愛玩特智能創始人雷宗:AI在投資領域的產業落地路徑

未名湖滌蕩胸襟，充盈我生命；新時代激蕩風雲，召喚我前行。北大青年CEO俱樂部作為北大青年創業校友的精神家園，已經成為北大創新創業生態體系中不可忽視的力量，為創業者賦能助力，讓創業者不再孤獨。

為展示北大青年創業校友風採，北大青年CEO俱樂部推出「未名創星論壇」系列活動，每期邀請3名左右北大青年創業校友及投資人分別就行業熱點進行深度分享和解讀，為創業路上的校友照亮前進的道路。

愛玩特智能創始人，10級經濟學院校友雷宗在「未名創星論壇第二十九期——人工智慧行業應用及產業發展」活動中進行演講，以下為演講內容，已經作者確認，略有刪減：

我們最早是波士頓一個對衝基金，當時根本不是做人工智慧，只是想搞怎麼全自動去挖掘數據，做投資，因為波士頓旁邊就是哈佛、MIT，就和他們的幾個PhD每個周末研究這件事，後來就研究出來Google有一個技術框架叫「全自動機器學習」，它是一個理論上的框架，我們就把它落地了。

一開始做的是金融上的一些分析，後來發現這個引擎不僅可以去用來分析資產價格，比如股票、外匯等，其實也可以用來公司的營收、電商數據等，就把我們核心的技術「全自動大數據分析引擎」做出來了，後來就把這個技術帶出來創業了，創業以後就把這個引擎應用給金融機構，幫他們做一些AI+產業落地的事情。

經歷過了融資和尋找牌照的一些曲折，今年我們終於可以正式開啟一些業務了。今天給大家簡單分享一下我們做AI+產業，特別是AI+金融行業應用上的一些小的領悟。

金融這個行業其實經歷了三個階段。

1、電子化。從人工轉到了用excel、一些辦公工具。

2、信息化。回頭去看，信息化最完備的兩個行業是金融行業、網際網路行業，數據的積累和資料庫的應用程度都是比較高的。

3、智能化。因為智能的一切基礎就是數據，人工智慧像一個廚師，數據就是佐料、食材，你如果沒有食材，廚師有再高超的本事也炒不出一道好菜。

壹

AI難題和解決方案

現在很多金融機構想要去做智能化（從信息化到智能化的跨越），但這個跨越結果不太好。現在網際網路金融行業的用戶規模，使用移動網際網路也好、電腦也好，用戶規模已經達到5億了（已經是總人口的36%了）。

但網際網路金融這一塊實際涉及的規模只有5.6萬億，全中國可投資產的3.8%，所以就有一個巨大的問題，用的人多，但滲透率非常低。

現在大家都在說接下來的金融科技要做什麼，或人工智慧+金融產業到底要做什麼事情，做的已經不是人數的粗獷式增加了，而是做提高單客規模的精細化運作，去更懂客戶，更懂他想要什麼，產生信賴感，讓他更多的可支配資產放到你的服務當中去，是這麼一個變化。

很多企業就開始說「那我做智能化」，有做智能客服的、有做智能投顧的等各種各樣的方式，但最後結果轉化率都不太高，因為做出了很多四不像的東西來。

咱們在座有做其它AI+產業落地的就會發現一個巨大的問題，去寫AI深度算法那批人是搞IT、搞數學的，他可能這輩子都沒炒過股票，也沒搞過債券、期貨、銀行借代。所以，他寫出來的模型就是他覺得好，但一點不懂業務需求是什麼，而跟他對接的產品經理也好、產品總監也好，一點數學都看不懂，一行代碼都不懂，所以天天都是雞同鴨講。

這時候想把這件事做好需要交叉學科人才，就是又要在這個行業內有很多年的行業積澱，同時本身要有算法的背景，能懂大數據，而這樣的人非常少。

這時候我們就想把我們的全自動投資引擎帶過來，企業你可以專注在業務端的事情，你去提你的應用場景是什麼、業務目標是什麼，把你的行業經驗也去跟我們做對接，我們會去解決技術端的事情，就是數據的解決方案，包括爬取、清洗，還有算法的解決方案，比如用深度學習去建立模型，或用強化學習去進行模型的調參，也就是把技術端的事情解決掉，用技術端結合業務端，最後就形成了功能端我們實現金融場景的一些功能。

一開始的兩年，我們可能和很多做技術的創業公司很像，漸漸變成了一家外包公司，對方一個項目帶過來，我幫他做一個項目，做了很多亂七八糟的事情，如智能營銷、智能風控、智能投顧、智能客服、智能管理等，比如幫一個業內很大的炒股軟體做了它的智能投顧模塊。

