科技金融科技团队名称在线是什么团队组建的?

金融科技时代已经来临,资管行业正在迎接新的机遇和挑战。

当前,除了类似百度、蚂蚁金服、京东等第三方公司在金融科技上的创新外,越来越多的基金公司开始主动在金融科技方向有所尝试,更认为未来的基金公司都要转型成IT公司。站在大资管行业的视角来看,不只是公募基金,整个行业都在不同的方向上试水金融科技,行业生态或在逐渐发生变化。

在各类科技平台如蚂蚁金服、腾讯、京东甚至刚刚拿到基金销售业务资格的百度都在抢占金融领域的背景下,各家基金公司感受到了危机,想要把握更多的主动权。

“未来基金公司真的有可能转变为技术公司。”银华基金A股基金投资总监王华深刻感受到基金公司在IT投入上的不足。

为了尽早掌握主动权,近期,银华基金召集全体投研人员,参加了一场为期3天的Python金融数据分析培训。Python是一个有条理的、强大的程序设计语言,自从20世纪90年代初诞生至今,被广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程,并成为最受欢迎的程序设计语言之一。据悉,在参加完培训之后,公司还组织了考试,参训参考同事均通过了考试,达成了预定学习计划。

“我们很有危机感。”王华说,AI能给行业带来很大的震荡,其优势在于信息整理以及后期机器学习。基金经理现在要学的,是了解他们有哪些想法可以通过软件来实现。比如可以利用编程完成每周的权益市场周报,写一个比较详细的情况总结,并提取数据;或者可以通过爬虫技术筛选公告的关键字,提高工作效率。“这代表的是行业的发展方向,我们要确保自己不被时代落下。”王华说。

金融科技到底能够为资管行业带来何种帮助?鹏华基金总经理邓召明表示,金融科技可以提高资产管理的投资决策水平。借助金融科技,如人工智能、大数据和云计算等,机器能够完成公募基金繁琐的量化分析工作,进而对市场和上市公司的海量数据等进行快速处理,做到数据收集、信息整合、智能计算、量化分析。

邓召明认为,在金融科技的辅助下,投资经理能够进行更快、更高效的深度研究和投资决策,还能借助大数据和资产建模的方式,帮助客户实现个性化的资产配置。另外,金融科技可以有效提升公司管理水平和风控能力。同时,金融科技也能对传统风险管理方式进行革新,通过把法律法规和内控规则嵌入业务流程,构建出具有前瞻性、有效性的风险管理机制。

中国证券报记者了解到,在金融科技背景下,几乎整个资管行业都在大数据指数投资、智能客服、智能投顾等领域开展了不同程度的创新业务探索。

总结来看,智能投顾是大资管行业涉足金融科技最为主要的一个方向,比如招商银行、工商银行分别于2016、2017年上线了智能投顾工具“摩羯智投”和“AI投”。目前,基金公司也开始自主研发针对自家公司的智能投顾工具。

例如利用大数据及量化科技应用、智能投顾、区块链等技术,鹏华基金打造了具有自主知识产权的技术平台——“A加平台”,将自身专业的资产管理能力与金融科技的创新能力全面融合,运用数字化、场景化、社交化等创新技术手段直面投资者,提供精准财富管理解决方案。

2017年7月,银华基金“天玑智投”正式亮相,结合本土化现代投资组合理论,基于人工智能,并通过大数据实现对客户的精准刻画,采用云计算自动分析市场,筛选有价值的基金,自动构建智能投资组合并及时控制风险。此外,银华基金天玑智投系统还根据投资者的风险收益类型匹配合适的智能组合策略,7×24小时智能投后管理,为客户提供专属定制服务。“当前的客户黏性和收益都不错。智能投顾有可能是未来基金公司要彼此赶超的重要方面。”王立新表示。

而在投研方面,基金公司则多尝试使用人工智能技术。2016年,嘉实基金在原有量化投资部的基础上,建立了嘉实智能投资系统。据了解,这一系统包含智能股票引荐、智能资产配置、智能beta策略等几个方面。万家基金旗下团队则在深度学习模型基础上,使用自主开发的“机器学习”算法,让“人工智能”替代“人脑”对每个因子的体现进行主动的学习评价,进而进行因子的挑选、分组和组合工作。

今年6月,博时基金成立了金融科技中心,负责公司在移动互联网、人工智能、大数据、云计算、区块链等创新技术和项目方面的研发和研究成果的业务转化,大力推进智能投研、智能投顾、智能系统和智能服务等项目。鹏华基金也正在努力研发自己的金融科技,并将“资管+运营+科技”的能力对外输出。

而在私募基金领域,金融科技也早有尝试。2017年,宜信财富私募股权母基金和宜信大数据中心联合研发出了应用于母基金投资管理全流程的人工智能平台——AI+FOF系统。据悉,该系统存储了超过两万家GP机构和超过3万只基金,能从60个不同的维度,全方位获取一个GP的数据画像,并进行智能交叉验证的功能;帮助母基金管理人清晰地观测与秒级汇总整理行业走势和估值变化,还能利用舆情监测功能进行投后管理。

王立新表示,智能化将会给基金行业带来两大影响:从目前看,智能投顾能够明显提升投资者回报和理财体验;放眼未来,通过人工智能来改造传统的投研体系和方法,可能会部分甚至完全替代基金经理,而且趋势很明显。但是,对金融科技的作用也不能过分夸大,需要理性看待。

记者了解到,在股票投资方面,行业都在研究机器学习,但根据目前国内外的研究成果,机器学习在偏长期的趋势判断包括选股方面所起的作用是有限的。机器学习需要大量的数据作为学习样本,而股票投资相关数据不够大。

以中国市场为例,中国证券市场截至目前只有5000多个交易日。“对于机器学习来说,这不是大数据,而是小数据,不足以让机器学习找到足够确定性的规律。相对而言,机器学习在偏高频的交易环节能起的作用更大一些。如国外有研究,利用机器学习优化算法交易策略,可以将股票交易成本降低10%以上。”据博时基金董事长张光华分析,国内应用金融科技水平较发达国家存在差距,且金融科技所能发挥的作用本身存在一定局限性,“AI影响的主要是执行环节的工作,如基金行业交易员的工作以后很可能会被AI系统所取代。但对于分析和决策等需要研究员、基金经理从事的工作,AI较难取代。换言之,投资是科学与艺术的结合,AI能取代的是偏科学的部分,偏艺术的那一部分很难被取代。”

除此之外,当前很多金融机构都存在着数据多头管理、系统分散建设、缺乏统一的数据质量管理流程体系等问题,造成数据的完整性、准确性、及时性无法满足应用要求。

张光华表示,国内基金公司不能简单地将金融科技定位为对业务的支撑与保障,而应定位于对业务的创新推动及引领作用。在技术实现上,国内基金公司可从数据、算法和计算能力等三个方面建设自己的人工智能等金融科技能力。这其中,数据是金融科技体系的基础和关键。为了解决这些问题,需要从数据模型、数据生命周期等多方面加强数据治理。只有通过数据治理体系建立起了公司统一的大数据平台,金融科技才能发挥应有的作用。

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