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時下，金融科技已成為金融行業(yè)最熱門詞匯之一，不管是傳統(tǒng)金融機構(gòu)還是互聯(lián)網(wǎng)金融公司，都在積極擁抱前沿科技，券商行業(yè)也不例外。行業(yè)內(nèi)已達成共識：人工智能（AI）在金融行業(yè)具備廣闊前景，將對未來證券業(yè)態(tài)發(fā)展產(chǎn)生深遠影響

各大券商進軍人工智能有何創(chuàng)新做法，給投資者帶來哪些便利？從行業(yè)角度來看，券商行業(yè)拓展人工智能目前還存在哪些瓶頸和障礙？我國將如何充分發(fā)展券商人工智能？

人工智能發(fā)展正酣

搭乘人工智能金融科技暖風(fēng)，不少大型券商著力布局人工智能應(yīng)用

目前，人工智能在證券領(lǐng)域的應(yīng)用主要涉及算法、大數(shù)據(jù)等層面，包括行為用戶和產(chǎn)品分析、精準服務(wù)、智能服務(wù)、智能工具、量化交易、高頻交易等。搭乘人工智能的金融科技熱風(fēng)，不少大型券商布局人工智能應(yīng)用，在智能投資顧問、智能客服、智能交易、智能投資研究和智能風(fēng)險控制等領(lǐng)域均有涉及。

在智能投資顧問領(lǐng)域，不少券商為客戶提供了“個性化+場景化+智能化”的貼身財富管家服務(wù)。以中泰證券為例，中泰齊富通APP主打賬戶診斷、個股診斷、因子選股和資產(chǎn)配置等多項功能，推出了“超級電波”等智能輔助決策工具。根據(jù)量化回測報告，這些智能輔助決策工具的成功率比當(dāng)前市場同類產(chǎn)品更高，推出后得到了熱烈反響。平安證券則通過將資深投資顧問的價值判斷邏輯與大數(shù)據(jù)篩選結(jié)合，分析客戶的實際持倉和收益情況，為客戶提供持倉診斷、個股診斷和換股建議。

在智能客服領(lǐng)域，國泰君安證券在行業(yè)內(nèi)率先推出了線上智能客服“靈犀知道”，通過自然語言處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)，準確理解客戶需求，為客戶提供全天候無間斷的智能化交互服務(wù)。國泰君安網(wǎng)絡(luò)金融部負責(zé)人畢志剛介紹，目前，該應(yīng)用已累計服務(wù)130萬人次以上，僅2017年初至今就已服務(wù)90萬人次，高效解決了用戶94%的常見問題，應(yīng)答準確率穩(wěn)定在96%以上。

在智能交易領(lǐng)域，光大證券于2017年9月推出“智投魔方”，與交易、理財形成有機結(jié)合，構(gòu)建生態(tài)化、場景化服務(wù)。他們通過對用戶特征的精準刻畫及深度挖掘，融合社區(qū)在線人工服務(wù)，實現(xiàn)精準服務(wù)、主動觸達，為用戶提供多場景、實時、個性化的金融服務(wù)和產(chǎn)品，并跟隨用戶行為、投資偏好、風(fēng)險偏好等變化，及時調(diào)整金融產(chǎn)品和服務(wù)供給。

在智能投資研究領(lǐng)域，興業(yè)證券研究管理平臺已經(jīng)可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動篩選、模板應(yīng)用和模型計算，并可自動化生成部分研究報告。同時，該公司與高校共建了輿情監(jiān)控系統(tǒng)，為行業(yè)研究提供了重要參考。

“在智能風(fēng)控領(lǐng)域，我們推進的重點是信用風(fēng)險監(jiān)控、異常交易監(jiān)控和市場風(fēng)險監(jiān)控。”興業(yè)證券信息技術(shù)服務(wù)中心總經(jīng)理助理唐碩表示，“要做好智能風(fēng)控，首先要夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，我們正在與咨詢公司合作，全面推進數(shù)據(jù)治理工作，并逐步對接征信、工商訴訟和輿情數(shù)據(jù)，豐富風(fēng)險數(shù)據(jù)源。異常交易是交易所監(jiān)管的重點之一，我們正在嘗試通過智能化手段來提升發(fā)現(xiàn)異常交易能力，并取得一定成效”。

發(fā)展瓶頸依存

不成熟的人工智能可能導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險，因此，運用人工智能替代人為決策要循序漸進

人工智能在證券行業(yè)具備廣闊前景，然而，人工智能也不是萬能的。證券行業(yè)本身具有復(fù)雜性、嚴謹性和不確定性，這就決定了在證券領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿膽?yīng)用要循序漸進。不成熟的人工智能可能導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險，影響金融穩(wěn)定。因此，在證券領(lǐng)域運用人工智能替代人為決策，還有很長的路要走。

券商的人工智能剛剛起步，路途漫長。在中泰證券網(wǎng)絡(luò)金融部相關(guān)負責(zé)人看來，目前的難點在于：基礎(chǔ)技術(shù)的大投入與見效慢的矛盾，技術(shù)與業(yè)務(wù)需求的脫節(jié)，大數(shù)據(jù)的清洗和補全，模型的設(shè)計和優(yōu)化，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用等，這些都不是一蹴而就的。海通證券零售與網(wǎng)絡(luò)金融部副總經(jīng)理楊薇認為，“證券行業(yè)在利用人工智能技術(shù)推動行業(yè)發(fā)展的過程中，必然會出現(xiàn)新老思維和范式的摩擦”。這主要集中在4個方面：業(yè)務(wù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)合規(guī)之間的摩擦；市場變革和公司效率之間的摩擦；資源在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和創(chuàng)新模式之間配置的摩擦；客戶的傳統(tǒng)習(xí)慣與新工具之間的摩擦。