後來發現企業不能那麼發展，你每次做都是從零開始，你最後變成一家外包公司了，你的產品沒有可複製性、也沒有規模效應，每次人力都是從零開始，我們就覺得這麼發展是一件不對的事情。

後來仔細分析了我們做的這些項目，我覺得這個規律任何行業都是一樣的（二八原則），客戶的需求80%都是一致的，在金融場景裡，我們遇到需求最大的是這三塊（智能投研、智能投顧、智能風控），我們就把這三塊的技術組合在一起，形成了我們現在主要的產品智能投資系統「一刀智投」，主要把AI和大數據分析應用在投資上。

為什麼我們能做這件事？我們自己團隊本身就是金融+技術的背景，我之前在北大畢業以後在美國對衝基金工作，也是門薩會員金融風險管理師。

我們的背景本身就是技術+金融的這麼一個複合性背景。我具體講一下AI+金融這個場景，很多人會經常問我們這麼一個話題，你用AI技術、用AI算法，那你能不能做的比人好。

舉個最簡單的例子「炒股」，你能不能炒的比人更好，能不能做的比私募基金更好。像私募基金的排行榜，一年70%多、50%多（前幾名），你們能不能做這麼多，其實AI不是這樣的。

現在的AI技術，實話實說所有人如果告訴你AI做的比人好，99%都是騙人的，現在技術做不到這一點，因為現在的AI還做不到通用型智慧，也做不到細分到每一個場景去單獨執行的分散智慧。所以，它導致我們人去處理的問題很多是複雜的，比如投資這件事，它不是簡簡單單選一個股票買了就可以了，它是一個複雜性的問題，包括你的數據採集、分析、投完以後的風控等，這些東西現在的AI是不太具備處理這種複雜問題的智能化程度的。

現在至少從我們的經驗來看，AI是比不過頂級的行業專家的，如果有人說我想用AI取代某一個行業的絕大部分工種，這是不大可能的。

AI會把一批渾水摸魚的人淘汰掉。所以，我們的一個判斷是AI接下來和產業結合的變化會形成自動流水線的東西，會批量化、自動化地完成平均質量水準以上的、能夠服務大眾的大眾品，而最頂級的這批手藝人、最頂級的首席經濟科學家們、最頂級的基金經理們，他們一定是在這裡的，巴菲特、索羅斯他們一定不會被AI取代，他們會像一種藝術品、奢侈品的形式為最頂級的圈層所消費。

就比如說你想讓巴菲特管理你的資產，你做不到，你想買中國最頂級對衝基金、私募基金，它根本沒有份額給你。

但是AI會把平均質量水準以上的服務更加低成本、自動化地提供給我們的普通大眾們，比如第一個細分領域是投資交易，量化交易這一塊，其實數據篩選、機器學習、自動交易都是可以由AI去完成的，也就是說不需要人再去讀這些數據，也不需要人去寫模型，你可以自動進行機器學習，也不需要人去操盤，去手動交易。

我們還有很多做金融搜尋引擎的、做知識圖譜的，應用在證券研究這一塊。智能投顧這邊也可以去匹配用戶的需求，最後整個流程的自動化、報告自動化都可以用AI去完成。

貳

AI案例：智能投資

結合我們自己做的案例，給大家具體演講一下AI到底是怎麼應用的，這是使用我們智能投資的案例，主要針對大眾，就是非金融專業的，可能他沒有很強的量化投資經驗，因為他有自己的本職工作、有自己的企業，他沒有太多時間去操盤，同時需求會很複雜，可能不僅僅是投資這一項需求，像這樣的用戶，就存在這麼一個痛點。

我們提供的智能投資系統是把投研風控、自動交易、衍生服務打包在一起的一站式服務。我們主要指兩類客戶群，他想要投資的資產來源是什麼，有可能來源於公司利潤、有可能來源於股東分紅，或是工資獎金、個人存款，然後我們的金融顧問就會跟他進行諮詢，去了解他有哪些需求，這部分沒辦法省，本來是可以省的，但金融這個行業有點特殊，歸根結底他還是希望和一個人一對一地去聊一下，不然他心裡就覺得不安全，這是金融行業的特殊性，並不普適於所有行業。

金融顧問把這些信息收集以後，會放到我們AI大數據分析引擎裡，這個引擎內部就會進行大數據挖掘、智能投研、風控、投顧、稅務籌劃等之類的工作，最後幫他進行投資、避稅、風險檢測等全自動的路徑。

這是一個簡單的案例，比如一個公司是40人，他有兩種（高管和普通員工），比如高管每月4萬，算上年終獎最後是一年50萬左右（10個人），一般員工有30個人，差不多24萬一年，也就是說公司每年在這部分的員工池，是需要放1220萬的工資+年終獎。

