AlphaGo虐遍了全球顶级围棋高手，一时风头无两，却被最新一代AlphaGo Zero秒杀，成绩0:100。更让人惊讶的是，AlphaGo从人类对弈中学习围棋，而新一代的AlphaGo Zero则是自学成才。
国际象棋的复杂程度
围棋的复杂程度
围棋一度被视为人类智慧最后的堡垒，原因是围棋的变化极为复杂，即便是算力无双的计算机，也无法穷尽黑白两子在棋盘里361个点位上的所有变化。不难想象，阿尔法狗血洗顶尖棋手所带来的震撼。
最应该为此紧张的绝不是人类棋手，而是金融从业者。与数字打交道，要求准确无误，同时又有虚拟的特性，金融天生有着更适合机器的属性，而世界上首个机器人选股的基金真的诞生了，目前为止，人类都不是对手。
弄一个谁都打不过的围棋AI，有什么用？
花了那么多人力物力，研究者们想做的，就只是这样一个能够下赢人类的AI吗？
当然不是。
AlphaGo是一个标志。它的诞生，意味着人们对人工智能的探索已经到达了一个新的阶段。不管你愿不愿意承认，人工智能的时代已经慢慢到来了。在国际象棋、在围棋、在你所知道的任何一个领域，都会慢慢涌现出能过代替人类的人工智能。
这是好事还是坏事？没有人能够预测。但无论人们是不是喜欢这个事实，新的时代已经降临了。
全球首个机器人选股的ETF
EquBot LLC、ETF Managers Group在10月18日共同推出了全球第一支应用人工智能、机器学习进行投资的ETF：AI Powered Equity ETF(AIEQ.US)。该基金在IBM的Watson平台上运行自营的量化模型，分析美国境内的投资机会。虽然AIEQ在18日才开始运作，但是AIEQ仅用3天时间就跑赢了美国两大股指。
AIEQ在3个交易日内累计涨幅达0.83%，而同期标普500指数和纳斯达克综合指数表现分别为涨0.48%、跌0.42%。
与人类基金经理不同，AIEQ不用吃饭，不用睡觉，全年无休地分析美国挂牌股票，从中发掘出一些大热的股票，帮助基金赢取最高的收益。
各大金融机构都在布局人工智能
人工智能出现的一刻，整个华尔街都“沦陷了”，各大金融投资投资机构纷纷试水AI，希望能通过人工智能的应用，提高效率，降低成本。
摩根大通：使用机器几秒完成人类360000小时的工作
华尔街第一大投行摩根大通开发了一款金融合同解析软件，叫做COIN。这款软件只需几秒就能完成，原先律师和贷款人员每年360000小时才能完成的工作，不仅错误率低，它还不会抱怨。
要命的是，COIN只是摩根大通2000个技术项目中的一个。此外，摩根大通专门设立了技术中心，聘用约4万名技术工作者，合作伙伴是英特尔、微软等技术大牛。
高盛CEO：其实我们是一家科技公司
闻名遐迩的金融巨头高盛，其CEO Lloyd Blankfein 最爱说的一句话却是：其实我们是一家科技公司。难怪Google招聘主管总是吐槽：“我们的竞争对手不是微软，不是Facebook，不是亚马逊，而是高盛”。
据BusinessInsider 报道，高盛33000名全职员工中，9000名是工程师和程序员，技术人员总数远超 Facebook和 LinkedIn。这群技术人员来到金融巨头只为了一件事：用AI取代金融分析师。高盛开发的大数据智能分析处理引擎Kensho，可以提供非常有用的参考。例如你问“iPhone8发布后哪些股票会涨”，Kensho会在一秒钟之内给出答案，而且准确率高得吓人。
Morgan Stanley：有算法支持的顾问对理财更好
摩根士丹利财富管理部门首席分析和数据官Jeff McMillan表示，摩根士丹利将大规模引入算法，将根据客户的经历和市场变化等因素提供建议。机器将竭力地计算出刚加可靠的结果，提供一些有价值的、甚至客户没有要求过的建议。
Morgan Stanley董事总经理、技术信息部上海负责人管理着700多人的技术团队，她曾在接受采访中表示：“其实我们有很多简单的交易已经自动化了。
Bridgewater：投资布局当然选AI
全球最大的对冲基金桥水早在2013年就成立了一个新的人工智能团队，该团队将设计交易算法，通过历史数据和统计概率预测未来。帮助Bridgewater做出投资组合策略。
Deutsche Bank：用AI挖掘客户和市场数据
Deutsche Bank利用技术来挖掘针对客户和市场的大数据，目标是直接了解客户需求，以便知道什么时候应该推荐给客户什么产品。
UBS：使用AI，看脸就知道客户想投资什么
