通联数据王政：人工智能引领智能投资新范式

人工智能时代，当一个投资新人进入资本市场，他可能是和一队机器在对垒。随着人工智能、大数据在投资领域的应用，越来越多投资人利用技术帮助自己做出更明智的选择。

在通联数据创始人王政看来，继上世纪70、80年代，计算机被引入投资行业，带来资管大变革后，人工智能为代表的智能化技术正在掀起大资管行业的新一轮数字革命。他用8年时间搭建起的通联数据——全市场领先的“端到端”的人工智能投研服务公司，也彻底改变了过去的数据终端模式，让投研直接升级为人机对话模式：投资人只需要告知平台投资目标，即可收到机器为其量身定制的投资方案。若用人们出行做类比，便是从过去的手持地图模式转变为智能导航模式。

经过多年积累，通联数据走过了初创摸索、产品打磨阶段，正在迎来技术商业化的高速发展期，其客户覆盖从国际顶尖投资机构到普通个人投资者，并可针对不同客户特点提供不同产品。随着通联数据在数据、技术和专业领域的壁垒不断强化，其已经成为智能投资理财服务市场绕不开的存在。

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创业初衷：人工智能将改变投资

作为一个创业者，王政的履历非常惊艳：普林斯顿大学物理学博士，曾任巴克莱全球投资公司(Barclays Global Investors，BGI)基金经理、博时基金股票投资部总经理、ETF及量化投资总监等职。

是什么原因让这个拥有近20年资产管理、金融信息平台研发和大数据研究经验的人决定出来创业？

2011年，IBM打造的超级电脑沃森参加知识比赛，打败了人类最佳选手，证明了人工智能、大数据等新技术可以复制人的能力。当时在博时基金任职的王政，凭借多年的观察和积累，敏锐地意识到，资管行业变革的趋势已然到来。他的这一判断主要基于两大背景：一是技术革命，二是中国投资理财产业的发展，一个是时间维度，一个是地域维度。

王政发现，上世纪70、80年代，计算机被引入投资行业后，美国金融行业就发生了三大显著变化。

第一，信息服务的变化。过去，人们通过看报纸来了解上市公司的行情、行业信息、宏观经济信息等，但受限于版面，报纸没法满足人们想看更多数据的需求，计算机的出现则带来了新的可能，彭博就是这个领域的代表，它在上世纪80年代引领了数据终端的革命，从那开始，投资人做研究时获取信息的渠道从纸媒转到了数据终端。

第二，金融产品的创新。上世纪70年代，BGI和先锋领航投资管理有限公司（Vanguard）开启了指数投资的方向。这个革命性的产品赢得了投资者青睐，这两家公司（BGI后被贝莱德收购）现在均是世界上排名前列的资产管理公司。

第三，金融服务模式的变化。从上世纪80年代开始，美国就有了投资顾问的角色，他们的主要任务是提供金融买卖的专业建议，帮助投资者实现财富增值。随着投顾行业的发展，美国一半以上的财富管理部门是通过投顾服务模式来实现的。

彭博和BGI都是王政工作过的公司，他对上一轮变革深有体会。回到当下，他认为，中国也处在技术革命带来变化的周期中——数字革命会带来新机会。

“随着人工智能时代的带来，我们有可能将以上三种技术带来的变化融合成一个平台型的服务，同时推进，即，底层有数据，在数据之上构建产品，再在产品上做智能的服务。如此，把端到端的投资理财服务变得全流程、自动化，大幅提升投资效率，给金融行业带来革命性的变化。”王政称，2006、2007年他在美国时，就已经开始使用自然语言去做投资研究和投资策略的研发。

“我们现在面临的问题不是没有数据，而是数据太多，这时候要用什么样的模式来做研究和投资服务？我们希望的是，把专业能力赋能给机器，让机器用我们的知识去处理海量数据。机器24小时干活，效率高，能力强。所以，我们的业务模式是将底层数据集合，在上面做知识的聚合，即提炼出投资能力、资产管理能力的根本逻辑；在这两层基础上做精准的个性化服务，即智能投顾的整合。”

基于以上逻辑，王政在趋势中看到了机会，2013年，他萌生了创业的念头，并将想法告诉万向控股副董事长肖风，后者是博时基金的创始人，2009年，正是他邀请王政加入博时基金。很快，万向控股提供了3亿元作为创业资金，承载着王政设想的通联数据正式创立。

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成立8年，从不被认可到摸索商业化

前沿的技术和理念吸引前沿的人才。通联数据从创立开始，就持续吸引了一批批来自顶尖院校的顶尖人才，他们或有技术背景，或有金融背景。一年只招30人的清华姚班的毕业生，亦有留在通联数据工作的。其还通过组织多样的培训，将技术人员培养成拥有扎实金融专业知识的复合型人才。