券商在技術(shù)積累、人才儲備上均有一定程度的約束。光大證券互聯(lián)網(wǎng)金融部總經(jīng)理張懷強直言，“很多券商的技術(shù)開發(fā)大量依賴外包，自主掌控能力不強。沒有自主的開發(fā)團隊，就無法掌握最核心的技術(shù)，無法掌控金融科技產(chǎn)品的持續(xù)研發(fā)”。國金證券相關(guān)負責(zé)人認為，“AI的瓶頸依然在技術(shù)方面。目前，多家券商推出的AI服務(wù)其實是由外部供應(yīng)商提供的，并無明顯的券商特色，僅能滿足部分客戶的部分需求”。

此外，業(yè)界對智能投資顧問存在一定誤區(qū)。華泰證券相關(guān)人士認為，智能投顧是通過大數(shù)據(jù)來了解客戶的風(fēng)險偏好、個性需求等，然后給客戶制定個性化資產(chǎn)配置方案，并做出動態(tài)跟蹤和修改。而目前許多智能投顧僅是填個問卷，拿幾個基金產(chǎn)品拼湊一下。還有的把智能選股看做智能投顧，這都不符合其含義。

策略同質(zhì)化也是現(xiàn)有問題之一。平安證券相關(guān)負責(zé)人介紹，很多券商APP上看到的智能投顧產(chǎn)品長相一樣，出來的東西也一樣，如相似K線、智能選股。由于提供后臺策略的供應(yīng)商一樣，出來的功能樣式、服務(wù)流程、產(chǎn)品推薦也基本一樣。而且，策略同質(zhì)化導(dǎo)致很多策略在達到一定人數(shù)、資金規(guī)模時，有效性會失效。

“此外，目前對人工智能在證券領(lǐng)域的法律法規(guī)監(jiān)管還存在盲區(qū)。”唐碩舉例，當(dāng)人工智能提供金融服務(wù)出現(xiàn)問題時，責(zé)任方怎么確定；投資顧問業(yè)務(wù)首先要求要了解客戶，目前很多公司的智能投顧僅通過簡單問卷便提供投資建議，是否達到真正了解客戶；人工智能的決策過程是否需要披露，如不披露，是否違背客戶知情權(quán)，如何監(jiān)管；如果披露，又怎樣保護服務(wù)提供方的商業(yè)機密；人工智能在數(shù)據(jù)利用和客戶隱私保護間如何取得平衡。這些問題都對現(xiàn)有監(jiān)管規(guī)則提出挑戰(zhàn)。

多措并舉促發(fā)展

人才、技術(shù)、服務(wù)……面對諸多發(fā)展問題，券商要打全面攻堅戰(zhàn)

面對人工智能在券商應(yīng)用層面的諸多發(fā)展瓶頸與困惑，業(yè)內(nèi)人士建議，應(yīng)多措并舉促進券商人工智能發(fā)展。

首先，要加強人工智能人才隊伍建設(shè)。張懷強認為，這不僅需要技術(shù)開發(fā)人才，也需要互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計、金融產(chǎn)品開發(fā)等一系列人才，共同支撐起整個體系的運營及迭代優(yōu)化。畢志剛表示，一方面要補充相關(guān)專業(yè)人員，另一方面，通過外部合作或自主建設(shè)方式，搭建人工智能軟硬件平臺。以業(yè)務(wù)引領(lǐng)技術(shù)，技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的思路，推動人工智能在券商的應(yīng)用。

“其次，要開發(fā)真正意義的智能投資顧問。在服務(wù)領(lǐng)域，機器人代替人工完成一些工作是大勢所趨。券商只有通過智能投資顧問才能實現(xiàn)高效、便捷、普惠的金融服務(wù)，把券商的專業(yè)水平實時、智能地提供給客戶，才能千人千面、滿足多樣化需求，才能改進模式、降低成本，應(yīng)對傭金下調(diào)的壓力。”華泰證券相關(guān)人士表示。

行業(yè)數(shù)據(jù)整合與知識圖譜構(gòu)建同樣勢在必行。作為行業(yè)數(shù)據(jù)的匯聚地，建議行業(yè)核心機構(gòu)起到牽頭作用，制定更加完善的數(shù)據(jù)標準，整合行業(yè)數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為整個行業(yè)提供更多的數(shù)據(jù)服務(wù)。“要構(gòu)建連接上下游產(chǎn)業(yè)鏈的證券知識圖譜，建立基本面?zhèn)鲗?dǎo)模型，需要行業(yè)專家和人工智能專家協(xié)作，以專家+大數(shù)據(jù)的方式構(gòu)筑知識圖譜生長模式，從而更好地利用行業(yè)海量非結(jié)構(gòu)化信息。”唐碩說。

此外，要與趨勢變化、監(jiān)管環(huán)境相契合。畢志剛認為，券商一方面要考慮當(dāng)前技術(shù)能力和市場環(huán)境適用的應(yīng)用場景，不盲目通過機器來代替人類投資決策；另一方面，人工智能應(yīng)用中會涉及各種復(fù)雜模型和算法。這就需要在整體規(guī)劃中做好風(fēng)險措施，設(shè)立風(fēng)險隔斷機制，在異常情況下可智能預(yù)警并采取風(fēng)控措施。

“此外，建議服務(wù)付費化。”平安證券相關(guān)負責(zé)人表示，有償服務(wù)在國外已成為趨勢，但目前國內(nèi)還沒有形成共識。要做好智能投資顧問，在技術(shù)、投研、推廣領(lǐng)域投入的資金龐大，但考慮到短期利益，如流量、口碑，券商普遍采取回避政策。然而，如果不盡早樹立有償服務(wù)規(guī)則，未來的收費之路將更為艱難。