Kensho 公司简介
Kensho公司成立于2013年，是一家从事于数据分析与机器学习的创业公司，被
誉为华尔街的Siri。长期以来，Kensho基于开放性的扩展分析框架进行人工智能软
件的研发，开发了针对投资者的新一代数据分析与知识平台。这个平台将自然语言
处理、大数据、机器学习与大规模并行统计计算结合起来，能够快速、大规模地进
行各种数据处理分析，自动生成研究报告，并回答复杂的金融问题。近年来，Kensho
在非结构化数据工程方程取得突破，在面对目前华尔街最重要的挑战下，它能取代
人类知识密集型的分析工作，提供快速化、规模化、自动化的分析结果。
Kensho的软件将有可能部分取代现有的各大金融机构分析师的工作，预计在十
年内，由于Kensho的软件与其他自动化软件，金融行业将有三分之一到二分之一的
雇员面临失业。在海外市场，Kensho未来将有可能撼动长期以来被彭博社和汤姆斯
路透社所垄断的金融数据市场的地位。
Kensho 产品
Kensho公司主要软件产品名为Warren，命名如此是为了继承沃伦•巴菲特
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Adaptive Insights
Birst
Kensho
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金融工程|专题报告
（Warren Buffett）的精神。Warren是一款面对金融市场数据的自然语言搜索引擎。
它拥有用户友好的可视化界面的人工智能软件。用户能够以通俗易懂的英文来询问
Warren金融问题，例如当三级飓风袭击佛罗里达州时，哪支股票上涨得最快？
Warren在接受问题后，将问题转换成机器能够识别的信息，并寻找云数据库与互联
网中的各类相关数据与事件，运用大数据技术进行分析，并根据市场走向自动生成
研究预测报告，回答投资者的问题。Warren的强大功能使用金融量化分析大众化，
让更多的人能够以较低的门槛获得专业的分析结果。
Warren具有许多突出的优点使得其能获得华尔街众多金融公司的青睐，其中最
重要的优点包括：
1）高效的数据整理与强大的数据分析能力。2013年底Kensho宣布将其专业分
析平台完全搭建在纳斯达克（OMX FinQloud）云平台上，使得Warren海量的数据
储存与超级计算的能力，能对各种结构化与非结构化的数据（包括有史以来所有资
产价格数据以及全球发生的所有大事件数据）进行计算与分析。2014年Warren能够
在数秒内搜索90000多个全球事件，分析与回答650万个金融问题，预计未来能回答
超过一亿个不同类型的金融问题。Warren把长达几天时间的传统投资分析周期缩短
到几分钟，计算速度上的优异使得Warren实现了分析能力上的一个巨大的跨越。
2）自然语言平台，直观的用户体验。Warren深受青睐的原因还在于其搭建的
自然语言平台，直观简洁是Warren的一大优点，它通过人机交互的模式与用户进行
交流，用户只需要用简单正确的英语进行提问，Warren就能给你提供精确的回答。
这个特点使得Warren相似于苹果公司的Siri与谷歌的Whatson，让用户感觉是跟一位
超脑大师在交流，整个过程简单而直观。
3）基于人工智能算法，拥有强大的学习能力。Warren运用人工智能的算法，
具有强大的机器学习能力，能够根据各类不同的问题积累经验，并逐步获得成长。
Kensho的计算机系统能够让Warren以极快的速度读取亿万条数据或信息，在分析数
据的过程中不断地进行学习，并不断地优化其分析结果，变得更加智能。这类似于
Alphago，使得Warren能够胜任复杂的计算分析工作。
Kensho公司成立者为丹尼尔•纳德勒（Daniel Nadler）与程序员彼得•克鲁斯卡
尔（Peter Kruskall）。目前其团队成员均为曾经Google、Apple、Facebook与美国
联邦储蓄局的资深员工，其中年龄最小的员工仅为15岁。Kensho的员工团队是一个
多样化的工程师、科学家、物理学家与经济学家团队，这些人才均是有成就的分析
师、思想者与精力无限的问题解决者。
Kensho 对行业研究的冲击
毫无疑问，Kensho的发展将会对传统金融行业研究领域造成重大的冲击。
Kensho具有高效的整理数据能力、智能的分析数据能力、专业的金融决策能力，使
得其基本上能够取代Excel等办公软件进行的行业分析模型、取代相当一部分行业分
析师的工作。Kensho创始人Nadler预计，在未来十年内，由于Kensho与其他的自动
化软件，金融行业将有三分之一到二分之一的雇员将失业。另外，两位牛津学者2013
年末的论文中指出，未来二十年内，美国将有47%的工作面临被自动化代替的威胁，
而其中金融行业受到自动化威胁的风险比任何行业都要高，达到了54%。而Kensho
正是金融行业的革命者、行业研究的冲击者，因此Kensho将对数据整理、数据分析、
金融决策行等方面带来冲击。