UBS相信，通过解读客户在观看理财计划视频时表露出的细微面部表情，然后帮助他们进行投资决策。
UBS首席投资官Mark Haefele表示，有些客户表示对长线投资更感兴趣，但人工智能技术却告诉我们，客户其实对短线交易更感兴趣。
CFA institute：CFA考试变革，增加人工智能、机器人顾问、大数据分析考题
CFA协会紧跟时代，计划在CFA考试中增加有关人工智能，机器人顾问和大数据分析方法的题目，旨在确保那些寻求职业优势的专业人士熟悉推动金融业自动化方面的知识。CFA协会负责资格认证的董事总经理Steve Horan表示，新题目将出现在2019年的CFA考试中。他说，这应有助于吸引更广泛的考试申请人，可能对金融技术行业的申请人有吸引力。
人工智能砸了谁的饭碗？
全球最大的资产管理公司贝莱德在今年上半年宣布，将裁掉超过40个主动型基金部门的员工岗位，其中包括7名投资组合经理，转而用机器人代替。贝莱德主席兼CEO表示：“贝莱德的文化就是拥抱变。”
股票交易员有危机？
股市量化交易模型越来越多，量化也是股票交易重要的发展方向，一定程度上减轻了股票交易员的负担，也抢夺了小部分股票交易员岗位。量化交易及时、准确，而且比交易员更有纪律性，会严格按照设定的程序进行交易。是否只需要少量的程序员和资本就能完成股票交易？答案是否定的，量化交易的核心在模型构建，需要将交易策略完整的告诉计算机，才能实现量化交易，说到底还是需要投资经理的思想，AI抢夺的是执行交易员的岗位。
量化基金遥遥领先？
在2009年之前，量化基金的发行和成立都很少，最早的一只是2004年成立的光大保德信量化股票基金。到2015年之后才逐渐成为较为热门的基金类型，当年有32只量化基金成立，2016年更是新增了54只，今年以来也有35只成立。
虽然从数量上看，近两年开始出现较大增长，量化基金的规模却还是以中小型为主。目前规模在10亿元以上的量化基金仅有22只，不到1亿元的迷你型却超过50只。最大的一只长信量化先锋A，今年一季度末的资产规模为86.83亿元。
2015年大牛市，当时市场上已经有的74只量化基金平均收益达到22%，全年收益为负的仅有4只，有13只年内上涨超过50%。最高一只全年收益为87.48%，但与当年传统的主动型基金最高超过170%的收益率相比还是逊色很多。
今年以来的行情对于AlphaGo们却不那么友好了。截至5月22日，164只量化基金的平均收益为-3.28%，上涨的仅有45只。不仅远远跑输大盘，也赶不上主动型权益类基金平均0.83%的表现。目前，收益最高的一只今年以来上涨14.66%，也是唯一一只涨幅超过10%的量化基金。
上海证券的一份关于量化基金专题研究报告指出，“实际操作过程中量化基金较少主动调仓，在市场快速回调过程中亦较难作出调整，无法规避系统性风险。”在这样的情况下，除了主动进行调整，采用多空操作的对冲量化型基金也有一定优势，回撤较小，但对冲量化型基金往往收益不如主动型。
基金经理、交易员、投资顾问、金融分析师……这些岗位似乎正在被人工智能侵入，让很多金融从业者，和未来有志于从事金融投顾服务的大学生朋友胆战心惊。
其实没有必要啦，渣打银行中国财富管理部董事总经理梁大伟表示，尽管有人工智能，但是超过90%的客户在做出投资决定之前，与自己的客户经理或者投资顾问进行沟通，人工智能只是帮助投资顾问投资的技术助手，并不能完全取代他们的工作。
一位知情人士说，尽管要进行裁员，但贝莱德在关键领域将继续投资和招聘。WST资深顾问Bruce表示，金融机构未来需要优秀的升级型人才，比如CFA，他们懂金融知识，也懂技术，能够和谐地与智能机器人一起工作。
此外，人工智能的火热带动了一批新的人才需求。近日，一份2018届互联网校招高薪清单在网络流传，技术类岗位的年薪令人咋舌！深度学习、人工智能、算法工程师等岗位，30万年薪只是起点。
业内资深人士透露，拥有金融背景和技术背景的学生未来将会非常“抢手”，技术人到金融公司供职，可以享受更好的待遇，金融人一旦搞技术的话，也能迅速占领市场。
换而言之，面对步步逼近的人工智能，你要么积累财富，成为资本大鳄。要么积累名气，成为独特个体。要么积累知识，成为更高深技术的掌握者。但倘若你不去改变，就只能被社会淘汰，就只能失业。
过去的荣耀已经过去，将来的辉煌才属于自己。如果你想把握未来，现在必须提升自己，赶上潮流的脚步。
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