汤科技_新浪财经_新浪网
　　鼎晖、万达投资人工智能：商汤科技获1.2亿美元融资
　　中新网12月14日电 人工智能企业商汤科技宣布完成新一轮融资，由鼎晖投资，万达集团、IDG资本、StarVC等投资方共同参与。在刚出炉的清科集团2016股权投资年度排名中， IDG资本和鼎晖投资分别获得创投（VC）和 私募 （PE）排名的首位，商汤科技是这两家机构在人工智能领域的首家布局企业，获得的1.2亿美元将用于打通产业上下游，打造“商汤驱动”的人工智能商业生态。
　　坚持原创技术，改变产业结构
　　在这波人工智能创业潮中，商汤科技走了一条与众不同的路，坚持做原创技术，做顶级科研。商汤科技CEO徐立博士说：“科技创业有很多条路，利用成熟技术快速验证市场无疑是最简单的。但真正的颠覆往往来自于核心技术的创新和突破。这需要积累和沉淀，厚积薄发是商汤模式的写照。” 深度学习技术近年来大幅加快了人工智能（AI）应用的成熟。商汤汇聚了一支庞大的深度学习算法研究团队，拥有上百名深度学习研究人员。“要深入了解到深度学习核心技术的各个细节，需要长时间的沉淀，我们发现能够带领团队做原创技术突破的，往往在行业中有五到十年的经验积累。真正产业结构变革对于技术要求非常高，不仅是领先，而是要技术突破，这需要持续创新。”
　　AI和深度学习现在已经是大量资本关注的方向。本轮领投的鼎晖聘请了普华咨询的专业团队完成技术、商业的尽调。普华咨询合伙人沈宇峰表示：“AI分为两个层次，算法层和应用层，算法层公司因为技术门槛极高，需要长期研发积累。商汤是国内唯一一家自建深度学习基础设施平台的算法层公司，业内同类公司多是依赖于国外开源的初阶算法来做应用开发。而多数商汤进入的行业，如金融、安防、无人驾驶等等，客户对算法精度的要求是无止境的，因为这些和运营效率或安全风控直接挂钩。而商汤短期内商业订单的快速增长，也量化测算出其领先算法所创造的巨大商业价值。”
　　打造“商汤驱动”生态
　　商汤模式是利用深度学习算法平台优势，打造高效生产工具，提升现有行业效率。 徐立表示“人工智能技术本身就是“造脑”，是优化社会生产总效率的生产工具。商汤算法在很多垂直领域都超越了人的水平。我们的目标就是把‘商汤驱动’四个字注入到各个行业中，以AI带动产业升级。”
　　战略投资方万达集团表示，“商汤是万达在人工智能领域最好的合作伙伴之一。从业务角度来看，商汤也是一家领先的基础技术提供商。我们期待商汤的技术及产品跟万达有关业务相结合，为客户提供更好的服务及消费体验。”
　　IDG资本合伙人牛奎光表示“深度学习的技术壁垒很高，而且人才稀少。短短两年时间，商汤科技从早期基础算法突破，到如今各领域应用逐一落地，其商业化进程之快，完全超出了我们的预期。”
　　商汤科技商务副总裁柳钢表示，“我们商务团队完全站在了技术巨人之上。战略级别的客户数量和总体营收每周都在‘震撼’我的神经。”曾任上市公司总裁，在甲骨文、SAP、微软都工作过的柳钢表示，科学家走出学术机构，进入产业界搞创业看似“不靠谱”，实际一起“打仗”才发现，科学家比任何人都清楚今天的AI技术肯定会带来一场世界级的“新工业革命”，继续待在学术界，将会错失最好的以技术改变世界的机遇。“我们的核心竞争力是什么？就是把红海变成蓝海。任何商汤团队进入的领域，最终都会把不可能变成可能，用AI带来生产效率的提升，给客户带来真正的价值。”
　　目前，中国移动、中国银联、海航集团、华为、小米、美图、新浪、京东等超过200家知名企业均是商汤科技的签约客户。商汤和英伟达、Mellanox等深度学习硬件平台厂商达成全球战略合作，建设人工智能行业的基础设施—深度学习超算平台。而通过此次融资，就是要将这个平台能力更好地赋能到各个行业中，打造“商汤驱动”商业生态。
