前沿!资产管理机构如何玩转金融科技?

智能投顾(Robo-Advisor)是最近几年冉冉升起的一门新兴的金融行业,也被称作机器人理财。虚拟的机器人借助机器学习的反复训练,对投资组合理论、行业大数据和现代金融制度及操作都有了相当程度的熟稔之后,通过灵活的算法实现产品收益最大化的过程。智能投顾是人工智能技术体系的一个重要分支,是人工智能学科和应用的重要门类,目前处于萌芽阶段,未来潜力十分巨大。智能投顾是借助大数据和机器算法技术实现投资收益最大化参考方案的优质工具。在今后的数年内,智能投顾还将逐步细分成很多小领域,日渐融入传统的金融产品设计和运作,体现了人工智能技术最终渗透进和改变传统金融和互联网金融行业发展格局的大趋势。在美国,借助机器学习技术,使智能决策工具能够处理越来越复杂的目的请求,早在十多年前就已经折服了很多人。例如2008年美国大选,胜选者奥巴马团队就借助了机器人决策研发小组的某款工具,合理安排大选前的社交活动,合理安排资金配置,最终赢得了几个关键票仓,为胜选提供了根本保障。而智能投顾所面对的也是结合大数据和已有项目进行建模,做出最优资产配置决策的过程。简单描述一下区块链对于智能投顾行业可能会起到的良好推动作用,一般来说投顾行业的利润源来自佣金和产品方给与的回扣点数,在这一过程之中很多智能投顾企业可能会利用我国该行业规范和监管都不完善的空隙,采取伎俩促使客户重复申购、赎回,从而实现重复收取的现象,增加客户成本,也降低了客户的信任程度。同时,人工智能技术目前也还不完善,带来效率的低下和数据的不安全性。区块链技术的引入有望在这样几个方面实现智投业务的升级换代:一是智能合约下的交易有条件触发,比如最大回撤(从最高点到最低点的损失)在合约中可设置为一定比例,因此交易必须满足在这一范围之内。二是利用区块链技术很容易建立起虚拟的DAO(分布式自治组织),从而将投顾领域所涉及到的当事人、服务机构都团结在一起,在信息相对对称的前提下进行公平合理的分工,发挥区块链上民主投票的优势。三是利用时间戳、价值互联、不可篡改性等特性,改变上述提到的申赎经费的反复问题,减少重复收费和重复劳动,提高交易效率,增加客户的获得感和对机构的信任。上述这些区块链的优势也必须跟智能风控、智能决策、大数据挖掘等技术结合起来。我国的智能投顾起步较晚。目前国内较负盛名的智能投顾项目开发主体包含:好买财富(howbuy)、米筐量化交易平台(rice
quant)、理财魔方、源达投资、光量科技(Litscope)、储蓄罐(好买财富旗下投资平台)、摩羯智投(由招商银行开发)、拿铁财经(隶属于数禾科技)等等,其中不乏已经在着手重点布局“区块链+智能投顾”场景应用的企业。不过正值区块链技术大行其道的当前,智能投顾的行业领袖们正可以借助这个翅膀飞得更高更远。在笔者看来,区块链之于人工智能的优势和作用之大已经成为举世公认的事实,而区块链的底层设计理念为智能投顾产业体系的完善、安全性能的提高、运作的时效性等,都提供了坚实保障。随着区块链的不断迭代和升级,“区块链+智能投顾”也将出现版本的轮番刷新和技术的日渐成熟,更有利于金融工具的创新和现金流通的质量,实现对金融理财传统行业的颠覆。未来这一“区块链+”将打造万亿美元的产值冰山。

金融科技是近几年备受关注的新兴领域。金融科技是指通过技术手段推动金融创新,形成对金融市场、金融机构及金融服务产生重大影响的技术应用、流程、产品以及业务模式。中国的资产管理行业正在快速发展,第一梯队的机构想通过金融科技扩大市场份额,第二梯队的机构想通过金融科技弯道超车。那我们来看看金融机构正在哪些领域着力呢?

原标题:人工智能和区块链重塑未来金融形态

投资科技应用前景广阔

科技进步速度超越人的想象。就在几年前,讨论科技创新这一话题时,提及最多的还是移动互联网、云计算、大数据和社交网络。但现在,话题早已转向了人工智能和区块链。《区块链金融时代》是一本比较符合当下主流口味的书。无论现在从事的工作是否和金融有关,都应读一下,思考人工智能和区块链到底会给人们的生活带来什么影响?自己未来的职业定位应该在哪里?