如果通過投資+稅務籌劃，就會形成右面那個圖的話，下面那個線是方案前、上面那個是方案後，如果是一年的話，基本上達到的效果是，方案後員工能到手1278萬，如果公司自己按照本來的流程去發放現金工資，只能到手1016萬，也就是增加了262萬（26%），如果三年的話效果會更大一點，三年會增加55%，是這麼一個效果。

今年也獲得了一些認可，像創青春的全國金獎、中關村U30、創客北京等。

技術專利主要分三塊（投資、大數據分析、自然語言處理）。

最後，是我個人對金融+AI的場景，或網際網路理財場景的分析，現在的格局是他有三類參與方（網際網路平臺、金融科技公司、金融機構），它各自都有痛點。

痛點是什麼？網際網路平臺其實積累了大量的C端客戶，其實它自己是沒有一個核心場景核心產品的，只能把這些流量輸出服務給其它機構，為其它機構去導流，而這一層利潤率非常薄，比如導到私募基金，賺一點銷售費用，比如導到券商去開戶，賺一點開戶費，這些利潤都非常薄。

金融科技公司也有問題，有這麼兩個最大的問題。

問題1：它本身其實是沒有一個平臺去積累客戶的？它的客戶都是要重新自己去打。

問題2：就是沒有牌照。如果大家關注可以知道上海建文之前也因為牌照問題整個APP下線、整頓，這樣的問題在很多金融科技公司裡就非常掣肘，有些業務你就是不能碰，碰了粘了法律紅線，可能就會下限，你就不能大張旗鼓地去做事情。

金融機構本身又有牌照、又有客戶，但它的問題是自己內部決策流程、以及公司文化相對偏保守，加上核心技術相對創新力會弱一點。

所以，三方各有各的痛點，我們想幹的事情就是把這三方打通。

客戶這邊，因為我們的合伙人有京東金融的、產業基金的，所以給我們對接了很多機構，還有流量和高淨值。

牌照這邊，今年通過合作方的私募和期貨牌照，我們基本上可以直接進行募資、以及交易業務了。

技術這邊，我們現在用的是北美目前最前沿的神經學習，用的算法是長短期記憶神經網絡，用這樣的算法通常預測精度會高一大截，這就是基本上我們想做的事情。

關於北大青年CEO俱樂部

青年興則國家興，青年強則國家強。北大青年CEO俱樂部是在北京大學校友會的指導下，由爸爸的選擇CEO王勝地等校友發起成立的北大青年企業家組織，致力於連結優秀北大青年創業校友，塑造新時代北大企業家精神，建立北大校友創新創業創造服務平臺。

俱樂部願景

成為北大青年創業校友的精神家園，成為國內最有影響力的青年創業組織

俱樂部使命

助力青年創業校友成為具有北大精神的行業先鋒，為北大企業家隊伍儲備優秀的後備力量

俱樂部核心理念

學習、互助、合作、成長、團結、信任、共享、共贏

關於創業公社

北京創業公社投資發展有限公司（簡稱創業公社）是首鋼基金旗下的城市更新資產運營商，主要投資人包括首鋼基金、首長國際（0697.HK）、順為資本、順隆基金、光耀東方等。創業公社深耕以城市更新為目標的存量資產改造運營和企業級服務，打造人與空間連接為核心的一站式新融合體。自主研發可實現空間、企業數據信息有效協同的標準化智慧管理平臺，建立城市更新從業務層到決策層的智能分析系統。

主營業務聚焦空間管理業務（辦公、公寓）、空間配套業務（商業、停車）、服務增值業務（產業招商、政策諮詢），形成「資金+資源+運營」三駕馬車，建立了項目拓展、工程、招商、運營、產業服務全鏈條業務體系。

創業公社獲得國家級眾創空間、國家級孵化器、全國青年創業示範園區、海峽兩岸青年創業就業示範點、投中中國最佳眾創空間TOP10、中小企業智慧財產權集聚發展示範區、全國首個SGS認證的ISO創業服務標準化體系等榮譽稱號。

全國入駐企業6000餘家，服務中小企業1.6萬餘家。迄今培育出8家新三板掛牌企業，並有5家企業被上市公司投資併購；培育出103家雛鷹人才企業、7家企業創始人榮獲「高聚工程創業領軍人才」稱號、31家中關村金種子企業、8 家企業榮獲「信息網絡產業新業態創新企業30新」、6位年輕創業者登陸「福布斯中國30歲以下創業者」榜單、12家企業成功入圍「中國黑科技百強」榜單，超過百家孵化企業估值過億元。

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文字 | 雷宗

編輯 | 唐銀

攝影、製圖 | 趙楠

校對| 王雨詩

終審 | 蔡潤維