时下，金融科技已成为金融行业最热门词汇之一，不管是传统金融机构还是互联网金融公司，都在积极拥抱前沿科技，券商行业也不例外。行业内已达成共识：人工智能（AI）在金融行业具备广阔前景，将对未来证券业态发展产生深远影响

各大券商进军人工智能有何创新做法，给投资者带来哪些便利？从行业角度来看，券商行业拓展人工智能目前还存在哪些瓶颈和障碍？我国将如何充分发展券商人工智能？

人工智能发展正酣

搭乘人工智能金融科技暖风，不少大型券商着力布局人工智能应用

目前，人工智能在证券领域的应用主要涉及算法、大数据等层面，包括行为用户和产品分析、精准服务、智能服务、智能工具、量化交易、高频交易等。搭乘人工智能的金融科技热风，不少大型券商布局人工智能应用，在智能投资顾问、智能客服、智能交易、智能投资研究和智能风险控制等领域均有涉及。

在智能投资顾问领域，不少券商为客户提供了“个性化+场景化+智能化”的贴身财富管家服务。以中泰证券为例，中泰齐富通APP主打账户诊断、个股诊断、因子选股和资产配置等多项功能，推出了“超级电波”等智能辅助决策工具。根据量化回测报告，这些智能辅助决策工具的成功率比当前市场同类产品更高，推出后得到了热烈反响。平安证券则通过将资深投资顾问的价值判断逻辑与大数据筛选结合，分析客户的实际持仓和收益情况，为客户提供持仓诊断、个股诊断和换股建议。

在智能客服领域，国泰君安证券在行业内率先推出了线上智能客服“灵犀知道”，通过自然语言处理、深度神经网络、机器学习等先进技术，准确理解客户需求，为客户提供全天候无间断的智能化交互服务。国泰君安网络金融部负责人毕志刚介绍，目前，该应用已累计服务130万人次以上，仅2017年初至今就已服务90万人次，高效解决了用户94%的常见问题，应答准确率稳定在96%以上。

在智能交易领域，光大证券于2017年9月推出“智投魔方”，与交易、理财形成有机结合，构建生态化、场景化服务。他们通过对用户特征的精准刻画及深度挖掘，融合社区在线人工服务，实现精准服务、主动触达，为用户提供多场景、实时、个性化的金融服务和产品，并跟随用户行为、投资偏好、风险偏好等变化，及时调整金融产品和服务供给。

在智能投资研究领域，兴业证券研究管理平台已经可以实现数据自动筛选、模板应用和模型计算，并可自动化生成部分研究报告。同时，该公司与高校共建了舆情监控系统，为行业研究提供了重要参考。

“在智能风控领域，我们推进的重点是信用风险监控、异常交易监控和市场风险监控。”兴业证券信息技术服务中心总经理助理唐硕表示，“要做好智能风控，首先要夯实数据基础，我们正在与咨询公司合作，全面推进数据治理工作，并逐步对接征信、工商诉讼和舆情数据，丰富风险数据源。异常交易是交易所监管的重点之一，我们正在尝试通过智能化手段来提升发现异常交易能力，并取得一定成效”。

发展瓶颈依存

不成熟的人工智能可能导致系统性风险，因此，运用人工智能替代人为决策要循序渐进

人工智能在证券行业具备广阔前景，然而，人工智能也不是万能的。证券行业本身具有复杂性、严谨性和不确定性，这就决定了在证券领域对人工智能的应用要循序渐进。不成熟的人工智能可能导致系统性风险，影响金融稳定。因此，在证券领域运用人工智能替代人为决策，还有很长的路要走。

券商的人工智能刚刚起步，路途漫长。在中泰证券网络金融部相关负责人看来，目前的难点在于：基础技术的大投入与见效慢的矛盾，技术与业务需求的脱节，大数据的清洗和补全，模型的设计和优化，深度学习的应用等，这些都不是一蹴而就的。海通证券零售与网络金融部副总经理杨薇认为，“证券行业在利用人工智能技术推动行业发展的过程中，必然会出现新老思维和范式的摩擦”。这主要集中在4个方面：业务创新与业务合规之间的摩擦；市场变革和公司效率之间的摩擦；资源在传统业务和创新模式之间配置的摩擦；客户的传统习惯与新工具之间的摩擦。

