金融，会是上海滩AI梦的开始吗？

原标题：金融，会是上海滩AI梦的开始吗？

不知道大家有没有注意过，从某个时间开始，无论是机场还是高铁站，当你来到上海，首先映入你眼帘的就是一幅巨大的金融理财广告。而且上边一定写着：人工智能。

当然了，也不只是机场车站，地铁、高速、商场，我们可以在各种上海的户外广告中看到AI金融的字样。

莫非这是一座AI金融之城？

要说那也是挺讲理的。世界人工智能大会，毫无疑问将上海这座巨型都市推上了AI的聚光灯下。从政府到产业界，都明确要将上海建设为世界人工智能的高地，不夸张地说，此时此刻在上海，幼儿园里都在讲AI。

另一方面，太平洋东边有华尔街，西边有陆家嘴，上海滩是金融之都大概人类都知道。

那么老优势和新愿景一结合，强强联手岂不美哉？然而事情从来都没有那么简单，今天舆论在讨论上海的AI金融产业时，首先提及的不是强大的想象力，而是好像有点乱，和貌似AI还不太行。

在AI梦和金融业的实际生态之间，还横亘着哪些障碍？

也许AI金融可以作为一个横切面，来窥探上海这座巨型城市，传说中互联网的失落之地，究竟如何面对和拥抱AI这个机遇。

AI金融能做什么，靠谱吗？

让我们先用小篇幅来解释一下，AI到底对金融行业意味着什么。

相对了解这个领域的朋友，会发现AI金融有千变万化的领域，确实如此。金融是一个数据充实、产业链琐碎，留给算法模型操控空间非常大的产业，可以衍生出千变万化的AI应用。但总体而言，AI+金融，解决的是这四个基本问题：

1、优化风控：这会是一个漫长的话题，总之就是通过AI作为新的技术撬点，来增强金融机构的风险控制能力。

2、流程效率提升：包括用AI进行合同处理、资料验证审批、资文归档等等，这也是金融领域相对低创造力重复性高的工作，很容易被AI取代。

3、智能客服和智能营销：当然不仅金融业用得到，但以智能语音客服为方式，以数据学习为技术支撑的客服类AI应用，在金融领域往往效果更加精准。

4、算法匹配需求与金融产品，也就是传说中的AI投顾：让AI帮我们赚钱，或许是很多人的梦想，也是金融业探索的AI大招。

从这四个基本招式开始，AI在金融业态中对保险、证券、银行，以及泛金融业供应链，都有着多角度、多流程的复杂影响。而且还要加入整合性AI金融平台与一体化决策系统带来的金融业态重组可能。

实事求是地说，金融这个数据至上产业十分适合AI发挥。从长远技术趋势上看，AI必然可以消减一部分金融工作岗位，同时通过人机耦合提升一批金融岗位的效率。当然，也必然为金融业带来大量新职业需求，比如金融数据标记和AI决策训练等等。

既然AI这么好用，那还等着干嘛啊？

今天我们已经可以听到远处AI+金融的雷鸣电闪。山雨欲来否？至少华尔街给出了肯定的答案。

AI+金融，一场可能会很猛烈的行业风暴

其实技术金融这件事，日常操作是雷声大雨点小。比如Fintech喊了这么多年，也总是那么不温不火。不过今天这个“tech”的主角变成了AI而已。

然而从这两年的种种迹象上看，AI这回可能是要来真的。

美国竞争力委员会(USCC)高级顾问 Mark Minevich在去年说了广为人知的一段话：AI正在把高收入的华尔街交易员无情抛弃，就像倒闭工厂里的那些蓝领工人。

似乎为了印证这个说法，从去年开始，美国各大投行开始加速启用AI放弃人类的步伐。去年二月，有媒体报道高盛在纽约总部的现金股票交易柜台只剩下两名员工。原先600人的工作已经全部被AI交易系统接管，取代这600交易员的，是200名程序员……

“1个程序员干掉四个交易员”，正在成为华尔街的新谚语。而伴随着投行证券业不断裁员，对AI技术的加码正在愈演愈烈。

比如说，早前宣布将用AI来执行全球股票交易的摩根大通，今年宣布将投入108亿美金来研发新技术，其中绝大部分投入在人工智能领域。今年5月，他们挖来了卡耐基梅隆大学机器学习系的主管Manuela Veloso，就在上个月，又从谷歌挖到了AI产品高管Apoorv Saxena——这哪是投行啊，分明是硅谷科技公司的节奏。

毫无疑问，大环境利好和领头羊的支持，正在让华尔街准备经受更激烈的AI变革。然而这个时候我们不禁会怀疑，大洋这边的上海真的做好深度变革的准备了吗？或者说，技术、产业、行业意愿上，真的可以拥抱AI+金融的深度行业迁移吗？

为此我们真的采访了一位在陆家嘴工作的读者朋友。他的回答是，确实很慌，感觉自己的工作完全可以被AI取代，但是目前并没有看到这件事真要发生。

这或许是一个缩影。

华尔街没有准备好的聚变，上海准备好了吗？

其实AI和自动化交易这场风暴，华尔街也不见得真的准备好了。各种冒进、反弹和抵触，在美国金融与科技媒体上不绝于耳。但客观来说，上海可能真的还没有把AI与金融的融合搞到这一步。甚至对于大部分金融产业来说，AI跟区块链、fintech，甚至P2P一样，都只是个需要占位的关键词。

