数智金融“东海论剑” 首届智能投研开发者大会推动金融科技生态再造

10月23至24日，以“数据技术”为核心的首届“1024国际智能投研开发者大会”在上海的东岸——上海自由贸易试验区临港新片区举行。此次大会由技术端切入金融科技，探讨智能投研领域金融科技与资产管理的融合发展，本次大会聚集的一众中国最前沿智能投研开发者，吸引了超过1000人次来自金融机构的听会者，主会场及各分论坛场场爆满。

据悉，本次大会由智能投研技术联盟(ITL)主办，ITL由国内超过72家领先的持牌金融机构、高校科研院所、金融科技公司以及专业服务机构发起成立。

人工智能应用已广泛涉及获客、服务、运营、风控、量化等场景

当前，人工智能已在诸多领域进行探索实践。会上，ITL主席、微众银行首席人工智能官杨强分享了联邦学习和智能投研领域的最新进展。他介绍，人工智能的历史为先逻辑推理，后感官识别，这也是人工智能的“最后一公里”。人工智能的力量来自大数据，但即使本地只有“小数据”，也可通过迁移学习来开展人工智能。

ITL副主席、平安集团首席科学家肖京分享了智能投研的的四个场景，包括获客、服务、运营和风控。在这些场景中，智能投研技术创新可进行精准营销、服务极致体验、降本增效和预测防控。

智能投研的资管应用也已有所成果。肖京表示，就债券违约风险预警而言，2019年至今违约债券有264只，智能投研已提前3个月以上成功预警251只，成功预警规模超2200亿元。

中金香港资产管理公司董事总经理林宁也表示，金融机构有很多使用大数据的应用场景，如精准营销、实时风控、交易预警和反欺诈等场景都需要实时计算的支撑。

具体而言，林宁指出，在产品创新上，金融大数据可实现批量获客、跨界融合、资源整合与产业升级。同时，在风控方面也可应用于风险动态监测和用户行为分析。

对另类数据的重视达成共识

林宁表示，金融另类大数据种类较多，近年来热度上升最快的三类数据为商业信息、消费交易数据和情绪指标。

就社交情绪数据而言，飞笛科技CTO姚坤介绍了飞笛研发的基于事件、社交言论等情绪大数据开发的一套社交情绪感系统，量化评估事件在网络中发生、发酵与个股资产价值波动之间的关联，提前预知机会与风险。为解决知名公司情绪霸榜问题，他表示，可将公司历史平均情绪值进行对比，得到异动变化率，再跟全市场进行对比，提高突发事件的异动敏感度。

微众银行资深人工智能科学家殷磊也指出，AI+另类数据将重塑金融业。他介绍，微众揽月平台是AI+另类数据的智能资管平台，为金融机构提供覆盖上市和非上市企业的风险分析平台，包括公司经营活动检测、新能源发展指数、区域经济活力监测等。

例如，基于聚合的位置数据，揽月平台编制了中国经济恢复指数，监测了疫情后中国经济的恢复：截至2020年3月27日，指数监测全国经济恢复已达87%。

虽有数据痛点，智能投研空间正在打开

同花顺CTO谌明表示，智能投研常见数据处理流程为：数据获取、数据处理、数据检索、数据展示和数据挖掘等，每个环节都有其痛点。例如，在数据获取上，投研数据来源众多，且源头不稳定，数据质量要求较高。数据挖掘则需要从数据中找到规律、找到投资机会，同时无论是已知逻辑的监控，还是未知逻辑的发现，都是智能投研的机会所在。

而这些痛点也将催生技术创新。据殷磊介绍，微众银行“联邦学习”是数据不动、模型动，可保护数据隐私、打破数据孤岛。

未来智能投研应用于金融市场仍有较大的发展空间。彭博企业数据服务经理卓霖表示，金融市场想从数据中获得时间点上经处理的数据集和跨资产平台，而数据+服务+分析，就是金融市场想要的解决方案。

林宁也表示，金融业务创新越来越依赖于大数据应用分析能力，大数据能够在产品设计和客户服务两方面提高创新能力。

在京东数科资管科技部智能投研产品总监邹小军的分享中，他引用了京东数科CEO陈生强的一段话，“金融机构需要用金融科技的手段让强金融属性、强线下化特征的业务加快数字化进程，实现线上线下相融合，提高效率，降低风险，创造更大的价值回报”。

为推动金融科技与资产管理行业的深度融合，ITL主办方表示，将继续以“功能的技术实现”为导向，从基础研究层面，实验应用层面，落地项目层面，多层次交流金融科技应用技术。对标解析国际国内的优秀项目，加强国内外智能投研领域的交流合作，打造国际影响力。

(作者：薛茹云编辑：朱益民)