在国内外金融行业差距越来越小嘚同时无论是金融机构还是创业公司,都应该通过合作的方式利用技术为业务赋能。
在金融圈能火起来智能投顾功不可没。
从2010年开始智能投顾在华尔街飞速崛起。2011年美国投资咨询顾问公司Kaching更名为Wealthfront,短短一年时间其资产管理规模就暴增至了30亿美元,堪比给金融圈扔下了一个重磅炸弹加之Betterment、Personal Capital、Vanguard等同样飞速崛起,智能投顾产业竟有了倒逼银行、资管巨头的架势
这一点,曾在纽约高盛银行有着12年投資分析相关工作经验的任凯感受尤为明显。
凭借着高效率及可观的市场前景,智能投顾很快被全球金融界所熟知尤其是中国。据Corporate Insight数据统计显示在经过2014年的飞速发展之后,中国智能投顾公司所管理的资产规模在2015年年中就突破了200亿美元也因此,2014年被行业称“智能投顾元年”
这一年,阿法金融在上海成立但此时,任凯还在美国一直远程与国内团队探讨公司的发展路线。
相信大多数此前接触过智能投顾的人都会有同样的感受从2015年下半年开始,由于量化分析在技术本质上并没有与传统互联网投顾区分开来AI吔仅是大多数公司为了获取客户打出的概念,在数据挖掘、舆情分析、个性化决策等方面起到的辅助人工的作用很小由此带来的,用户黏性不足等问题让智能投顾行业在2016年也是经历过一段“寒冬”时期的。
按照目前量化投资分析模式分析团队有70%-80%的时间是花费在了数据收集、整理、建模及计算上,而最终的决策时间仅不到10%当接收到某个市场消息时,团队很难迅速与客户沟通并提供适当的投资建议要莋到千人千面的定制分析更是难上加难。
“高盛在AI辅助人工方面做了很多尝试这也给了我们很多启示。”
作为全球规模最大的投资银行高盛着手组建Date Lake项目,将数据前期研究、交易判断以及合规等多方面业务线都串联到一起以针对性为客户提供有效投顾服务。
由此带来嘚变化很大“团队实时决策的效率大幅度提升,客户响应时间以及风险判断时间迅速缩短团队可以解放出70%以上的时间用到业务研究和決策上。”
2017年年中任凯回国接任阿法金融CEO一职,开始专注为机构用户提供包括量化投研、智能资讯、风险控制和投资优化智能解决方案
据任凯介绍,在高盛的600多个量化分析师中其中只有大约10%的分析师是做直接与量化交易相关工作,其余都是在各个业务线上负责定量分析用数据和模型来支撑业务决策。
国内对量化的理解相对比较窄大多数人将量化等同于量化交易,量化主要都集中在交易策略研究的層面而在很多的业务领域,例如投资研究、市场分析、投顾服务、风险控制、客户分析等方向定量分析的应用还处在很早期。真正成熟的投研投顾不应该只凭借分析师的经验,而是应该基于大数据支撑和快速处理分析给出个性化的解读与建议,利用数据来辅助客户哽好地决策
“我们不缺数据,我们缺的是快速分析数据的能力”
当前几乎所有的金融机构都会购买数据,有的机构还能主动收集抓取各种公开的非结构化数据但是拥有强大数据分析团队的机构还不多,在数据处理能力上相对薄弱能力差异巨大。
以石油价格波动为例通常情况下,原油价格的大幅波动都会引起市场的广泛关注但是,大部分的分析文章都只停留在对事件本身的描述或者基于行业经驗做出一些利好利空的定性判断。很多分析文章千篇一律很少能看到对原油价格波动造成市场影响进行定量分析的结果,能对不同类型投资者做进一步个性化持仓分析和投资建议的报告少之又少
阿法金融推出的“阿法分析师”,就帮助机构利用数据对新闻动态进行多维喥分析将与石油相关因素整合到一起,给出期货和现货产品、二级市场在未来一段时间有可能发生的变化对客户可能带来的影响等。
茬量化投资研究上阿法金融还推出了“阿法操盘手”,帮助客户进行策略研究和优化、资产配置和投资组合分析例如资产中用于权益類产品、成长性股票等投资的占比以及根据市场变化进行实时调整,最大程度帮助投资机构提高效率、降低成本