券商在技术积累、人才储备上均有一定程度的约束。光大证券互联网金融部总经理张怀强直言，“很多券商的技术开发大量依赖外包，自主掌控能力不强。没有自主的开发团队，就无法掌握最核心的技术，无法掌控金融科技产品的持续研发”。国金证券相关负责人认为，“AI的瓶颈依然在技术方面。目前，多家券商推出的AI服务其实是由外部供应商提供的，并无明显的券商特色，仅能满足部分客户的部分需求”。

此外，业界对智能投资顾问存在一定误区。华泰证券相关人士认为，智能投顾是通过大数据来了解客户的风险偏好、个性需求等，然后给客户制定个性化资产配置方案，并做出动态跟踪和修改。而目前许多智能投顾仅是填个问卷，拿几个基金产品拼凑一下。还有的把智能选股看做智能投顾，这都不符合其含义。

策略同质化也是现有问题之一。平安证券相关负责人介绍，很多券商APP上看到的智能投顾产品长相一样，出来的东西也一样，如相似K线、智能选股。由于提供后台策略的供应商一样，出来的功能样式、服务流程、产品推荐也基本一样。而且，策略同质化导致很多策略在达到一定人数、资金规模时，有效性会失效。

“此外，目前对人工智能在证券领域的法律法规监管还存在盲区。”唐硕举例，当人工智能提供金融服务出现问题时，责任方怎么确定；投资顾问业务首先要求要了解客户，目前很多公司的智能投顾仅通过简单问卷便提供投资建议，是否达到真正了解客户；人工智能的决策过程是否需要披露，如不披露，是否违背客户知情权，如何监管；如果披露，又怎样保护服务提供方的商业机密；人工智能在数据利用和客户隐私保护间如何取得平衡。这些问题都对现有监管规则提出挑战。

多措并举促发展

人才、技术、服务……面对诸多发展问题，券商要打全面攻坚战

面对人工智能在券商应用层面的诸多发展瓶颈与困惑，业内人士建议，应多措并举促进券商人工智能发展。

首先，要加强人工智能人才队伍建设。张怀强认为，这不仅需要技术开发人才，也需要互联网产品设计、金融产品开发等一系列人才，共同支撑起整个体系的运营及迭代优化。毕志刚表示，一方面要补充相关专业人员，另一方面，通过外部合作或自主建设方式，搭建人工智能软硬件平台。以业务引领技术，技术驱动业务的思路，推动人工智能在券商的应用。

“其次，要开发真正意义的智能投资顾问。在服务领域，机器人代替人工完成一些工作是大势所趋。券商只有通过智能投资顾问才能实现高效、便捷、普惠的金融服务，把券商的专业水平实时、智能地提供给客户，才能千人千面、满足多样化需求，才能改进模式、降低成本，应对佣金下调的压力。”华泰证券相关人士表示。

行业数据整合与知识图谱构建同样势在必行。作为行业数据的汇聚地，建议行业核心机构起到牵头作用，制定更加完善的数据标准，整合行业数据，提升数据质量，为整个行业提供更多的数据服务。“要构建连接上下游产业链的证券知识图谱，建立基本面传导模型，需要行业专家和人工智能专家协作，以专家+大数据的方式构筑知识图谱生长模式，从而更好地利用行业海量非结构化信息。”唐硕说。

此外，要与趋势变化、监管环境相契合。毕志刚认为，券商一方面要考虑当前技术能力和市场环境适用的应用场景，不盲目通过机器来代替人类投资决策；另一方面，人工智能应用中会涉及各种复杂模型和算法。这就需要在整体规划中做好风险措施，设立风险隔断机制，在异常情况下可智能预警并采取风控措施。

“此外，建议服务付费化。”平安证券相关负责人表示，有偿服务在国外已成为趋势，但目前国内还没有形成共识。要做好智能投资顾问，在技术、投研、推广领域投入的资金庞大，但考虑到短期利益，如流量、口碑，券商普遍采取回避政策。然而，如果不尽早树立有偿服务规则，未来的收费之路将更为艰难。