資本から絶大な支持を受ける人工知能が、なぜ金融分野で壁にぶつかっているのか。

資本から絶大な支持を受ける人工知能が、なぜ金融分野で壁にぶつかっているのか。

マーフィー著

昨年のAlphaGo、今年のLibratusと、さまざまな業界で「人工知能」のトレンドが盛り上がっています。

金融分野も例外ではなく、「スマート投資アドバイザー」は金融テクノロジーの新たな寵児となっている。

[[184797]]

昨年以来、伝統的な金融機関が市場に参入し、資本の熱意は並外れており、インテリジェント投資業界は繁栄しており、業界を再編してユニコーンを生み出そうという野望は尽きません。

賢い投資顧問に「イメージ」があるとすれば、それは落ち着いていて温厚なロボットであるべきだ。それは「行く手にあるものをすべて粉砕する」力を持っていない。それは「健全な合理性」を主張し、「永遠の勝利」を達成できない。

「元本と利息の保証、厳格な償還」に甘やかされてきたオンラインローン投資家や、株式市場で「投機と一攫千金に慣れている」ユーザーは、このロボットを気に入るだろうか?

01強い上昇

12月6日、中国招商銀行は深センで小規模な記者会見を開いたが、予想外に業界に騒動を巻き起こした。

すぐに、招商銀行が​​新たにリリースしたAPP5.0に「Capricorn Smart Investment」という青いロゴが登場しました。これは招商銀行が​​リリースしたインテリジェントな投資アドバイス製品です。

なぜ山羊座と呼ばれるのでしょうか?

「山羊座は知恵、安定、厳格さ、規律の精神を表す」と中国招商銀行はネットユーザーの疑問に答えた。「これらはまさに投資と財務管理に必要な要素だ」

青いカプリコンロボットの誕生は、スマート投資顧問業界にとって無視できない「シグナル」です。

かつて、スマート投資アドバイザーはスタートアップの戦場にすぎず、誰もが疑問の中でつまずきながら「突破口を模索」している段階にあった。

「これは、ほんの一握りの人々が小さな努力をして誤った概念を作り出しただけなのではないかと、これまで誰もが疑問に思っていた」と、XuanjiのCEOである鄭宇東氏は述べた。「業界のリーダーたちがスマート投資顧問業界に参入して初めて、この業界には大きな可能性があると言える」

中国最大手の商業銀行が市場に参入したことで、「スマート投資アドバイザー」の流行は一気にピークに達した。

実際、「スマート投資アドバイザー」の人気の背後には、「人工知能」技術全体の集中的な普及があります。

2016年3月、ロボットのAlphaGoがイ・セドルに勝利し、人間は惨敗した。今年、AlphaGoは「名人」の姿でアリーナに復帰し、1回も負けることなく60連勝した。別の人工知能Libratusは、グランド・リバー・カジノのテキサス・ホールデムで優勝し、20万ドルの賞金を持ち帰った。

人間と機械のゲームの失敗は、蝶が優しく羽ばたくようなもので、業界の知性への憧れと「置き換えられる」ことへの恐怖をかき立てます。

「今後10年間で、最も多くのユニコーン企業が人工知能企業になるのは間違いない」とシノベーション・ベンチャーズのCEO、リー・カイフー氏はスピーチの中で述べた。

人工知能はまず「データが最も多く、価値を生み出す能力が最も速い分野」、つまり「銀行、保険会社、証券会社、スマート投資アドバイザー、金融分野のAI定量ファンド」に適用されるだろうと、李開復氏は考えている。

[[184798]]

金融における人工知能の最初の応用は「スマート投資アドバイス」です。

いわゆるスマート投資アドバイザーとは、従来の「投資アドバイザー」の役割に代わるロボット投資アドバイザーのことです。

「我々は人工知能の台頭に興奮すると同時にパニックに陥っている」とリップル・キャピタルの創業者シア・イー氏は語り、投資業界全体が人工知能に対して複雑な感情を抱いていると付け加えた。

機械は個人の「投資アドバイザー」の役割を代替しました。将来的には、専門投資機関の「投資マネージャー」の役割も代替するのでしょうか?

