AI与华尔街:金融智慧的再定义——从辅助工具到核心决策引擎的深度融合

多客科技

作者：微信文章



引言：人工智能正在重塑华尔街的范式

曾经，人工智能（AI）在金融领域被视为一种前景广阔但仍处于“试水”阶段的新技术，其主要作用停留在辅助性层面。然而，随着人工智能，特别是生成式AI技术的爆发式发展，华尔街对AI的态度已从最初的“短暂试探”迅速演变为一场“持久的纠缠”和“结构性转变”。如今，AI不再仅仅是后台助理，它正日益深入地渗透到金融机构的每一个环节，从边缘工具走向核心角色，深刻影响着金融机构的策略制定、风险管理与资本运作方式，甚至直接推动投资组合决策。

这种转变并非孤立现象。全球基金管理咨询机构CREATE-Research的首席执行官阿明·拉贾恩（Amin Rajan）指出，未来将是一个AI和生成式AI渗透投资价值链每一个环节的数字化未来，并很可能持续下去。一旦早期采用者展现出可量化的成果，其他同行将迅速跟进。最新的调查显示，全球管理资产总额达38万亿美元的机构投资者中，约30%已部署或正在部署生成式AI。这一数据明确预示着华尔街投资模式正在发生根本性转变，我们正迈向一个由AI驱动的金融新纪元。
一、AI的深度渗透：从辅助走向核心决策引擎

AI在华尔街的渗透速度令人惊叹。不到三年前ChatGPT首次亮相，大型语言模型（LLMs）如今已在多家顶级投行与资产管理公司悄然发挥作用。它们已不再是简单的工具，而是承担起总结财报电话会议、识别市场异常、起草研究报告、提供投资建议，甚至直接影响资产配置决策的“副驾驶”角色。

大型语言模型的应用深化 贝莱德（BlackRock）指出，大型语言模型标志着AI研究的突破性发展，其能够高效分析现有文本数据并提取出精细的观点。在投资应用中，贝莱德的LLMs经过微调，能够执行特定的投资任务，例如预测企业业绩会议后的市场反应，其准确度甚至超越通用型GPT模型。这些模型根据覆盖17,000多家上市公司、超过400,000份业绩会议记录，并结合过去二十年的市场数据进行训练，专门学习文本与市场反应之间的关联。此外，LLMs还在驾驭市场主题方面发挥关键作用，通过融合专家观点、LLMs及大数据，构建股票组合，甚至能识别交易策略中不易察觉的部分。 摩根大通（JPMorgan Chase）作为美国最大的银行，已推出生成式AI工具，旨在充当虚拟研究分析师，协助员工进行写作、想法生成和文档摘要。其LLM Suite已向资产和财富管理部门的约5万名员工开放。摩根大通还为一款名为“IndexGPT”的产品申请了商标注册，该产品将利用“使用人工智能的云计算软件”来“分析和选择适合客户需求的证券”。这表明摩根大通可能是第一家打算直接向客户推出类似GPT产品的老牌金融机构。摩根大通还部署了LLM Suite内部AI助理服务超过20万名员工，提供AI生成的想法以更好地与客户互动，协助旅行代理建立和预订客户行程，以及帮助联络中心代表总结通话记录并提供洞察。 摩根士丹利（Morgan Stanley）则选择自主打造AI工具。2025年1月，他们推出了基于OpenAI的GPT模型开发的AI工具DevGen.AI，能够将旧代码（如Perl）转译成纯英文，方便开发人员重写为Python等新语言。该工具在五个月内处理了900万行代码，为公司15,000名开发人员节省了约28万小时的工作时间，相当于近32年的工作量。此外，摩根士丹利还推出了帮助员工总结视频会议和从公司研究资料中快速查找信息的AI应用程序。其CEO预计AI将为顾问节省每周15小时的工作时间。 高盛（Goldman Sachs）也正在内部测试和引入生成式AI工具。首席信息官马可·阿根蒂（Marco Argenti）预计，三年内AI将影响到高盛的每一位员工。高盛的软件工程师已经使用生成式AI工具来更快地编写代码，而前台员工也将获得工具来总结长篇电子邮件、为高管会议提供简报以及创建推介材料。 Robeco在前端流程中运用大型语言模型，梳理监管文件、财报电话会记录及社交媒体，以寻找投资主题变化的早期信号。最初用于起草致投资者信的模型，现已发展到生成交易信号和设计投资产品，并于近期推出了Robeco Dynamic Theme Machine UCITS ETF。