创立至今，通联数据经历了三个阶段。

第一个阶段是早期，通联数据的理念领先，但行业的认知还很低，只有很小一部分有远见的先锋机构认可其方向。在构建起局部能力后，通联数据选择和这些机构合作，在科技赋能下，一起做一些场景应用和解决方案。

2014年，通联数据做出了智能研报产品、量化平台的“优矿”产品，并且成为行业内第一个提出智能投研概念的机构。后期在行业内颇有影响力的资产配置平台“魔方“，也是在这一时期推出。彼时，通联数据在技术的应用上就已经引领行业，爬虫、自然语言处理、应用容器引擎（docke）等均被用于产品开发。”其中，“优矿“产品就是通过docke技术实现，它让每个使用者都可以动态产生一个私有的空间，类似于把一个大的办公室快速隔成诸多小区域，使用者可以在里面独立办公，与其他人互不打扰。

在此过程中，通联数据逐步积累了部分场景应用方案、业务功能模块、专业知识和数据，为打造平台奠定了基础。“第一阶段大概持续了5年，是比较艰苦的过程，”王政介绍。

第二个阶段，通联数据开始在数据和功能模块的基础上，整合出标准的产品和服务。当前其平台上可以看到的投研、投资产品，均从那时开始摸索，它们本质上都是前期积累的能力模块的整合。

当前，通联数据已经基本融合了从数据、研究、投资管理、资产配置到最上层的智能投顾的产品和服务，形成了端到端的资产管理和财富管理体系。其发展也正式进入第三阶段，即实现标准产品的商业化，让业务体系实现更多的变现模式。

总体而言，通联数据一路走来，都在沿着王政最初的设想前行，只不过中间存在商业模式迭代、演进变化，以及业务模块动态调整、试错的过程。

而不及预期的是，公司成长的速度上比最先设想的要慢。“我们当时预期三五年能够走出来，但最终慢了2-3年。“人工智能数据平台的能力积累阶段，不仅费时，也费钱。至今，通联数据的投入早已超出最初的3亿元启动资金。在此过程中，作为创业者，难免面临来自股东和团队的压力。“有不少员工中途坚持不下去选择离开，有的去做区块链，有的去做P2P。当然也有很多坚持下来的，因为他们看到了公司的价值。”王政回忆说。

通联数据最终呈现的形态，是一家“端到端“的人工智能投资服务公司，在全市场几乎找不到同类。“可能在一些大的基金公司内部，有类似的小平台，但那些都是非开放、非公开。“王政称，随着数据、技术和专业等方面的积累，公司壁垒将越来越强，任何竞争对手想要进入这一领域，短时间将难以追赶，这也是一批批顶尖人才坚持留在公司的重要原因。

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针对不同客户提供不同产品

而今，通联数据已经逐渐在市场上形成自己的品牌，客户覆盖了从机构到个人的广泛投资者。仅近两年，其已服务了超过2000家机构，它们之中，有全球最大的资产管理公司、对冲基金，也有银行理财子、公募、私募等在内的国内大型资管机构。据了解，前期获批的基金投顾公司，大部分已成为通联数据的客户。此外，通联数据的平台上，还有20多万专业用户和数百万个人用户。

通联数据将用户群体大致分为专业投资人、准专业投资人和“小白”三类。在底层的能力基础上，通联数据根据不同投资者的特点和诉求，提供不同的产品形态。

一般而言，专业投资者有独立研究能力，所有的事情都可以自己做，他们在做投研判断时，更关注的是效率。例如，研究一家业务线复杂的企业，要跟踪监控每天变化的数据和信息，分析预测，极其耗费时间和精力。

通联数据考虑到他们的痛点，设计开发了一套智能研究框架，彻底改变了过去数据终端模式，让投研直接升级为人机对话模式。其原理，是先帮助这些专业投研人员在机器上输入自己的研究框架和研究逻辑，并将其做成知识图谱，机器再根据这些逻辑，监控公司的主营业务、相关的宏观/行业/竞品变化等数据的变化，并整合关联数据进行动态预测。这一服务，帮助专业投资者大大提高了工作效率。

针对有一定分析、判断能力，但欠缺专业水平技能的“准专业用户”，通联数据则在平台上直接为他们提供专业的研究成果和底层逻辑策略。

针对第三类用户，通联数据则把所有的专业能力包装成一个自动化的投资管理服务系统，用户只需要告知他们的需求、理财目标，系统就可以像专业机构一样，帮忙做好整体解决方案，用户则不需要知道底层的专业决策过程。

