对冲基金Aidyia首席科学家Ben Goertzel说：“如果我们都死了，交易还会继续下去”。

创新工场创始人兼CEO、人工智能工程院院长李开复博士在纽约时报发表专栏文章《人工智能对人类社会的真正威胁》。在这篇文章里，李开复讨论了人工智能技术未来发展所带来的亟待解决的问题：全球性的失业及可能产生的全球性经济失衡和贫富差距。

人们对历史总有一个线性的判断，即以过去3至5年的科技发展趋势来判断未来5到10年科技会怎样发展。实际上，如刘慈欣在《三体》中说的那样，人类社会的科技呈现指数式发展的趋势，沿用线性的思维会使对未来的预期会发生偏差。

科技的发展一定是加速式的，人工智能虽然曾经因为人们过高的预期而两次陷入低谷（主要是莫拉维克悖论），但在过去的几年间已经得到了爆炸式的发展，人工智能在未来只会越来越快。人工智能、全自动化在某领域取代人类的工作是无法避免的。

实际上，这样的取代已经发生了。

人工智能时代下交易员会怎样？

由于人工智能的“高歌猛进”，华尔街的部分交易员已被自动化程序替代。今天高盛在纽约总部的现金股票交易柜台只剩2个人，而在2000年，高盛的柜台雇佣了600名交易员，他们根据投资银行大客户的订单买卖股票。对冲基金数据服务公司Eurekahedge追踪了23家使用人工智能技术的对冲基金，结果发现，人工智能的表现整体要优于人类。

毫无疑问，人工智能正在冲击传统的银行交易，一些银行交易员的工作正在被自动化程序所取代，这一切每天都在上演。从交易员1.0到6.0时代，这个行业，正在被机器取代。

无论是股票交易员还是债券交易员，其核心均是通过获取市场信息，结合自身对市场的判断，适时进行投资交易决策。而人工智能恰恰可以利用其自身优势替代以上工作。

一是速度

一场威力12级的飓风横扫菲律宾棉兰老岛后，作为一个巴西养老金经理，应该买入和卖出什么股票、债券、衍生品？应该买入和卖出多少？这个问题，只有20毫秒的思考时间。

与人相比，机器具有强大的数据收集及运算能力，无论是宏观经济指标还是市场价格数据，均能在第一时间收集整理，并通过内嵌的模型算法，迅速地做出投资决策，完成交易安排。

二是算法

算法是基于回测，从历史数据统计出发，指引未来策略发展。过去做回测，由于精度、滑点、成交、样本的局限，效率低下，难以做出能够有效预测未来的算法。但有赖于互联网、大数据和云计算技术的急速前进，有赖于人类社会生活习惯和社交工具的逐渐趋同，各种人工金融智能高质量战舰正在纷纷建成。

并且机器几乎不会“犯错”，而从人类交易员的历史上看，无论是2012年的“伦敦鲸事件”还是20多年前“巴林银行事件”，均说明交易员本身的操作风险和道德风险可能会给金融机构带来极其重大的损失。

机器还可以“深度学习”，人类交易员做出的投资决策往往基于历史经验或“固有方法论”，而机器可以根据市场的宏观环境变化及实际结果反馈，做出及时的调整及优化，较人类交易员相比“成长”更为迅速。

我国金融市场的人工智能时代还有多远？

从人工智能发展程度来看，我国金融市场的人工智能还处于初步智能化阶段，智能化应用主要体现在产品端而非交易投资端。以智能投顾为例，通过将原先客户直接购买理财产品的行为，转化为根据客户所提供的投资期限、风险偏好及收益目标，运用一系列的智能算法，为客户提供个性化的投资决策参考。

然而往细了想，该模式实际上更多是运用大数据技术促使了对产品的简化和创新，使得服务效率更高、客户体验更好，仍未真正意义实现全智能化阶段，后者的核心是基于机器的自我学习，充分利用市场信息和外部信息，自动化进行投资决策。

从我国金融市场的特征来看，并没有适合人工智能快速发展的宏观环境。以银行间债券市场为例，我国银行间债券市场准入门槛较高，交易主体以大型金融机构投资者为主，其投资目标主要体现为追求长期收益而非短期“投机交易”，因此不符合人工智能高频交易的特点；从交易制度来看，我国银行间债券市场属于场外市场，交易形式为通过场外询价促进交易逐笔成交，不具备大规模程序化交易的前提，因此也决定了银行间交易员的不可替代性较强。

问题：交易员如何“自救”？

到目前为止，涉及到投资，一个资深交易员的判断依然值得信赖。几十个指标几百种信息一瞬间爆发时，一个好的交易员还是可以依靠经验，条件反射，做出及时判断。

但是，如果是几千个数据，几万个信息呢？几百万个相互关联互相影响的数据呢？再好的交易员的交易速度和经验判断，恐怕也比不上一个普通电脑里的高超程序。即使目前机器的能力还不足以完全替代人类工作，“科技性失业”短期看还不会到来，但身为交易员，仍然应时刻保持“居安思危”的心态。

从“业务员”变“技术官”

金融科技（Fintech）是时下最火热的概念之一，其核心含义是指应用现代科技使得金融服务成本低、效率高，同时强调了科技对金融创新、金融服务和工作效率带来的显著影响。

事实上，在金融科技与投资交易相结合的初级阶段，机器的主要功能是为交易员提供数据支持，而非替代交易员进行交易决策。因此加强金融科技理论学习，不仅能多维度提升交易员的对业务本身的理解，更可以通过金融科技强化交易技能，促进当前的交易投资开展。

从“操作员”变“分析师”

21世纪是知识经济的时代，体力劳动的重要性及影响力在逐渐降低。从人工智能发展路径来看，操作层面的工作确实更容易被机器所替代，而分析、研究、战略等思想层面的工作，人工智能还未发展到具有绝对的优势。

对于银行间交易员来讲，不能仅仅停留在交易操作层面，而应该不断提高自我的综合素质，加强市场分析研判能力，实现全方位的发展，在成为优秀交易员的基础上成为“分析师”、“研究员”，才能从容应对人工智能时代的到来。