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【独家】国泰君安 俞枫:人机同行 证券行业人工智能探索与实践
  作为中国证券行业全面领先的综合金融服务商,国泰君安始终以客户为中心,深耕中国市场,为个人和机构客户提供各类金融服务,确立了全方位的行业领先地位,赢得市场广泛的关注与肯定。

  金融时代网有幸采访到国泰君安证券股份有限公司IT执行委员会副总裁兼信息技术部总经理俞枫,请他为我们详细介绍了目前人工智能在证券行业的探索与实践。

  

  俞枫,博士,教授级高级工程师。现任国泰君安证券股份有限公司IT执行委员会副总裁兼信息技术部总经理。

  自2003年起,带领团队锐意进取、不断创新,以突出的组织管理能力和高度的服务意识,规划设计并开发运行了一系列国内首创或业内领先的证券IT系统。近年来,以技术创新引领并驱动公司业务创新,针对行业特点,创造性地引入了多节点集群、门户整合、ISO 20000等技术,主持规划建设的集中交易系统、企业支持运作平台、运维管理体系等引领了行业信息化潮流,提升了行业信息化水平。

  2010年以来,先后负责“十一五”、“十二五”国家科技支撑计划专项课题的研发,获国家科技部专项资金支持。带领团队打造的“‘双态’全流程IT管理平台”获选“2017年金融信息化10件大事”,助力国泰君安在行业内首家获得CMMI3级认证,成为唯一获得CMMI3、ISO20000、ISO27001三项IT管理国际认证的券商。

  以下是本网对国泰君安证券股份有限公司信息技术部总经理俞枫的独家专访:

  在科技金融借助“互联网+”迅速覆盖各行各业的当下,我国证券业金融科技化转型不断发展。大数据应用为证券业带来提高效能、降低成本的同时,大量沉淀数据也成为了各家证券公司的宝贵资源。人工智能的发展和数据密不可分,大数据解决的是数据工程问题,负责提供管道;AI,也就是人工智能,解决的是数据洞察问题,负责价值发现。

  从大数据到人工智能是必然的发展趋势

  大数据是当前的应用热点,但现阶段最大的热点无疑还是人工智能。人工智能的基础是大数据,大数据的不断发展使人工智能具有了发展的基础;同样人工智能的进步又给数据分析带来了新的春天,所以这是一个相互促进的过程。

  人工智能日渐火热主要依赖于大数据和计算能力的快速发展。近年来,大数据的发展进入了比较快速成熟的发展周期,特别是在AI技术出现以后。因此,从大数据到人工智能是科技发展的必然趋势。在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中,也着重提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务。

  大数据决定了AI发展的高度,人工智能在大数据应用的基础上开始逐渐渗透到金融业,而人工智能如何从理论到实际应用则是目前证券行业所关心的问题所在。

  人工智能经过60多年积累 现已进入黄金发展期

  从1956年人工智能概念的出现,至今经历了三起两落。近年来,在深度神经网络、图形处理器、大数据等技术的推动下,人工智能迎来了飞跃式发展,现已进入黄金发展时期。

  人类已进入“弱人工智能”阶段

  虽然人工智能技术已取得飞跃式发展,并在一些领域获得了前所未有的成就,总体来说,目前仍处于“弱人工智能”阶段。这一阶段的显著特征是机器擅长于单方面人工智能,可以局部感知周边环境,需要大样本训练及试错进行学习和提升,通用性、情感体验和综合感知能力则偏弱。目前距离各方面能力与人类相当的“强人工智能阶段”,以及全方位超越人类智能水平的“超人工智能阶段”,仍然差距很大。

  人工智能要能真正发挥效用,首先需要有海量、高质量的数据供智能机器学习和训练,提高机器的智能水平;其次需要有清晰明确的计算规则供智能机器遵循,机器明确知道如何计算,并能接收到对于计算结果或者预测结果正确与否的反馈;另外该应用领域本身对算力的要求比较高的,需要有强大的硬件基础支撑。证券行业同时满足上述数据、算法、算力三方面条件,相对其他行业来说能够更加充分地发挥人工智能技术的潜能,可以说证券行业在未来几年将大有所为,有望率先爆发。