王政将通联数据为这三类客户提供的服务模式，比喻成一个投资理财行业的导航系统。“以前大家出行的时候要拿一张地图，找到目的地，判断它的位置，规划路径，路上要边走边判断路况，如果错了再重新规划路线。而智能导航系统则可以直接智能规划最优路线，并全程跟踪、监控用户的行程，助其到达目的地。投资导航是一样的，无论投资人关注的目标是公司，还是行业或理财结果，一旦其设置了目标，系统就能自动规划出方案，帮助投资人做好资产配置、行业配置及全程监控。”

通联数据的产品最先在金融机构获得认可。王政透露，曾经有一家大型海外主权基金，在挑选外部合作机构时，邀请了一家知名一线咨询公司帮其做全球调研，调研结束后，他们选择由通联数据来为其提供人工智能服务。

“我们对自己的技术和专业能力非常有信心。金融机构的判断能力强，我们给他呈现出方案和结果，他们就能判断是否和我们合作。相对而言，散户群体的认知和接受时间则要更长。“王政称。

当前，通联数据客户处于快速增长期，其中不乏来自海外的客户。其未来的短期目标，是将通联数据的产品在中国乃至全球推广，并持续强化数据、技术和专业知识的积累；长期目标，则是引领未来投资理财界的模式革命，为全市场提供智能投资理财服务。

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对话王政：机器与人的结合将带来全新的投资机遇

问：金融科技公司都有哪些类别？通联数据属于哪种？

王政：金融科技行业涉及业务范围很广，涵盖银行、证券、资管等，当前金融科技公司都是围绕着这些业务来展开的，它们大致可以分为五个类别。

第一是支付科技，大家体会最深的就是支付宝、腾讯的微信支付。第二类则是信贷科技，如阿里小贷，微众银行等。信贷科技公司会收集用户信息，做大数据分析，进而提供信贷。第三个应用领域是保险科技。比如众安保险，提供小而零碎的保险服务。还有一类是金融监管科技。此外就是投资科技，主要通过处理信息，为客户挖掘投资理财机会。通联数据就属于投资类的金融科技，提供包括智能投资、智能投顾类产品和服务。

问：当前智能投资、智能投顾概念越来越热，通联数据的“智能”有何不同？

王政：很多公司都说自己在做智能投顾、智能投资，但开个账号就可以买股票，和真的会买股票，是完全不一样的概念。我们有一个顾问，是行为金融系教授，他讲过一个概念，让猴子去市场上随机买股票，也能达到很好的效果，但是如果想超越市场平均水平，底层的能力就要大幅提升。

而底层能力的构筑，是客户看不见的，客户只是对最终的服务进行体验，至于底层用的什么技术，并不很关心。2014年我们研发出智能研报产品，从现在的角度来看，那时候只是有那么一个形态，底层能力做得不够好，所以这些年我们很多投入都是在做底层能力和技术架构上的优化，例如加上知识图谱体系、智能分析公司平台等，去支持整个智能化的服务。从前端形态看，我们没有太大的、本质的变化，但是底层能力、数据的丰富程度其实已完全不同。

我们不仅有数据，还在数据上增加了人工智能。投资人只需要把知识告诉机器，让机器去和数据打交道，机器便能告知投资和风险。投资人现在不需要天天和数据打交道了，数据终端已经是过去式，慢慢地，大家看数据也会变少。

问：通联数据在年初发布了800家公司的 AI盈利预测，结果吻合度怎么样？

王政：我们是将机器预测与分析师的预测做比较，而且都是在财报还未出来的时候公开的，这样大家都无法作弊。随着上市公司财报公布，我们大概获得了83%的胜率，比去年提升了3%。就是说100家公司中，我们有83家预测得比分析师更准确，当然分析师也有比我们准的时候。由此我们看到了更重要的信息：第一，研究员是人，人的进步更慢；第二，人是会变化的，好的研究员会流失，但是机器一年一年持续下去，会变得越来越厉害。

问：人们对智能投研的质疑在于，当智能化在投资领域越来越普及，全市场的有效性又转变了一种形态，智能投研的比较优势还会存在吗？

王政：这是一个很好的问题。我们所有的投资演进过程都是一个朝市场有效性迈进的过程，所以，技术有效的时效性会越来越短，机会会越来越少。以前市场的非有效性可以存在好几个月，现在可能几天甚至几秒钟、几毫秒就没了。即使通联数据不做这套平台，还是会有其他公司去做，最后这个市场还是一样会变得越来越有效，只是我们把这个市场的有效性加速了。但实际上，投资变得有效了以后，不代表完全没有超越市场的机会，只是大家博弈的方式、方法更加紧张，阿尔法的容量会越来越小。所以你必须要借用技术的平台，才能建立自己的比较优势。就像别人都在用数据终端了，你还在看华尔街日报，那肯定就会被落下。

