最近这段时间似乎每个投资业内人士都想谈论下金融科技——这对我的公司和工作来说意味着什么？
       那么到底什么是金融科技？是加密货币？区块链？还是全球支付系统的全新架构？
　　这是“智能投顾”（robo－adviser）的简单指代吗？看起来旨在颠覆咨询业务，并给人类的专业顾问带来被机器人取代的“生死攸关”恐惧感的存在？
　　看来金融科技（无论带不带标签注明）意味着所有能够完全变革我们对资产管理行业认知的一切。
　　“投资回报的生产函数是什么？”在蒙特利尔举行的第69届CFA协会年会上，AshbyMonk向在座的专业人士们提出了这样的问题。
　　“所有的机构投资者产出的都是同一样东西，那就是钱，”他说。“用人力资本加上信息和数据的投入，再加以操作和运营，然后得出你赚取的回报率——这就是投资的生产函数。”
　　Monk是斯坦福大学全球项目中心（StanfordGlobalProjectsCenter）的执行董事兼研究主任，他的研究重点是为长期投资者提高投资生产函数。他对全球项目中心的职责是这样阐述的：
　　“我们估计世界上有70万亿美元的理论上的长期资本，养老金、主权基金、捐赠基金、基金会、家族理财室、保险公司等中都有。但这些长期投资者进行投资的时间跨度却越来越短。这种行为很奇怪，它让长期投资者的一个关键优势，即时间和规模，很难体现出来，反倒让金融中介有了赚钱的机会，也让关乎人类未来的关键项目筹措不到资金。”
　　从投资生产函数的角度来理解金融科技，技术能够以不同的方式增强人力，并简化投资过程的各个方面。
　　“投资科技是金融科技的一个细分领域，是提高经风险调整后预期净收益的技术。”Monk说。
　　“对此存在的常见误解是，这一切都是通过高速度来提升阿尔法（alpha）收益的。”他说道，“而事实是，投资科技是可能全面影响到所有组织过程和系统的。它能提升的是整个生产函数。”
　　新一代投资科技有两个主要的组成部分：人工智能（artificialintelligence,AI）和大数据。
　　“所有的投资科技都依赖于两大支柱：数据延迟（datalatency），即获取或处理无差错输入信息的速度；以及推理深度，即洞察的深度和持久准确度。”Monk说。
　　他解释称，历史上金融技术的发展一直主要集中在解决“延迟”问题上，即不断提高获取信息和执行交易的速度。但是现在已经对不断提升处理速度的前景和可能性产生了争论，而我们却还没有达到任何在推理深度上可认知到的极限。
　　“推理的深化率比速度的提升率更为重要。”Monk说。他引证了人工智能的*7进展，包括人工智能以一步奇怪且不合逻辑的落子创下首次赢得大师级围棋比赛的历史纪录。“这一进展已经引爆了人工智能业界的讨论。”
　　从古巴比伦的泥板书到信鸽，再到数字电路的发明，Monk追溯了投资科技的发展历史——对任何形式的逻辑都可以在数字电路上复写的认知正是将推理和延迟进行结合的开端。
　　“推理和延迟的结合本是漫长而无聊的，直到计算机技术的发展强大到可以对这样的结合加以利用。”他说。
　　Monk表示，“奇妙技术力量的诞生”推动我们走到现在这一步。“那么我们准备好了吗？——当然没有。”
　　在举例阐明即将到来的投资科技浪潮有何影响时，Monk重点介绍了两家曾经合作过的公司：
　　Predata正在开发的一个工具可以获取到社交媒体和协作数据（比如“大数据”）并提取元数据来挖掘信号，使用机器学习检测出我们理解不到的模式。“它已经实实在在预测到了恐怖袭击。”Monk说。
　　同时，OrbitalInsight正在开发一种“了解地球的宏观镜”，将卫星捕获的地理空间数据与机器视觉（machinevision）和并行处理结合，可以监测到当前的经济活动与变化的轨迹。捕获的数据包括在停车场和道路停放的汽车、农作物覆盖及烟羽，还有工厂的其他活动迹象、建筑工地的阴影长度以及其他可观测到的数据，都可以经过挖掘和分析得出更准确的经济预测。
　　Monk称，到目前为止，这些服务类型的客户大多是政府和全球的能源公司。但尽管这样的技术可能已经被推广使用并且有用于其他用途的尝试，“那些正在研发中且最终肯定会用在金融领域的技术的量级仍然是十分惊人的。”
　　在2016年出版的研究中，Monk指出，机构资产所有者看到“下一代投资技术的变革承诺”，但也预见到实施新技术的挑战，并面临他所谓的“技术投资者的困境。”
　　“先下手为强”行得通吗？哪些功能和流程是我们应该“技术化”的？是做“*9个吃螃蟹”的还是等到标准建立后坐享其成更好？这些问题都很难一概而论。
　　“我知道有两家公司，每家都在现在处于闲置的系统上花费了超过1亿美元。”他说。
　　Monk指出，当人工智能开始在投资领域中发挥重要作用，就有一大堆问题需要彻底查验，包括对自动化系统的信任和问责，以及对信托责任的影响。
　　但技术已经在迅速改变我们与世界相处的方式，这对金融和投资行业有着深远意义。改进的数据延迟与推理深度的结合可以使投资过程更加自下而上和客观完善，并能够最终以更有利于达成目标的方式来输送资本。
　　“投资科技让我们能够重新审视‘目标任务是什么’和‘目标任务可以是什么’”Monk说。
　　对于真正的长期投资者，这可能包括长期的资产管理，需要更多的社会意识和合作关系的培养而不是“利用短暂的套利机会”。
　　“最终，更具深度的推理是可以延长投资的时间范畴的。”Monk解释说，“这是投资者追寻的‘圣杯’。”