根据Casey
Quirk的预测,至2019年中国将成为仅次于美国的第二大资产管理市场,2030年中国资管规模将从2016年的2.8万亿美元跃升至17万亿美元,CAGR
13.8%。随着中国资产管理业务规模的快速增长,对于投资科技的需求也将进一步释放。

人工智能应用已遍地开花

资管新规实施后,银行理财、券商资管、保险资管等向净值化转型的过程中,可通过加大科技投入,或与第三方金融科技公司合作,来达到以下几个目标:

人工智能是一门涉及多领域知识的综合学科,其主要目标是通过对人类智能的现象、本质以及产生机理的研究,实现对人类智能的模拟、扩展,最终开发出具有人类智能的新型机器。换言之,它是一门研究如何模拟和扩展高级动物智能方法、技术和相关理论的学科。其主要研究领域包括:语言处理,自动定理证明、推理,智能搜索引擎系统,机器人视觉,复杂问题的分析和求解系统,人工智能方法和编程语言、程序设计的自动化等。人们比较熟悉的计算机科学先驱图灵就被誉为“人工智能之父”。现实中的应用包括无人驾驶汽车、语音识别系统,还有大名鼎鼎的第一个击败人类职业围棋选手的人工智能机器人AlphaGo。

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;

人工智能在金融领域的应用已经遍地开花。比如基于语音识别与自然语言处理的应用——智能客户服务,通过整合金融机构对外客户服务模式(包括网页、短信、电话、微信、应用程序等),使智能服务机器人能够在线提供智能客户服务。再比如计算机视觉与生物识别技术的应用——人脸识别与安全监控,使机器能够更准确识别客户的身份和行为,有助于金融机构更容易地识别客户并实现安全监控。再比如机器学习、神经网络技术的应用——预测分析与智能投顾,能够通过数据处理和分析,自动构建复杂的模型进行判断,提前做出适当的决策。还有智能机器人技术的应用——机房巡检和网站智能机器人,有助于在机房、服务器核心区域实现24小时机器人监控,以便工作人员及时发现潜在风险。

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;

区块链是一种集合分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法和其他计算机技术于一体的新应用模式。区块链技术也被称为分布式账本技术,是通过共同维护可靠的分布式数据库来实现去中心化的解决方案。在该技术方案中,块是指数据块,链是指链表技术。数据块包含两部分,一部分是块体,即从上一数据块结束,到该数据块产生这段时间内所有的交易记录,该部分还包含被用于验证数据信息有效性的数据指纹;另一部分是块头,按顺序连接隔离的数据块,形成一个数据链,记录所有事物。因此,区块链是一种去中心化的总账本。为大众所熟知的比特币就是区块链技术的成功应用。

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。

对传统金融业是挑战和机遇

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区块链技术对金融行业的影响是天翻地覆的。首先,在金融交易数据方面,存放在区块链系统中的数据安全性更高,区块链技术本身能够有效保证交易数据的安全性和真实性。区块链技术去中心化的特征,可以使数据更加透明,从根本上解决大量数据在第三方金融机构集中和形成信息孤岛的问题。其次,区块链技术本身不仅能够实现数据信息的永久性存储,而且能够通过对数据增加附加信息来实现数据信息归属的标识和产权的确认,这种机制能够有效地解决大数据共享与隐私保护之间的内在矛盾。这意味着每个个体都可以拥有自己的数据资产,这些数据资产同样可以带来相应的信用和其他衍生价值。最后,区块链技术依赖程序算法,实现公开透明的交易规则,使所有参与节点能够自动运行,共同维护,共同进行信用支撑,打破传统金融体制中的精英垄断,使民众广泛参与发展普惠金融。

▲ 资料来源: Casey Quirk,萝卜投资

金融关系着国家经济的命脉,也关系着每个人的日常生活。大到国家货币的发行,银行间的债券结算和汇率转换,小到每个人的电子支付和日常理财,都是金融活动的组成部分。金融业也是信息化程度最高的行业,早在1849年,出身于德国卡塞尔的保罗·朱利斯·路透开始用信鸽在德国阿亨与比利时布鲁塞尔之间传递股价。到了1851年11月,英国多佛与法国加莱之间的海底电缆铺设完成,路透就在英国成立海底电报线办公室,并与伦敦证券交易所签下一纸合约,提供欧洲大陆的股市行情,以换取获得英国股市资讯的权利,同时通过海底电缆将英国股市的数据提供给法国巴黎的交易员。在那个年代,从信鸽到海底电缆已是巨大飞跃。

金融科技在资产管理方面的落地应用

如今,人工智能技术和区块链技术将给金融行业带来更为重大的挑战和机遇。这样的挑战可能导致两种结果:一是新技术被融入传统业务,从而实现信息化水平的升级,进一步提高效率、降低成本;二是新技术彻底颠覆传统业务。人工智能技术和区块链技术能否彻底颠覆传统金融业务,将取决于技术的成熟程度和应用深度,有待于人们进一步观察。