责任编辑：杨帆 SF034国外人工智能在金融投资顾问领域的；应用及对我国启示；吴俊；陈亮；高勇；摘要：近年来，全球金融界正在人工智能的催化下悄然；关键词：人工智能中图分类号：F832．2；大数据；金融投资顾问；文章编号：（；文献标识码：A；一、国外人工智能在金融业发展情况（一）人工智能在；规模，其中WealthFront和Betterm；的两家公司
国外人工智能在金融投资顾问领域的
应用及对我国启示
摘要：近年来，全球金融界正在人工智能的催化下悄然改变，尤其是基于大数据技术的人工智能给投资顾问领域带来全新的视角。但我国人工智能在金融投资顾问方面的运用尚处于初始阶段，业务发展模式尚须引导，监管规则有待完善。本文介绍了国内外人工智能在金融投资顾问领域的应用，并提出相关政策建议。
关键词：人工智能中图分类号：F832．2
金融投资顾问
文章编号：（8－05
文献标识码：A
一、国外人工智能在金融业发展情况（一）人工智能在投资顾问领域发展迅速人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是研发用于模拟、延伸以及扩展人类智能的理论、方法以及技术应用系统的一门新兴技术科学。近年来，全球金融业正在人工智能的催化下悄然改变，尤其是基于大数据技术的人工智能将会给投资顾问领域带来全新的视角。近期的花旗银行研究报告指出，从2012年到2015年底，智能投资顾问管理的资产规模从0上升至290亿美元，而且其管理的财产规模还将在未来十年中呈现出几何级数的增长，预计总规模将会高达5万亿美元。目前发达国家可提供资产管理服务的互联网公司已颇具中，
规模，其中WealthFront和Betterment各自掌控是行业中规模最大着超过26亿美元的资产，88
的两家公司。
（二）人工智能提供内容丰富的投资顾问服务
1．自主“生产”投资策略，降低投资成本。人工智能机器构建了相应的学习机制以及以此为基础的知识库，具有能够自主学习、推理甚至进行决策的能力。美国一些互联网公司正在尝试用算法和网络降低用户接受理财规划的门槛。这些机构通过将金融专家的知识和经验算法化，让每台人工智能机器所能服务的客户数最大，同时复制人工智能机器的成本最低。花旗集团从2012年起开始运用人工智能电脑来完善客户服务，其技术提供方IBM的人工智能电脑沃森（Watson），可以用人类的认知方式来推断和演绎各类问题的答案，向客未来经济形势分析户提供诸如产品需求分析、
等各种服务，还可结合投资者的投资履历制定出个性化的投资计划。日本初创公司（Alpac-a）交易平台利用基于图像识别的深度学习技术，帮助用户从存档里找到外汇交易图表并做好分析。
2．人工智能辅助金融新闻、报告、投资意向书的半自动化生产。如美国肯硕公司（Ken-sho）结合自然语言搜索、图形化用户界面和云计算，为投资者提供了一套全新的数据分析工具沃伦（Warren），并且能够回答复杂的金融市场问题。韩国
《金融时报》2016年推出了“人工智能记者”
的程序，安装了此项程序的电脑在股市交易日结束时，基于证交所的各项交易数据，仅花费0．3秒的时间就可写出一篇关于当日股市行情状况的新闻报道，而半数以上的读者阅读后分不清到底是人写的还是程序完成的。
3．智能顾问具有速度快、精度高以及执行交易敏捷的优势。一般来说，一个智能代理交易程序具有同时跟踪上百只证券的能力，能实时盯盘，
