SIAI之父张家林：一家Fintech公司的蝶变

顺应监管之变，这家Fintech公司过去一年来大刀阔斧从商业模式、人员架构，再至合规改造，均进行了颠覆性重塑。监管整饬之后，出现在它们面前的，是一片开阔蓝海

觉得自己与人工智能还很远？

《纽约客》杂志一帧装置主义风格的封面设计，最近引起不小轰动。一位乞丐接受机器人施舍的场景，令观者唏嘘之余，内心深处顿生一丝恐慌和悲凉。

同一时间，让很多中国人，尤其那些热衷在19条直线、361个交叉点的棋盘上手执黑白子对弈者绝望的，亦有如出一辙的原因。只不过，这一次更加直观和冲击—AlphaGo Zero（阿尔法零）100比0完爆AlphaGo（阿尔法狗）！后者，可狂扫过中韩棋神。

不管未来人类会否沦落至向人工智能卑躬屈膝，不管未来人类还有无办法打败AlphaGo X，距离由机器统治的世界，或可说，距离智能投顾为中国投资者提供服务的日子，其实，已在眼前。

这一点，于全球首个A股证券投资人工智能系统的缔造者，被业界称为“SIAI之父”的张家林而言，感受最深。

过去一年，他麾下的Fintech（金融科技）公司—北京资配易投资顾问有限公司（下称资配易）顺应监管之变，大刀阔斧从商业模式到人员架构，再至合规改造，进行了颠覆性重塑。

监管整饬，是殇，更是机。

张家林看到的，便是之后的那片开阔蓝海。

与张聊天，永远需要保持高度的注意力，若不能快速大开脑洞，很可能，被他的逻辑、理论、新知识，甩出几个街区。这种感觉，就像看克里斯托弗·诺兰的电影。

所有献上膝盖的溢美之词中，“博尔赫斯+希区柯克”也许最能概括诺兰的精神气质：悬疑为魄，结构迷宫，蜿蜒繁复。从《追随》、《黑暗骑士》三部曲到《盗梦空间》，无不植根虚构架空时空背景，仿若一张白纸任其肆意挥毫。但从《星际穿越》再至最新的战争交响曲《敦刻尔克》，诺兰正在做出一种可见的改变：由虚入实，由略带实验色彩的悬疑转入更传统更经典，甚至有悖于市场潮流的类型。

47岁的诺兰，正是野心勃勃的蝶变之年。

张家林，以及他执掌的这家Fintech公司，亦在努力破茧。

智能投顾到底能有多智能？

就像诺兰用海陆空三条时间线—英国士兵撤退、皇家空军战斗机驾驶员激斗德军、老船长驾着游艇义无反顾前往彼岸—叙述了77年前那个决定世界命运走向的9天，过去一年来，将中国智能投顾行业的变化回溯，也可兵分三路延展。其中，监管趋严致行业巨变，当是主线，对智能投顾需求喷涌的中小银行、券商以及Fintech公司的自身突围，正是两条副线。

英国人曾给那次行动冠名“发电机计划”，如果没有了电，周遭一切将沉入黑暗。无论是历史研究者，还是后世身处另一个“战场”的人们，当然深以为然。

对智能投顾行业而言，过去的一两年，于中国市场的变化可谓巨大。一度，各路人马蜂拥而上，智能投顾仿如瞬间注满沸水的玻璃杯，分外烫手。但一年多的磨砺，随着监管趋严，很多第三方智能投顾公司的命运已然迥异。不少徒有其表的平台纷纷关张大吉；另一些虽打着智能投顾旗 ，实则与此四字无甚关系的公司，索性与虎谋皮，干起P2P，乃至基金代销的行当。

再看正规军，实际运行情况似也不太好。

不少业内观察者向《投资时 》透露，就他们的切身感受看，经过近一年运行，无论是模拟还是实际运行，智能投顾的效果并不太理想，这其中甚至包括一度名声大噪的招商银行“摩羯智投”以及广发证券“贝塔牛”。

“有些用户在试用上述智能投顾服务的过程中，收益率不是特别理想，甚至亏损较多，客户流失不少；有些智能投顾主要做模拟交易，但因团队在技术层面不够强，策略数量太少，表现一般；有的，则可称之为在线投顾，因为提供的那点儿投资策略，都是人工选出，根本不是机器生成的。”

可供印证的是独立第三方统计的公开数据。自2016年12月招商银行推出摩羯智投后，至今，其组合数不过30 个，且投资标的较为单一，以国内主动型公募基金为主。

当潮汐退去，海滩上的各类角色自然亮出了真形。

一派已然偏离智能投顾路径，而套用量化投资模型来提供所谓“智能投顾”服务，但这类变通后的服务普遍存在的问题是策略数量过少—往往只有几十至上百个，无法向普通投资人提供之前其宣称的升维服务。这类公司以公募基金、私募基金为代表。