金融行业的业务模式、管理模式正在发生巨大的变革。新技术的快速发展深化了金融科技的应用,云计算、大数据、人工智能、区块链、机器人、流程自动化等技术与金融业务高度融合,不断创造新的金融解决方案。

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。

尤其是人工智能技术的发展,可以为资管行业面临的痛点提出更多解决方案,包括智能投研、智能策略、智能风控、智能投顾等,覆盖资管产业全链条,在降低成本的同时,提升了整体效益。

一、智能投研

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。

传统的投研过程包括信息搜索与收集、数据和知识提取、分析研究、观点呈现四个步骤。人工智能技术在每个步骤都有显著提升投研效率的可能性。

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▲ 资料来源: 萝卜投资整理

1)
在信息搜索方面,利用人工智能技术,计算机可以处理研究报告和公司财报,提升投资者处理资讯的效率。利用自然语言处理技术,计算机可以自动“阅读”海量资讯,将其分门别类,同时将重复内容去除,只推送用户最关注的资讯。甚至利用机器学习技术,计算机可以基于投资者过去分析资讯的记录大致判断其重要性,将重要资讯展现给用户。可以预期的是,随着人工智能技术应用成本的降低,这类应用场景将更加普遍,从而大幅降低研究员在信息搜索和整理方面花费的时间。

2)
在知识提取方面,人工智能技术具有强大的信息整合和学习能力,可以辅助研究员完成不同的研究需求。例如,通过人工智能技术,研究员可以查询与当前市场环境最相似的历史场景;以及在不同宏观事件或公司事件发生之后,提供有效的投资建议。

3)
在分析研究方面,人工智能技术可以对获取的信息进行深入挖掘,将不同的信息关联、整合起来,构建知识图谱,并且通过自然语言处理技术实现人机交互,服务研究工作。知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,可以建立起上市公司和与其关联度最高的上下游公司、行业、宏观经济之间的关系。如果某公司发生了高风险事件,可以及时预测未来有潜在风险的关联行业和公司;如果宏观经济或者政策发生变化,也可以及时发现投资机会。

4)
在观点呈现方面,人工智能使得碎片化的研究成果和投研模型在系统中沉淀积累,构建投研核心竞争力,为投资决策提供重要支持,并且研究成果和投研模型不会伴随着研究员的离职而丢失。

二、智能策略

传统的量化交易是投资人员根据财务、交易等投资数据进行建模,分析其显著特征,利用回归分析等机器学习算法自动生成投资指令。智能策略将传统的量化交易模型与大数据分析、人工智能技术相结合,对策略进行优化和提升。一方面在策略中使用人工智能算法,改善策略质量;另一方面根据投资者的风险偏好、投资年限、资金规模等需求为客户提供策略建议,并根据市场的波动及时向投资者推送策略。

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▲ 资料来源: 萝卜投资整理

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。

另一方面,人类投资者并非始终是理性的。行为金融理论表明,人类投资者在不同的情景下,风险偏好可能不一样,过度乐观或者过度保守都可能让投资者做出错误的投资决策。而与人类投资者不一样,计算机决策不容易受到情感左右,可以做出更加理性的判断。

三、智能风控

风险是金融行业的固有特性,与之相伴而生的风险防控是传统机构面临的核心问题。智能风控主要得益于以人工智能为代表的新兴技术在近年来的快速发展。与传统风控手段相比,智能风控改变了过去以满足合规监管要求为主的被动式管理模式,转向以依托新技术进行监测预警为主的主动式管理模式。大数据技术能通过模型构建客户画像和企业经营全景视图,由系统自动实时抓取外部信息,及时获得关注对象的行业、舆情、诉讼、招聘等多个不同维度信息,识别可疑信息和违规操作,强化风险防控和预判能力,并开展上下游全产业链监控,从而提升风险预警精度,不断优化风险评估模型。

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▲ 资料来源: 萝卜投资整理

四、智能投顾

传统的投资顾问站在投资者的角度,帮助投资者规划符合其投资风险偏好、满足特定时刻资金需求并适应相应市场表现的投资组合。因此,投资顾问的专业性较高,需要收取昂贵的费用,只能服务于高净值客户而较难服务大众。

智能投顾能以较低的成本去帮助投资者进行资产配置管理。根据投资者的风险承受能力、风险偏好、财务状况和理财目标等特征,运用智能算法及投资组合理论模型,为用户提供智能化的投资管理服务,并持续跟踪市场动态,对资产配置方案进行调整。目前,国外机器人投顾产品已实现初步发展,投资标的主要是ETF基金,并且提供后续组合跟踪、资产再平衡、节税等服务。相对于传统的投资顾问,智能投顾使所有客户都能够享受之前只有高端客户才能够拥有的投资顾问服务,降低了资产管理行业的服务成本。

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。

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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▲ 资料来源: 萝卜投资整理

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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