根据盘中申报单以及高频交易数据的状况，即时拟订最优的交易指令，并精确执行，跨金融市场、跨交易品种的各项交易将可以轻松地实现。如2007年纽约公司ＲebellionＲe-search推出首只人工智能投资基金。该公司的交易系统主要基于贝叶斯机器学习，并结合预测算法，通过响应新的外部信息和过去经验而不断自我演化，有效完成了自学习，在全球44个国家成功进行股票、债券、大宗商品和外汇等方面的交易。
（三）人工智能为投资顾问领域带来了变革
一是投资策略生产的变革。投资策略的生产模式由大规模人力转向大规模机器，传统的投资策略生产模式将被彻底颠覆，投资分析师的大部分工作可以被人工智能顾问取代，而且人工智能顾问可能会做得更好。二是行业结构的变革。随着人工智能顾问设计开发能力的提升，有可能产生新的业态。三是市场资源配置效率的变革。人工智能可以在“交易机会空间”中以人工操作无法想像的速度、效率和海量计算进行持续地搜索和学习，并成功捕捉任何可能存在的交易机会。例如，智能投资顾问为美国用户降低了管理费用，
用机器取代昂贵的基金经理，这也是其近年来快速发展的原因之一。
（四）注重人工智能的风险控制
人工智能在金融领域的应用，会带来大量不可预见的负面效应。例如在自动交易系统中，
如果机器给出一个错误的投资决策，很多投资人将蒙受损失。因此，须对人工智能领域进行规范，使其做到风险可控。一是强化数据保护。IBM的计算机认知系统主要是基于云计算结构、运算法则以及相应的大量数据而构建的。为防止违规现象的发生，
系统的运转是可以被记录、追踪和审查的。具体来说，可通过一系列复杂的加密和数字签名来保护数据的安全性，通过运用漏洞扫描等技术手段来保护运算代码，通过隔离等物理手段保护计算机结构。二是不断加强和提升金融监管技术。美国证券交易委员会（SEC）正在试图打造一个超级交易跟踪系统（CAT），利用人工智能主动识别各种市场交易模式，并判别这些模式是否涉及操纵市场价格。
二、我国人工智能在金融投资顾问领域发展情况
（一）人工智能与金融业融合步伐加快近年来，
我国人工智能科技在金融领域的创新也在不断加速，很多企业积极加快人工智能与金融结合的步伐。如全国首家运用人工智能进行投资管理的北京资配易投资顾问公司，其开发的第一代证券投资人工智能系统（SIAI），每天能够自主地进行投资分析，并生产出数量不等的投资策略，进而进场交易，在投资期内，
SIAI系统能够实时地根据市场的信号进行调仓和买卖。京东金融推出的“智投”工具，通过投资者在页面中回答几个简单的问题，智能化地为投资者制定出组合投资方案；京东“基金优选”工具则从六个维度对京东金融上的基金产品进行排名，为用户挑选基金产品提供参考。百度金融正在快速推进
“百度大脑”
计划，创新有百度特色的金融服务模式。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服团队，在蚂蚁金服的业务场景下运用人口智能技术进行资产配置、财经信息分析等一系列的创新和应用。
（二）人工智能在金融投资顾问领域发展存在的问题
一是没有一个普遍认可的资产配置模型。不同的平台会有不同的算法和模型，其核心的配置能力短期之内无法体现，很难说服别人我的模型是最好的”，且不同的配置理论配置出来的产品同质化严重。二是金融人工智能创新的科技环境有待优化。虽然我国加快人工智能科技投入，但还未真正形成产业效应。在人工智能创新上，
模仿创新居多，原始创新很少。三是人工智能提供的金融服务水90
平需要提高。人工智能有非常出色的数据收集和算法研发能力，在提供的金融理财服务时，主要依靠客户资料进行大数据分析，人工智能在某种程度上可以替代分析师的定量分析，
但很难替代其定性分析。四是复杂的金融市场中人工智能应变能力不足。由于基础研究和数据限制等方面的原因，人工智能将难以独自应付整个复杂的金融市场，当遇到一些突发事件时，如地质灾害、监管变革和卖空禁令，人工智能系统可能将无法正确应对。