  人工智能面临诸多挑战,人机同行是现阶段的理性选择

  人工智能各项技术目前正面临诸多挑战,第一是机器学习、神经网络方面,机器在特定领域逻辑思维和分析推理能力已趋近或超过人类思维,但机器的自主认知、情感体验、灵感和形象思维等仍有巨大差距。

  第二是模式识别方面,计算机视觉、生物特征识别(人脸、声纹、指纹、虹膜)应用日益广泛,但机器统筹视觉、听觉、触觉、嗅觉等的综合感知、推理能力不足。

  第三是知识图谱方面,已出现基于知识图谱的智能搜索、风险管理等应用,但数据噪声、知识推理、模型自优化等难点仍需解决。

  第四是自然语言处理方面,聊天机器人、智能客服、机器翻译已比较成熟,但仍存在上下文理解、推理、不规范发音处理等方面的问题。

  目前来看,人工智能技术还有许多没有解决的技术问题,比较理性的选择正是用机器辅助人,通过人机同行的方式降低门槛、提升效能,例如原先客户服务的人员每天可以沟通和服务100位客户,在人工智能的辅助下,每天可以服务3000位客户。原来对于复杂工作的理解和掌握依赖于专家的经验和技能,而在人工智能的辅助下,普通员工即可完成高难度工作。原先只能分析处理少量数据,有了人工智能后可以从海量数据中进行回测和分析;之前的预测基于人的经验,人工智能则基于量化分析进行预测。人工智能降低门槛、提升效能满足了证券行业、以及券商每一个业务和管理板块的诉求,券商可以将机器学习、神经网络、知识图谱、虚拟现实等人工智能技术灵活应用于零售业务、机构业务、信用业务、交易投资业务、国际业务等企业的各条业务线,以及中后台的运作管理,实现无处不在的人工智能。

  证券行业人工智能六大应用场景

  券商应用人工智能主要可以分为以下六个方向: 一是智能风控,将人工智能技术运用于风控领域,构建券商的智能风控大脑;二是把人工智能融入业务运营,从用户、渠道、平台、活动这几个维度出发全方位实现精准运营;三是利用人工智能重塑以用户为中心的O2O服务体系,以心有灵犀的线上线下服务将价值传递给用户;四是智能投研,基于人工智能技术建设投研工具,降低投资研究的专业门槛、提升投研工作效能;五是企业数字化,以数字化、智能化手段驱动企业运作方式(包括财务、法律、合规、办公等)变得更加高效;六是智慧运维,即以人工智能颠覆依赖于大量人工操作的传统运维模式。

  第一, 智能风控。

  智能风控最大的核心是通过风控数据湖把所有数据进行规整和一体化。通过风控数据湖规整交易、用户,以及舆情和安全情报等数据,突破原有竖井式风控系统间的数据壁垒,构成智能风控的数据基础。以机器学习引擎、风控知识图谱等构成的智能分析模块作为企业智能风控的大脑,将AI能力输出到传统的信用风险、操作风险、市场风险、流动性风险等模型中,实现风控的三大转变:从竖井式、领域化风控向全面风控转变,从事后为主的风控向实时、事中、事前风控转变,从静态、被动式风控向动态、自适应风控转变,以满足券商对风险准确识别、全面评估、动态监控、及时应对的要求。

  国泰君安长期以来将风控作为公司的核心竞争力,目前已经完成了专业风控系统的一体化整合,打破了各专业化风控系统之间的数据壁垒,建立了跨母公司、子公司的集团级风控数据湖,并完成了子公司风控数据并表和风控全景视图展现,目前正在持续优化集团风控数据治理和风控数据并表管理。国泰君安基于大数据平台实现了互联网业务实时反欺诈,在营销推广活动中第一时间实时识别水军和羊毛党,在交投领域(如债券、黄金)实现了实时市场风险监控,目前正在积极探索基于人工智能进一步提升风控的时效性。另外,基于前期搭建的以智能风控机器学习平台为核心的分析引擎,目前能够为线上综合金融服务提供自优化信用风险模型。