人才与投资的“军备竞赛” 华尔街对AI人才的招聘正在加速，一场人工智能“军备竞赛”悄然上演。咨询公司Evident的数据显示，在美国的银行中，约40%的招聘涉及人工智能相关岗位，包括数据工程师、量化交易分析人员及人工智能相关道德审查职位。摩根大通在2023年2月至4月期间在全球范围内招聘了3651名与AI相关岗位，是花旗和德银的两倍。Eigen Technologies公司，为高盛和ING等投行提供AI技术支持，其在2023年第一季度的咨询量是去年同期的五倍。摩根大通在2024年的科技预算高达170亿美元，这一巨额投资已开始显现成效。

二、AI重塑金融领域：量化交易、资产管理与银行的变革

AI的广泛应用正在对金融业的三大核心领域——量化交易、资产管理和银行——带来革命性的变革，提升效率并创造新的价值。

量化交易：数据与速度的极致升华 在量化交易领域，AI的影响是革命性的。传统的量化策略通常依赖于预设的统计模型和规则，而AI驱动的策略能够自适应地学习和优化。AI的成功主要归因于其模式识别能力（能够识别复杂市场模式）、处理速度（毫秒级决策）和持续学习能力（从新数据中不断学习适应）。 SEC报告显示，采用AI驱动交易策略的对冲基金平均比同行表现高出12%。IMF数据则更具体，机器学习驱动的统计套利策略在2024年比传统策略产生5-7%更高的回报。彭博智库的数据显示，AI驱动的量化策略在2024年贡献了对冲基金交易量的40%以上，预计2025年将进一步增加。 AQR资本管理公司创始人Cliff Asness从AI怀疑论者转变为积极倡导者，承认AI和机器学习技术已为AQR带来了显著的报酬提升和风险降低。他们将机器学习算法整合到量化模型中，使其能够从非结构化数据中提取见解，识别传统方法可能错过的市场模式。桥水基金也在2024年初推出了一支由AI管理的基金，其表现与人类管理的基金相当，甚至在某些市场条件下表现更佳。

资产管理：个性化与效率的平衡艺术 资产管理行业正经历AI驱动的深刻变革，主要体现在机器人顾问的崛起、量化基本面分析的融合，以及运营效率的提升。 机器人顾问（Robo-advisors）正在彻底改变客户服务模式，通过AI系统评估用户风险承受能力、支出模式和财务目标，提供个性化投资建议和持续的投资组合管理，且服务成本较低。麦肯锡2024年调查显示，30%的对冲基金投资者更倾向于选择提供AI驱动个性化服务的基金。AI驱动的金融顾问PortfolioPilot已迅速积累了200亿美元资产。 量化基本面分析（Quantamental）结合了AI算法和人类知识与经验，通过AI挖掘和分析大量数据获取见解，同时依赖人类专家指导决策。普华永道报告显示，使用替代数据和AI的对冲基金在2024年报告的阿尔法生成高出20%。AI还能通过自动化营销内容创建等方式显著节约成本和缩短周转时间。

