20年前，電腦深藍(lán)橫空出世，向國際象棋大師卡斯帕羅夫發(fā)出挑戰(zhàn)。最終落敗，也讓人類對自身智慧生出懷疑。

隨后深藍(lán)轉(zhuǎn)戰(zhàn)圍棋項目，幾個回合便露頹勢。最終得來“電腦不能完全代替人腦”的“科學(xué)結(jié)論”，人類顏面得以保全。

對于這場失敗，卡斯帕羅夫一直耿耿于懷，故提出重賽要求，卻被IBM公司拒絕。之后深藍(lán)宣布退役，電腦能否徹底戰(zhàn)勝人腦因之成為謎團(tuán)。

20年后的春天，李世石收到google代下的一封戰(zhàn)書，新一代人工智能“阿法狗”(AlphaGo)開啟新時代的人機(jī)對弈。

揭幕之戰(zhàn)，李世石在102手的一個小貪心將先期的大好局勢葬送，隨后的幾記昏招使翻盤機(jī)會流失殆盡，最終在186手投子認(rèn)輸。第二局，雙方互換黑白，不想被“阿法狗”再下一城，將李世石逼入背水一戰(zhàn)的絕境。五番棋，1:4比分告負(fù)，享譽(yù)圍棋界的九段高手黯然離場...

“阿法狗”利用“價值網(wǎng)絡(luò)”去計算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇落子。并可以通過對棋局歸納整理進(jìn)行總結(jié)學(xué)習(xí)，令人驚嘆。

如果將“阿法狗”移接到互聯(lián)網(wǎng)金融，可見兩者設(shè)計理念何其相似。同樣可以使用“價值網(wǎng)絡(luò)”了解用戶的生活現(xiàn)狀和財富情況，準(zhǔn)確判斷用戶的風(fēng)險偏好、心理傾向和行為特征，從而預(yù)判理財用戶全生命周期的風(fēng)險與金融需求。同時利用“策略網(wǎng)絡(luò)”建立科學(xué)量化模型準(zhǔn)確評估各類產(chǎn)品風(fēng)險與收益，篩選出在同等收益水平條件下，低風(fēng)險的產(chǎn)品。

李世石布局時的輕敵與中盤的失誤，可以清晰看出人類的情緒對決策帶來的負(fù)面影響。而機(jī)器并沒有情緒，投資行為能夠始終保持理智，精確分析投資的利弊。相對于圍棋的博弈，人類在理財?shù)倪^程中，面臨的誘惑更多。李世石的失誤也許只為擴(kuò)大戰(zhàn)果，但在真金白銀面前有多少人能保證自己不“再爭一子”？收益伴隨風(fēng)險，致使人患得患失，被情緒左右，從而生成沖動投資的行為。

另外，機(jī)器并不會疲勞，人類在長時間的對弈后，大腦的計算能力會下降，而機(jī)器理論上能保持永久的復(fù)雜計算能力。人在投資的時候，要面臨資產(chǎn)質(zhì)量的風(fēng)險分析與產(chǎn)品對自身契合度的考量。其中，產(chǎn)品契合度就需要與對一個人的個體行為、消費(fèi)行為、風(fēng)險偏好等等一系列因素干擾，信息繁雜導(dǎo)致難以判斷或者判斷不準(zhǔn)。干擾因素一生二、二生三、三生萬物，而計算機(jī)也像計算圍棋落子一樣，排除各類干擾因素，選出最優(yōu)解。所以說，在相同的條件下尋找最佳理財選擇的話，電腦顯然比人腦更為適合。

簡單來講，智能金融相對于人類大腦，會做出更加安全、穩(wěn)健的選擇，從而充分抵御市場風(fēng)險，保證投資收益。

目前，雖說已有不少互金平臺都已提出智能金融的理念但立足點(diǎn)卻各有千秋。比如宜人貸是依靠大數(shù)據(jù)的完成建模，利用大數(shù)據(jù)智能識別欺詐，降低信用風(fēng)險。京東金融是通過特定算法，結(jié)合京東大數(shù)據(jù)體系打通各個產(chǎn)品線，推薦投資組合。鳳凰金融則是通過海量數(shù)據(jù)與人工智能探索每個用戶的切實需求，在滿足需求的前提下，篩選出風(fēng)險最低、更為安全穩(wěn)健的金融產(chǎn)品。

一是智能識別欺詐，立足點(diǎn)在信用。一是自由選擇組合，立足點(diǎn)在生態(tài)閉環(huán)。一是智能滿足需求、剝離風(fēng)險，保證安全穩(wěn)健收益，立足點(diǎn)在用戶。筆者看來，三者難分孰優(yōu)孰劣，但只要互金創(chuàng)新的骨血未變，在人工智能取得突破性進(jìn)展的當(dāng)下，互聯(lián)網(wǎng)金融實現(xiàn)真正意義上的創(chuàng)新當(dāng)指日可待。

*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表野馬財經(jīng)立場。