去年阿爾法狗（AlphaGo）橫空出世，打得超一流韓國棋手李世石灰頭土面的，它的增強版MASTER更橫掃世界上最強的60位職業圍棋手，無一敗績。圍棋曾被認為世上最複雜、變化最多的智力遊戲，但是人工智能圍棋在2016年顛覆了逾千年的圍棋傳統、思維和定式，肆意羞辱了頂級職業棋手一番。圍棋不會因此而消失，但是圍棋再不是從前的圍棋，頂級棋手也跌回塵埃。

　　人工智能在金融業的運作，已經有數年的歷史，只是沒有阿爾法狗那麼高調、那麼富有戲劇性。FinTech從2014年起出現跳躍式增長，並從美國傳導到亞洲和歐洲，全球金融業醞釀著一輪革命。筆者認為，大數據和雲計算已經使得海量數據處理變得成熟，阿爾法狗出現又打開了深度學習的一片天空。智能金融的技術支持框架大體出現，只欠具體開發，只欠實體金融與技術的連接和融合，而這只是時間的問題，10年後的金融業和目前的金融業會截然不同。智能金融業，可以解決金融信息不對稱的情況，大幅提高金融業效率、市場效率，同時可能打碎大量金融業人士的飯碗。

　　智能金融相較於傳統金融模式，起碼有五大優勢。（一）迅速吸收處理分析信息的能力，可以在極短的時間讀取、整理和分析全世界範圍內的所有公開數據、圖像乃至非結構化信息，藉此作出投資、借貸、風險管理決定。它在數據分析處理上的能力，和人腦根本不在同一個檔次上。（二）深度學習已經成為智能金融在未來的最大利器，其線下快速、海量地通過學習歷史和交易記錄來提升未來決策水準的能力遠遠高過人類。（三）沒有感情、沒有思維定式，可以克服人類的弱點和盲點。（四）在高速運算和海量數據的支持下，人工智能可以提供因人而異、隨時隨地的定制解決方案，在投資顧問、組合配置等方面可以由模塊式服務轉向個性化服務。（五）人工智能可以通過大量機器聯網，製造出巨大的乘數效應，而不必墜入人類社會中因人員聚集而經常產生的利益錯配、辦公室政治等陷阱。事實證明，人工智能是博弈高手，可以不帶感情地進行博弈，而金融市場從來都是博弈最多的地方。

　　美國近年在運用人工智能做資產管理上取得了長足的進步，運作開始成熟，智能投顧的表現普遍優於對沖基金等主動管理型資產管理公司。中國在智能金融上起步較晚，但是發展極快，將大數據、雲計算運用在消費信用、投顧服務、風險管理等領域也見明顯進步。筆者相信，假以時日，智能金融會在金融領域全面開花結果，因為人腦的數據處理能力、學習能力、應變能力、不出錯能力，在人工智能面前只能自歎弗如。筆者相信智能金融的市場，並不局限於低端人群，而是整個社會人群，因為它最終會比人腦做得更好。

　　作為金融人士你需要有甚麼樣的能力，才能不被人工智能所取代？

　　你需要擁有非公開信息。人工智能的強項是對公開資訊的提取、分析以及作出相應決策。如果資訊來自尚未公開的管道，你就有擊敗人工智能的機會了。這種非公開資訊，不包括分析員在公司門口數進出卡車數量或在超市對品牌偏好做調查，因為大數據可以做得更好、更全面。

　　你是索羅斯。索羅斯的反向投資理論，是基於對人性的分析，哲學性質多過數理性質，目前尚沒有看到人工智能在模糊哲理上有甚麼天分。不過索羅斯理論是建立在多數市場參與者是錯誤的這個前提之上的，如果市場中人類投資者消失了，索羅斯對著全部是機器人的市場未必能佔到便宜。

　　你是巴菲特。巴菲特是另一個極端，他唯讀公司年報，運用常識進行價值投資，坐懷不動乃是其心法。人工智能可能有千百招，巴菲特只有一招，基於經驗和心法的一招。也許有一天人工智能可以學會巴菲特那一招，不過對經驗、修為的學習、複製、改良就不是分析數據那麼容易的了。

　　你的客戶寧可和你打交道。機器始終是機器，能力再強也還是機器，在人與人的感情處理上暫時未見優勢。金融業的投資、分析、管控功能可以大量由人工智能代勞，但是與客戶的人性交流恐怕還要人來做。當然前提是你面對的客戶是人，而不是機器。

　　筆者認為，智能金融在今後10年內會在許多領域大量替代傳統金融，金融從業員數量大幅下降。筆者不建議您讓子女進入金融業，除非您的子女比掌握了深度學習的機器人更有創意，抑或在替機器人撓癢或講笑話上有特殊的才華。不過其他行業（如會計、律師、醫療、中介）也面臨著類似的挑戰。筆者不認為人類會因此沒有工作做，歷史上機器的出現曾經讓許多工種消失或半消失，人類社會卻變得更加繁榮，生產效率更高。

　　本文原載於今周刊，為個人觀點，並非投資建議或勸誘。