通联数据CEO蒋龙:未来十年是认知智能技术的爆发期

新任通联数据CEO后,近日,蒋龙独家接受21世纪经济报道专访,直面“烧钱”质疑,他表示公司目前已完成探索与创新的“1.0阶段”,将走向商业化落地与推广的“2.0阶段”。

持续烧钱、商业化落地难是诸多金融科技公司长期面临的困境。

3月29日,随着创始人兼CEO王政Farewell and Thanks邮件的发布,人工智能科技公司通联数据股份公司(下称“通联数据”)迎来成立十年来的首次“换帅”:王政宣告卸任通联数据首席执行官,原公司首席科学家蒋龙接任CEO职位。

2012年,在肖风离开博时基金后,拥有丰富海外投资经验和量化投资技术背景的王政也从博时基金离职,与肖风共同创办通联数据,迄今已十年。

在王政等一批业内专家的带领下,“Hi+Ai”智能投资理念已成为财富管理行业新趋势。今年3月,华泰证券资管成立研究中心,搭建Hi+Ai智能投资体系,其智能投研算法总监罗戈,就曾是通联数据的首席智能投资科学家,十年时间里通联数据为业内金融机构输出超过百位金融工程与算法高端人才。

但一直以来,通联数据也因“盈利难”、“投入高”引发市场质疑。

作为人工智能科学家,拥有技术背景的蒋龙将成为公司下一个阶段“掌舵人”。新任CEO后,近日蒋龙独家接受21世纪经济报道专访,直面“烧钱”质疑,他表示公司目前已完成探索与创新的“1.0阶段”,将走向商业化落地与推广的“2.0阶段”,近年内收入连续保持70%的快速增长,将在五年内择机寻求上市。

蒋龙认为,未来十年认知智能会得到长足的发展,机器为投资决策提供辅助参考的作用将有很大提升,十年内将是认知智能赋能资产管理行业的黄金期,无论投研、投资还是投顾等细分领域,都将进入“智能化”的快速发展阶段。

五年内择机寻求上市

《21世纪》:这是通联数据第一次变更CEO,从公司的角度来看是出于怎样的战略考虑?

蒋龙:王政从2012年开始参与筹备创建通联数据,是公司重要的创始人。在这十年中我们围绕认知智能技术如何赋能资产管理场景,做了很多尝试,在很多场景下创新了许多爆款产品和功能,而且进行了不断的迭代,积累了丰富的认知,可以说王政带领通联经历了艰苦创业的“1.0阶段”,打下了非常好的基础。公司连续3年2B端业务收入保持70%以上的增速,商业模式得到国际头部投资机构的认可。

接下来我们要进入的下一个十年,是“2.0阶段”,是进一步聚焦的阶段,就是从这些积累的认知中,挑选一些最具商业价值的方向,集中力量进行聚焦,由一到十快速地规模化推广、占领市场,从而形成商业闭环,获得更快的收入变现,以此支持公司做出更多的创新,为社会和行业做出更多贡献。

《21世纪》:从经验背景来看,王政偏金融背景,你偏技术背景,你的技术背景对带领公司完成2.0阶段有什么影响?

蒋龙:通联数据定位于为资产管理行业的智能化转型提供技术创新和场景应用,这需要很强的技术能力和对金融场景的深刻理解。下一阶段,我们需要把前期探索的方向进行聚焦和深挖,特别是数字化的经营思路。强调团队对于市场的分析、对产品的数据分析,以此来把握新战略逐步投入的节奏,从而判断每一项技术的价值回报和对用户的影响,这都要基于数字化技术手段,也需要有更年富力强的团队来推动产品快速占领市场。

《21世纪》:通联数据的大股东是中国万向金融控股 ,一直以来给公司很多资金支持,目前对公司和所处的智能投资赛道是怎样的态度?去年通联获得来自一笔PAG太盟近1亿美元融资,目前处于什么阶段?

