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人工智能受重视 证券基金业借力大数据优化投资

2018年11月09日 10:09
来源: 新京报
编辑:东方财富网

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摘要
【人工智能受重视 证券基金业借力大数据优化投资】业内人士认为,证券基金行业和金融科技公司可持续挖掘其合作领域,扩大合作范围,如利用金融科技低成本和无边界的特点,将客户群体扩大至未受金融服务覆盖的人群,扩大客户基础。

  你想请一个机器人给自己做投资顾问吗?不管你愿不愿意,证券基金业对人工智能技术的应用越来越重视,据预计,到2020年金融科技在中国资产管理行业的市场份额将达到10%,规模会超过10万亿元。

  普华永道今年9月发布的《2018年中国金融科技调查报告》显示,金融机构能够利用大数据为不同的客户群体量身定制差异化产品,优化客户体验,同时提高客户黏性。在前端销售方面,大数据可以完善客户画像,辅助精准营销。

  业内人士认为,证券基金行业和金融科技公司可持续挖掘其合作领域,扩大合作范围,如利用金融科技低成本和无边界的特点,将客户群体扩大至未受金融服务覆盖的人群,扩大客户基础。

  智能投顾纳入规范监管,持牌持证或成趋势

  智能投顾是什么?首先机构通过获取投资者个人信息,包括投资者的年龄、收入、财务、风险承受能力、产品偏好等问题,来确定投资者资产类别和可选择的资产,然后基于投资者偏好,利用算法对投资组合进行优化和调整。在交易过程中,智能投顾可以按照投资风格、投资组合选择实现完全自动交易,并对后续进行跟踪。

  国内多家机构已经上马智能投顾。梳理上市券商公司的公告显示,目前已经有多家上市券商推出了智能投顾业务或产品,包括中信证券国泰君安华泰证券广发证券海通证券等,其业务模式包含智能选股、策略交易、短线套利等。

  今年4月,央行发布的“资管新规”要求,运用人工智能技术开展投资顾问业务应当取得投资顾问资质,非金融机构不得借助智能投资顾问超范围经营或者变相开展资产管理业务。

  央行认为,运用人工智能技术开展投资顾问、资管等业务,由于服务对象多为长尾客户,风险承受能力较低,如果投资者适当性管理、风险提示不到位,容易引发不稳定事件。而且,算法同质化可能引发顺周期高频交易,加剧市场波动,算法的“黑箱属性”还可能使其成为规避监管的工具,技术局限、网络安全等风险也不容忽视。

  目前智能投顾牌照尚未发出,监管机构也未明确这一牌照由谁发出。不过,多位市场人士表示,在从严监管的行业背景下,智能投顾行业持牌持证经营只是时间问题。

  大数据助力基金公司量化投资

  中国证券投资基金业协会党委委员、副会长钟蓉萨今年8月在2018全球智能投资峰会上表示,人工智能对资产管理行业有深刻影响。

  钟蓉萨认为,在智能投资领域,未来在应用中的两个主流方向,一个是自动生成报告,一个是辅助量化交易。

  什么是量化投资,简言之,就是通过公开数据进行数量化分析,获得对资产价格未来走势的预测。量化投资可运用的场景较为广泛,比如大类资产配置、保险产品定价、商品期货、股指期货、国债期货、外汇、期权、可转债、信用债等等,都是量化投资的运用范围。

  随着大数据技术的发展,基金公司的量化投资团队把大数据分析运用在对量化模型的优化上。为了克服传统静态模型无法适应市场变化的难题,基金公司开始运用技术让投资模型主动学习。

  专业人士分析称,短期来看,量化基金的业绩并不突出,但由于能较好地控制风险收益,量化基金的长期收益会比较好。截至2017年底,公募量化总规模约为1200亿元,产品数量200只,其中主动量化规模占整个公募量化产品规模的五六成。这一比例较美国等成熟市场还是偏低。

  证券基金业借力大数据“了解客户”

  今年,中国信息研究院发布的《中国金融科技产业生态分析报告》显示,金融行业数据资源丰富,数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看,金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础,金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化,人工智能正在成为金融大数据应用的新方向,金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势。

  该报告认为,节约成本方面,大数据底层平台可以实现大规模数据的存储和调度,在部分场景替代原有的Oracle数据库,节约成本。保障合规方面,大数据可以集中组织数据并进行分析,从而做到充分了解客户的状态,从而帮助金融企业做到KYC(了解你的客户)和AML(反洗钱)。

  鹏华基金认为,金融科技助力客户实现个性化的资产配置。在资产配置时代,借助大数据和资产建模的方式,公募基金能更加精准细致地了解、把握、挖掘和刻画客户行为,根据客户的风险偏好、财富管理目标、投资经验,提供个性化、差异化的资产配置建议和定制服务。未来,金融科技将在养老金资产的组合投资、资产配置方面发挥更大的作用。

  普华永道今年9月发布的《2018年中国金融科技调查报告》显示,金融机构能够利用大数据为不同的客户群体量身定制差异化产品,优化客户体验,同时提高客户黏性。在前端销售方面,大数据可以完善客户画像,辅助精准营销。

  普华永道报告显示,传统金融机构对于技术应用层面的取向,某种程度上决定了未来的发展趋势。过去几年最热门的技术几乎没有太大的变化,在未来也如是。大数据分析仍然是最热门的技术,不仅已广泛应用于获客、风控与监管等方面,也将继续获得资本的青睐。

  在上述报告的调查中,受访的传统金融机构中有79%的公司,选择了未来一年内投资方向为大数据分析,46%的受访企业选择了移动科技,39%的受访企业选择了人工智能,上述三个选择排在前三。新京报记者王全浩编辑岳彩周校对付春愔

(文章来源:新京报)

(责任编辑:DF058)

 
 
 
 

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