さまざまな複雑な感情が渦巻く中、資本は人工知能に対して非常に熱狂的になっている。

アメリカのスマート投資顧問の代表であるWealthfrontは現在12億9000万ドルの資金調達を受けており、中国ではMiCai、CaiJing、Licai Mofang、Blue Ocean Investmentなどの初期のスマート投資顧問プロジェクトも数千万ドルの資金調達を受けています。

著名な経営コンサルティング会社ATカーニーによれば、スマート金融管理市場の規模は2020年までに2.2兆ドルを超えると予想されています。

資本の熱意と伝統的な金融機関の参入により、市場は活況を呈しています。

しかし、業界の現状は本当に順調なのでしょうか?

02顧客獲得の難しさ

業界の発展の初期段階では、業界関係者は、国内のスマート投資アドバイザリーの発展は、監督、モデル、ユーザーという 3 つの大きな課題に直面していると考えていました。

中国証券監督管理委員会は昨年、「インターネットプラットフォームが登録をしておらず、スマート投資顧問の名義で公募証券投資ファンドの販売活動を行っていることが判明した場合、法に基づいて調査、処分する」と強調した。

実際、この監督は「スマート投資顧問」を対象としているのではなく、「スマート投資顧問」の名でファンドを販売する無認可機関を取り締まることに目的がある。

年末、招商銀行カプリコンの登場は、監督管理の姿勢を改めて示した。免許資格を持つ機関は安心して調査できるが、免許を持たない機関は技術の研究に集中し、販売には手を出さないほうがよい。

一方、1年以上の調査を経て、賢明な投資アドバイザーはデータモデルの問題を基本的に解決しました。

これまでは、業界のビッグデータが不足しており、中国は「政策市場」であるため、モデルを確立することは難しいと一般に考えられていました。

「しかし、実際には、市場データと商品データは非常に標準化されています」と、Xuanji CEOのZheng Yudong氏は説明する。「特定のファンドの商品は近年登場したばかりかもしれませんが、米国株式市場、A株市場、金市場など、市場全体のデータは非常に古く、アルゴリズムモデルを構築するのに十分です。」

中国の特殊な国情により、すべてのデータが適用可能ではなく、一定のクリーニングが必要になります。

インターネット金融業界の専門家である顧崇倫氏は、「2006年の株式改革やブラックスワンイベント以前のような極端なデータは、一般的なモデルに組み込むのに適していない」と述べた。

つまり、データが不足することはなく、極端なデータを排除した後でも、モデルを構築するのに十分なデータがあるということです。

規制やモデルの問題を解決した後、業界が現在克服しなければならない最も困難な問題は、顧客獲得などの生き残り問題です。

「一定期間運営した後、多くのプラットフォームは顧客獲得に苦労します。登録後もスマートアドバイザーのパフォーマンスが不安定であれば、ユーザーはすぐに離れてしまいます」とスマートアドバイザープラットフォームの担当者は述べ、この損失は永久的であると付け加えた。

「顧客獲得は、賢明な投資アドバイザーが直面する最大の課題だ」と顧崇倫氏は言う。「今のところ、それは依然としてスタートアップの最大の弱点だ。」

これは賢いアドバイザーのせいではありません。中国の投資利用者の精神は、実際には「健全」ではありません。

国内ユーザーの投資嗜好は極端に二極化しています。1つはギャンブラー精神で、「上げ売り」の興奮を好み、「短期的な倍増」を信じており、主に株式取引を行う個人投資家に代表されます。

もう一方のユーザーは、銀行に資金を預けたり、比較的安全な資金ファンドを試したりすることに慣れている「絶対的に保守的」かつ「リスクを嫌う」ユーザーです。

これら 2 種類のユーザーにとって、スマート投資アドバイザーと呼ばれる小さなロボットはあまり「魅力的」ではありません。

「スマート投資顧問の優位性は、長期的かつ安定的で分散的な投資にあります。リスク変動をコントロールする商品です」と鄭宇東氏は述べた。短期投資では、スマート投資顧問の優位性は発揮できない。「Xuanjiを例に挙げましょう。昨年の収益は高くなく、短期的には若干の損失も被りました。」

