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AI能替代股票分析師嗎?

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最近Anthropi篇報告很火,就是說現在AI對金融行業的替代,尤其是對股票分析師的替代。根據Anthropic的數據顯示,金融崗位替代率高達94%,位列所有職業第2,但目前實際替代率只有28%,未來空間巨大。



這篇報告的觀點是怎么來的呢?文中給了幾個案例:

第一個案例是英偉達老板黃仁勛說的,現在參加AI大會的人中,除了科技行業應該就是金融行業了,以此說明AI對金融行業的顛覆,讓從業者很擔憂。



但實際上,這個論點是不靠譜的。金融行業之所以去的多,其實是因為這就是金融行業從業者的工作,參加各種前沿會議,尋找最新的投資機會。所以這些研究員去參加GTC大會,大概率是為了回來寫報告推票的,僅憑這點無法說明金融行業更容易被AI替代。

第二個案例是說了幾個基金經理的切身體驗,比如雪球資管楊鑫斌和沁源投資 Paul Wu,他們都通過搭建AI投研助手,來取代初級研究員。

最開始看到這個案例,我還是不信的,因為我覺得投資是一件非常難的事情,不僅是去收集資料做基礎面分析,而且還需要通過社交闖入核心圈更快獲得非公開資料,也需要分析人性去判斷k線圖,總之不是AI能干的。

但是文中的理由說服了我,原文說如果一個研究員能對市場保持敏感,及時提示機會,及時給出領先同行的研究和判斷,甚至需要時刻保持在“核心圈”。能做到這種程度的研究員,為什么還需要基金經理?自己單干炒股就可以發家,為什么還要給基金經理服務?

所以真實世界里面的研究員,大多數都是只負責研究具體的標的和問題,既不需要去發現機會,也不需要給出投資建議,基金經理也不需要研究員太多建議。如果主觀基金經理需要的,僅僅是一個不打入產業一線核心圈,只靠案頭分析來跟蹤標的的人,那這樣的研究員,確實可以被AI取代大部分。

我想了一下,現實世界里面的研究員確實大多是這樣的,就是跟蹤好自己研究行業和公司的最新動態,也沒有太多動力去學習更多東西,更不要說具備炒股能力了。說白了,大部分人也就混一口飯吃。

所以未來,研究員的數量一定會大幅減少。如果你看了豆包能夠搜集到的資料,如果你看了Alpha派整理公司案頭的能力,你一定能看到趨勢已到。之前研究員還需要招大量的實習生,之后可能一個也不需要了。再之后,就是普通研究員的數量越來越少。

當然,研究員只會減少,不會消失。實際上,還有很多事情是需要真人去干的,AI絕對干不了。

比如對于股價的判斷,它需要特別高的認知。AI理解不了為什么很多人被套多年,就不愿意割肉,但基金經理明白,這是人性,不是機械的計算概率。AI理解不了,市場那么多消息,到底哪些是真的哪些是假的,哪些能夠影響股價哪些不能影響股價,為什么有時候真消息能影響股價,真消息反而沒有動靜,這些問題都不是數學問題,關乎人性。

比如信息的收集工作,你以為只需要去網上就能查到所有投研資料了嗎?并不是,很多資料需要人情往來才能弄到。還有信息的真偽,是需要經驗、認知和天賦才能判斷的。

比如信息的產出,有些信息必須要通過人才能傳播。董秘可以把訂單信息透露給券商研究員,但是她敢直接在網上發布嗎?透露給人有解釋空間,直接告訴機器,那就是一筆一劃的歷史記錄,更改不了的。

還比如提供情緒價值和背鍋,AI也許能夠代替股票分析師的研究工作,但是AI不能給基金經理提供情緒價值(沒人會蠢到罵電腦吧),AI也不能幫領導背鍋。

總的來說,AI對于金融的替代率我覺得沒有那么高。相比于其他行業(比如程序員)來說,金融人暫時還是比較安全的。

我的知識星球《譚談財經》,內容包括:

(1)金融、房產、時政、職場和社會思考等領域的深度思考,由于面向私域,所以并非”刪減版“

(2)收集的有價值的學習資料,包括外資研報原文、電子書籍等

(3)房地產和金融周報各一篇,分析未來房產走勢&有價值的投資領域

(4)每日最新各類有價值的金融數據、政策動向簡評

(5)大家的問答,主要覆蓋房產、投資、生活,集思廣益、提升認知

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