自从谷歌阿尔法狗(Alpha Go)在围棋“终极人机大战”完胜棋王柯洁，关于“金融阿尔法狗”也将横扫人类投资高手的说法一直不绝于耳。今天，人工智能（AI）强大的数据库和计算能力，灵活多元的投资策略，正在从根基上重塑着全球金融投资界。

在人工智能技术研发的金字塔尖，中国香港是仅次于欧美诸国,亚洲排名第一的地区。在这里，有一支牛津、剑桥等顶尖名校博士领衔的平安量化投资与人工智能团队，平安资产管理（香港）自主研发的人工智能投资平台就在他们手中诞生。

平安海外控股旗下平安资产管理（香港）量化投资团队自主研发的人工智能投资平台，利用各种机器学习技术，致力在不同的市场、资产中寻求优化的量化投资策略。

“跟传统的量化策略相比，目前我们机器学习算法的优势是‘非线性’，因为真实的世界是非线性的。”平安海外控股董事长兼CEO童恺表示，团队自两年前开始投入开发这一平台，平台的首个模型已经正式上线，应用于挑选A股市场股票组合的实盘基金。

平安资产管理（香港）资本市场负责人及CIO柴志杰认为，机器学习技术能够利用不同算法，自动深入市场去挖掘不同的“信号”，“不同于过往借助人去寻找，除了省下大量人力，还可以敏锐地适应不同的市场环境，捕捉未被发现的机遇”。

机器学习的优势在量化投资经典模型“因子投资”中体现得尤为突出。利用“因子”来筛选投资组合的量化方法，最大的挑战是某些有效因子策略在市场上很快普及，同质化令策略的收益迅速下滑，而机器学习能够利用强大的运算和数据分析能力，不断挖掘全新和独特的有效因子，扩大差异化优势。平安自主研发的人工智能投资平台可高速动态分析大量数据集，并已从其中挖掘9大类别的因子，其中包括众多平安“独家”专有的因子。

在今天信息爆炸的市场上，差异化优势的另一大重要来源是发掘、掌握全新和独特的另类数据。持续探索“金融+科技”、“金融+生态”的平安集团在另类数据上拥有独特优势，不同的庞大的客户群体，尤其是大量中国不同行业的相关数据，为机器学习技术提供了最佳的发挥平台。同时，模型也能够迅速跟进市场各类风险因素，并配合资深基金经理对于全新风险的判断，以动态的“人机合作”避免传统量化模型的缺陷。

人工智能机器学习根据外界数据和算法开发制定模型策略，精确地自发适应各种环境，已在许多竞争、竞技领域战胜了人类智能，即将在金融市场取得突破。

当前，越来越多世界一流的科学家、工程师和数学家正在走进投资和资产管理行业，金融巨头们纷纷搭建起机器学习专家团队。2017年5月，微软前首席科学家邓力宣布加盟对冲基金巨头 Citadel，担任“首席人工智能官”。在人工智能领域鼎鼎大名的卡耐基梅隆大学机器学习系主任 Manuela Veloso 2018年5月加入摩根大通，担任人工智能研究院负责人。三个月后，华盛顿大学计算机科学教授 Pedro Domingos宣布加入对冲基金巨头D. E. Shaw。

同样在2017年，平安海外控股旗下香港资管建立了人工智能研发团队，聘请了在香港科技大学和中文大学担任教授的人工智能专家、牛津大学经济学博士王泽基教授作为团队负责人，自主开发基于机器学习的人工智能模型。

“20年前我就开始做人工智能投资模型，当时要预测第二天的市场走势，需要整整六个月来计算，所以并没有现实意义，但现在这些计算几小时就可以完成”，王泽基博士表示，在当前计算速度极大提升和成本大幅下降的情况下，我们将看见人工智能更广阔的应用前景。他相信，目前全世界的投资圈都在向系统化、量化和科学化方向发展，平安自主研发的人工智能平台正在推动我们向当代最前沿的投资方法迈进。

王泽基博士指出，新兴的人工智能技术将全方位重塑全球投资和资管行业，嗅觉最灵敏的全球顶尖基金正积极地向科技公司转型。新型的投资机构从人员到架构等各方面都与过往有所区别，越来越接近科技公司 -- 例如投资研究团队中有大量科研人才，以研究专题为导向，拥有多元化激励机制，科研和投资人员有机协同，将严谨的风控纳入投资过程，最大程度地激发员工的积极性、严谨性和创造力。

他表示，人工智能在金融投资界的应用刚刚开始。与传统金融机构对独家信息、投资专家的依赖不同，人工智能机器学习方法的代码、模型、数据集大多开源，科技的进步拉平了全球各地的起跑线，带来弯道超车的良机。