人工智能机器如何挽救华尔街经纪人的工作

摩根士丹利(Morgan Stanley)最近决定与16,000名财务顾问合作，通过算法可以识别交易和产品经纪人，以联系客户，这充分证明了机器正在扮演人工角色。如果经纪人拥护这种精神与机器的伙伴关系，那么在回报至关重要的行业中，回报就是工作保障。

金融服务业本质上是高度达尔文式的，具有“最佳表现者的生存”的文化。现在，将人工智能(AI)纳入混合正在使竞争更加激烈。具有讽刺意味的是，最脆弱的人可能是表现出色的经纪人，他们很容易在没有算法协助的情况下独自继续。但是，正如我们在象Garry Kasparov VS Deep Blue这样的国际象棋锦标赛中所看到的那样，它是当时的超级计算机，还是IBM的Watson在Jeopardy!上的胜利，当人与计算机相互竞争时，计算机就获胜了。

但是，正如研究表明的那样，人机协作是无与伦比的组合。这就是为什么在商业，科学或其他领域，人们最伟大的合作者很可能是机器。在华尔街，如果一个平庸的经纪人迅速采用机器作为合作伙伴，他或她将成为表现出色的人，具有更高的工作安全性，可能胜过拒绝使用该机器的强大经纪人。

全球最大的经纪商之一摩根士丹利(Morgan Stanley)将于7月向500名顾问推出其AI试点项目。其余的经纪人将在年底加入。该项目被标榜为增加了人类经纪人，而不是机器人的替代品。

自动化的财富管理服务(称为“机器人顾问”)已经在许多注重成本的散户投资者中变得司空见惯，他们倾向于使用廉价的资产分配和投资建议的计算机。富士通在欧洲进行的一项研究发现，有20%的受访者表示会从Google，亚马逊或Facebook等公司购买或保险服务。优步通过与GoBank合作向司机提供支票账户和借记卡，向金融服务迈出了一步。

对于这些数字化颠覆者，他们对机器学习的精通将使他们相对容易地进入金融领域-可以说比金融顾问进入机器学习领域要容易得多。1980年代，计算机首次进入华尔街时，华尔街也遇到了同样的问题。那时，计算机科学家比金融专家了解计算机编程的基础知识更容易掌握金融的基础知识。通过将各个领域的专业知识(懂算法和懂财务的人)聚集在一起，华尔街可以提供强大的协作能力。

尽管传统的经纪服务被认为容易受到“ Uber式”中断的影响，特别是在零售端，但高净值客户群更可能受到保护-至少由于关系的重要性，至少目前如此。

即使在这里，人与机器的伙伴关系也可以将高端推到另一个层次。算法将根据市场变化或客户生活中的事件向经纪人提供多项选择建议，目的是与客户开展更多业务。但是人类正在得到增强，而不是被替代。彭博社援引摩根士丹利(Morgan Stanley)财富管理部门首席分析师兼数据官杰夫·麦克米兰(Jeff McMillan)的话说，在可预见的未来，将需要经纪人为有复杂财务计划需求的富裕客户提供咨询服务。

这类似于我们在医学中看到的情况，在AI中，人工智能被用于增强医生进行诊断的临床知识。可以轻易想象的一天，个人将佩戴生物传感器来产生大量数据，这些数据只能通过计算机进行消化，以帮助医生管理从糖尿病到过敏的患者健康状况。

在华尔街，一台机器可能会擅长做出准确的市场预测，但它却在一个“黑匣子”中做到了这一点-对于高净值投资者而言，这是一个非常黑暗且不可知的池。这些人习惯于高度信任的关系，例如私募股权中的信任关系，在这些关系中，溢价用于解释投资策略的结构和预期执行方式。即使是最准确的黑匣子，也不太可能赢得依赖人际关系的高接触客户的信任。

因此，对于摩根士丹利(Morgan Stanley)等华尔街最大的经纪人来说，人工智能成为财富管理的工具。尽管散户投资者拥护机器人顾问，但习惯于高接触服务的高资产净值客户仍将需要人与机器协作中的人为部分。对于这个客户，这是信任的问题。

但是，随着摩根士丹利和其他华尔街公司拥抱更多的人工智能，对财富咨询的信任可能会变成三角关系。客户和顾问这两个人不仅必须彼此信任，而且两个人(尤其是顾问)也必须信任该机器。

对于机器而言，它是关于使用数据和机器学习来进行市场预测并确定贸易机会。对于人类而言，这是关于关系和建立信任的知识，这是一个专业领域，在该领域中，人们仍然拥有超过计算机的优势。

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