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国内商业银行的金融科技转型势在必行

上传时间:2019-05-20阅读次数:编辑:admin
  据了解,国美智投是国美金融旗下专注于金融领域的AI研究及应用的创新团队,为金融机构提供专业智能投资顾问系统服务和解决方案,致力于成为金融机构财富管理的AI赋能者。
  基于人工智能最前沿技术,结合资产配置前沿理论,国美智投独立研发了面向金融机构的智能投资顾问服务一体化解决方案,从智能投顾整体框架、大数据获取和分析、风险资产识别、战略型投资组合建立、投资标的打分、投资组合优化配比、智能择时及调仓以及组合一键交易等,全方位提供智能投顾相关服务。目前,国美智投已通过国美智投平台和其他合作金融机构,服务了广大理财客户。了解更多国美智投,可见“国美金融”APP。
  在当前中美贸易战和国内经济新常态的大环境下,国内商业银行的金融科技转型势在必行。他从国内外金融机构在信贷、金融知识图谱、智能客服、财富管理、理财子公司、智能投研平台等垂直细分领的金融人工智能实践案例和得失经验进行分析。
  他认为商业银行在实践落地中需要注重三个核心要点。首先,核心团队组建的“一个大脑+99个流水线研究员”模式。王蓁认为,好的金融人工智能专家,不但要精通各个人工智能模型算法,而且一定需要兼备对具体业务的深刻理解和各个算法模型的熟练掌握。
  作为一个大脑,构建解决具体业务问题的解决方案流程框架和大体思路,然后对框架拆分的各个子系统和子模型,配备99个“流水线”研究和建模人员,辅助完成具体建模细节和调参等工作。然而,当前在国内,具有一个大脑能力的金融人工智能专家是极其稀缺的。
  第二,金融人工智能产品的“没有免费午餐”定理。王蓁强调纯平台性的人工智能算法模型不具备跨行业和跨业务的普适性。例如,电商算法专家不一定是好的财富管理模型算法专家,而学校的金融科研论文模型,不一定是可落地的信用模型算法。
  他强调,对任务和数据本身的深入认识很重要,对行业的认知和对数据产生的过程认识很重要,对待业务问题,需要具体问题具体分析:对特定的任务和数据产生过程,目标是获得最优的机器学习和人工智能模型。此外,中美金融市场大不相同,国情和制度也截然不同,直接使用美国的模型(例如财富管理和智能投顾领域的现代资产组合理论MPT, MVO, BL等)都不是最优的。
  第三,智能金融产品设计的“应用场景分析”法则。王蓁提倡,银行设计智能产品时,需要具体设想和分析用户使用的具体场景,并充分考虑当前人工智能技术不能完全覆盖的功能,导致用户使用的潜在不足,并通过产品设计和业务折中方案,达成最后的完整使用体验。
 

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