以《中二病也想谈恋爱技术

他们，能让们读时一目十行，还能帮基金经理预测出下一季度上市公司的营业收入。

他们是谁？

中国证券报（id:xhszzb）记者独家采访了“他们”——领域的“最强大脑们”。

为我们解答：

人工智能可以为金融领域做什么？

人工智能时代，金融领域谁会失业？谁会加薪？

一切，都要先从一场比赛说起。

2018年8月 0日，全球智能投资峰会既首届fdcc全球金融数据探索与发现大赛颁奖典礼在北京召开。

2018全球金融数据探索与发现大赛（fddc）是全球首场专注金融领域、深入投资实战的技术大赛，由中国基金业协会（以下简称“基金业协会”）金融科技专业委员会主办，旨在挖掘更多顶尖算法人才将全球先进的、、人工智能等科学技术应用到金融行业和资产管理行业，提升行业对科技的应用和实践能力，打造科技创新服务资产管理行业的新生态。

大赛共吸引全球42 1支队伍、共计4804名选手参与，参赛人员多来自北京大学、浙江大学、上海交通大学、斯坦福大学、mit、牛津大学等众多海内外知名院校。42 1支队伍经过线上初赛和复赛，共有10支队伍进入决赛。

本届比赛决出的“最强大脑们”是：

赛题一（营收预测）

第一名：alassea lome团队

第二名：quant_duet团队

第三名：团队

赛题二（信息抽取）

第一名：gogogo团队

第二名：heisenberg团队

第三名：miyabi团队

最具创意极客奖

东风又绿江南岸团队

bc团队

最具潜力极客奖

kingofwind团队

sd12 团队

知识就是力量，知识创造财富。“最强大脑们”在本届大赛中也赢得了不菲的奖金。

史上最实用比赛！

让机器读，

让机器预测上市公司下一季度营业收入。

赛题一，要求选手同步预测1400多家上市公司第二季度营业收入。

赛题二，要求选手在近三万篇主题公告中利用算法将主办方指定的重要字段抽取出来。

机器可以为金融从业者做什么？

未来5-10年，

人工智能可以为金融业带来哪些变化？

听听“最强大脑们”是怎么说的——

中国证券报：你最终的研究结果可以为分析师或者基金经理做什么？

黄泽炽：在集中披露期间，我们的研究结果可以帮助分析师、基金经理快速获取报告中的关键信息。财报阅读时间缩短之后，分析师基金经理可以用更多的时间去做更有创造力的工作。

中国证券报：赛题二的难度怎样？

黄泽炽：问题本身是自然语言处理中的常规问题，但由于金融数据噪音比较大，每篇报告的结构差别较大，这道题的整体难度较高。

中国证券报：参加这次比赛的主要目的是？

黄泽炽：本身是做医疗方面的人工智能研究。赛题与我本身的研究有交叉，但与我的工作内容又不完全一致。参赛是为了挑战一下自己。本次比赛的赛题就是金融领域大家关心的问题。比赛激活了选手的创造力。它吸引不同领域的人来解决同一问题。跨领域解决问题，有时候更容易激发出创造力。

中国证券报：接下来5-10年，人工智能会为金融领域带来什么变化？

黄泽炽：人工智能在接下来很长一段时间内仍将承担辅助人的角色。“机器取代人为时尚早”不过机器可在金融或其它领域大大提升人的效率。

黄泽炽，来自gogogo团队，毕业于湖南师范大学，生物化学与分子生物学专业。赛题二（信息抽取）第一名。

中国证券报：赛题的难度在哪儿？

冯霁：参赛选手含高校学生和行业人士。对于高校学生来说，平时接触的数据都是比较干净的。这类噪音的比较大的数据相对陌生。对于行业的来说，了解最前沿的研究可能有一定的难度。

中国证券报：你希望用人工智能解决金融领域的什么问题？

冯霁：金融中部分环节是可以被机器取代的，我希望致力研究提升金融领域的效率，让可以被机器取代的环节，真正被机器取代。

中国证券报：人工智能方面，中国的实力在全球排在哪里？

冯霁：计算机领域学术研究，美国依然是全球第一，中美差距在减少；研究中美处于同一起跑线。人才方面中国将显示出自己的优势。但人工智能整体还处于初级阶段，物理学中牛顿经典力学出现之前，还有大量的重大突破将出现。

冯霁，来自heisenberg团队，现就读于南京大学，计算机科学与技术专业。赛题二（信息抽取）第二名。

中国证券报：将人工智能应用于金融领域，此类研究的难点在哪儿？

李灏舟：金融行业对研究的精准度要求比较高。比如，同样是做一个推荐系统，“推荐一个你不愿意看到的新闻，这个问题不大。但是推荐给出了错误股票，问题就比较严重。”这对研究提出了比较高的要求。

中国证券报：本届比赛对你的意义在？

李灏舟：对于个人来说，实际使用了平时读论文读到的模型，对模型的了解更深了，了解了它在使用存在哪些坑。对于行业来说，赛题就是金融领域需要解决的问题，此类比赛对推动工业研究会起到比较重要的作用。

中国证券报：你希望利用人工智能解决什么问题？

李灏舟：将金融从业人员从繁琐琐碎的工作解放出来。

李灏舟，来自miyabi团队，毕业于北京邮电大学，信息与通信工程专业。团队成绩：赛题二（信息抽取）第三名。

中国证券报：机器学习可以甄别财报作假吗？

吴云：我们觉得机器可以帮助我们甄别财报作假。因为机器可以处理大量的数据，一旦修饰数据的方式被写成规则，机器是可以甄别财报作假的。但是各个行业都使用什么方式修饰数据，怎么把这些方式写成规则，这些还是需要人来做的。

中国证券报：目前量化金融领域机器的局限在哪里？

吴云：我个人认为黑天鹅事件等非连续事件的出现还是需要人的干预的，无需迷信人工智能。

中国证券报：未来 -5年人工智能能为金融领域带来什么？

吴云：我认为有些领域人工智能能发挥很重要的作用。比如认证，目前已经银行等已经在广泛应用。再如，看报表，替交易员摘取报表中的关键信息。或者，读财报，形成初步结果给交易员。这些领域人工智能都能取得广泛应用。但是机器永远不能替代面对面的调研，面对面接触所能提供的信息，是机器提供不了的。

吴云，来自alassea lome团队，团队赛题一（预测营收）第一名。

专程从硅谷飞来观摩决赛答辩的任瑞超，毕业于uc berkeley，长期从事美股管理工作，现任职于平安硅谷研究院。他带领的研究团队专注于机器学习算法和自然语言处理在投资领域的应用。他观摩了决赛的答辩过程后说：“决赛选手不仅对自然语言处理，机器学习相关领域最新的算法理解得很深刻，而且在解决具体实际问题的过程中显示了很强的创新能力。”

“机器学习算法会在未来五年给金融投资行业带来深刻的变革，但要在这个领域取得重大突破，行业知识和机器学习技能缺一不可。金融投资领域的重大突破，需要金融行业专家告诉机器学习专家，什么是行业痛点，什么是有待解决的重要问题；同时也需要机器学习专家告诉金融行业专家，特定算法可以解决什么样的具体问题。行业专家和算法专家的密切合作是成功的关键。量化金融需要金融和ai的化学反应。”任瑞超说。

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