  第二, 精准运营。

  在用户运营方面,通过跨渠道用户数据收集,和更加立体的用户画像构建,利用人工智能技术洞悉用户、挖掘需求,对用户经历的每一个业务环节和场景进行关联分析和有效引导,以智能方式吸引用户不断进入到下一业务环节和场景,实现贯穿全用户旅程的营销方案。在渠道运营方面,基于搜索引擎、合作网站、引流渠道获取客流相关指标的智能分析,动态掌握有效用户的转化量和转化率,快速评估渠道获客质量,分析指标变化的具体原因,并对渠道引流体系提出优化建议。在平台方面,将出现简化人机交互的智慧金融服务平台,以极简的方式将产品、服务分发和送达给用户,传递商业价值,以打造极致的用户体验、增强用户粘性。在活动方面,通过人工智能优化标签体系,实现个性化产品、服务、资讯推荐和计费服务,以不断获取新客、激活存量客户、召回沉寂客户。

  国泰君安通过以大数据为基础的标签体系建立了超过1000个指标的用户画像和500个指标的客户画像,完成了千人千面的精益化零售客户服务体系的构建。基于3A3R指标体系实现了互联网业务全数字化运营,有效指导短名单精准营销,提升交易客户转化率,在保障营销活动效果的同时大幅减少了营销资源的浪费。

  第三,O2O服务。

  未来的O2O线上线下闭环将会融入更多智能元素,以重塑用户为中心的服务体系。以手机APP为代表的线上智能触点,语音、指纹、手势等智能交互方式将得到更加广泛的应用,智能搜索、账户分析、智能选股等功能更加完善,社交化投资、伴随式虚拟个人助理、场景化服务将会越来越多得体现在用户所能接触到的线上服务渠道。智能投顾方面,人工智能相关底层算法的引入将使得决策树、向量机、相关性分析、逻辑回归等高阶算法的进一步优化成为可能,并能够解读政策、市场,理解用户心态和情绪,所提供的财富管理方案将能获得客户更多的信任;智能客服方面,目前已经有相当成熟的语音识别技术,未来将在长语音识别、依存句法分析、情感倾向分析等方面发力,以弥补服务人力缺口、满足普惠金融的需求。线下智慧网点建设方面,将引入VTM、机器人为用户提供全方位现场服务,基于人脸、声纹、虹膜识别等技术在用户进入服务现场前提前做好服务的准备,线上线下跨渠道协同、上下文带入为用户提供一致性的用户体验。

  在公司“科技+服务”的零售业务双轮驱动战略的指引下,国泰君安自2016年1月起开始建设智能APP,2016年实现了智能客服、智能打新、策略交易,2017年实现了指纹登陆、个性化推荐、大数据选基、热点概念追踪、相似K线、筹码分布、智能诊股等一系列智能化的功能,通过AI融合以及不断创新实践,打造了行业领先的智能APP,目前APP用户量突破了两千万,处于行业领先地位。

  国泰君安基于自然语言处理技术实现了智能客服,提供全场景双向语音交互、部分场景上下文环境理解、高度拟人化的声学模型、“心有灵犀”的伴随式客户服务。将原有的理财规划平台与机器学习相结合打造智能投顾,提供蒙特卡洛模拟、实时信号监控、业绩跟踪再平衡、多因子风控前瞻、量化择时策略等一系列高阶功能。基于虚拟现实技术、O2O闭环理念推进网点转型,目前已在投教基地中引入了VTM、人脸识别、实体机器人、智能WIFI技术,正在加快推广智慧网点建设、进一步探索与虚拟现实相结合的网上营业厅、优化O2O服务流程。

