第639章 入主恒生銀行

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一瞬間……

這些員工和股東，無師自通學會鼓掌！

反對？

比單純的財力，滙豐的錢大部分都是客戶的錢，不是自己的錢。滙豐自己的財力，還比不過新創業電子集團呢！

所以，已經接受了東家更換，他們自然是積極響應新東家的號召！

隨後，新創業系不少的軟體和網際網路相關的團隊，逐漸開始入駐，準備重新打造恒生銀行的金融交易系統，包括內部的電腦系統，以及網際網路轉賬、清算等等系統，除此之外，還會陸續的開發恒生銀行的網站，以及銀行的客戶端等等一系列的服務產品。

對於員工的培訓和團隊的融合，也是慢慢的磨合中。

畢竟，IT團隊未必就精通金融，而金融團隊未必就是IT高手，雙方業務能力不一樣，互相學習，不求金融精英學成IT精英，也不求IT人士能變成金融專家，至少，雙方對彼此的業務流程和常識都要有理解。這樣的互相學習和磨合過程中，也打造了一個嶄新的恒生！

新的恒生，不僅僅被刻上了新創業系的烙印，而且……也深度的網際網路化轉型！

傳統的銀行業務，需要消耗大量的資金和資源，發展是快不起來的。一旦追求快，肯定是冒了極大的風險，這個跟金融行業的核心競爭力是控制風險所相悖的。

因此，網際網路化轉型，本質上是降低獲取客戶的成本，以及客戶交易過程中的服務成本。未來的大銀行大金融，使用者越多，成本越低，主要是因為，1000億資本的銀行跟10萬億資本的銀行，兩者開發的金融網站和IT方面的投入，成本相差不多。所以，規模越大的網際網路化的銀行，越是能夠藉助跟網際網路降低成本。

後來全世界的金融行業都在瘋狂分的財源，因為，很多業務已經不需要人去執行了。機械作業，不需要太複雜的智力和應變能力，那麼，網際網路程式絕對比人更加高效。而抱歉的是，金融行業看起來很專業，學起來很累，但是僅僅是人類學起來很累，對於程式而言，很多的作業，根本都是在不斷的重複，也就根本不需要用到人。

比如，股票操作的買進和賣出，在網際網路普及之前，全世界的交易所和證券公司，一堆的人工在做這種事情，一到上班交易時間就顯得很忙碌。但是，後來全世界資本市場的交易規模越來越大，交易員卻越來越少，因為……99%的環節，不需要人工去做那種低效的撮合交易了。電腦伺服器上，很多大公司，甚至把賬戶讓AI自己去操作，導致各大公司高頻交易，是AI和AI交易，演算法和演算法交易。普通的人類，如果跟機器去博高頻短線，尼瑪的，還不如去輸球輸的更爽快點。

短線高頻交易，人類已經不適應。也就只有一些價值投資，長期持股理念，並未隨著時代技術發展而被淘汰。

即使如此，未來的AI交易程式越來越多，有根據一定規則交易的AI，既可以是根基財務報表自動分析公司的價值投資AI程式。也有一些根據交易所資料波動，進行短線交易的AI。使用AI進行程式交易，後來也就是量化投資，定量之後，讓智商不算太高的AI程式代替人類的執行交易。

另外，後來更是有完全不告訴智慧AI交易規則，讓AI自己學習如何去交易並且盈利。可怕的是……這個AI已經跑贏了人類，比如，美國上市的公募基金“人工智慧驅動股票ETF”，尼瑪的，完全不是人類交易員在交易，完全是智慧AI自學習自己去交易。一開始，被嘲笑為人工智障，但是，這個人工智障幾乎是在不斷自動學習最佳化演算法，逐漸的跑贏了標普500這樣具備代表性的指數。

標普500指數化投資，在理論上30年為期限，指數是可以跑贏99%的投資者，包括專業的基金經理和證券公司的明星交易員，短期幾年跑贏指數不稀奇，沒幾個能30年年化收益率比指數更高的。能幾十年穩定比指數收益率高的，一般都是巴菲特等級。

但是……智慧AI跑贏指數，已經說明了其在投資領域的水平，戰勝99%的人類。並且，演算法一直在最佳化，可能未來的年化收益率最多的投資者，不會是人類，只會是各種不同版本的AI自動交易機器人。

人類這種生物，狂妄的時候覺得自己超過上帝。

但是……現實中，人類未必真的那麼強大！

就如AI，開始掌握了越來越多複雜的技能，比如下棋、手術、投資……總而言之，就是AI的生存環境的網際網路，網際網路後來被證明了，在很多領域效率比人類更高。所以，抵抗