蒋龙:创始股东万向金融控股对通联数据所处赛道长期看好,坚定支持。我们在过去用了10年时间来完成了第一阶段的工作,对未来也做了至少10年的创业规划。认知智能技术是未来数字科技的重要风口之一,通联数据承担着万向在人工智能技术前沿探索与商业应用方面的重要角色和价值。

我们目前处于向市场快速推广产品的阶段,一方面需要很大的资金支持,另外一方面也需要有战略资源保障,所以我们引入了太盟的资金。因为太盟注资用的是美元基金,在进入金融行业投资时面临一些技术上的复杂性,这笔融资还在交割落地的过程中。

《21世纪》:之前王政透露过两年内通联数据要上市,未来有哪些融资计划?

蒋龙:寻求上市是我们中长期战略上不变的初衷,公司也符合上市的一系列基础要求。 接下来我们会综合考虑两个方面来决定上市窗口:一方面是看我们发展情况,如果产品需要大量融资去扩展市场占有率,或者在某些新的战略方向进行投资,我们可能会去寻求上市;另一方面也要同时考虑资本市场开放的重点,对金融科技企业上市的态度。我们会在五年内择机选择上市,因为我觉得对于企业来说,通过上市成为一家公众型的公司,不管对内部治理结构,还是公司整体发展、品牌传播、社会价值的实现都会有很大帮助。

数据服务的下一步是智能决策

《21世纪》:方便透露一下近几年的营收和盈利情况吗?

蒋龙:我们的营收处于快速增长的阶段,目前有B端和C端两块业务,其中B端的收入占了八成,在过去两年每年保持70%以上的增速,目前公司已稳定实现上亿级别的营业收入,Saas产品续约率、增购率均居行业前列,服务超过2000家专业金融机构。

C端业务上,我们更看重用户增长数据,还没有进入C端流量变现的阶段,目前我们控制的节奏大概是每年2到3倍的用户增长。通过现在这个变现模式,C端业务我们基本上可以实现每年盈亏平衡。

《21世纪》:现在主要的挑战来自什么地方?

蒋龙:挑战主要还是我们底层的核心技术投入非常大。我们与一般的信息数据服务公司不同,我们自己总结为:基于认知智能的全新一代信息数据平台。我们不仅做信息数据的汇总和展现,更投入大量精力做数据的深度分析,线索汇聚和投资决策辅助,这就需要很多认知智能等技术的投入,需要长年累月的算法、模型的训练,需要很大的成本持续投入。比如知识图谱产业链的搭建,我们需要一开始就把各个行业所涉及到的尝试都收集起来,编到知识图谱这个系统里面来。虽然投入巨大,但我们认为这是信息数据赛道未来发展的趋势,通联最早看到,并走在了比较靠前的位置。

《21世纪》:从B端来看,现在银行、券商、基金自己也在搭建智能投研体系,作为外部金融科技服务商,在机构自建系统、自建团队的情况下,接下来通联B端业务的发展重点是什么?

蒋龙:其实建立“Hi+Ai”的智能投研体系,通联数据做的比较早,在过去也培养了很多人才,可以说目前很多金融机构的智能投研团队里都有通联曾经的员工,行业内也有人开玩笑说通联是这个细分赛道的黄埔军校,在这个基础上我们后期的合作会更加顺利。

从机构的角度来看,尽管部分机构愿意投入大量资金去建设自己的投研平台,但他们在实际操作时会发现,平台非常庞大,有很多新的方向,如果全部模块都进行自建,是非常大的工程。另外一方面,在一些技术开发上,投入和产出的效率并不是很高,这就需要行业集体来参与,形成一个生态。通联有一套比较灵活的底层架构,除了标品服务外,数据和特色功能,都能以模块形式输出。在机构自建的平台中,我们现有很多模块可以嫁接嵌入系统,既能保留主核心的平台,也能获得各家金融科技公司的优势服务。

对于像知识图谱这样比较深度、投入比较大的模块来说,让金融机构单独来做都是体量和投入非常大的工作,所以从长远来看我认为通联投入这样一个核心技术模块,最终会帮助机构完成智能投研体系的建设。

《21世纪》:但我们了解到,单独卖产业链数据的单价并不是很高,在大量资本投入后未来预计怎样获得回报?

