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9月17日,由清华大学五道口金融学院主办的“第二届中国金融科技大会”在北京召开,百度高级副总裁朱光在现场做了“智能金融践行普惠梦想”的主题演讲。随着Google旗下DeepMind公司AlphaGo击败人类顶尖围棋选手等经典案例的传播,各行业都在引入人工智能应用,尤其是金融领域,被称为最适合人工智能应用的领域之一。

那么,人工智能已经带给专业机构和普通投资者的便利有哪些呢?正如朱光所言,在智能金融时代,金融行业正在从四大方向发生改变,包括获客、服务、风控方式和IT基础设施,未来,百度也将用科技撬动更多金融机构,让金融机构敢于去服务那些最急需用钱、最需要改变命运的人。

对于所有的金融从业人员和普通投资者而言,盯盘、看市、判断、交易可谓是每天必修功课,已经喧嚣了不止一日的人工智能(AI)与智能投顾时代的来临,似乎并没有将金融机构与普通投资者解救出来,财富管理者们依然很辛苦,每天盯着上下波动的K线与各种新闻,还要做出自已的判断。

从简单意义上讲,人工智能在财富管理的普惠实践方面有两个主要的应用方面,一个对公专业性应用,一个零售规模化应用,也是百度金融目前所做的探索性努力。

对公专业性应用是帮助金融机构、专业人士,分析员、交易员、基金经理的智能投研、风险控制;零售规模化应用是针对普通消费者的智能投顾、财富管理,以期可以帮助中国“傻白甜”的金融消费者实现财富保值增值。但这一切均必须以信息的搜索、集中、采集与大数据挖掘作为基础。

无论是国外人工智能的拔得头筹的Google,还是国内领军的百度在这些方面均有探索,笔者试图勾勒大家经常见到的人工智能初级应用场景,以期阐释人工智能带来的进步。

 

1对公专业性应用:智能投资

 

如何让金融机构的钱应用得更加安全,如何让这些投资变得回报率更高,是每一个金融从业者对人工智能必问的问题,以下三个场景是其给我们的初级答案。

(一)场景一:为金融机构挑选更适合的贷款者

传统银行机构对现有贷款者的风险评价体系较为传统单一,对于一些不符合其贷款标准的人员采取一刀切的模式,这让很多需要金融服务的群众未能感受到金融机构的普惠。比如,虽然农业银行拥有约5亿客户,但在客户甄选上仍保持传统风控路线。

然而,其与百度人工智能领域的合作AB贷,使风控做到“无招胜有招”,其中推出的针对互联网网民与三农小微的“新信用分”。让互联网数据与金融业本身的数据发生互补,在对三农群众、网民发放贷款时可更具风险控制的针对性,金融服务更具普惠性。

另外,百度也联合诸多已经开发开展了学生贷款领域的金融机构加大了传统金融机构不愿意贷款的职业培训学生的贷款力度,如校园贷等。百度使用了内部和外部更多数据:如百度贴吧等网络社区的社区信用数据进行客户信用风险评定与画像。

(二)场景二:即时搜集更多与投资品相关的新闻

信息爆炸时代,如何搜集并应用更多有效信息成为摆在每一个金融人面前的重要议题。特别对于投资经理而言,面对着浩如烟海的数据,怎样的文本挖掘才能让投资工作更具效力?

毫无疑问,最有效的方法就是通过诸如百度等搜索引擎导入“负面、正面”两部分舆情的内容。基金公司的基金管理人,每天第一件事情就是刷“财经新闻”,而且必定要看完自己投资股票池中的股票行业、公司、上游、下游……等报道,但是“百密一疏”。“人眼”斗不过“网眼”,任何舆情风暴都来源于某一细小的蝴蝶展翅。如百度金融等公司开始为基金公司输出新闻智能因子,通过搜索引擎的特色数据,加上搜索技术,为其在金融量化投资方面省时省力。

(三)场景三:挑选海量金融产品中的优质资产

经济新常态大背景下,多如牛毛的各类金融资产中,用肉眼去识别哪一类资产更具价值,做起来显然有些困难。人工智能系统在这方面便颇具优势:例如,如果将大类资产分为:股票、债券、期货、基金、信托五大类,将判定条件设为连续30日超过5%年化收益率的产品持续预警。则可以筛选出30天内稳定超过5%的资产投资品。美国本土搜索引擎Google、俄罗斯的Yandex已深入开展上述几类金融网站的产品数据提取、挖掘,对金融类网站单独设立算法计算高收益率产品组合,继而根据遴选的资产池再构建投资组合,发售高于市场平均收益的投资产品。国内百度金融亦有此种功效,特别是其在LBS地图数据、搜索数据、行业数据、金融行为数据等方面的搜集、分析和应用,已经提供给各基金公司悄然走在世界前列。

总之,上述三个金融场景化服务是诸如Google、百度等在金融科技领域里帮助对公客户专业化服务的典型范本,日本的dokoda、searchdesk,法国的aliceadsl、德国的fireball等各大国搜索引擎公司也试图将此作为其数据搜索业务金融化的转捩点。

 

2零售规模化应用:智能投顾

 

 

