王豫剛

什么樣的基金值得曬，成了品牌維護(hù)的關(guān)鍵問(wèn)題。

人工智能將取代交易員和理財(cái)顧問(wèn)，這似乎是一年多來(lái)火爆的“Fintech”概念最直接的賣(mài)點(diǎn)。2017年甫一開(kāi)始，兩則新聞就似乎為這一論點(diǎn)投下了重重的注腳：人工智能先后戰(zhàn)勝了圍棋和德州撲克的頂尖選手，尤其是后者，被視為最接近股票交易的游戲。

2016年12月29日上線后，“大師”在短短一周里連續(xù)擊敗目前世界排名第一的柯潔、韓國(guó)目前“第一人”樸廷桓等多位擁有世界冠軍頭銜的棋手。“棋圣”聶衛(wèi)平也輸給了“大師”。

1月4日，“大師”終于透露，自己正是“阿爾法狗”的最新版本，代為落子的則是“阿爾法狗”團(tuán)隊(duì)的黃士杰博士。當(dāng)天與中國(guó)棋手古力的一盤(pán)棋是本次網(wǎng)絡(luò)公測(cè)的最后一戰(zhàn)。結(jié)果古力告負(fù)，“大師”實(shí)現(xiàn)了60場(chǎng)不敗。

美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)開(kāi)發(fā)的人工智能Libratus與4名人類(lèi)頂尖德州撲克選手之間的“人機(jī)大戰(zhàn)”于當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月30日在美國(guó)匹茲堡結(jié)束，人工智能取得勝利。這是人工智能在各種棋牌游戲中對(duì)人類(lèi)取得的又一勝利。

這場(chǎng)“人機(jī)大戰(zhàn)”在匹茲堡一家賭場(chǎng)進(jìn)行，從1月11日持續(xù)到1月30日，人工智能與4名人類(lèi)選手共玩了12萬(wàn)手一對(duì)一不限注的德州撲克。據(jù)當(dāng)?shù)孛襟w報(bào)道，到比賽結(jié)束時(shí)，人工智能領(lǐng)先人類(lèi)選手共約177萬(wàn)美元的籌碼。在4名人類(lèi)頂尖選手中，輸?shù)米钌俚囊晃灰猜浜笕斯ぶ悄芗s8.6萬(wàn)美元的籌碼。

客戶難題

在棋類(lèi)游戲的對(duì)陣中，人工智能可以憑借自己的計(jì)算優(yōu)勢(shì)，看到所有棋盤(pán)上的棋子，人類(lèi)玩家的每一步落棋，都能被人工智能計(jì)算出近乎所有的可能性。而在德州撲克游戲中，人工智能并不知道發(fā)牌員發(fā)出的下一張牌是什么，也不知道對(duì)手握的什么牌，只能掌握自己手上的牌，通過(guò)這種非對(duì)稱(chēng)的信息與對(duì)手進(jìn)行博弈。

然而，現(xiàn)實(shí)的金融市場(chǎng)比人工智能和選手的無(wú)干擾對(duì)戰(zhàn)更復(fù)雜：有一個(gè)行為不太符合邏輯的變量存在——那就是客戶，特別是被社交網(wǎng)絡(luò)深深綁架的客戶。

在當(dāng)下，服務(wù)于分散的個(gè)人客戶的金融機(jī)構(gòu)，正面臨前所未有的“社交競(jìng)爭(zhēng)”：客戶會(huì)興高采烈地曬收益，也會(huì)急速傳播機(jī)構(gòu)一切負(fù)面新聞，從而撬動(dòng)資金的杠桿。在這一正反饋?zhàn)饔孟拢Y金流轉(zhuǎn)的潮汐變得更快。

在“半公共”虛擬空間如社區(qū)、群組功能中，類(lèi)似集體生活感會(huì)造成情感信號(hào)的放大與失真。這類(lèi)渠道中的社交分享行為介于公私之間，界定尤為困難，鄉(xiāng)村、社群的人際關(guān)系似乎也得到某種映射。

私生活的分享界限，在自媒體時(shí)代十分模糊。分享可以造成親密的錯(cuò)覺(jué)，過(guò)度分享也會(huì)對(duì)他人形成壓迫。對(duì)“求祝福”等分享行為，作出恰當(dāng)?shù)姆磻?yīng)尤為必要，否則會(huì)引發(fā)分享者的逆反。“秀”的行為，對(duì)自我核心隱私空間的評(píng)價(jià)敏感度不同，很容易對(duì)“秀者”與“觀者”造成過(guò)度刺激，有時(shí)僅僅因?yàn)椤芭c期望不符”，極為微小的嫌隙也會(huì)被成倍放大。正因如此，社交媒體的設(shè)定功能里只有“點(diǎn)贊”，絕不會(huì)出現(xiàn)“鄙視”。

分享者與接受者的底層價(jià)值觀不可能完全一致。羨慕很容易轉(zhuǎn)化為嫉妒恨，試圖調(diào)諧到統(tǒng)一波段的努力，也會(huì)因?yàn)殡[含的懷疑，在出現(xiàn)“意外”的反饋信號(hào)之后，產(chǎn)生更加意外的激蕩。界定傳播內(nèi)容的刺激度、傳播者的隱私邊界，以及對(duì)受眾反饋的把握，則可以視為“社區(qū)情商”的衡量尺度。

