無論你看好與否，越來越多的領(lǐng)域正在受到人工智能的沖擊。人工智能律師已經(jīng)入職美國律所開始實習；人工智能醫(yī)生和教師已經(jīng)在部分細分領(lǐng)域展開工作；而從目前來看，人工智能甚至要與投資經(jīng)理“搶飯碗”了。
早在今年4月，股權(quán)投融資平臺因果樹曾發(fā)布了一款名為“AlphaGo+”投資機器人，并宣稱該投資機器人“一分鐘工作量相當于一個成熟的分析師40小時的工作量。在認知程度上，其水平相當于3-4年投資經(jīng)驗的投資經(jīng)理的水平。”
近日，中科招商旗下的投資機構(gòu)中科樂創(chuàng)又推出了一款名為“阿爾妮塔”的創(chuàng)投機器人，創(chuàng)始人楊謙為這款機器人下了一個很吸引眼球的定語：“具備投資邏輯和判斷力”。
據(jù)介紹，該款人工智能版的“投資經(jīng)理”擁有兩大技能：創(chuàng)投行業(yè)的數(shù)據(jù)搜索及可視化呈現(xiàn)+創(chuàng)業(yè)項目評級。
具體而言，前者承擔的是一款搜索引擎的角色，用戶可以借此便捷地獲取創(chuàng)業(yè)項目的投融資等各方面信息。這的確是一個很棒的體驗，但如果你身處創(chuàng)投圈，你應(yīng)該知道該類產(chǎn)品目前在市場已不算罕見。
相較之下，創(chuàng)業(yè)項目評級才是阿爾妮塔的主打功能，某種程度上這也是所謂“投資邏輯和判斷力”的體現(xiàn)。據(jù)了解，這位人工智能版“投資經(jīng)理”將會對全網(wǎng)創(chuàng)業(yè)項目進行評級，把它們分為六個風險級別，并以此界定項目的價值大小以及獲投概率的高低——這個概念有點類似于國際評級機構(gòu)為主權(quán)國家和企業(yè)在債權(quán)市場上的信用評級。
總而言之，按照阿爾妮塔的官方“人設(shè)”，她將有能力對創(chuàng)投項目的可投性做出判斷。
如果這真的能夠?qū)崿F(xiàn)，那么與人相比，阿爾妮塔有著明顯的優(yōu)勢：高效、不受情緒干擾、避免決策噪聲，甚至還能避免跳槽風險。
但問題是，靠人工智能做投資真的足夠靠譜嗎？
眾所周知，在人工智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，算法則是關(guān)鍵。對于這款虛擬的投資經(jīng)理來說，其“專業(yè)素養(yǎng)”究竟如何同樣有賴于這兩個方面的加持。作為投資機構(gòu)——不論是中科樂創(chuàng)還是其背后的中科招商，它們在投資人才、投資經(jīng)驗還是投資數(shù)據(jù)方面擁有一定優(yōu)勢。換句話說，數(shù)據(jù)的問題相對容易解決。
但問題在于算法層面，如何將相對主觀化的投資經(jīng)驗轉(zhuǎn)變?yōu)槌绦蛘Z言，并以此訓(xùn)練好這位虛擬的投資經(jīng)理才是一大考驗。關(guān)于這方面，阿爾妮塔的聯(lián)合創(chuàng)始人之一楊雪峰表示，評級與判斷的基礎(chǔ)是大量數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練和結(jié)果導(dǎo)向來復(fù)原的評級標準和權(quán)重。
從目前試用版的項目評級服務(wù)中似乎也能發(fā)現(xiàn)一些端倪。在申請為項目做出評級時，記者觀察到其羅列的問題覆蓋了基本信息、團隊信息、產(chǎn)品信息、公司信息共四個維度，每個維度又設(shè)計了諸如“項目創(chuàng)始人工作了多久？”、“產(chǎn)品核心是2B還是2C？”、“公司過往融資記錄”等等若干具體問題。
這些問題的答案又形成一個個參數(shù)，轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)評級的標準。
從業(yè)績來看，目前這位虛擬投資經(jīng)理的表現(xiàn)還不錯。
該項目聯(lián)合創(chuàng)始人之一楊雪峰透露，這款產(chǎn)品已經(jīng)對10000個以上的項目進行了項目評級，并對1370多個項目進行了深度分析，最終推薦了66個待投項目，截至目前，已有23個項目獲得了下一輪投資，且有成功退出的成功案例。
無獨有偶，德豐杰（DFJ）投資基金的創(chuàng)辦合伙人，被稱為硅谷投資教父的Tim Draper也曾表示看好人工智能與風投行業(yè)的結(jié)合，他預(yù)言：“人工智能未來將被運用在所有領(lǐng)域，一個接一個的。甚至是風險投資這個行業(yè)，他們最終會被機器人取代。”他甚至認為，20年后的風險投資行業(yè)將不再需要人類。而我們?nèi)祟愔荒苤匦赂脑熳约海瑱C器人將能出色地完成各種工作，讓人類有更多的想象力并創(chuàng)造出更深奧的東西，這對整個人類來說都是非常正面的。
既然如此，投資機器人們真的會搶掉投資經(jīng)理們的“飯碗”嗎？至少從短期來看，投資經(jīng)理的“飯碗”必定還由自己做主。作為一個新興領(lǐng)域，不論是從算法學(xué)習，抑或是操作實踐來說，虛擬投資經(jīng)理與人類同行還有著很大差距。將投資經(jīng)理和分析師從繁瑣的基礎(chǔ)工作中解放出來，進行更為復(fù)雜和專業(yè)化的工作，也許才是目前的投資機器人們帶來的最大意義。