蒋龙:这就是我之前说到的,我们这个行业正在发生代际变革,只是单独卖数据加工产品的收入是比较低的,通联卖的更多的是基于这些数据,需要利用人工智能技术来作出判断,并通过AI的辅助来形成更好的决策,这些决策和洞见,形成系统以后的价值就很高了。举个例子,基于知识图谱的AI决策,可能会成为我们未来的战略重点产品之一。

 

《21世纪》:2013年通联数据从B端的金融数据服务起家,为什么在2019年开始在C端发力?尤其在同花顺和东方财富已经占据流量和先机的情况下,怎样去抢占市场?

蒋龙:通联数据在起步阶段,在各个投资场景下去探索认知智能技术的应用场景,在经过技术验证后,通过专业投资者和金融机构来进行落地尝试,B端用户专业程度高,有这方面需求,也可以给出很多专业意见,帮助产品迭代。

到2019年,我们发现对C端投资者来说,缺少知识储备和专业数据服务, 也需要认知智能技术的辅助,所以我们建立了“萝卜投研”App,开始服务C端用户。

不可否认,在我们进入C端市场时,同花顺和东财已经占据了非常大的优势,但从通联数据本身的定位来看,更多地是聚焦在基于基础数据之上的投资决策线索和洞见提供环节。目前市场上提供C端数据服务和交易服务的公司,有些定位于提供基础数据,有些拥有互联网交易牌照,有些聚焦于行情等高频实时数据,这些头部金融数据服务商提供的数据、交易服务、行情资讯,都是投资必须的原材料和工具,或者说是C端投资的基础设施 。但在基础设施之上,进一步思考如何帮助用户实现更好的投资目标,这方面恰恰是通联数据的认知智能模型的长处。

我认为在投资的基础设施越来越完善的情况下,接下来用户“如何决策”的痛点会越来越突出,所以通联一直以来的定位都是,要基于认知智能的技术,在投资决策环节帮助用户解决问题,提高投资分析的效率,在这个新的机会点上我们是有优势的。

《21世纪》:现在对C端证券咨询、投顾的监管越来越严格,有考虑过拿投顾牌照吗?

蒋龙:我们对自己的定位一直是技术服务商,我们不与任何金融机构形成竞争关系。从我们C端App来看,很多商业化的模块都是和持牌机构合作,提供我们的流量和技术服务,目前除了基础的知识型课程以外,我们自己没有做C端App的商业化变现。

无论是涉足证券交易还是基金投顾,都需要很大的投入,也会承担相应的风险,我觉得我们目前在这方面不具备优势,也没有兴趣去涉足这方面业务。

我们C端业务的商业化逻辑还是寻找合作伙伴,利用流量和运营能力给机构导流。另外我们基于C端业务也在反哺B端的业务,会给金融机构进行App代运营,帮助券商设计、运营App。

坚守基于认知智能的智能资管赛道

《21世纪》:一直以来都有观点质疑,基于AI和大数据的所谓智能投资是一个伪命题,难以实现商业化落地,你怎么看?

蒋龙:这个质疑从通联数据2012年筹备创立之时就已经存在了,十年以来随着市场的实践,这样的声音已经越来越少了。一方面是这两年越来越多的科技公司开始参与到智能投资赛道提供技术服务,另一方面头部金融机构,比如招商银行、广发证券、易方达、汇添富、浙商基金、华泰证券等等都在进行智能投研、智能投顾、智能风控、智能交易等等一系列智能投资体系的布局。现在无论国内还是国际上的资产管理行业,都没有人再质疑行业未来数字化、智能化的转型大趋势。

《21世纪》:部分资管专家认为,人工智能这种技术,只能对量化投资有一定价值,对基本面投资而言,往往会水土不服。

蒋龙:这里要明确智能投资的一个概念,是认知智能技术在各个投资环节发挥辅助决策作用,并不是说 让认知智能来完全主导投资,或取代人类研究员。 随着未来认知智能技术本身不断发展,我认为在10年、20年后,人工智能在整个投资过程中的参与程度会不断提高,对人的帮助也会越来越大。

