近日，民生銀行推出了一款仿生金融服務產品——BioFaaS。這是國內商業銀行“人工智能+金融”轉型的有一成果。此前，包括招商銀行、工商銀行等都推出了各自基于人工智能的投研產品，部分產品已廣泛運用。

　　阿博茨科技創始人、CEO楊永智在接受《證券日報》記者采訪時表示，智能投研在大資管的應用，無論是從技術、政策支持還是市場上都前景廣闊。從現狀來看，人工智能在大資管的應用目前還并未達到全程機器的程度，它更是一個從單一到復雜，從既定程序到自我學習，從低準確率到高精準的一個過程。

　　金融機構布局智能金融

　　好處與瓶頸并存

　　隨著近年國內傳統金融機構和互聯網巨頭相繼布局智能金融，各大銀行紛紛推出了智能投顧。

　　作為國內銀行業智能投顧的先行者，招商銀行在2016年12月份推出了“摩羯智投”，其運用機器學習算法，融入招商銀行十多年財富管理實踐及基金研究經驗，在此基礎上構建了以公募基金為基礎的、全球資產配置的“智能基金組合配置服務”。在客戶進行投資期限和風險收益選擇后，摩羯智投會根據客戶自主選擇的“目標-收益”要求、構建基金組合，由客戶進行決策、“一鍵購買”并享受后續服務。

　　去年11月份，工商銀行正式上線了智能投顧品牌“AI投”，工行客戶登陸該行“融e行”手機銀行，點擊“AI投”，即可享受“一鍵投資”、“一鍵調倉”等智能化、專業化的投資服務，實現個性化的資產配置。

　　中國銀行也在今年4月份推出智能投資顧問產品——“中銀慧投”，依托人工智能和大數據技術，面向廣大用戶提供優質、專業和便捷的個性化資產配置服務。

　　“智能投顧并未改變傳統投顧行業內部的服務鏈結構，而是以技術代替人工，彌補傳統投顧現存缺陷，成就低成本、高效率、多資產、理性化四大主要優勢”，有分析人士對《證券日報》記者表示，智能投顧首先通過技術革新降低成本及門檻，實現服務從0到1的創造；隨后利用強烈的規模效應，實現從1到100的大規模復制。智能投顧的出現有望降低成本，提高服務科學性，服務長尾用戶，成就普惠金融。

　　然而，隨著國內智能投顧公司的不斷增多，該領域的發展瓶頸也顯現出來。如：算法大多基于MPT，同質化較為嚴重；用戶對產品可信度存有疑慮；而且目前許多智能投顧產品僅通過輸入十幾個問題就決定用戶的風險收益需求，也存在著一定片面性。因此，前述分析人士認為，對于未來的發展方向，智能投顧的功能將更加精細化，而投資體驗也將更為游戲化給用戶以仿生體驗。

　　AI在資管領域的運營

　　尚未達到全程機器程度

　　在投研領域，傳統的投研需要處理大量的無效信息，人力模式無法進行系統化的“降噪”。投研知識和經驗依附于個人能力，但投研人員的高流動性，使研究部門無法找到行之有效的方法進行知識沉淀，管理者一直為之困擾。然而，隨著大數據和人工智能技術的成熟，智能投研或為解決買方機構遇到的痛點和難題起到重要的作用。

　　另一方面，從國內智能投研的發展情況來看，目前國內只能投研還處于剛剛起步階段，存在著起步晚、數據收集量不足和技術模型不完善等問題。不過，楊永智認為，隨著國內人工智能新勢力紛紛崛起，資管市場規模已達130萬億元且還在不斷增長，智能投研無論是從政策支持、技術支持還是市場支持上，都將前景廣闊。

　　而在金融領域最重要的風控部分，傳統的風控是基于人對所掌握的數據的相關性，來分析各事件之間的聯系以及所產生的影響。而智能風控則是基于這種相關性形成知識圖譜，在信息與信息之間進行穿透，對每個事物之間的相關性進行分析建模，預測可能產生的結果并進行評估，以達到及時預警。

　　“綜合來看，AI在資管領域的風控、投資、投研等方面有著一定優勢。但人工智能并非萬能，目前也只處在發展初期，只能解決大量簡單重復的、適合機器處理的工作，如數據的加工和處理等。對資管行業數據查詢、處理幫助較多，但在交易決策上仍替代不了人類。并且機器學習和預測都是基于已有的案例和模型進行，對非常規突發性的黑天鵝事件往往會預測失敗”，楊永智對《證券日報》記者表示，從現狀來看，人工智能在大資管的應用目前還并未達到全程機器的程度，它更是一個從單一到復雜，從既定程序到自我學習，從低準確率到高精準的一個過程。未來也不是簡簡單單的機器智能取代人類智能，而是人機協同，共同進化。

責任編輯：方杰