編者按：本文來(lái)自微信公眾號“AI世代”（ID：tencentai），編譯陳樺；36氪經(jīng)授權發(fā)布。

時(shí)間是2030年，你正在一所商學(xué)院的教室里，但參加金融學(xué)課程的學(xué)生寥寥無(wú)幾。

出現這樣的情況并不是由于教授的風(fēng)格、學(xué)校排名，或主觀(guān)原因。學(xué)生們只是不再學(xué)習這類(lèi)課程，因為學(xué)金融專(zhuān)業(yè)找不到工作。

目前，金融、會(huì )計、管理和經(jīng)濟學(xué)是全球大學(xué)最熱門(mén)的一些專(zhuān)業(yè)，尤其是在研究生層面，原因是就業(yè)率很高。然而，這樣的情況正在改變。

根據咨詢(xún)公司Opimas的報告，未來(lái)幾年中，大學(xué)金融類(lèi)專(zhuān)業(yè)將越來(lái)越難吸引學(xué)生。研究表明，到2025年，這個(gè)行業(yè)中的23萬(wàn)個(gè)工作崗位將會(huì )消失，人工智能將會(huì )搶走人們的飯碗。

那么，機器人顧問(wèn)是否代表了金融行業(yè)的未來(lái)？

新一代的人工智能

許多市場(chǎng)分析師認為，情況將會(huì )是這樣。根據市場(chǎng)研究公司Aite Group的數據，從2014年至2015年，對自動(dòng)化投資組合的投資額上升了210%。

機器人正在沖擊華爾街。已有數百名金融分析師被軟件或機器人顧問(wèn)取代。

牛津大學(xué)2013年的兩篇論文認為，未來(lái)20年，美國47%的工作崗位將由于自動(dòng)化技術(shù)而處于“高度危險”之中。其中54%的工作崗位來(lái)自金融行業(yè)。

這不單單是美國的現象。印度的銀行也報告稱(chēng)，由于在工作場(chǎng)合引入機器人技術(shù)，連續兩個(gè)季度的就業(yè)人數已下降了7%。

或許這并不奇怪，畢竟銀行和金融行業(yè)的基礎就是信息處理，而某些關(guān)鍵的運營(yíng)工作，例如存折的更新或現金存款，已經(jīng)高度自動(dòng)化。

例如，摩根大通的Contract Intelligence，即COIN項目正是基于機器學(xué)習系統。這個(gè)項目幫助摩根大通縮短審查貸款文件的時(shí)間，減少貸款審批中的錯誤率。

埃森哲預計，隨著(zhù)人工智能在銀行業(yè)的快速崛起，未來(lái)3年人工智能將成為銀行與客戶(hù)互動(dòng)的主要方式。埃森哲在2017年的報告中表示，人工智能將帶來(lái)更簡(jiǎn)單的用戶(hù)界面，幫助銀行提供更類(lèi)似真人的客戶(hù)體驗。

例如，蘇格蘭皇家銀行和國民西敏寺銀行或許很快就會(huì )用名為L(cháng)uvo的虛擬聊天機器人與客戶(hù)互動(dòng)。Luvo基于IBM沃森技術(shù)，能夠理解人際互動(dòng)并從中學(xué)習，最終成為“有血有肉”的客服。

與此同時(shí)，印度最大的民營(yíng)銀行之一HDFC推出了印度首個(gè)基于人工智能的銀行聊天機器人Eva。這個(gè)聊天機器人可以從數千個(gè)來(lái)源提取信息，在不到0.4秒的時(shí)間里用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言提供答案。除Eva之外，HDFC還曾提供人形機器人助理Ira。

人工智能也在被用于投資。許多金融分析師表示，復雜的交易機器能夠學(xué)習并思考，最終讓當前最先進(jìn)、最復雜的投資算法看起來(lái)非常簡(jiǎn)單。

顧問(wèn)機器人幫助企業(yè)去評估交易、投資和策略。相對于量化分析師使用傳統統計工具去做，這種方法所需的時(shí)間明顯縮短。

因此，人類(lèi)基金經(jīng)理很可能將不復存在。

未來(lái)：金融科技專(zhuān)業(yè)

目前，大學(xué)正在重新評估培養計劃，以適應金融行業(yè)就業(yè)市場(chǎng)出現的技術(shù)顛覆。

斯坦福大學(xué)和喬治城大學(xué)商學(xué)院都計劃在MBA項目中提供所謂的“金融科技”，希望指導學(xué)生如何成為金融科技專(zhuān)家。

威爾士的雷克瑟姆格林多大學(xué)則宣布，推出英國首個(gè)金融科技領(lǐng)域的本科學(xué)位。

然而，金融科技還非常新穎且多樣化，學(xué)術(shù)界很難制定合適的教學(xué)大綱，更不要說(shuō)過(guò)于人工智能這樣更先進(jìn)的主題。缺乏學(xué)術(shù)參考書(shū)和專(zhuān)家級教師也帶來(lái)了挑戰。

機器人的快速發(fā)展

目前仍不清楚，人工智能和自動(dòng)化是否能成為銀行的優(yōu)勢。

如果金融機構拋棄了受到客戶(hù)歡迎的人工交互，那么過(guò)分依賴(lài)人工智能可能會(huì )帶來(lái)不利。

此外，這還可能帶來(lái)其他風(fēng)險。在設計簡(jiǎn)單投資組合時(shí)，機器人顧問(wèn)的成本很低，同時(shí)也可以節約時(shí)間。然而，在市場(chǎng)出現波動(dòng)，尤其是數百萬(wàn)臺機器試圖同時(shí)快速做一件事情時(shí)，機器可能無(wú)法采取正確的風(fēng)險預防措施。

2012年8月，Knight Capital Group的機器人股票交易員拼命買(mǎi)入，導致在短短45分鐘時(shí)間里虧損了4.4億美元。在全球主要的交易中心，對這些精心設計的機器人交易員的較高期待可能會(huì )導致混亂。

那么，當機器人做出錯誤決策時(shí)，我們要如何保護投資者？根據美國證券交易委員會(huì )（SEC）的規定，機器人顧問(wèn)需要像人類(lèi)投資顧問(wèn)一樣注冊，同時(shí)也要遵守《投資顧問(wèn)法》。

不過(guò)，很難用針對人類(lèi)的金融監管規定去監管機器人。

SEC的投資者保護規則要求顧問(wèn)堅持盡職標準，即顧問(wèn)應當無(wú)條件地將客戶(hù)的最佳利益置于自身利益之上。監管部門(mén)已經(jīng)開(kāi)始研究，機器人在實(shí)踐中是否也能遵守這些規則。機器人的決策和建議并不是來(lái)自人類(lèi)理性，而是來(lái)自于算法。

這樣的困境清楚地表明了一個(gè)事實(shí)：人工很難被徹底取代。即使機器人逐漸普及，對人工的需求也會(huì )一直存在。