如何让钱变成更多的钱,是每一个老百姓面对人工智能时的必问问题,以下两个场景已经是人工智能在为我们财富增值时所贡献的力量。

(一)场景一:每日自动为投资者完成打新

在中国,新老股民最爱做的事情之一就是打新,无亏本买卖,特别是2016年打新新规不要求垫资打新之后,打新变成了更简单的事,但每天点开软件点击新股申购还是一件很繁琐的事。现在大量的程序可以为你设置每日交易时段自动打新。你只要等着中签短信和缴款通知即可。

(二)场景二:根据数据搜索偏好自动推荐匹配度最高的投资产品

由于金融网站数据浏览和产品购买过程中均有数据留存,特别是保护好用户隐私的前提下,对海量数据进行挖掘,可以准确描述用户的偏好,加上人工智能技术,为客户量身定制精准的营销运营方案和用户运营方案。精准营销可以让点击率提升,让客户购买到适合自己的金融产品的概率增大。诸如许多未接受正规大学教育的孩子在百度上搜索职业培训信息,百度金融推介相关职业贷款产品,将使产品的推广效果事半功倍。

(三)场景三:零售客户消费信贷的规模化区块链应用

9月19日,“百度-长安新生-天风2017年第一期资产支持专项计划”即将在上交所交易,该项目中百度金融作为技术服务商搭建了区块链服务端BaaS并引入了区块链技术,使得各参与机构得以在链上参与ABS项目,至此,首单基于区块链技术的交易所ABS产品落地。这是中国首只公募ABS“区块链”资产,其底层资产全部为零售客户的消费信贷资产。这种应用保障了零售客户消费信贷资产不被挪作他用,而且在风险控制方面也使用区块链技术做出了对潜在违约客户的甄别。

 

 

3人工智能财富管理面临的三大疑问

 

 

 

(一)问题一:你到底敢不敢用人工智能提的建议?

多数股民看到软件里自动蹦出来的推荐股票、基金宣传:根据您的风险偏好,为您推荐下属基金、股票……。第一反应肯定是:疑惑,第二反应:点开,第三反应:觉得收益还不错,第四反应:买。

但,达成“买”,这一动作的人数仍然占比较低。推荐购买成功率数据过低,反映了一个问题:投资亏损虽然概率小,但热闹的人工智能金融应用,为什么你还不相信?

原因就是我们要论述的下面第二个问题。

(二)问题二:究竟什么样的人工智能投资顾问才是靠谱的?

拿身家性命、血汗钱听人工智能的投资建议,让机器人帮你理财,是谁心里都会有犹豫,那人工智能靠不靠谱?

一言以蔽之地说,人工智能设计的初衷就是弥补人类思考的缺陷,评判其是否有效有以下三个关键节点:1、数据基于全网大数据的人工智能是有效的;2、限定条件多且符合金融投资逻辑的智能算法是有效的;3、模型经过反复训练,验证投资收益的人工智能投资是有效的。

百度金融服务的全网搜索的大数据能力可以满足海量、细化的数据。同时,智能金融搜索引擎在语义挖掘、文本识别方面具有重要的基础性数据应用优势;另外,每一个成功的搜索引擎的模型都经过千万次的计算训练。这也是Google、百度、Yandex、dokoda、searchdesk等为何成为其服务所在区域的翘楚与楷模的原因。

那么,搜索引擎转型的人工智能投顾真的就是成功的吗?成功的人工智能投顾关键点是什么,这是下面第三个我们要解答的问题。

(三)问题三:沾了人工智能边的金融科技就是会成功的吗?

金融科技公司不一定会成功,成功的一定是前沿科技公司,而前沿科技公司一定是掌握全品类最前沿技术的公司。国外有Google的Deepmind,中国有百度的百度金融,均已成为转型为智能金融公司。

搜索引擎公司除了传统的数据搜集、挖掘优势之外,其区块链、金融云、智能客服会大大缩减金融机构客服的成本,提升客户的体验;智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾将提高金融机构的效率,提升服务水平。

总之,搜索引擎公司 “大而全”同时又“小而精”的金融科技体系,是人工智能服务对公、零售客户的两大杀手锏。

当然,在金融科技面前,我们永远都是孩子,而掌握的金融科技越前沿,也许我们就离成熟、成功就更近一步。基于搜索数据挖掘的人工智能便是我们以幼小之躯奔向财务自由之路的一双优质的跑鞋,让我们可以走得更快、飞得更高,迈上拥有加速度的财富自由之路。

 (微信订阅号:李虹含,ID:yingtonghuo518)

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李虹含

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金融学博士后,原中国社会科学院金融研究所副研究员,中国人民大学国际货币所研究员,对外经贸大学等多所高校兼职教授、硕士生导师,新华社特约经济分析师。 历任高校与培训机构讲师,曾任某股份制银行总行资产管理部、分行金融市场部产品经理、风险经理多个岗位,在《金融研究》《人民日报》《半月谈》《中国社会科学报》《中国金融》《金融时报》《银行家》等权威报刊发表文章一百余篇,主持国家级课题多项,获2016、2017年中国银行业发展研究优秀成果二、三等奖,银行间交易商协会、湖北省财政厅表彰多次。 央视财经、人民网、新华社、新浪、腾讯、搜狐、网易、虎嗅、钛媒体、36氪等多家主流财经媒体专栏作者。

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