言い換えれば、賢いアドバイザーは「短期的な投機」よりも「長期的な投資」が得意です。

積極的なユーザーは、賢明な投資アドバイザーの収益を軽視し、保守的なユーザーは資金の「元本保全」の問題を懸念しています。

オンライン融資業界の爆発的な成長の後、中国では新たな「金融管理ユーザー」のグループが出現した。

「当初、P2Pプラットフォームは高金利ですぐにシードユーザー層を引き付けた」と顧崇倫氏は言うが、この単純で粗雑な顧客獲得方法は、生ぬるいスマート投資顧問プラットフォームには明らかに適していない。

ウォール・ストリート・ジャーナルは、いくつかの代表的なプラットフォームを選択し、昨年後半における中程度のリスクに基づくさまざまなスマート投資助言プラットフォームのパフォーマンスを比較しました。

(画像出典: ウォール・ストリート・ジャーナル)

相次ぐ金利引き下げにより、P2Pオンライン融資プラットフォームは年率20%を超える高金利に別れを告げ、オンライン融資業界の平均総合金利は9.68%にまで低下した(P2P融資ホームのデータ)。

対照的に、優しくて賢い投資アドバイザーが提供する金利は、彼らにとってあまり魅力的ではありません。

これが業界の現状です。スマート投資アドバイザーのパフォーマンスはまだユーザーの熱狂を呼び起こしておらず、反応は平凡です。

冷えた市場と熱い資本は鮮明な対照をなしており、人々の心、精神、投資概念に関連する多くの中国型の問題に依然として直面しており、これらを短期間で解決することはおそらく不可能である。

03ゼロサムゲーム

業界はどこへ向かうのでしょうか?米国のスマートアドバイザリー市場から、ある種の軌道を見つけることができます。

シティバンクのレポートによると、2012年から2015年末までに、米国のスマートアドバイザーが管理する資産の規模はほぼゼロから190億ドルに増加しており、これは非常に急速な発展です。

最新データによると、2016年末時点でウェルスフロントの運用資産は40億米ドルを超えた。

しかし、Wealthfrontの発展は順風満帆ではなく、何度も発展の方向性を更新してきました。Wealthfrontの前身は株式のソーシャルプラットフォームを目指していましたが、米国では株式を取引する個人投資家は多くなく、投資家は同社が開催する「仮想投資」コンテストに熱心ではありませんでした。

これは米国でも同様であり、表面上の熱気の裏側では、業界の発展は穏やかで不確実である。

「賢い投資アドバイザーを神格化すべきではない」と顧崇倫氏は、業界の人工知能に対する期待が高すぎると考えている。「なぜなら、人工知能は高い勝利の確率を追求し、安全を前提に最大の『浮動利益』を追求する必要があるからだ」

直接的な結果として、賢明な投資アドバイザーの最高のパフォーマンスは平均を上回り、リターンは特に目立つものではありません。

「ロボアドバイザーは一般大衆を対象としています。一般大衆全員に超過収益をもたらす戦略は不可能です」と鄭宇東氏は説明した。「超過収益があるなら、マイナスの超過収益も必ずあります。誰があなたにマイナスの超過収益をもたらすことができるでしょうか?」

短期的に見れば、「投機」の本質は、一方の利益が他方の損失を意味する「ゼロサムゲーム」です。

すべての超過収益は、固定サイズのプールのようなものです。水をすくう人が増えるほど、一人当たりの水の量は少なくなります。

これが、新しい投資モデルが市場に初めて参入すると、必ずすぐに裁定取引が行われる理由です。多数のプレーヤーが参入すると、平等に分配される利益は少なくなります。

つまり、スマート投資アドバイスロボットは優しく、一夜にして富をもたらすことを期待すべきではないということです。

[[184799]]

業界には厳しい制約があるにもかかわらず、スマート投資アドバイザーの分野では、まだ 2 つの突破口が開かれています。

1つは、「CMB Capricorn」に代表される伝統的な金融2Cモデルです。

伝統的な金融機関はCエンドの顧客を豊富に抱えており、中国の富の大部分を管理している。

招商銀行を例にとると、データによると、招商銀行は中国の最も価値の高い中高級個人顧客の金融資産総額5.4兆元を管理しており、管理下にある資産管理資産の規模は2.3兆元に達し、金融資産保管の規模は9.4兆元に達しています。

