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资产管理机构如何玩转金融科技,AI赋能投资

发布时间:2019-10-27 12:50编辑:网络科技浏览(101)

    现阶段智能投研已经在在交互体验、数据动态关联、自我学习能力方面相较于传统投研工具有本质飞跃。不过,智能投研的终极目标则是实现数据到投资观点的一步自动完成。

    30日,中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会主办的2018全球智能投资峰会在京召开,与会专家共同研究人工智能在资管行业的最新应用及未来金融科技的发展方向。 夏宾 摄

    具体来说,智能投顾模型通过对客户可观测数据和主观问卷的综合分析,划分出不同客户群及对应的大类资产配置方案,实现战略配置;在战术配置中,根据投资研究、机器学习等方法得出各个市场的判断后,通过演算模型得出各个市场的配置比例,与客户的个性化资产配置匹配。产品经理可根据智能投顾模型得出的资产配置结果寻找市场上风格一致的产品,得出产品配置方案,提供给线上客户或者理财师。配置完成后,平台会进行持续跟踪和监控,并给出调仓建议,保障配置的有效性,控制投资风险。智能投顾可为投资者实现投资组合创建和优化、产品深度分析、智能择时、SmartBeta评价体系、风险控制体系、流动性管理与费率优化、投资组合监控等功能。

    对此,通联数据智能投研总监盛元君在“2018全球智能投资峰会”上表示,这意味着整体的金融机构对核心投研能力提升的要求加重,而AI技术将在资产投资端和负债端两方面解决大资管行业中的问题“我们现在整个资管行业在往净值化方向转型,未来大多数的基金经理可能会成为多资产的基金经理,能否有一个系统把这些资产的属性、风险、收益都分析清楚?让我每天只要去思考对未来的观点是什么,我应该怎么样改变投资的操作就好,而不是每天总结说今天的操作到底对我的账户产生了什么样的影响,我管十来个账户每一个账户的风险、收益特征到底是什么样的?当然现在很多的基金经理都在通过Excel表的方式来建组合分析,但是我认为未来机器可以自动化的来帮我们实现这些。”盛元君进一步解释道。

    中新网北京8月31日电 随着人工智能技术日渐成熟,全球资管行业开始将AI技术与资管业务相结合,探索行业发展和升级新道路。

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    值得一提的是,在严监管背景之下,目前整个资管行业正在面临转型,所有的金融产品都在向净值化的方向转型,而投研能力的提升则成为资管产品净值表现好坏的重要因素。

    在智能投顾方面,AI HI的结合点在于,人具有创造力,可以看到新产业的酝酿和发生,而机器比较理性,用大量数据来分析,把人的智慧与机器的能力组合起来做好投资管理。未来人工智能不会替代客户经理,但是会用人工智能的客户经理将会替代不会使用人工智能的经理。

    具体来说,云计算为金融机构提供低成本、高效率的IT基础设施,在安全合规的前提下有力支持了业务快速上线和灾备的需求。大数据技术为金融行业带来海量的数据并提供价值挖掘的有效方式,能进行更精准的预测,提高经营效率并降低获客成本。人工智能技术模拟人的认知与能力,推进普惠金融,并提高金融行业的数据处理和风险控制能力。区块链技术以科技带来信任,简化机构间的清算流程,降低成本。机器人、流程自动化技术能进行高重复性、逻辑确定并且稳定性要求相对较低的流程性工作,提高工作效率。

    以全球最大的资产管理公司贝莱德为例,管理规模6万多亿美元,该公司进入中国市场时非常注重另类数据的搜集,并采用了卫星图像的数据,来观察某些机械加工行业的繁忙程度。同时,它也会追踪官方媒体上一些政策性新闻及解读,还会通过社交网络获取市场情绪数据。

    盛元君认为,AI技术的发展和应用,将人的决策逻辑进行因子化提炼,固化之后可以帮助人们决策时有效避免知行不一的问题。AI技术还能对信息进行高效收集和处理,自动进行个性化的多资产组合管理,拓宽人力管理的边界。

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    在今年8月,通联数据正式对外宣布,旗下“萝卜投研”全面升级。

    30日,中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会主办的2018全球智能投资峰会在京召开,与会专家共同研究人工智能在资管行业的最新应用及未来金融科技的发展方向。

    金融科技在资产管理方面的落地应用

    打造“研究员另一个AI大脑”

    “未来发展的方向是AI HI。”微软亚洲研究院副院长张益肇称,人工智能带来的数字化转型有四大方向:第一是与客户互动的方式,第二是激励员工,第三是运作优化,第四是转型产品。

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    人工智能颠覆资管前景几何“AI可能给资管业带来什么样的影响呢?我想引用复杂经济学的创立者阿瑟在《技术的本质》里说的一句话:"经济是技术的表达"。意思是,迄今为止所有的商业变革最后都是技术因素驱动的,不是单一技术驱动的,而是一个技术的组合在驱动着所有的商业变革。”通联数据董事长肖风认为,AI这项技术不仅会对分析员和基金经理产生一定影响,也会对资本市场甚至对上市公司的商业模式产生影响,最终反作用于投资人用新方法去审视上市公司。

    美国世纪投资首席投资官维诺德表示,大数据越来越多地用于寻找Alpha,技术现在是一个Alpha引擎。传统的管理人将寻求利用技术提高效率的路径,量化投资的基金经理将越来越需要获取非传统的数据来源,以保持投资优势,未来投资管理将会继续看到风格趋同的情况。

    智能投研对研究数据和研究成果进行智能整合和关联,全面颠覆投研人员数据获取的方式,大幅提升投研工作效率和投研能力。智能投研能够获取社交平台、新闻报道等舆情信息,综合经济周期、行业规律、公司基本面等多方面因素,理解市场变化,通过对海量金融数据的自动学习,预测事件变化趋势和规律,做出相应的决策。其中的关键技术包括网页正文提取、重复数据去除、分词、命名实体识别和排歧、关系提取、关联规则挖掘、情感分析、机器学习等。