  第四、智能投研。

  传统投研在事件发生后,由人工在搜索引擎、专业资讯终端搜索大量结构化、非机构化数据,并对这些海量碎片化信息进行关联和解读,以及对海量历史事件和数据进行关联分析,最终才能预测未来走势、形成投资观点,整个过程相当耗时耗力、且高度依赖于人员专业程度。未来人工智能将会为投研带来全新的模式,由机器完成数据增强、内容提炼,即整合多源数据、对文本进行结构化处理、动态关联跨公司和跨行业数据、从碎片化信息中提取知识、解读新闻公告形成摘要,基于知识图谱分析同业竞争关系、产业链及公司战略以及事件关联性,并预测事件对资产价格的影响。整个投资逻辑自动演绎,并能对投资的风险点进行归纳总结,建议资产的最佳买入和卖出时间点。

  国泰君安目前正在与金融科技公司合作共研智能投研平台,已初步实现公告、研报等摘要的自动生成。目前正在合作研究基于知识图谱分析资本市场复杂信息间的内在关联,基于机器学习和预测实现从事件到投资观点的一步跨越。

  第五、 企业数字化。

  在未来的数字化时代,券商的财务管理、合法合规管理也将变得更加智能化,包括日常流程处理(如财务系统中的流程性操作)、实物票据识别(如发票辨别)、结构化数据抽取(如纸质文档中的表格提取)、宏观经济理解和法律法规解读均由智能工具辅助人完成。券商投行板块,包括招股说明书、债券募集说明书等投行文案撰写、文档摘要生成、财务报表钩稽关系校验、跨文档要素审核、企业估值模型优化均由人机同行的方式实现,目前在国外已经出现了智能IPO的想法。在企业办公协作方面,一体化多媒体通讯、启发式流程处理(OA中的流程处置由AI引导和启发)、场景化服务唤起(如语音启动签报流程)、个性化办公界面和功能的应用将大幅提升券商企业协作能力。

  国泰君安目前已启动财务、法律、合规智能工具建设,重点实现电子合同与实物校对、财务数据录入与校验、解读非结构化文案等功能。加快投行从数字化走向智能化的步伐,正在建设上市公司知识图谱、研究探索IPO文档词法分析与纠错、基于人工智能算法优化企业估值模型。结合新办公楼的启用打造智能办公协作平台,涵盖实时环境监测、智能安防体系,实现高效会议协同以及与OA之间的高度集成。

  第六,智能运维。

  未来运维体系由运维数据层、AI框架层、AI算法层、运维应用层组成。数据层汇聚了技术数据(包括网络、系统、存储、应用的日志等)、业务用户数据(包括用户分布情况、交易响应时间等)、IT管理数据(包括人员管理、事件管理等)、以及外部安全情报数据(如攻击、漏洞、病毒、木马等方面的情报信息)。AI框架层很大可能将利用国内外主流开源的技术框架,如TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle等,基于AI框架层自主实现各类AI算法,包括循环神经网络(LSTM)、递归神经网络(LSTM)、强化学习、拟合算法、分词算法等等。AI算法层开放API供前端调用,实现智能IT服务台、AIOps运维机器人、容量预测和安全态势感知。智能IT服务台能够理解回答用户问题、自动记录处理工单,AIOps能够识别语音、按既定方案操作,容量预测则基于海量数据的采集、整合预测容量发展变化趋势,安全态势感知预警未来攻击威胁、追溯事件源头、掌握宏观安全态势。

  在数据层,国泰君安已完成IT基础设施环境、IT基础架构、应用等领域结构化、半/非结构化数据整合分析,实现了环境、技术、业务、用户、管理、安全情报等数据的汇聚贯通。基于运维大数据分析引擎,建立了集监控、分析、操作等为一体的自动化运维平台,结合机器学习开展网络安全态势感知模型建设,同步研制运维机器人。

  人机同行,未来AI赋能者将拥有更强的竞争优势

  未来人工智能会像“水、电、煤”、“人、财、物”一样,成为券商标配的、不可或缺的基础设施和资源。券商可以通过人机同行大幅降低专业门槛、提升运作效能,激发行业发展潜力,并衍生出更多的智能应用。未来科技的竞争不是简单的人机之间的竞争,更多存在于被AI赋能的人和那些没有掌握、利用AI技术的人之间,前者无疑将拥有更强的竞争优势。

作者: 来源:金融时代网 发布时间:2018-02-06 05:08:20
 
 
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