さらに重要なのは、伝統的な金融ユーザーは保守的であり、元々の銀行金利は高くなく、賢い投資顧問のパフォーマンスは彼らにとってすでに「驚くべき」ものとなっていることです。

別のグループは2Bに移行し、技術と製品のサービスプロバイダーとなり、「ゆっくりと発展」している。

Xuanjiは昨年Bサイド戦略を提案し、Blue Ocean Investmentは昨年8月にPre-Aラウンドの資金調達を受けた際に、2BのZhitou Cloudも発表した。

実際、昨年は「顧客獲得」の段階で行き詰まっていた多くのプラットフォームが、ひそかに2Bへの変革を計画し始めました。

「これは回りくどい解決策です」と顧崇倫氏は、2Bモデルでは当面顧客獲得や市場開拓の問題を考慮する必要はないと考えている。代わりに、モデルを磨き上げ、ユーザーデータを蓄積し、市場教育が成熟した後にCエンドユーザーを獲得する必要がある。

しかし、2B ビジネスを行う際には、「一夜にして成功する」ことを期待しないでください。業界は落ち着いて、テクノロジーとモデルに焦点を合わせる必要があります。

結論

1年以上の探索を経て、プレイヤーは、心優しいロボット「スマート投資アドバイザー」には、今のところ問題を起こすほどの野心も力もないことに気付きました。

「投機」と「厳格な償還」と戦いながら、この小さなロボットは中国の投資問題と人間の貪欲さを克服する必要があります...

<<:  郭光昌:医療人工知能支援システムの構築を加速

>>:  機械学習を理解するには、「3つの魔法の武器」を理解するだけで十分です

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

ガートナー: 生成型 AI がデジタル ビジネスを強化する 3 つの方法

生成型人工知能 (GenAI) は、コンテンツ生成や会話型ユーザー インターフェイスに破壊的な影響を...

ジェネレーティブ AI がサプライ チェーンと調達の役割をどのように変革しているか

実際、生成 AI は近い将来、企業全体の販売、マーケティング、調達、サプライ チェーンにおける人間の...

ジェネレーティブ AI: 職場の CIO にとって未知の要素

組織のエンドユーザーとますますインテリジェントになるソフトウェア ツールとの間の生産的なパートナーシ...

インターネットの理解からユーザーの理解へ、Google は今回何に賭けているのでしょうか?

Google I/O カンファレンスは予定通り開催されます。北京時間5月12日午前1時、Googl...

再トレーニングなしでモデルを6倍圧縮:数学者チームが新しい量子化法を提案

RUDN大学の数学者チームは、再トレーニングに余分なリソースを費やすことなく、ニューラルネットワーク...

...

一目でわかるアルゴリズム「配列と連結リスト」

データ構造はソフトウェア開発の最も基本的な部分であり、プログラミングの内部的な強さを反映しています。...

神々の中年の戦いが始まった。どの国内大型モデルが華山の頂上を勝ち取ることができるのか?

2023年も半ばを過ぎた現在、ビッグモデルは爆発後のメタバースのように冷めることなく、ますます活発...

開発者の「第2の脳」が登場、GitHub Copilotがアップデートされ、人間の開発参加がさらに減少

Andrej Karpathy 氏が嘆くのは、ソフトウェア開発プロセスにおいてコードを直接記述するこ...

大量データストリームのベストプラクティス

概要: 膨大な量のデータを効率的に分析するために、科学者はまず大量の数字を細分化する必要があります。...

VGG畳み込みニューラルネットワークモデル分析

1: VGGの紹介とモデル構造VGGはVisual Geometry Groupの略で、オックスフォ...

マイクロソフトがニュースルーム向けのAI支援プログラムを開始:ジャーナリストはAIを最大限に活用する方法を学ぶための無料コースを受講できる

マイクロソフトは2月6日、現地時間5日にプレスリリースを発行し、複数の報道機関と生成AIベースのコラ...

ペンシルバニア大学は、ディープニューラルネットワークの対称構造を研究し、層ごとの剥離解析モデルを提案した。

[[435206]]近年、ディープニューラルネットワークは多くの科学技術上の問題において優れたパフ...

...