知识的共同体：重新定义投研系统（1）
2016/8/15 文因互联

     投资，你是要人工智能还是智能增强？是否真的有全能的投资人或者全能投资机器？当我们说人机协作的时候，我们在说什么？本文将给你一个全新的视角来想象投资中人与机器的知识共同体。

     人工智能增强术

     机器人VS鼠标

     很多年前，在麻省理工学院，先后拿过图灵奖的两位大牛有过这样一段争论：

     A：我们要给机器赋予智慧，让他们有自我意识!

     B：你要给机器做那么多好事？那你打算给人类做点什么呢？

     A是人工智能之父明斯基，他喜欢将人类看做有血肉的机器，他的框架理论成为认知心理学、人工智能入门基础，B则是恩格尔巴特。1962年，当时还籍籍无名的恩格尔发表宏文：《人类智力的增强：一种概念框架》，他提出不同于明斯基的另一条增强人类智力的道路——不要尝试发明自动打字的机器，而是尝试发明鼠标。也就是说与其去发明聪明的、昂贵的、功能一体化的智能机器人，不如发明一些笨笨的、廉价的、功能单一的人类智慧服务单件。

     另外提一句，恩格尔巴特就是鼠标的发明人，他身体力行地为增强人类智力，提供了可行的框架理论和产品成果。

     金融领域的智能增强

     金融是这个世界上最为复杂、高度多变、信息密集的行业之一，在人工智能被鼓吹的甚为喧嚣的今天，许多AI技术者都想要切入这一块服务，于是Fintech市场涌现了诸多的玩家们。技术首先关心的是信息和数据，让我们来简单罗列下金融领域的信息有哪些分类：

    

     从图中我们发现，在领域知识这一块儿，机器对信息和数据的要求极为严苛，绝大部分的信息是只有人可感知可理解，所以那些妄想取代人类的“自动投资机器人”、“机器人投顾”等产品水分有多大就不言而喻了。也因此我们看到的现在市面上比较成功的Fintech公司都是选择在某一个层面来为金融做智能增强 。如金融投资领域的问答助手Siri——Kensho；投资者的“google”搜索引擎——Alphasense；基于社交网络的舆情分析公司——Dataminr等等。

     人机协同

     人与机器在智能的比较优势上有着明显差异，在信息处理速度、工作记忆、执行功能方面，不知疲倦的人工智能秒杀人类，而人类的内隐记忆、情绪模块、反省心智等则是人工智能无法拥有的。拿投研来说，人和机器的分工可能是这样的： 人可以深度调查获得大量非公开、非文字化信息；可以感知公司成员精神面貌状态获得一些直觉上的判断。 而机器则更偏向做一些耐心，精准，庞杂工作，相较于人它能提供的价值在于：

     海量性问题：人读完10MB数据、1万份公告消耗的时间可以节省下来。

     时效性问题：超强的计算能力，快速反应。

     复杂性问题：因果关联错综复杂的东西，人脑的计算能力更容易出现失误。

     繁琐性问题：复制粘贴、制表实习生可以做，但有时候也做不到!

     信息洞察问题：信息海洋淹没，大部分数据的洞察我们感知不到。

     在整个金融投研领域来说，人机之间必然是协同互助的，而非某一方成为全能神的概念，无论是“全能的投资人”还是“全能的AI投资机器”。我们需要人工智能打造为人类投资智慧服务的一个个组件。

    

     知识的共同体

     投资的逻辑、模型、经验

     2010年，美国人Peter Navarro曾写了一本畅销书《如果巴西下雨就买星巴克股票》。Peter Navarro 认为，“逻辑”是投资之王，在书中他举了一个例子，为什么巴西下雨要买星巴克股票？逻辑是：巴西下雨>>咖啡豆丰收>>咖啡豆价格下跌>>星巴克成本降低>>星巴克利润增加>>股价上涨。

     无论是普通散户还是专业的投资人，技术分析、行业洞鉴、价值投资都要借助于“逻辑判断”，且这种逻辑的形成需要不断的验证和完善，否则同样是巴西下雨，却会得出截然不同的结论。不过这种“逻辑判断”并不是机器能洞察到的，它存在于人的脑海里，通过思维的逻辑推理来产生，这种过程机器无法自主做到，但是却能利用另外一种方法参与到这种过程中。

     我们来看一款美国的叫做Trigger的产品，他以一种IFTTT 的方式来帮人们进行证券投资。用户在软件里可以自己制作不同的“Trigger”(触发)，触发的结果可以是一个简单的通知提醒，也可以是买入或卖出股票或股指期货的交易行为。

     简单的 Trigger：在苹果股价跌至一年内低位时买入苹果；微软财报将在 15 分钟后开始时弹出警报；

     进阶的 Trigger：当雅虎传出新的收购消息时，买入阿里巴巴；

     高阶的 Trigger：当美国失业率高于 5% 时卖出 VXX(一种交易基金)，当美元通胀增长率超过 2% 时，买入或卖出 XLE。

    

     注：ifttt是“if this then that”的缩写，ifttt旨在帮助人们利用各网站的开放API，通过流程将各种信息串联起来，然后再集中把你要的信息呈现给你。解决了信息的冗杂，收取或关注重要信息的问题。

     投资逻辑的产生只能发生在人的脑海里，但是机器强大的计算能力、永不疲倦的运行能力，却是将人洞见逻辑转化为投资动作的一个快速连接器和信息补充器。我们给机器准备的企业实体、人物图谱、基金实体、财务模型、产品模型、物流，地域，政策模型、生产模型、海量的信息数据，而人要做的就是形成逻辑，将其中一些因果关联起来，从而得到决策信息。人无法消化海量信息，而机器无法思考，但它们紧密相连，就成了知识的共同体。

     试想如果我们有了这样一款基于人工智能增强的“知识共同体”终端，而你是一位投资人。你的一条投资逻辑是：当某款新游戏的下载量出现高速增长，且在社交网络以及媒体中出现的频次也暴增的时候，找出这款游戏的母公司，如果为上市公司，提醒或者通知我买进。那么在今年Pokemon Go大卖之时，你就不会错过任天堂股票的投资机会。

     文因的投研系统

     文因互联想要做的投研系统是承载你的知识和逻辑的记忆体。它是你耐心安静的秘书，它是你永不疲倦的助手，它是你精准的硅基大脑。它不再是像传统金融终端那样冰冷疏离，它和你共同学习，共同前行在投资道路上。

     真正的经验与知识总是存在于个人的头脑里，而大脑的记忆无法简单共享。传统的分析方式需要研究者具有大量的专业知识及丰富的行业经验，这就使得研究结果和方法论总是掌握在少部分人的手里。而通过信息降噪和简化操作，可以让普通人都去尝试去发现和关联实体之间的因果关系，梳理投资逻辑，将一些消耗大量时间精力做的数据采集和分析工作转移给机器，从而得到效率的提升。此外利用人工智能技术，系统本身也在不断地进行“学习”，在海量数据和用户的一些逻辑形成的交互记录，主动去尝试发现逻辑关系。

     我们研发中的投研系统由三部分组成：底层是数据检索工具，其次是研究分析工具，最后是知识管理工具。我们帮助投资者进行投资记忆和知识的存储和利用，从而更好的服务投资研究与决策。

     这是关于文因投研系统系列文章的第一篇，敬请关注后续文章。

     基于对产品知识产权的保密工作，详细的产品细节描述不再文中展开，如果有对投研系统感兴趣的投资人可通过微信公众号后台联系我们。

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