一兩年之前，許多套利策略還是小圈子分享的秘密。如今，大大小小的APP和微信公眾號(hào)都在每日更新著昔日機(jī)構(gòu)核心報(bào)告中才能看到的數(shù)據(jù)。隨著公開(kāi)量化社區(qū)的普及，連簡(jiǎn)單的多因子模型都納入“一鍵下單”的易用入口，這讓獨(dú)立研究者情何以堪。

漸漸的，券商的明星分析師用微信群取代路演，直播則代替了PPT宣講會(huì)和飛行出差：先講結(jié)論，再說(shuō)邏輯。裹挾之中，基金經(jīng)理也成了一個(gè)個(gè)大小社群中的成員——羊群中的成員。

社群效應(yīng)

社交網(wǎng)絡(luò)短期看是營(yíng)養(yǎng)劑，長(zhǎng)期看則是陪審團(tuán)，而這是互動(dòng)機(jī)制的必然結(jié)果。久而久之，社交網(wǎng)絡(luò)誕生了豆瓣女神、微博大V、人生導(dǎo)師和雪球股神，他們持久貢獻(xiàn)有價(jià)值的內(nèi)容。這些內(nèi)容與受眾的知識(shí)層面有一個(gè)微妙的距離，既可以安全、簡(jiǎn)單、迅速地評(píng)判為“有趣”、最好是“不明覺(jué)厲”，同時(shí)又能夠在“點(diǎn)贊生態(tài)”中，無(wú)視負(fù)面反饋。

就社交群組而言，個(gè)體之間的共識(shí)實(shí)則非常脆弱，猶如超不規(guī)則多面體之間的臨時(shí)接觸。其成員間形成正反饋互動(dòng)的幾率，隨著接觸頻度增加，反而會(huì)降低。一個(gè)“試錯(cuò)”式交往系統(tǒng)中，出現(xiàn)最頻繁的人際互動(dòng)狀態(tài)反而是“冒犯”，這一互動(dòng)的熱度，與對(duì)方反應(yīng)程度、與參與者的互相了解和自我約束，以及自我意識(shí)邊界相關(guān)。

有些社交群組受到客觀條件約束較少，特別是沒(méi)有經(jīng)過(guò)“O2O”的那一類(lèi)，其成員的私生活“緩沖層”較厚，自我意識(shí)的邊界及應(yīng)激反應(yīng)一般不會(huì)太過(guò)激烈，對(duì)“冒犯”的界定較為寬松。一旦成員進(jìn)行了大量投入，社群產(chǎn)生了共有資源，或者現(xiàn)實(shí)生活與社群有了巨大關(guān)聯(lián)之后，這個(gè)“緩沖層”就變薄了，沖突便接踵而來(lái)，衍生出“陪審團(tuán)”的意味。

一個(gè)社交群體若要持久維系，第一個(gè)顯著特點(diǎn)是擁有一個(gè)特殊標(biāo)的，可以讓參與者在自己不受或少受別人評(píng)判的條件下“瞄準(zhǔn)”，出現(xiàn)的所有評(píng)判與討論都可以“事不關(guān)己”；第二個(gè)特點(diǎn)，就是其成員間的溝通維持在若即若離的程度，避免出現(xiàn)“陪審團(tuán)”體制；第三個(gè)特點(diǎn)則是，放棄社群在心理層面會(huì)出現(xiàn)“損失”感，讓所有成員都很難承受。從這個(gè)角度出發(fā)，可以很好地理解BBS的衰落，以及SNS生態(tài)的巨大變遷。

就微博而言，其內(nèi)容貢獻(xiàn)者被“冒犯”的概率奇高，因?yàn)槠涔娦蕴貏e強(qiáng)，受眾的“匿名”屬性更是放大了這一點(diǎn)。而作為熟人社交的微信正好相反，信息發(fā)布者和接受者的人際關(guān)系十分密切，微信群和朋友圈的“點(diǎn)贊模式”反倒有了其特殊的存在理由和優(yōu)勢(shì)。

此時(shí)，將自身定義為“強(qiáng)信號(hào)源”，就成為社群主要內(nèi)容提供者的正常選擇：他們開(kāi)始回歸單向度、弱互動(dòng)、可正反饋的傳播方式。無(wú)論是重新歸來(lái)的各種在線專(zhuān)欄，還是微信公眾號(hào)，都對(duì)用戶互動(dòng)的尺度加以過(guò)濾，而新樣式的社群也開(kāi)始注重對(duì)內(nèi)容提供者加以保護(hù)，防止其被“冒犯”后產(chǎn)生錯(cuò)誤的應(yīng)激反應(yīng)。

任意一個(gè)具備持久性的社群都存在隱形門(mén)檻，這也是必然的結(jié)果。為什么最后會(huì)產(chǎn)生“小圈子”？很大程度上是因?yàn)樾∪ψ拥臏贤ㄐ适堋芭銓張F(tuán)”機(jī)制的影響相對(duì)較小。定義社群核心存在的方式，與內(nèi)容提供質(zhì)量有關(guān)，與溝通質(zhì)量的關(guān)系卻更加密切。善于體會(huì)和應(yīng)用“點(diǎn)贊模式”的溝通者，才是社群的維護(hù)者。

在這一社群時(shí)代，越來(lái)越多的資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)將投資決策交給人工智能，而基金經(jīng)理可能最需要做的工作，就是學(xué)會(huì)如何讓客戶給自己點(diǎn)贊，“對(duì)對(duì)對(duì)”，然后才有“買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)”。