认知智能的发展,在整个人工智能业界是最难,也是相对比较慢的。相对于社会上熟知的“AI四小龙”所代表的感知智能技术,认知智能需要具备类人化的逻辑思考和推理能力,像人一样去理解语言文字,并去推理、去预测趋势。目前认知智能的发展相当于五六岁小朋友的智商,计算机能够帮助投资者做的事情也是相对有限,主要聚焦于辅助提升效率,为专业投研人员腾挪出大量时间做更高附加值的投资决断。

但是在未来的五到十年内,我认为认知智能的快速发展能够使得计算机的智商提升到中学生的水平,除了可以分析大量的信息,还能捕捉、提前预知到一些细微变化和趋势,来帮助投资者更好地作出决策。

如果因为AI技术目前的发展局限,就直接否定整个智能投资的方向,我觉得这会有点草率。希望大家再给认知智能五到十年的时间,来看整个智能投资的发展。

《21世纪》:你怎么看量化投资?

蒋龙:量化投资是相对于主动投资来说的,两者的区别就在于机器在整个投资管理、投资交易过程中参与的程度。

在我看来,主动投资很大一部分是属于艺术范畴,所谓艺术就是只可意会不可言传的,而且从机器目前的智能水平来看,还无法深入分析,基于常识进行逻辑推理,所以从这个角度来看认知智能技术不会取代人类投资经理的工作。

但在一些高频场景下,具有数字计算能力和部分感知能力的计算机,可以进行一些预测,从而开展交易决策。我前面也提到未来五到十年内认知智能会快速发展,在这个基础上,计算机能力提升三到四成,这会让量化投资的份额增加,机器在整个投资决策的占比也会提高,包括通过机器进行的交易金额会获得很大提升。

《21世纪》:未来基于认知智能的发展,你认为还有哪些机遇?

蒋龙:这两年基金投顾是市场热点,一方面有大量的资金从银行、房地产市场流入资本市场,另一方面投资者又不知道该买什么产品,怎样进行投资。

每个用户自身的家庭情况、财务收支、风险承受能力都不一样,如何匹配相应投资方案就成为最难的问题。

就像我前面提到的,当基础设施完备了以后,如何从海量数据中深度挖掘线索,形成有效的投资决策辅助,会成为最大的痛点,在投顾业务上也是这样。最新的数据显示,中国证券行业投资顾问的总数还没有超过7万人,这个数字是远远无法覆盖散户投资者的。

散户投资者知识经验和投资能力不足,心理承受度也不是很高,如何服务这些群体,帮助市场更健康、更合理的发展,人工的投顾服务成本很高,时间也很长。

在这样的背景下,机器投顾的服务成本很低,培养速度也比较快,标准化的智能投顾也有利于风控,我觉得这是很好的一个出路。

《21世纪》:但从大家目前体验的智能投顾来说,投资回报率很难达到我们的要求。

蒋龙:我个人的评价是这样的,智能投顾的重点在于“顾”,它不是智能投研或智能投资,最高的回报率不是智能投顾的首要追求,产品适配性才是最重要的,包括风险适配、流动性适配和期限适配等。

对于不同风险承受能力的用户来说,并不是回报率越高就意味着投资方案越好。比如有一个方案是一年获得15%的回报率,但中间某个阶段可能会承受20%的亏损,另外一个方案是最终达到10%的回报率,但中间从来不跌持续上涨。对于风险承受能力较差的用户来说,可能后者更适合,但很多投资者目前只考虑回报率,对其他方面都没有衡量。

这时候投顾的作用就是启发、理解用户,针对个体用户的投资偏好和风险承受能力,来匹配市场上最适合的投资方案。同时,在整个投资的过程中陪伴用户,理解市场运作的过程,引导接受正确的投资理念。

《21世纪》:机器在一定程度上替代人工投资顾问,承担陪伴的作用需要多久?

蒋龙:这主要依赖于认知智能的发展。我认为机器有望在10年之后达到中学生的水平,同时在与投资者交互的过程中继续成长。我相信未来不是机器取代人类,而是机器与人类大脑的并存,作为人脑的智能外脑,双核运转,真正快人一倍。


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