（三）人工智能给金融监管带来的挑战一是监管对象趋于复杂化。在当前的监管法规体系中，被监管对象往往是法人和自然人。由于人工智能技术的发展，投资账户的所有者和经营者可能发生变化。对于所有权为集合主体的账户，采用穿透原则将难以追溯至行为主体，这是因为实际的控制人并不是某个主体，
而是智能代理。因而，监管面临的挑战是复杂的：投资人认为账户不是他们中的任何一人操作的，实际控制人不是他们；智能代理服务商只提供了智能代理“产品”
，并没有实际控制账户。这时，监管部门就不得不面对如何监管既不是自然人也不是法人的“智能代理”的问题。二是违法违规行为难以认定。例如大量投资人雇佣同一款表现优异的智能代理，管理其自身账户的投资。由于同一款智能代理的操作逻辑相似，那么这些账户虽然法律上是各自独立的、无关联的，但其实际操作可能表现为“一致行动人”的现象。因此，即使监管机构的大数据分析系统能够很灵敏地“捕捉”
到这个现象，但是如何认定这种“英雄所见略同”式的行为，将是一个监管难题。三是
智能代理行为增加了监管难度。虽然从技术层面上讲，智能代理行为可以从内控程序上加以控制，但对于其具体代理行为的监管边界以及责任主体，目前的监管法规均未涉及。四是设计出责任主体的界定。如果个别研发人员，一个恶意的智能代理，并被一些集合性质的基就可能引发个别股票价格的异动。金所使用，
对于这样的违规行为，现有监管法规将难以界定责任主体。
三、启示与建议
（一）及时完善相关制度。一是及时出台应对人工智能环境下金融运行及创新的相关制度，明确适用范围、操作规程及保障机法规、
制、监管措施，确保相关业务健康稳定发展。二是建立智能代理的投资和使用的注册备案制度。在实际操作中，对于完全不需要人工干预的智能代理，其研发者和使用人都需要在相关部门注册备案；而如果是集合性质的投资主体使用此类智能代理，则需要约定至少一个自然人或法人作为责任主体，纳入被监管对象。三是建立起完善的智能代理源代码公证制度。通过运用第三方公证机构的审核机制，建立对智能代理行为的预防体系，防止智能代理恶意
破坏市场行为的发生。
（二）加强风险控制。在数据处理方面，人工智能技术极大地扩展了数据来源，因而更多的数据被纳入分析体系；同时，金融工具能甚至模拟专家进行决策，自动进化交易策略，
这会隐含许多新的风险。必须对前期数据来智能化程序设计等环节进行严格审查，加源、
强风险控制。尤其在恐怖袭击、监管变革和实还需要必要的施卖空禁令等个别极端情况下，资深专家进行风险检测及应对。
（三）加大技术、业务及人员储备，积极应对智能化冲击。高度依赖数字化信息处理的受到自动化威胁的风险比任何技能金融行业，
型行业都高。尤其是大型金融集团要做好前期资金技术的投放，提前介入，加强技术创新；要加快业务创新，在行业转型上保持领先地位；要增强技术及维护人员储备，尤其是智能型、复合型人才的引进及培养，提高核心竞争力，适应发展要求。
（四）加强金融知识普及。加大金融知识及规则的宣传、相关业务讲解，推广人工智能技术在金融领域的应用，使广大投资者享受技术进步带来的红利。
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吴俊，男，供职于中国人民银行宣城市中心支行；陈亮，男，供职于中国人民银行宣城市中心支行；高勇，男，供职于中国人民银行宣城市中心支行。
（责任编辑：卢志强
校对：FJW）
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