银行：从后台到前台的全面智能化 银行是AI应用最广泛的金融领域之一，从客户服务到风险评估，从合规监控到诈欺检测，AI正在改变银行业务的方方面面。 在客户服务方面，AI聊天机器人和虚拟助手已成为标准配置。摩根大通的COIN（Contract Intelligence）系统能够在几秒钟内解释商业贷款协议，这项工作过去需要法律专业人员花费36万小时，每年可节省约1.5亿美元的法律开支。 风险评估是银行的核心功能，AI应用尤为深入。摩根大通的Cash Flow Intelligence AI工具将手动工作减少90%，大大提高了风险评估的效率和准确性。AI模型可以分析数千个变量，做出更准确的信用决策。荷兰安智银行（ING Group NV）开发了基于机器学习的信用分析模型，实现自动化贷款，并帮助筛选潜在违约者。 在诈欺检测方面，AI系统能够实时监控交易模式，识别可能的欺诈行为。摩根大通的技术投资已通过欺诈预防节约了近15亿美元。万事达卡（Mastercard）通过生成式AI将欺诈检测率翻倍，通过扫描数十亿卡片和数百万商家的交易数据，速度超乎想象。 合规与监管科技（RegTech）是另一个重要应用领域。AI系统可以自动化合规流程，监控内部通信以识别潜在风险，并生成监管报告，从而提高合规效率并降低成本。毕马威（KPMG）已在全球审计业务中推广新的生成式AI能力，旨在提高工作质量。

三、机遇与挑战：华尔街AI化的双刃剑

AI在金融领域带来了前所未有的机遇，但也伴随着一系列需要审慎对待的挑战和风险。

经济效益与生产力提升 AI的部署带来了显著的经济效益。高盛预测，到2030年，AI自动化可为财富500强企业节省约9350亿美元成本。KPMG指出，企业现在平均能从每投资1美元的AI相关项目中获得3.5美元的回报，部分企业甚至达到8美元。AI通过提升运营效率、预测性维护、优化库存管理和动态定价带来可观的成本节约和收入增长。例如，通用电气（GE）通过AI预测飞机引擎故障，每年节省4亿美元。UPS通过AI优化配送路线，每年节省约3亿美元。一家领先的在线零售商运用AI进行动态定价，利润提升25%。宝洁（P&G）运用AI分析消费者数据，优化产品开发和营销策略，使销售额增长5%，每年额外贡献10亿美元营收。Netflix通过AI算法推荐个性化内容，显著提升用户参与度和订阅保留率，2023年营收增长10亿美元，部分归功于AI。

模型“黑盒”与可解释性难题 尽管AI技术带来了诸多突破，但其模型偏向“黑盒”的特征和较弱的可解释性依然困扰业界。这增加了使用者的理解难度和决策风险，也涉及权责制度上的考量及监管合规上的约束。尤其在金融领域，错误的决策可能导致巨大的财务损失。摩根大通AI策略师Dillon Edwards指出，不同模型可能给出不一致的结果，要求人类继续参与、检查逻辑并做出最终判断。高盛首席信息官马可·阿根蒂也强调，保证准确性并防止“幻觉”是行业面临的最大问题之一，完全依赖AI输出而无人监督仍有很长的路要走。美国财政部耶伦也提到，一些AI系统像是外部人员无法洞察的“黑箱运作”，令评估系统概念是否合理变得困难，进而增加对其适用性和可靠性的不确定风险。

数据质量与偏见问题 AI模型的质量在很大程度上取决于其训练数据。不准确、不完整或有偏见的数据集可能导致错误的预测和次优的交易决策。例如，如果一个信用评分模型使用的历史数据中存在种族或性别偏见，那么这个模型可能会延续和放大这些偏见，导致不公平的信贷决策。高质量数据的稀缺性已成为挑战。

监管合规的灰色地带 AI的快速发展往往超过了监管框架的更新速度，导致许多监管灰色地带。美国财政部长耶伦警告，金融机构广泛使用AI带来潜在的“重大风险”，包括AI模型的复杂性和不透明度、供应商高度集中以及数据缺陷或偏见。她指出，如果许多投资者都依赖于产生相同结果的AI工具，可能导致某些热门交易的仓位押注拥挤，从而加剧市场上行或下行的走势。美国金融稳定监督委员会（FSOC）在2023年度报告中首次警告“人工智能对金融体系构成潜在威胁”，将其视为一个“新兴弱点”，潜在风险包括网络安全、合规和用户隐私保护等问题。欧盟也已通过《人工智能法案》，将要求通用AI模型披露训练内容，可能引发版权诉讼风险。如何在创新和合规之间取得平衡，是金融机构面临的挑战。