张家林所在的资配易则属于第二派。强调用技术驱动，通过与券商、信托、银行等合作，为C端（个人用户端）的普通投资人提供进化中的智能投顾服务。

一家Fintech公司的一年蜕变

“Where is the Air Force（我们的空军在哪儿）？”

《敦刻尔克》电影开篇，海滩上狼狈不堪翘首待援的陆军兄弟，在被德国JU88双发中型轰炸机肆无忌惮地俯冲凌虐后，都在发出这样的诘问。

于智能投顾而言，援军，恐怕是真没有。这，也是过去一年多来一众所谓智能投顾公司关张缘由所在。

突围，得靠自己。

资配易，可谓突围大军中的典型一员。

核心改变之一，商业模式重生。

曾经，张家林构架的资配易商业模式，是通过APP直接为C端个人用户提供智能投顾服务。但因监管政策变化，类似模式已不被允许，金融科技公司与C端客户之间未来不能发生任何直接关系。

从目前被监管颁出“通行证”的业务模式看，Fintech公司主要是为持牌金融机构（如银行、保险、证券公司、资产管理公司等）提供技术、系统或者服务，再由持牌金融机构向客户提供其持牌范围内的金融产品或者服务，而监管机构则主要针对持牌金融机构进行监管。

核心改变之二，合规改造。

一年前，张家林的想法是由资配易构建、维护SIAI云，各家合作券商、信托等金融机构接入SIAI云。针对各家金融机构的不同需求、经云计算，由资配易分别向不同机构输出定制化需求。这显然是一个“以我为主”模式，每家机构就此共用资配易提供的云资源，并由此减少重复投资。问题是，当避免和化解金融系统性风险成为监管的主流思维，“创新”往往就得阶段性做出牺牲。

只有改变，方能再生。

按照监管的新要求，作为一家Fintech公司，资配易自己的系统主要做装配和研发，并需分别在不同的持牌金融机构，将SIAI云本地化部署到券商机房中，为之搭建SIAI专用云，SIAI专用云独立在持牌金融机构机房里运行，任何第三方不能访问获取这些数据，以保证数据的安全性。

券商通过自己的SIAI云向其C端客户提供服务；SIAI云的系统升级、改造，则由资配易来维护、完成。

“从去年12月开始，整个合规改造的过程我们花了七八个月时间。”以往爱旅行的张家林，2017年几乎已不能再对此有所奢望。鸡年春节后，他不断与券商、信托公司沟通，而每家沟通下来的平均时长多达五六个月，且需一一征得对方包括财富管理部门、经纪业务部门、IT部门、风控部门、资产管理部门等在内所有“大神”同意才行。最后一关，自然还有“监管合规”。

张家林透露，他们还投掷大量时间与券商开展大规模测试、评测。经过事无巨细的磨合，以及大量的“路演”，今年7月，资配易终于与3家券商签署全面战略合作。而这个数字，至年底，预计刷新至5到6家券商及信托公司。2018年，与银行的合作亦将花开蒂落。

张家林在聊天中，亦格外强调类似商业模式的核心要点是确立几条责任边界线—事实上，过去几年，他已为此撰写多篇专业学术文章，呼吁加强相关责任边界线的建立和监管。

在张家林看来，区别于传统的现场检查或人工形式的监管，人工智能投顾系统都是计算机在运行的程序，如何监管这些程序、算法，必须采用新的方式。

“所以，Regtech应运而生，它主要解决的就是如何运用技术对这些Fintech 监管。我们感觉没有很好的Regtech，Fintech 也不能很好地发展。因此，我们也在积极地研究Regtech在智能投顾方面的监管应用。”

监管政策的变化，对Fintech公司的发展路径理所当然构成了重大影响。张预测，未来Fintech公司在中国的发展有两种可能，一是去买牌照，让自己变成一家持牌金融服务公司；二是成为纯技术公司，将系统或技术输出到持牌金融机构，Fintech公司负责软件升级、技术支持等。

张家林将自己的方向，锁定于后者。

中小券商中小银行的磅礴需求

早在2014年写就的《证券投资领域的下一个变革》一文中，张家林就用了这样一个例子：

2005 年上映的美国电影《绝密飞行》讲述了美国海军加载在一部球形量子计算机中的人工智能“艾迪”的故事。2013 年5 月14 日，美国海军的X-47B 无人战斗飞行器从“乔治布什” 航空母舰成功进行了飞行测试。不到8 年时间，人工智能技术的应用从好莱坞逐渐变成现实。最新的例子，则如谷歌研发的无人驾驶汽车。