这么说并不是没有依据，比如我们可以发现，上海虽然AI初创企业为数不少，但面对庞大的金融行业目标群体，上海真正做AI金融服务的初创企业还为数很少。更多的AI金融项目还无法组成产业链，而是证券机构、互金平台内部孵化项目。

这种模式直接反映在了上海滩广告牌上铺天盖地的AI金融项目。各家的投资理财项目，今天已经没有不说自己是AI的。但到底怎么AI了呢？就宣传层面来说这个可能并不重要，毕竟广告牌上也没地方写。

有一种AI金融模式，或许可以作为典型案例。那就是被大肆宣传的AI投资顾问。

就目前可见的媒体报道与项目分析，今天广为宣传的AI投资理财项目基本是难以自圆其说的。首先全自动的AI投顾无法披露决策依据，是不符合我国目前金融监管法规的。而且深度学习投顾模型有非常多风险难以解决，今天让AI帮我们赚钱还仅仅是个想法。

那么如此多的AI金融项目都是什么呢？虽然肯定不是全部，但大部分AI金融服务，都是以固定算法套用在证券、理财、保险项目中，得出一些选项再由交易员向客户推荐。事实上这个步骤过滤掉的项目，都是客户和交易员会一眼过滤的，多少有点“多此一AI”的感觉。

于是就难免有媒体将今天在上海非常流行的AI金融模式，描述为“皇帝的新衣”。

事实上，伪AI投顾现象背后的深层原因，在于金融行业真正愿意沉浸下来做AI的还很少。面对固定的市场份额与高收益，大部分传统金融机构与企业的心态是占坑就好，搞个团队起个项目宣传一下就可以，或者采购几个AI服务就算完事。

另一方面，相对激进的AI金融项目，很大一部分来自于日子不太好过的网贷平台。大力押注AI，某种程度上是一个“避风港”，真正卖的是什么还不好说。至少目前已经出现了上海地铁广告中的所谓AI金融产品爆雷的情况。

行业心态上的壁垒，当然只是众多AI金融产业的问题之一。总体而言在今天的上海，AI金融项目林立，其中当然也不乏充满想象力的技术与应用，互联网巨头和商业银行、保险集团占据着主要的技术动能。但场景狭小，应用度不强，大家拥挤在几个技术类别里，数据鸿沟明显，缺乏行业平技术台，让这个很有希望的区域产业问题重重。

这个问题当然也不仅发生在上海，中国AI金融始终伴随着数据量大、需求量大，但技术原创性不足、行业融合度不强的问题。

上海真的想酝酿一张AI金融名片，可能还需要多方面的努力才行。

上海的问题，上海的骄傲

可能这是中国任何新技术产业发展都会面临的问题：风口来了，项目快速上马，不管技术行不行，PPT和海报一定要行。

这样的情况发生的有点快，让我们不禁担心AI金融这首歌到底能唱多久。

然而无论怎么说，上海面临的AI金融问题虽多，但上海依旧有着发展AI金融最优质的土壤。相比于中国任何地方，上海金融产业资源的强势、庞大的数据洪流和信息化基础、人才梯队的完整性，都让上海成为金融业引入AI技术无可厚非的桥头堡。但解决金融行业的封闭性，可能同时需要市场与政策、行业组织的多方面引导。

接下来建设AI高地的上海，必然会进一步加强AI人才、项目与技术引进步伐，但在金融领域如何打破行业壁垒，可能还有更多的路要走。

比如上海面临着与杭州抢夺硬核AI人才的问题。某种程度上来说，上海AI领域的技术人才与资源并没有想象中那么完善。当然这种情况也在改善，比如上海交大正在AI金融方面加强更多投入，产学研一体化或许有助于上海在重点领域技术高地的快速搭建。

另一方面，中国的AI金融产业链还比较初级，对AI的应用停留在浅层。平台化、开源化和垂直应用场景、硬件解决方案，都需要更多时间与资源去完善。

再者，金融行业企业与人才对AI的配合度始终是个大问题。金融像其他行业一样，对懂数据、懂AI，同时懂金融的人才与机构需求旺盛。但行业开放度与行业技术化人才，今天都还存在不小缺口。

而最后，如何正本清源，让并不那么AI的“AI金融”尽快退场，还给真正做技术、深挖场景的AI金融企业良好环境，可能还有赖于区域市场的治理与监管。

不管是从技术逻辑，还是世界市场趋势上来看，AI都有可能深度提升金融产业的多种效率。但以此引发的岗位流失与再造，或许是无法忽视的阵痛。而在技术变革过程中，也必然会重新分割一部分蛋糕，创造新的切蛋糕姿势。

在通往AI金融的深水区，深化产业优势、打造优质企业的案例价值，深入契合AI技术规律，或许才是正路。

就AI+金融而言，无论如何上海在今天都踩在一个显著高于全国水平的台阶上，至于之后是上是下，还是让这个台阶悄然混进泥土里，可能还是有太多疑问需要解答。而问题的关键很可能在于，金融产业这块巨大蛋糕，是否愿意用技术去革自己的命，放血同时再造血。

当然，这不仅是上海金融业的问题，也不仅仅是上海的问题。

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