人才竞争与技术落差 AI人才的竞争异常激烈。倍漾量化创始人冯霁指出，美国顶尖的机器学习人才预估有高达80%在华尔街工作。这种人才集中导致了技术落差，大型金融机构能够吸引最优秀的人才，而小型机构可能落后。毕马威指出，企业应提前规划新的人才需求，并制定现有员工的转型培训计划。

过度依赖与潜在风险 过度依赖AI系统可能导致在异常市场条件下的意外行为。例如，2010年的“闪电崩盘”就是自动化交易系统连锁反应导致市场暴跌的警示。有观点认为，AI对金融市场的决策可能过于相似，导致“羊群效应”，进而酿成系统性风险。佛罗里达大学金融学教授Alejandro Lopez-Lira的研究发现ChatGPT能够更好地预测股市涨跌，但高盛也曾预计35%的金融工作可能面临被AI取代的风险。然而，历史经验表明，技术创新通常会创造出比其取代的旧岗位更多的新岗位。麻省理工学院经济学家David Autor发现，目前60%的工作职位在1940年并不存在，意味着过去80年中85%以上的就业增长来自技术创造的新职位。

伦理与社会考量 AI的应用需要审慎考量其在公平性、隐私和透明度方面的伦理影响。年轻消费者最担心AI会取代人类工作，而年长消费者更重视人工服务带来的个性化互动，并对个人数据安全性有更强烈的疑虑。深度伪造等技术滥用案例，也引发了对AI潜在威胁的担忧。此外，国际能源署预测，AI将导致数据中心的能源需求激增73%，引发全球变暖担忧，尽管效率提升有望减轻这种影响.

四、未来展望：人机协作的金融新纪元

展望未来，AI将继续深刻改变金融格局，其发展方向将是从辅助工具演变为直接决策者。量化与基本面分析的界限将进一步模糊，创造出更全面、更准确的“量化基本面”（Quantamental）投资方法，这将成为主流。个性化金融服务将达到新高度，根据个人情况和需求量身定制。监管科技（RegTech）将成为重点发展领域，帮助金融机构遵守日益复杂的监管要求。此外，AI与区块链技术的结合将推动去中心化金融（DeFi）的发展，创造出新的金融产品和服务模式。

在这个AI主导的金融未来中，人机协作将是关键。AI将处理数据分析、模式识别和执行等任务，而人类则将专注于策略制定、风险管理和客户关系等需要创造力、情感智能和道德判断的领域。德意志银行私行数据解决方案负责人Kirsten-Anne Bremke强调，她非常喜欢结合人工智能和人类的智慧。她认为AI的最佳应用是通过分析大量数据，提高金融机构与各利益相关方的互动质量或速度。人类监督仍然至关重要，特别是对高风险决策，金融机构需要建立有效的人机协作模式，确保AI系统受到适当的人类监督和干预。

高盛指出，技术革新将创造新岗位抵消就业流失。历史经验表明，尽管有人预测技术进步将带来结构性失业，但现实中就业总量持续增长。美国今天60%的工作在1940年还不存在，这意味技术在毁灭旧工作的同时也会创造新工作。
结论：生存之问，而非选择之题

桥水基金创始人Ray Dalio的观点——“人类仅凭个人判断做出决策的日子即将结束”——道出了金融业AI革命的本质。这不再是金融机构“是否采用AI”的选择题，而是一个“如何在AI时代生存和繁荣”的生存题。华尔街四大金融巨头——AQR资本管理、桥水基金、摩根士丹利和摩根大通——的经验表明，成功的关键在于找到人类智慧和机器智能的最佳结合点。

AI不是要取代人类，而是要增强人类能力。如同工业革命中机器劳动力补充甚至超越人类劳动力一样，AI时代的机器思维将在许多方面补充甚至超越人类思维。对于金融机构来说，拥抱这场变革不仅意味着投资新技术，更意味着培养新文化、新思维和新能力。只有那些能够成功整合人类专业知识和AI能力的机构，才能在这个新时代立于不败之地。正如Cliff Asness从怀疑论者转变为拥抱者的经历所示，AI在金融领域的价值已不容忽视。在这场金融业的AI革命中，变革是唯一的常数，那些能够适应、学习和创新的人，将成为这个新时代的赢家。

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