问:也就是说，当智能投资时代到来的时候，大家能做的就是要跟上？

王政：对，未来一定是有一个或者是n个机器人在陪你打仗，而不是自己一个人在战斗，否则是很难的，因为机器人白天晚上都在学习、干活。现在的私募，除了有基金经理，一般还有5-10个研究员，1个研究员只能覆盖20-30家公司，规模很难做大。有了我们这个产品后，研究范围能扩大到上百甚至数百家公司，相当于增加了20个研究员。雇一个研究员最低成本也是二三十万，而买我们一台终端只需5万块钱。所以他们对我们产品的诉求就很大。

问：随着智能化投资越来越强大，会不会有越来越多的研究人员被替代？

王政：人类发展的过程都是不断在演进的，比如随着工具的出现，农业劳动越来越简单；工业革命把人从体力劳动中解放出来，但仍然有部分体力活需要人去做，我们也会纯粹为了锻炼身体去运动。随着人工智能的发展，人们不会去做很多数学题了，因为机器都可以解答，人只要大概知道这个原理就行了。智能投研是一样的道理。究竟什么样的工作会逐渐被机器替代？比如，原来收集数据、监控数据的工作就可能被替代，但是研究员自己深度的、独特的逻辑，多年积累的行业经验和资源，都是进行投资决策的有力支撑。随着技术的发展，肯定是越有创意的东西生存时间要更长一些，如画画、作诗。

问：当前互联网巨头也都在发力智能投顾，如何看待它们的优势？

王政：他们都是我们的客户。互联网平台在用户流量上有优势，在用户花销上的数据肯定也比我们有优势的。但他们的数据不一定都对投资理财有用，这个行业专业性很强。投资理财是一个很泛的领域，我们收集的是上游各种垂直行业的数据，他们可能还是集中在某些领域上的数据。

问：怎么看人工智能在大资管领域的应用和未来的发展空间？

王政：当前国内资管机构，依然是人工能力更强一些，智能化的水平还不够，但是他们未来一定要走智能化这条路。上世纪七八十年代，美国做指数基金和推广投顾的机构，现在都成为全球领先的资管机构。

未来的资管行业一定会转入由技术驱动的新模式，不再是设计好产品，再去卖给客户，而是看客户在资产管理上有什么需求，通过专业能力和其他流程的结合，智能地提供个性化的服务。未来财富管理和资产管理应该是更加紧密地融合在一起。

当前，国内的资管机构技术水平、投入力度整体跟国外有差距。国外机构普遍对技术的价值认可度高，认为技术能够帮助自己提升投资管理的水平，帮助自己赚更多的钱。

问：基金公司也都在加强智能化的投入，通联数据可以如何与它们合作？

王政：基金公司是应该投入，但是应该更多投入在自己个性化的能力上，而不应该体现在公共服务上，自己做公共服务没有太多附加值。公共服务就应该用通联数据的东西，我们现在有一套很成熟的商业模式，即混合云运营模式。我们构建一个了通用的公共智能投研平台，由通联数据提供公共数据研究框架，每家基金公司可以在这个平台上构建自己的模型，融入自己的数据，这些数据存在他们公司本地，我们也看不到。

如果他们自己去建数据模型，需要投入大量的金钱及时间，而且后续更新维护都需要大量成本，而我们则有600人的团队在专门做这件事。如果我们直接搭建，就非常快捷、方便，有点像微软的本地化部署，一个星期就可以完成，很快就可以上手，如此它们可以更加专注在投资能力的建设上。

问：创业以来，您个人遇到的最大困难是什么？

王政：最大的困难，还是坚持，能否坚持把这件事情往前推。对我们来说，每天都是新的一天，每天都是创业的第一天，每天都有很多新的变化在影响我们的决策。始终围绕最初的方向持续迭代优化，是很有挑战的。在美国，沉下心来长期做一家创业公司的氛围比较好，但在中国，如果一家公司3年没有做出好的效果，股东、团队都会面临各方面的巨大压力。所以，我们非常感谢有很多伙伴一直坚持到现在，股东也确实在持续给予支持，让我们有信心做到现在。

问：从成立至今，通联数据一直在积累能力，何时会迎来爆发？

王政：杰弗瑞默尔写了一本经典的书叫《跨越鸿沟》，讲述高科技企业的早期市场和主流市场之间存在着一条巨大的“鸿沟”，早期成长缓慢，但是一旦积累到一定程度，就会有质的飞跃，顺利跨越鸿沟并进入主流市场。我们已经跨越了很多阶段，接下来就要进入到高速发展的阶段。

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