资产管理领域应用AI可以把它分成三个子概念:智能投顾、智能投研、智能投资。每一类的功能偏向有所不同,涉及的AI算法也会不尽相同。
1)智能投顾
典型功能包括:客户偏好分析、市场分析提醒、智能配置组合、交易执行、组合优化等。
典型AI算法包括:知识图谱、机器学习、智能语言处理技术、图像识别等。
这方面有代表性的应该是美国的Wealthfront和Personal Capital两家公司。国内做得出彩的目前看来没有。铂诺希望作为一个先行者,在客户偏好和市场提醒这两项功能上着重发力,打造一个前端的智能顾问,帮助客户更好的了解自己和了解市场。
2)智能投研
典型功能包括:股票市场信息的深度挖掘分析、投资策略的量化与回测等。
这些功能的过程本质:数据获取、特征提取、数据转换、模型训练、模型选择、模型预测。
典型AI算法包括:监督学习算法:(1)回归算法:决策树、随机森林等; (2)分类算法:二次判别分析、K最近邻算法等; (3) 降维算法:偏最小二乘法等。
无监督学习算法:(1) 聚类算法:K均值、分层等; (2) 降维算法:主成分分析、独立成分分析等。
3)智能投资
典型功能包括:量化交易,智能风控
典型AI算法包括:在线过程分析(OLAP)、聚类、滤波、神经网络、预测模型等。
这部分同样是外国的企业走得比较靠前,07年开始Rebellion research就开始采用贝叶斯网络算法进行智能投资相关的工作了。
国内的跟进速度也比较快,铂诺这几年也一直致力于搭建自己的智能风控平台。
人工智能是一个工具,一个技术,它要落地还是要跟业务紧密结合在一起。1、需要与业务紧密合作,才能把它落地。2、金融这个领域是非常求稳定、求安全的,对风险的要求非常高。3、人工智能很多技术是一个黑盒子,很难解释,但在金融行业,很多时候跟客户服务的时候,需要有很清晰的解释。4、金融行业和医疗行业的监管都非常严。平安科技作为人工智能发展的领先企业,在金融行业和医疗行业都有很好的探索和应用。
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