当然,投资方向多样、產品众多投资者更是千人千面,随着用户需求及要求的提高智能投顾也需要在精准服务方面有所加强。为此阿法金融还以个性化判斷为标准,推出了“阿法投顾”分析客户的投资行为、风险偏好、关注方向等,据此向客户推送有针对性的新闻及分析文章等避免了夶多数投资机构APP上同质化的咨询信息,使客户可以更有效地获取符合自己要求的信息和分析
“基于阿法投顾、阿法分析师、阿法操盘手彡大产品,打造智能生态投资系统就是阿法金融目前最主要的业务方向。”
可以看到随着人工智能相关技术的发展,AI正在大数据分析、智能推荐、精准服务等方面对各个产业进行赋能而对于金融这样的数据量庞大且牵一发可能动全身的行业来说,实时、快速则成为制勝关键也因此,在智能金融前景愈加明朗的情况下行业中涌入了大量同行者,诸如阿法金融这样的创业公司所面临的压力可想而知
“竞争者多反而从另一个层面证明了我们走的方向是正确的。阿法金融也当然不会仅限于目前的产品及业务线未来我们还会更加专注于技术发展、场景结合和产品设计。目前看来人工智能还不能在金融领域取代人类。在国内金融行业与国际间的差距越来越小的同时无論是金融机构还是创业公司,都应该通过合作的方式利用技术为业务赋能,这才是促进产业向前发展的正确方式”
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5月11日,线性资本联合职人社在上海舉办了“AI+场景化如何落地”的职人沙龙,本次沙龙主要围绕AI 技术除了在人脸识别、语音识别的应用场景外,“金融行业的自动化和智能化”来討论阿法金融CEO任凯作为特邀主讲嘉宾出席本次沙龙,并带来“阿法金融是如何实现AI金融落地”为主题的演讲。
AI 的场景化落地到底有哪些困難?
从 2016 年至今,职人社陆续举办了数十场线下职人沙龙,旨在帮助每个职场人能够交流学习、拓宽视野
此次沙龙,职人社将触角延申到了AI领域,年囚工智能(AI, Artificial Intelligence)一度成为最热门的创投赛道之一,投资热潮之后,大家关注的重点从过去几乎集中在了 AI 的技术积累和实现上,转变为「你的 AI 怎么落地」?夲次沙龙,主要围绕“金融行业的自动化和智能化”进行交流讨论。
同时,沙龙邀请了阿法金融CEO任凯、特赞创始人及 CEO范凌、宏景智驾创始人刘飛龙、线性资本创始人& CEO 王淮 Harry进行专业分享
阿法金融CEO任凯:投资落地必须得到科技赋能
阿法金融CEO任凯,是美国卡耐基梅隆大学信息技术和管理碩士,曾任高盛集团(纽约)副总裁,在高盛工作11年,服务过大量金融机构客户,在金融投资领域有极为丰富的经验。此次,他将阿法金融在金融领域的應用进行了分享
阿法金融将人工智能落地到金融行业,瞄准的是传统金融机构在进行战略升级上的痛点,帮助机构从现有的以人工为主的业務模式,升级到人机结合的业务模式。在机构的买方业务、卖方业务、以及他们的投研团队的战略升级中,发挥FinTech的作用
任凯介绍,中国投顾市場未来潜力巨大,但现有的传统金融机构普遍缺乏对海量数据进行处理分析的能力。目前依靠人力的方式只能满足金字塔顶端那一小部分投資者的需求,未来不论是为了服务主流个人投资者,还是为了满足新进场的大量机构投资者,传统金融机构都需要像阿法金融这样的新技术团队來提供产品和服务
简单来说,阿法金融可以使用技术回答多种不同组合的金融问题,其涵盖400个以上行业、板块、题材,日新增处理10000多条新信息,苼成超过30000个事件话题,分析超2500万条非结构化数据,覆盖股票、期权、期货 债券、外 汇等多种产品。从而可以通过自然语言处理、聚类及关联分析等技术,全面解构金融市场与金融机构逻辑,透视复杂金融市场与金融机构关系,多角度发掘投资机会,融合机器学习及多种经典金融模型,高效優化量化策略,并且基于自然语言处理及多种经典风控模型,实时跟踪市场风险