華爾街投行員工飯碗不保 挑戰(zhàn)來自于機(jī)器人

雖然目前交易過程的自動(dòng)化程度已經(jīng)很高了，但是華爾街投行的業(yè)務(wù)一直被認(rèn)為無法被自動(dòng)化技術(shù)取代。然而，現(xiàn)在一切都不同了。

智通財(cái)經(jīng)獲悉，摩根大通近期透露，公司去年曾利用人工智能之一的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)推出一款預(yù)測性推薦系統(tǒng)，辨別應(yīng)該發(fā)行或出售股票的客戶。 摩根大通首席營運(yùn)總監(jiān)Matt Zames在一封題為“重新定義財(cái)經(jīng)服務(wù)行業(yè)”的股東公開信中表示：“我們用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)向投行提供預(yù)測性推薦。去年推出的‘新機(jī)遇引擎’（Emerging Opportunities Engine），可以通過對財(cái)務(wù)現(xiàn)狀、市場行情和歷史數(shù)據(jù)的自動(dòng)化分析，辨別出最適合發(fā)行新股的客戶?！辫b于“新機(jī)遇引擎”已經(jīng)在股票市場取得初步成功，摩根大通打算將它推廣應(yīng)用到其他領(lǐng)域，比如債券市場。

另外，摩根大通設(shè)計(jì)的金融合同解析軟件COIN上線已經(jīng)超過半年，原先律師和貸款人員每年消耗360000小時(shí)才能完成的工作，如今COIN只需幾秒。不僅錯(cuò)誤率大大降低，而且能夠?qū)崿F(xiàn)全年無休。

摩根大通行政總裁戴蒙表示，2016年，摩根大通在金融服務(wù)的技術(shù)上花費(fèi)了高達(dá)95億美元。他還表示：摩通在技術(shù)上的投資，無論是數(shù)字化，大數(shù)據(jù)還是機(jī)器學(xué)習(xí)，原因都是直截了當(dāng)?shù)模阂愿?、更快、更便宜的產(chǎn)品和服務(wù)惠及客戶，減少錯(cuò)誤，提高效率。

上周二，貝萊德宣布，將對其主動(dòng)型基金業(yè)務(wù)進(jìn)行重組，包括裁員、價(jià)格變化和把重點(diǎn)放在計(jì)算機(jī)模型，或?qū)⒅辽匍_除7位基金經(jīng)理，并用量化投資策略取而代之。

而高盛的首席財(cái)務(wù)總監(jiān)Marty Chavez在1月份召開的一次會議上表示，高盛正集中精力實(shí)現(xiàn)投行工作的自動(dòng)化。他稱，高盛將首次公開募股（IPO）的過程細(xì)分成了146個(gè)步驟，其中有很多步驟可以自動(dòng)化完成。