分众传媒的创始人江南春最近在金错刀专访江南春稿子的一段话成为了诸多媒体人吐槽的对象。访谈中，江南春说道，“我儿子，从7岁开始，我就停掉他所有的卡通，家里只有一个节目，就是马云的演讲。他每天只能看马云演讲。因为我觉得马云的战略思维是全球最顶尖的，极有远见。我想他从7岁就能不断聚焦的看这些东西，言传身教之后，他的视野一定是不一样的。”

且不谈这样教育孩子的方法是对是错，也不谈家长有没有权力这样教育孩子，但从结果上来说，江南春的儿子成为马云的可能性，极低。按照江南春的逻辑，可以设计这样一个投资实验：也可以批量养一批小白鼠，每次投资前提供两堆充足等量的食物让小白鼠选择，一堆代表值得投资另一堆代表不值得投资。投资后根据结果让正确的一方存活，淘汰错误的一方，然后依此重复，只要原本小白鼠的数量足够多，就能够筛选出每次投资都能赚钱的“聚宝鼠”。培育小白鼠的成本非常低，这个实验也不难做，然而至今都没有相关的研究报告出现，说明这条路行不通。这是因为，无论是利用动物的本能也好，还是单一刺激人体的潜能也好，都不足以创造出绝对趋向于成功的结果。

实际上成功一词，在当前社会中的概念已经多样化了，已经不再是学而优则仕这么一条路。在一个多元化的评价系统中，已经不再有一个单一指标可以判断一个人的成功与否。当然这样评价江南春的话会有些断章取义的嫌疑，江南春此处的话强调的是专注精神，即“要懂得聚焦。这个我用我儿子来举例子，现在很多人教育孩子时，德、育、体、美多重发展，什么都学，我认为什么都做，就等于什么都不做。”不过方法却有些南辕北辙。再比如说如果只给孩子看每年总理的政府工作报告，孩子将来就能成为总理吗？

同培养孩子类似，当前的投资市场也是复杂多样化的，加上信息不对称，并没有一个绝对成立的投资通行理论。以股市为例，有些人靠专家荐股，有些人靠朋友荐股，有些人靠小道消息选股，还有些人靠分析K线图选股，选股的方式五花八门，但是从总体结果来看，著名经济学家厉以宁的高徒范棣表示，中国股市20多年平均投资回报为负，任何股民都不能幸免，90%的股民和投资者并没有通过投资股市得到任何回报。尽管如此，但是广大股民研究股市的热情却不曾减少，各种各样的K线理论层出不穷，大量股民学贯中西博古通今，一顿操作之后毫无收益。造成这种现象的原因可以用“斯金纳的鸽子”这一实验来解释。

著名的心理学家斯金纳曾经做过一个实验，他在一个笼子中喂养了8只鸽子，为了增强寻找食物的动机，在测试前连续几天让鸽子处于饥饿状态，然后在笼子中用食物分发器喂养，并且分发器被设置为每隔5分钟分发一次食物，也就是说不管鸽子做了什么，每隔5分钟就将得到一份奖励。实验结果出人意料，8只鸽子中的6只产生了非常明显的反应：一只鸽子不断地在笼子里转圈；另外一只反复将头撞向笼子的一个角落；第三只显现出一种上举反应，似乎把头放在一根看不见的杆下面并反复抬起它；还有两只鸽子的头和身体呈现出一种摇摆似的动作；还有一只鸽子形成了不完整的啄击或轻触的条件反应，鸽子好像认为只要它们重复某个动作就能得到食物。被实验的动物，强行解释因果关系，对于完全相同的外部环境，发展出了完全不同的迷信文化。更刁钻的是，如果在鸽子跳“求食舞蹈”的时候加大掉落食物的概率，强化这一模式的话。在该模式消受后，经过了一万多次失效后，模式才慢慢消失。

