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從Alapha Go的出現(xiàn)開始，分析師們意識到，最大的對手居然已不是人類，而是機器人。曾經(jīng)自詡為精英的分析師們漸漸地意識到，在產(chǎn)業(yè)新舊更替的邊緣，自己的工作模式也面臨全新的挑戰(zhàn)。例如通聯(lián)數(shù)據(jù)研發(fā)的智能投研已經(jīng)成為分析師的機器人助理。

McKinsey Global Institute 發(fā)布了一份報告稱，人工智能浪潮席卷下，許多工作崗位即將消失。報告預測的未來，使人坐立難安。

2008年起，智能投顧出現(xiàn)在美國。Betterment呱呱墜地之后，一批又一批的高科技系統(tǒng)步入華爾街，比如高盛投資的Kensho、Antuit和瑞信投資的Dataminr，這些機器人的存在，能夠幫助分析師挖掘數(shù)據(jù)、分析情報并輔助決策。人們突然發(fā)現(xiàn)，機器人已經(jīng)入侵”高精尖“的金融領域，傳統(tǒng)的分析師也需要改變。

分析師們驚異地發(fā)現(xiàn)，在被大量歷史數(shù)據(jù)“訓練”之后，機器人的表現(xiàn)并不輸給人類。機器人可以輕松自如地處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)的提取與整合，報表的自動化解讀和可視化呈現(xiàn)等。機器人的準確度和速度，趕超了無數(shù)個熬夜工作的小助理們。

有了機器人做助理，投資人不再需要閱讀厚厚的財報。財務數(shù)據(jù)可以采用可視化圖表的方式，清晰地展現(xiàn)在人的面前。數(shù)據(jù)的異動也直接在投資模型里更新和計算。投資菜鳥甚至不再需要理財顧問，機器人不僅可以幫助他梳理研報，還可以基于大數(shù)據(jù)推測行情的趨勢，根據(jù)風險偏好，快速地給出資產(chǎn)配置建議。

比如，通聯(lián)數(shù)據(jù)出品的“蘿卜投研”，已經(jīng)實現(xiàn)機器人自動讀研報，自動讀財報；捕捉關(guān)鍵數(shù)據(jù)異動，并且將數(shù)據(jù)可視化。鍵入上市公司名稱，一鍵生成一張活靈活現(xiàn)的圖片，讓投資者對公司財報一目了然。

智能投研還可以支持投研的其他流程。比如提供同行業(yè)上市公司的各類指標對比，財務分析，大盤預測，投研框架，關(guān)系圖譜等，并支持按照財務指標、行情指標、事件等不同策略條件進行選股。

但是，機器人闖入投資江湖，這是否就等同于，分析師真的失業(yè)了？并非如此。

金融是高度抽象的交易市場，它的背后是形形色色的人。數(shù)據(jù)是對過去世界的經(jīng)驗性總結(jié)，構(gòu)建出抽象模型，而人類的演化之快，是過去的世界所無法想象的——就如竹刻石雕年代的人，無法理解折疊電子屏、5G即將帶來的商機；面對未來的世界，行業(yè)的分分合合，商業(yè)模式怎樣更新迭代，投資人需要小說家一樣的人性洞察，史學家一樣的厚重，戰(zhàn)略家一樣的雄心。

美國投資家查理·芒格說，投資成功不是頻繁交易，而是好的決策和耐心。對未來的投資人來說，最珍貴的素質(zhì)，是人的創(chuàng)造力。在資本市場，創(chuàng)造力并不是天馬行空的想象，它依賴于深層洞察和邏輯推演。未來，機器人和分析師，將是一對工作伙伴，不知疲倦的機器人完成了重復性的工作之后，分析師就會從繁瑣的勞役中解放出來。

機器人處理海量數(shù)據(jù)，根據(jù)相關(guān)變量建立投資模型，成為分析師的得力助手。分析師則能在此基礎上，做更深一層的思考。在未來，分析師和機器人，他們不是非此即彼的競爭對手，他們彼此成就，成為搭檔。人機結(jié)合，或許就是未來投資領域的新趨勢。

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