Kensho对行研数据整理的冲击
在进行行业研究时，分析师首先需要进行金融数据的获取与整理。分析师们通
常从彭博（BLOOMBERG）或者Wind资讯金融平台上获取金融数据，这个过程往往
需要花费金钱成本与时间成本，包括几万至几十万的金融终端使用费与半天甚至更
久的搜索数据的时间。而Kensho能够在数秒内同时搜索全世界范围内的金融数据，
在短短几分钟内便可以获得所需数据。这既提高了数据整理的效率，也保证了数据
的全面性。
另一方面，Kensho具有海量文本挖掘能力，可以处理非结构化的数据，比如市
场情绪数据或者网络舆情数据。在进行行业研究时，往往需要考虑不同的事件对研
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究造成的影响。分析师收集的事件具有局部性，很难做到综合全球各大事件；分析
师收集的数据难以进行量化，不同分析师对事件的判断偏差较大。而Kensho能够做
到在数秒内搜索全球90000多事件并进行量化处理，大大提高了事件类非结构化数
据的整理效率。
Kensho数据整理的高效性、客观性与准确性，实现了数据搜索与整理的自动化，
是对分析师工作的一个很好的代替。
Kensho对行研数据分析的冲击
行业研究最核心的部分便是分析师对金融数据的分析。这一过程依靠于分析师
的专业知识与出色的分析能力，这也是人工智能最难以代替分析师的部分。Kensho
在这方面做了巨大的努力，成功地利用深度学习对金融数据进行学习与分析。其中
的难点在于深度学习算法的构造与相关性关系推理的分析，这使得Kensho能够做到
不断利用以前的分析逻辑，结合当前的数据进行学习，从而给出最优的分析结果。
因此Warren研究的问题越多，学习能力便越强，分析的水平便越高。2014年Warren
能够研究650多万个金融问题，而目前已经能够研究超过一亿个不能类型的金融问
题。
人工智能的算法是Kensho乃至其他金融科技公司的核心优势，不断累积的学习
能力与分析水平使得其在不久地将来可能代替分析师进行金融分析工作，正如
Alphago战胜人类棋手一样。
Kensho对行研分析决策的冲击
分析师的分析决策也是行业研究中重要的一环，分析决策将会展现在分析师的
行业研究报告中。这要求分析报告具有客观性、专业性与及时性，通常分析师会花
上几天的实际整理分析逻辑与攥写行研报告，但也许此时投资机会已经消失。
Kensho很好地克服了这个问题，Warren可以在几分钟内自动生成行业研究的报告，
甚至与用户进行直接交互，提供专业性的投资建议，用户只需要检验报告数据的真
实性即可。这大大缩短了分析决策的周期，对分析师造成巨大的压力，也将淘汰部
分效率与水平不足的分析师。
Kensho 对金融行业的冲击
Kensho的发展对于金融行业既是难得的利好，同时也可能在短期内上增加了金
融行业的动荡。首先，正是由于Kensho能够在行业研究周期的每个阶段媲美甚至超
越人类分析师，因此可以预计在未来几十年内，行业研究将会呈现出全新的局面：
分析师的数量越来越少，只有顶尖的分析师从事分析工作、类似Warren的人工智能
金融软件越来越多。具体来讲，Kensho公司旗下的Warren只需要短短数分钟便可以
完成一份分析工作，而拿着高薪却需要40多小时完成同样的工作。毫无疑问Kensho
与其他金融初创公司在金融行业的扩张会让一些工作消失，改变了金融行业的一些
工作模式，推动着银行等金融机构寻找更便宜和更透明的方式来完成那些现在由高
薪但效率不足的人所做的工作。Kensho触发了金融行业的革命，代替低效高薪的工
作在某种程度上也能够消除金融系统中的过度膨胀、进而提供更加透明的服务。
但是，Kensho的发展也冲击着面前的经济环境。Kensho的发展正在以破坏大
量高薪工作来创造极少数的高薪工作，皮尤研究中心的研究结果表明，未来工作被
机器取代的速度快于被创造出来的速度，说明Warren等人工智能产品具有降低整体
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就业水平的可能，对于社会来说，短期内当缺少政策干预或者没有人想到新产业来
雇佣这些失业群体时，都是社会的净损失。在目前疲软与动荡的全球经济环境中，
Kensho的发展大大增加了未来几年内的失业压力，增加了全球金融市场的不稳定性。
巴克莱前首席执行长Antony Jenskins预计，以分析师们为代表的金融服务部门人员
将减少20%~50%。另外金融行业研究效率的提高也提高了金融行业的准入门槛，只
有专业水平卓越、高效的金融人员能够从事金融研究工作，这也有可能进一步恶化
了已经让人非常担忧的收入不均问题。
目前人们对人工智能自动化与失业问题仍然争论不休，但从长远来看，科学技
术是第一生产力，Kensho等金融科技工作的发展代表着目前科技的创新，而发展或
者革新过程中总会造成阵痛。
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