事实上，基于大数据的人工智能在过去十几年时间里得到了极大发展，积累了大量技术、分析方法及应用实例。

从张家林的视野看，目前智能投顾公司在中国金融领域的发展，主要集中在三大领域，第一类可称之为证券类智能投顾，第二类在银行领域，可冠以智能理财，第三类为智能保险。前两个领域现已有代表型公司，但智能保险尚未有太多动静。而张家林在为保险客户构造保险产品的智能投顾组合方面，已开始布局。

为何如此？原因不难推导。

其二，中小券商在当地多具有一定品牌效应，通常都有很好的客户基础，基本都有一百万到两百万客户，但这类券商除了经纪业务，基本无任何服务可以提供给客户。券商，尤其是中小券商正面临向资产管理业务的深刻转型。

其三，中小券商自身，并无能力独立开发或提高资产管理能力。

同样，中小银行情况类似。借助人工智能、借助机器，亦是这一群体提高资管能力的不二选择。

未来智能投顾核心模块的畅想

无疑，一个巨大的市场已在张家林面前撩开面纱。

如何砥砺前行、畅游其中，战略、策略都需谋定而后动。事实上，不论是机器，抑或是人，提供投资顾问服务都需考虑三个关键问题。

第一，投资策略的数量。“一定要了解将来要服务多少客户，这决定了我们有没有能力设计足够多的投资策略。”而张家林一手缔造的SIAI，通过机器学习技术，每天能从大约10的33次方个投资组合中选择满足用户收益风险要求的投资组合。目前，一位非常勤奋的基金经理，一生可能用过的投资组合不超过10万个；高频量化交易系统，一年的投资组合数不超过50万。

第二，投资策略的质量，即为客户提供服务的品质。“能够为客户提供满意的收益率或者满足其风险偏好的投资，决定了投资策略的质量。”

第三，适当性，即能否将适当的投资策略和客户精准地进行匹配。

“随着人工智能的发展，未来，大量普通投资人都会使用工具来匹配风险和收益，它不能替代人来赚取最初的本金，但可以帮助我们理财投资。而且，人工智能投顾不可能像AlphaGo一样打败专业投资人，也没有必要这样做。未来，人工智能投顾在发展中，只要能让自己的能力、边界、收益、风险匹配客户的需求即可。”

这样神奇的人工智能投顾，到底会具体提供哪些服务，尤其对于中小券商和银行、信托公司而言，能帮到它们什么？

经过不断路演、改进，相较一年前，张家林显然已将一手缔造的证券投资人工智能系统—SIAI的任务环境，完整描绘。

“对于将来人工智能投顾的工作内容，已有多家公司下了不同定义。我们根据美国的定义标准，对SIAI的任务环境这样定义：它的工作任务环境是证券投资，能自主感知市场信息，并可以自主进行投资决策的人工智能，从KYC（了解你的客户）开始，最后达到SYC（让客户满意）。”

具体来看，SIAI投资系统的价值链含有七个核心模块。

“它可以完成七项工作：适当性分析、大类资产配置、投资组合构建、交易执行、风险管理、投资组合调整和投后分析，这七个核心模块形成一个闭环。它们构成了整个资产管理价值链的核心，这些功能，我们现在都能做。”

更通俗地讲，这一资产管理价值链还可拆成三大块业务，如适当性分析模块和大类资产配置模块分拆出来，可以提供资产配置服务；如拆出投资组合构建模块，不含交易执行，则可构筑投研服务；如果全部包含，则叫投顾服务。

“这三大类业务都会让券商产生一定的收入，平抑经纪业务下滑带来的损失。”

张家林一直期望智能投顾能走出中国特色，即能让更多的普通投资人得到以前只有少数机构或个人能享受的金融服务。而推动他走向目标的成功，除技术端不断提升、完善，商业模式的重构、明晰外，尚有另一重要环节亟待解决—投资者教育。

“投资者教育必须要做到位，要让用户和机器之间建立某种程度的信任，而不是100%盲目信任。怎么用好机器，怎么和机器之间建立互信，这是我们的目标。我们自己也在建设互联 投资者教育基地，目的就是让人和机器之间建立信任。”

张家林期待明年能争取服务近一百万用户。

而他的终极目标，是服务千万级用户。

罗曼·罗兰说：“世上只有一种英雄主义，就是在认清生活真相之后依然热爱生活。”《敦刻尔克》中“月光石 ”的老船长道森正是这样的人。经历过战争，经历过丧子之痛，见识过人性的扭曲，可还是充满善意与勇气，随时准备着回馈这个世界。

Fintech创新领域里，踟蹰前行的人，何尝不是如此。