中国基金报记者 姚波
香港投资基金公会是一个行业的协会，会员来自内地、香港，还有跨国的基金管理公司，他们投资的领域有股票、债券，但是越来越多也参与另类投资，随着经济环境的趋势变化，其投资的领域会越来越宽。
黄王慈明表示，公会工作内容的一个主要方面是跟监管机构沟通，监管机构除了香港以外，还有内地监管层。在过去十年多，公会在跟内地监管机构在互联互通等各项计划密切沟通，希望把已有计划做的更好。同时，公会跟海外的监管机构沟通也很多，因为香港有不少基金注册地不是在香港而是海外，而且投资的标的领域都是海外资产，所以很多时候会更需要国际视野。
根据观察其他市场的发展，黄王慈明注意到人工智能正在投资管理的价值链的不同环节有大量应用。例如，在客户关系管理上，人工智能可以结合机器学习，在产品研究、销售报告和客户提出的问题，投诉中收集数据及报告内容生成方面，可以更好地满足客户需求；人力资源方面，例如筛选面试申请人、了解员工情绪以及检测可能引起争议的潜在领域；研究和投资组合管理方面，可以使用人工智能算法生成超额收益，但似乎传统管理人，尤其是主动型、非量化型更多依赖人工智能来支持投资，即协助投资管理，而不是将整个投资功能完全委托给AI。因此，在投资上更多是一种人类判断+人工智能相结合的方式。
此外，人工智能的落地还包括股票再交易，现在似乎越来越多的公司正在使用人工智能进行分析，以识别趋势并抓住机会。基金公司还会部署人工智能以提高交易执行效率；从而减少对市场的影响。
今天大家在谈人工智能，黄王慈明表示，不单是看内地跟香港方面监管的发展，其实也很重视国际上人工智能的监管趋势，比如美国相关机构今年中旬的时候就出了一个咨询文件，是关于应用AI技术时怎么样管理好利益冲突，在披露、在文件方面怎么样处理。欧洲也在研究究竟应该怎么样监管AI，而且他们特别提到当中的风险，比如说数据、计算风险，怎么样可以向投资人去解释，其中有提到一个可解释风险，即怎么样能把运算过程合理展示、怎么样来向投资人披露结果。
黄王慈明表示，海外监管机构和行业的研究显示，虽然人工智能的日益普及带来了机遇，但证券市场的风险可能会增加，例如潜在的利益冲突、算法偏见、模型风险等。在宏观层面上，监管机构担心集中度、相互关联性和系统性风险。例如，如果许多大型金融机构只是依赖少数供应商或人工智能模型，交易系统可能同时就某些坏消息做出同样的反应，还可能加剧市场波动。虽然这些风险可能不是人工智能所特有的，但它们往往会被人工智能系统放大，这些系统通常以比传统工具更大的规模和更高的速度运行。
一个可能需要更多研究的是AI的缺乏可解释性——公司如何向监管机构和投资者解释人工智能算法？金融机构如何向投资者解释人工智能学到了什么，输入系统以促进人工智能学习的材料/数据是什么，或更根本——为什么将这些材料/数据输入系统，人工智能如何使用这些材料，以及为什么会达成某种决策？决策是否符合投资者的最佳利益。
如果看海外市场，投资基金在宣传使用人工智能的情况相当审慎，可能是因为人工智能的使用还有很多未知数——缺乏透明度和问责制。其实有不少研究看到，投资人对AI的信任程度其实不一定这么高。海外产品里面专门标榜AI来做运算的其实不多，为什么？因为很多海外投资人看不到怎么样运算、数据怎么来、以及有什么样的知识产权，所以现在很多公司在推介产品的时候，不一定会标榜是用AI来协助的。在看到的数据中，相关产品可能占的比例很少。
黄王慈明表示，越来越多的监管机构正在研究如何监管人工智能。在讨论AI的时候，投资者可能并不完全了解人工智能的使用意味着什么。因此，需要时间来建立信任。除了监管方面，还要考虑投资人怎么样看AI，怎么样让产品有透明度，知道发生什么事，知道结果是怎么样达到的，这是未来要一起来共同解决的问题，希望以后内地和香港可以更多共同推动相关工作。
不过，不要急于过早制定一些太具体的规则、法规，因为人工智能或生成式人工智能领域仍在不断发展。它必须有空间去发展。与其急于推出一个框架，不如在国际层面进行更多的交流，关键是促进机构负责任的使用，确保持牌机构在使用前对人工智能（模型、系统数据等）进行全面测试，以管理潜在问题、风险，并持续监控它们是否继续适合目的。一旦出现问题，应当被追究责任的是持牌实体和高级管理层，而不是人工智能。
编辑：舰长
审核：木鱼
