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上一版3  4下一版 2017年12月15日 星期 放大 缩小 默认
智能投资顾问、智能客服、智能交易、智能投资研究提速——
券商拥抱人工智能
经济日报·中国经济网记者 温济聪
华泰证券涨乐财富通5.0发布会现场。
本报记者 温济聪摄
海通证券海博士人工智能产品。 本报记者 温济聪摄

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。

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