2019年10月21日
即將踏入2020年,人工智能和大數據將是焦點,金融業也不例外。業界指出,大數據時代中,金融業將進一步走向數據經濟(information economy),如何利用大數據和從業員駕馭數據的能力也更見重要。但值得留意的是,在規模效應下,龍頭壟斷情況還會出現,是監管當局必須面對的問題。
一直研究訊息經濟(或數據經濟)的香港科技園公司董事車品覺更說,在資訊經濟學(Information Economy)中,只要你擁有完全的資訊,你便可以成為「神」。他指出,在大數據時代,數據的積累就如砌圖遊戲,愈接近完整便愈趨向完全資訊(perfect information)。
香港財經分析師學會董事、私募投資人何敏亦同意在投資上,各人都希望擁有、但又不是所有人都懂如何收集完全訊息;又或者,怎樣可以取得比競爭者更多的資訊,從而減低面對的風險和令定價更有競爭性?
金融業重視了解客戶
車品覺表示,在金融分析上,數據的累積並不是簡單的一條直線,反更像指數;一個指數性的增長,到了一個階段便會成為了一個具代表性的質量指標(critical mass)。
一旦成為首批發現這個指標的投資者,便能享受頭啖湯;其後追上的仍可享第二啖湯的優勢;但落後或看不清環境的,便會是損失的一群。
車品覺認為,在踏入新時代,行業環境出現了變化,不少行業都出現後來者反贏先行者的情況,淘汰速度也愈來愈快,可見大數據及人工智能都驅使完全訊息的出現。
他指金融行業的所謂完全訊息,有點不一樣,或者說與了解客戶(eKYC, electronic Know Your Client)有更大關係。因為對客戶資訊的掌握更完善,便更有助業務。一旦所掌握客戶資訊到一定指標,便能更有效管理客戶投資或貸款等所涉及的風險,將業務發展至利益最大化。
他提到,愈是訊息完整,所得到的價值便會愈高;但同時因為數據愈多,整理便愈見複雜。這情況在海量多源資訊下更甚,所以只要來源終端呈現碎片化,收回的訊息便都會出現雜音。因此,如何消除雜音或者會是行業的新興技能。
從業員須改變思考方式
車品覺稱,在從業員的角度,未來十年首要是了解相關工具如何改變思考方式。因為人工智能無論如何先進,人仍是設定目標者和操作人,所以從業員要不斷進修,懂得駕馭這創新的工具。
他同意發展下去,環境會愈加複雜多變,政府及監管當局應該要考慮到如何監管的議題。以無人駕駛自動車為例,假若意外在於訊息錯誤、又或是路面出現了預計之外的變化,都難以單單指摘操作人。同樣,在金融行業若使用人工智能,即使是銀行、投資機構也可能遇見相類的非操作人的環境因素。
車品覺便曾碰到類似事情,有關公司損手不少。事緣該機構經數據分析計算出最低風險的借貸對象,怎知最後卻變成壞賬,涉事人士甚至沒上報公司,私下解決了事。但若發生在一級市場,則可能演變成如迷債般的公眾事件,令市場受損。所以政府監管機構若能預測問題所在,可防止溢出效應。
大銀行具規模效應
車品覺同意有可能出現霸權的問題,因為數據的生產成本很高,但複製成本卻甚低。數據處理涉及的收集、提煉、除雜音等,以至將資訊連結的過程,都需要很高成本,形成進場門檻高,一般小機構難以應付。加上互聯規則 (interconnected rule),誰能做好結盟連繫和數據庫,便能取得規模效應。
再者,大型銀行具有財政及數據資源優勢,當形成數據資源後,又享有低複製成本的優勢,得以大數據系統再發展其他網絡效應相關的新業務,有機會衍生行業霸權。
他以美國Facebook為例,就是透過規模優勢得以壯大,旁及其他新業務,造成壟斷,因而被勒令一如Microsoft般要分拆不同行業。當然最終分拆能否真的解決了霸權問題,還要留待其後結果。
本欄內容由香港財經分析師學會(HKSFA)提供。HKSFA 乃CFA協會在香港的地方分會。(訪問內容摘自新城財經「104投資總部」節目【CFA 指揮室 - 金融「秩」序】*環節)
*秩序,常指規範、組織、有序之意;「秩」,古亦作「十年」,借此,「秩」序,亦可解作未來十年的序言
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