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AI赋能投资 萝卜投研助力百万亿资管业生态重构

来源: 未知    责编: admin     发布时间:2018-09-12 11:20

  中新网上海新闻9月11日电 (汪青)“AI+投资”的时代正在来临,并且脚步越来越快。虽然短期看来,颠覆传统金融信息服务商的可能性不大,但未来金融信息服务市场创新则充满想象空间。

  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。

  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。

  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。

  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。

  具体而言:第一层是行业变革,算法和机器的参与将越来越深。一方面人机大战即将触发;另一方面,在被动投资取代主动投资后,智能投资将取代被动投资。第二层是商业变革,即投资对象的数字化、轻资产、社群化、生态化。一方面改变了组织的治理结构;另一方面,改变了传统的估值模型。第三个层次是市场变革,即算法和机器对市场的参与越来越深入。这一方面会影响市场规则的形成;另一方面,也给监管带来了新的课题。

  “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。

  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。

  打造“研究员另一个AI大脑”

  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”。

  据了解,萝卜投研并不是一款用AI替代人类研究员的产品,而是一款帮助研究员和投顾更高效、更智能工作的武器,是研究员和投顾的另一个AI大脑。通联数据拥有国内最庞大的数据库,基于深度金融搜索引擎,以底层海量数据为依托,运用人工智能技术,通联数据正努力把萝卜投研打造成投资领域中的“谷歌”。

  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。

  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。

  而此次的萝卜投研的升级,最重要的一点则体现在智能化的金融搜索引擎方面。致力于挖掘基于用户搜索意图的搜索结果。将投研人员核心估值工作所需的数据有机地组织成符合投研逻辑的搜索结果,其中针对不同行业和公司的知识结构呈现多样化结果,大幅提升了投资者寻找数据、组织数据进行估值分析的工作效率。

  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。

  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。

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