据广州IT外包 www.pc626.com报道:凭借着在财富管理业务上的良好业绩（该项业务仅占摩根士丹利资金的1/4，但带来了43%的营收），摩根士丹利连续两个季度在净收入上超过高盛，成为了新任的“华尔街之王”。然而，在机器顾问因成本低廉而席卷华尔街财富管理业务的当下，摩根士丹利CEO首席执行官James Gorman却表示，无人工的智能程序只能吸引金融市场的部分客户，不可能完全取代金融领域的分析师、策略师和投资顾问。他还认为，相比起人工，程序交易的成本并不便宜。
机器顾问只能满足金融市场的一部分需求
随着智能化浪潮在华尔街不断推进，基于程序算法的“机器顾问”甚至开始声称他们将统治财富管理。
但摩根士丹利首席执行官James Gorman对此嗤之以鼻。
Gorman表示，人们以前曾多次预测过人类顾问的消亡，但好笑的是这件事却从未发生过。
“我在1999年前就听到过类似的说法。每当这种声音响起时，人们会感到恐惧，但恐惧会让你吃了大亏。
人类财富顾问会在什么时候失去作用呢？在顾客们自己都不重视顾问们的建议，并从不按照顾问的建议去执行计划的时候。
在我看来，基于顾客们的不同偏好，在一个大的市场内部其实存在着不同的细分市场，而机器顾问只会对大市场中的某一小部分具有吸引力。甚至，随着年龄的增长的财富的积累，一些原有的机器咨询客户可能会逐渐转向传统的人类咨询。”
机器顾问的性价比并不高
作为摩根士丹利这一拥有15777名人工顾问的大型投行公司的首席执行官，Gorman正在捍卫自己和同行们的尊严和价值。
“如果我们把人类顾问们与机器顾问们所提供服务之间的差别全部都考虑在内，你会发现人类顾问其实更有竞争力。”
“投资者们把数十亿美元投给像Betterment和Wealthfront这样的机器顾问公司，无非就是看中了他们低廉的佣金。可你要是好好比较一下这些公司和我们公司的成本和收益，你会发现其实没啥太大差距。尤其是当你考虑到佣金的很大一笔费用是用来支付给人工咨询、市场研究以及股市分析时，你会发现你的每一笔成本去向都是有意义的。贵有贵的好处。要知道，我们可是一家管理着2.239万亿美元的大公司。根据我们的经验，我看不出与机器顾问相比，人工顾问有什么劣势。”
而社交网站LinkedIn最近进行的一项调查也显示，许多金融专业人士对戈尔曼的观点表示赞同。调查显示，“财务顾问人事们认为，市场对人工金融服务的需求将始终存在。数据显示，只有29%的人士对机器顾问感兴趣，而43%的人士认为华尔街的智能化浪潮有点过度，机器顾问的作用和地位被大大夸大了。
财富管理的未来趋势：人类的面孔+机器的心脏
由Giulia Aurora Miotti领导的分析师团队撰写的摩根士丹利金融技术大事记，也支持Gorman的看法，即人类顾问在财富管理界的地位仍然是安全的。
“金融部门消费者仍然需要某种人与人之间的接触。尤其是当突然的市场走势导致意外的损失时，顾客们希望直接与顾问们进行对话，他们想知道为什么，想要得到安慰或者发泄情绪。而目前的机器顾问则很难实现这一点。”
因此，他们认为机器与人类的混合型咨询有望作为未来财富管理公司的最佳选择。
所谓的机器与人类的混合咨询，是指将基于算法得出的财务计划与人类进行交互配对，这种咨询本质上是由机器程序得出财务建议，再由人类找出逻辑传达给客户。
据外媒报道， 麻省理工学院的科学家正在使用Wi-Fi和人工智能（AI）来确定人类的情绪状态。他们已经创建了一种算法，可以通过反弹射频（RF）信号来检测和测量人类心率。与算法相结合的射频信号发射器的工作方式与心电监测仪类似。
这是使用我们目前在家用路由器中采用的相同技术完成的。其中最显着的部分是机器学习可以进入科学家们所说的EQ Radio。人工智能接收的信息必须与标准心电监测仪不同的处理方式进行处理。EQ Radio设备在接收这些反弹的射频信号后，就会使用特殊的算法，在分析讯号之后就能推测人们的心率状态。
正如科学家指出的那样，这种技术可以做的不仅仅是利用人们的心率来确定情绪状态：“我们设想，这一结果为在情感认知情景下和非侵入性健康监测和诊断的情景下了解心跳形态的研究铺平了道路。”
近几年，科学界一直在人工智能上寻求突破，尤其是在人脸识别寻人方面，AI技术是否能够通过高科技手段，在寻找走失儿童等社会公益领域发挥作用，成为焦点话题。值得一提的是，目前中国科学院自动化研究所已发明出人工智能机器人，在人脸识别率上接近百分百，并投入到实际应用中，成功帮助公安部门寻回失散40年的双胞胎兄弟。据悉，这台寻人机器人也将在央视综合频道本周日晚黄金档播出的《加油！向未来》第二季节目中首度亮相。
据了解，这台名为“小加”的人工智能机器人是由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员王金桥科研团队研发，其人脸识别的精准度已接近99%——在身份证与现场照比对方面，在百万分之一的虚警率下，“小加”人脸验证准确率达到99%以上。在动态监控人脸识别方面，在十万分之一的虚警率下，“小加”人脸识别准确率达到85%。王金桥表示，“小加”的人脸识别采用一种基于深度学习的低功耗深度耦合神经网络算法，能够同时捕捉到人脸的全局结构特征和局部细微差异，从而学习到一个人的个性化人脸特征。当前市场上的算法通常难以克服姿态和光照变化带来的影响，为了解决这一历史性的难题，我们通过引入三维人脸模型，提出了一种三维形变神经网络，能够实现高精度中远距离的人脸动态识别。
为了验证“小加”超高精度的识别性能，本周日晚黄金档即将播出的《加油！向未来》第二季节目中，节目组特意给“小加”出了道难题，让它同时在18条体型颜色一致、毛发相似的比熊犬中辨别出指定的小狗。相比于人脸识别，狗脸识别难度更高，小加的识别准确率能达到多少，令不少现场观众为其紧张了一把。