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2018年人工智能市场分析报告 2018年8月  一、人工智能在资产管理领域的应用概述 （一）人工智能技术迅速发展 近年来，人工智能技术发展迅速，在图像识别、语音识别等人工智能研究和应用的 不同领域取得了突破性进展。以图像识别为例，目前计算机图像识别的准确率已经超过 了人类。下图展示了每年 ImageNet 网站大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）图像识别错 误率的下降情况。从 2010 年到 2017 年，图像识别错误率已经从 28.2%降低到 2.25%。 图1：ImageNet ILSVRC大赛历年最佳团队图像识别的分类错误率 30% 28.20% 25.77% 25% 20% 15.32% 15% 11.20% 10% 6.66% 5% 3.57% 2.99% 2.25% 0% 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 数据来源：互联网，ImageNet 2016 年以来，万众瞩目的围棋人工智能软件 AlphaGo 与顶尖人类棋手的比赛中， AlphaGo 完胜人类棋手，也是目前人工智能高速发展的一个写照。 目前，人工智能技术在许多相关领域表现出接近甚至超过人类专家的性能和效 率，开始在不同领域发挥实际价值。 科技公司是人工智能技术的主要参与者，也是人工智能首先的受益者。谷歌、百度 等有哪些信誉好的足球投注网站巨头是人工智能的先驱。一方面，通过人工智能方法提高查询效率，实现更精准 的有哪些信誉好的足球投注网站服务；另一方面，基于人工智能技术的广告投放是有哪些信誉好的足球投注网站巨头的主要盈利模式。脸 书通过人工智能方法在面部识别、机器翻译和文本学习方面给公司产品带来新的突破。 苹果公司通过人工智能方法优化用户在移动产品上的使用体验。英伟达和英特尔等硬件 公司主要通过生产更适合深度学习和人工智能计算的（专用）芯片来盈利。 4 / 26 在资产管理领域，人工智能技术受到的关注也越来越多，并且已经开始影响资产管 理的诸多方面。一方面，初创型公司和科技公司积极依托大数据分析和人工智能技术上 的优势涉足资产管理领域；另一方面，传统的金融机构也积极拥抱人工智能技术，争取 在人工智能时代取得先机。 （二）人工智能在资产管理领域的应用 不同的资产管理业务模式都开始受到人工智能的影响。人工智能技术可以推动包括 Alpha 主动管理者、Beta 规模经营者、解决方案专家和分销巨头等机构提高竞争力，在 未来的资产管理竞争中获得优势。 Alpha 主动管理者：成功的 Alpha 主动管理者将凭借其在某个特定资产类别或投资 策略中的深厚投资专业知识让自己脱颖而出，在这类资产类别或投资策略中，他们拥有 同行所没有的专业规模，进而使其在经验曲线上领先于其他管理机构。人工智能通过对 数据、模型、风险管理等方面的性能和效率优势，辅助 Alpha 主动管理者的研究、投资 和交易，提高 Alpha 主动管理者的投资能力和风险管理水平。 Beta 规模经营者：近年来，被动管理型资产在行业资产总值中的份额迅速增长，在 资产管理行业的新增管理资产净流入中占据大头。Beta 规模经营者的高效性需求将敦 促资产管理机构强化数字化和自动化运营，利用规模优势来实现投资回报。在效率方面 领先一步的资产管理机构将获得显著的成本优势，在产品定价方面更加灵活。人工智能 技术将帮助被动管理型基金提高运营效率、设计和开发产品。 解决方案专家：该业务模式提供多资产类别的资产管理解决方案，针对用户的资产 管理需求和风险承受能力针对性的设计产品和资产配置方法，并进行风险管理。近年来 方兴未艾的智能投顾就属于此类业务模式。人工智能技术有助于资产管理机构对用户画 像，更针对性的开发产品和提供投资建议。 分销巨头：分销巨头带着一整套“足够好”的产品进入市场，他们的差异化优势主 要在于是否拥有比同行更胜一筹的终端投资者资源和渠道，以及在品牌营销、沟通、数 字化分销和咨询服务支持等零售中介领域内是否拥有良好的定位。人工智能技术可以帮 助资产管理机构在控制人员成本的基础上获得更大规模的客户资源。 从不同部门来看，人工智能正在或者即将对资产管理领域的投资、研究、交易、风 险管理、产品设计、营销等细分部门产生深远的影响。我们将在下文对人工智能在资产 管理不同部门上的应用进行梳理。 5 / 26 图2：人工智能影响资产管理行业的细分领域 投资策 略 市场营 销 研究 人工智 能 产品设 交易 计 风险管 理 数据来源：互联网 二、投资：人工智能增强投资表现 （一）应用人工智能的对冲基金表现出色 对冲基金是资产管理领域中使用人工智能技术的先行者。早在 2007 年，总部位于 纽约的 Rebellion Research 公司就推出了第一个纯人工智能投资基金。桥水基金从 2013 年开始建立人工智能团队，基于历史数据