    “以人机围棋大赛为例,目前为止AI对我们投资行业管理的影响还处于AlphaGo阶段,是辅助人来做很多事情。当机器或者算法参与到行业里面来的时候,可能不需要超过50%,能达到30%左右参与度的时候,就发生变化了。因为它进入了一个拐点,行业就可能发生一个颠覆性的变化。”肖风说。

    中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会主席肖风认为,AI对资管行业的影响分为两个阶段:第一是Alphago阶段,AI进行自然语言学习,辅助分析员和基金经理,是人的能力的加强;第二是AlphaZero阶段,AI进行深度学习,解构并重构市场,以“预测性”和“决策性”表达机器观点。未来AI的发展将会引起行业变革、商业变革、市场变革,在三个层次上影响整个资产管理行业。

    2)建立或优化智能投顾平台,建立服务零售长尾客群的直销渠道;

    在金融投资纷繁复杂的海量信息面前,许多投资人并不能高效处理各路信息。萝卜投研的优势,一方面可以扩充人脑的宽度,另一方面提升大家对于信息反应的时效性,并且能够借助一些机器模型的工具,提升研究员和投顾对于投资事件的反应速度与理解深度。

    中国证券投资基金业协会副会长钟蓉萨指出,人工智能对资产管理业的影响是广泛而深刻的,行业应当深入学习、思考,探索人工智能在资产管理行业的应用。目前世界各国都在积极探索智能金融,包括智能投顾、智能投资、智能客服等多个方面。智能投资领域未来有两个重要的应用场景:一是自动生成报告,二是辅助量化交易。

    按人力参与程度,智能投顾分为全智能投顾(机器主导,人工有限参与)、人机结合的半智能投顾和以人为主的智能投顾(机器只起有限的辅助作用)三种模式。在智能投顾发展的前期,机器主导的全智能投顾模式占据了主流市场,国外以Wealthfront、Betterment、嘉信理财智能投资组合为代表。以人为主的智能投顾目前主要以社交跟投和投资策略为主流模式,国外以Motif、Covestor为代表。但对于高净值客户,服务质量是主要的考虑因素,人工投顾仍然具有必要性,因而,人机结合的智能投顾逐渐受到重视,未来有望成为智能投顾的重要模式。

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    在通联数据智能投研总监盛元君看来,核心投研能力的提升,不仅仅来自于人,也会来自于科技,而机器能够解决的问题在于三个方面。

    1)构建自己的核心投资管理能力,打造投资研究、投资管理、风控及运营一体化的端到端资产管理系统平台;

    永利国际开户送38体验,谈及AI对投资管理行业的影响,通联数据董事长肖风认为,对投资的影响可从行业变革、商业变革和市场变革三个层面来看。

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    根据人工智能模型确定的投资策略可以挖掘数据之间的非线性关系并保持理性。一方面,传统交易策略主要构建数据中的线性关系,而对非线性关系难以直观理解。与之相比,人工智能方法能够从复杂的数据中提炼非线性关系。金融市场中,变量之间关系复杂。例如,股票走势不仅与公司基本面有关系,而且和宏观经济、大盘走势、投资者情绪等众多变量相关,人类投资者不善于处理这样的问题。人工智能擅长从复杂的历史数据中寻找规律、学习知识,将更广泛、更复杂的因素纳入走势预测的分析中,用来指导未来的交易决策。例如,量化交易中常用的多因子选股策略一般是通过多个因子的线性组合来预估股票未来表现,而智能策略将投资者认为与股票收益相关的因素(例如规模、反转、估值、流动性等选股因子)、股票的行业特性以及由市场交易产生的技术指标等作为股票的特征,通过机器学习的手段,从历史数据中挖掘这些股票特征与股票未来收益的关系。从数据中挖掘人类难以识别的非线性关系,是人工智能用于投资的重要优势。

    实际上,AI赋能传统投研行业历史较短,国内也尚处于萌芽期。早在2000年前后,国外创业公司就率先试水智能投研项目,而国内则在2013年掀起智能金融领域的创业高峰。随后在2016年,作为国内最早定位“AI 金融”的金融科技公司——通联数据正式推出“萝卜投研”。

    第一是大数据处理,尤其粗糙数据的处理;第二是传统模式的升级,重复性的金融工作被机器所取代;第三是基于客户需求的个性化服务,运用用户画像等技术提升提供不同金融产品的效率。

    ▲ 资料来源: 萝卜投资整理

    值得一提的是,萝卜投研还在诸多其他方面进行大胆的探索,把最新的AI技术嵌入到获取信息、机会监控、研究预测、撰写报告的整个研究过程,从研究场景出发,尝试去提升投资研究的效率,并且期望人类借助这样的平台逐渐提升知识方面的积累,真正实现人机之间的交互与交融。返回搜狐,查看更多

    3)拓展投资能力的边界,通过直投、委外、投资外包等多种模式布局各类资产。

    原标题:AI赋能投资 萝卜投研助力百万亿资管业生态重构

    目前,金融科技依托各类创新技术对传统金融行业的产品及服务进行升级,拓宽了传统金融机构的获客渠道,提高了金融服务运作效率,强化了投资管理能力,完善了风险管理体系,降低了交易成本,更好地满足了人们的金融需求。金融科技的核心价值并不是颠覆,而是提供更完善的金融服务体验,创建新颖的、更贴近用户的业务模式。在可以预见的未来,科技会以金融行业的需求为导向,在服务和模式上不断创新,推动金融行业的发展和进步。

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