实验的结果，对人类也是有效的，并没有太多差别，对于模式的“解释归因强迫症”和迷信，一点不比动物少。尤其是在金融市场，面对原因未知的市场的涨落，指数的变化，稀奇古怪的行为模式就出现了。一旦因为买入某支股票获利了，原因虽然可能与投机者自己的解释完全无关的，但不同的人依然会产生不同的预测模式。并且，为了寻找市场的规律，我们创造了各种理论，一旦成功了几次，我们受到了奖励，会使得我们更加坚信理论是正确的，但问题是我们不可能每次都得到奖励，就像是不可能每次都能选对股票。

那么，如何才能不作“斯金纳的鸽子”呢？唯一的选择是：走出笼子，发现真正的奖励原理，此外别无他法。如果只是追求各种数据的量化，不过是迷信的数量化版本。鸽子无论把舞步研究得多细，都不是掉落食物的原因，舞步精确到毫米，节奏精确到秒都是没用的。对于鸽子实验来说，奖励原理很简单，只是按照时间间隔给予，对于鸽子来说自然没办法一起交流，但是作为人是可以的。但是人类面临的投资困境远比鸽子实验复杂，所以单凭自身的经验和数据观测是远远不够的，这就需要Fintech（金融科技）和AI（人工智能）的介入。

近些年来，随着计算机领域的飞速发展，人类所拥有的计算能力越来越强，各种算法也层出不穷，这就提供了一种新的可能——通过计算来发现市场中的潜在规律，从而避免基于个人经验造成的投资风险概率。换句话说，以个人或者小群体的经历和观测不足以发现“鸽子笼”奖励的规律，但是如果集合所有鸽子的所有行为，就能发现行为与奖励之间真正的关联。如果是时间间隔可以准确发现时间，如果是随机给予可以估算概率避免那些可笑而无用的迷信行为。以股票市场为例，股票交易成功的关键在于智慧与速度的结合，机器在接收到相关信息后，通过特定算法就会输出结果，自动执行何时买何种股票的交易策略，最大的优势是不受心理干扰，可以排除一切干扰，避免做出非理性决策。

实际上，Fintech与AI的应用不仅限于股票市场，对于其他金融行业也会造成巨大影响。据花旗银行预计，2015至2025年间，银行雇员将减少30%，且下跌速度会由近些年的每年2%上升到3%。因为银行实体网点的投资回报率在逐渐降低，银行分支及其人力成本占银行零售业务成本的65%，而这些成本中很大的是可以通过自动化省下来的。而占总利润35%零售银行业务利润这一最赚钱的业务，却在逐渐被这两年兴起的Fintech公司侵蚀。另外，摩根史坦利、美国银行和富国银行这些金融机构也准备用AI来替代传统员工，以减少中间费用。金融数据服务商Kensho创始人预计，到2026年，有33%-50%的金融业工作人员会失去工作，他们的工作将被计算机所取代。Kensho开发的程序，做分析工作只需一分钟，而拿着高达35万美元年薪的分析师们，需要40小时才能做完同样的工作

同时，Fintech与AI还应用在征信机构和贷款机构。征信系统可以利用AI去做大数据分析，分析用户的每一笔交易记录每一个通话记录从而给出可靠的信用评估，这些记录数据都要识别、归纳和分析，依靠人是不可能的。但是现在，只要在十秒之内就能完成以前传统银行几周几十人完成的信贷审批任务。另外，一个信贷经理一年最多审批一万笔贷款，一辈子也不过积累几十万笔贷款的经验，但是一个拥有人工智能的机器人可以轻松学习3000万人信贷申请的历史数据，相比之下，哪一方效率更高不言而喻。

尊重金融的本质规律，通过技术手段提高金融效率，降低金融服务门槛，这就是Fintech。而智能投资的进化终局是人工智能，深度学习的电脑将代替人脑，进行复杂的金融投资。相信在2017年，金融科技与人工智能将会有更多落地项目的出现，深入到每个人的生活中。

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