“你在遥远的外头,我在家乡里头。”你相信吗,这句改编自余光中的《乡愁》,成为招商银行家庭信用卡(附卡)的品牌推广文案,而这段文案,有来自ChatGPT的智慧支持。当前,金融机构内部市场竞争加剧,在数字化转型的关键时期,各机构都忙于打造数字时代下的核心竞争力,不断提升业务运营水平,生怕被时代抛弃。在此背景下,我国银行业为智能化转型不断增加技术资金投入,艾瑞咨询发布的《2022年中国AI+金融行业发展研究报告》数据显示,2022年,我国银行业技术资金投入预计将超过3000亿元。
“AI+金融”是优化金融业务场景的应用技术工具,那么,现阶段“AI+金融”产品在金融业务中的落地情况如何?其业务价值以及市场空间又有多大?在发展过程中还要面临哪些问题?
客服行业将率先被AI替代
AI在银行前中后台的应用场景分别有哪些?北京市社会科学院研究员王鹏向《商学院》记者表示,“在前台的应用有智能客服(智能坐席、智能外呼、智能催收)、智能营销(客户细分及群像描绘)和智能反诈;中台有智能投研(业务流程自动化,网点人流等智能决策)和智能风控(降低风险信息核查错漏率、深度学习远程信贷审查、建立风险识别与预测模型);后台有智能办公、智能审计(综合机器学习、知识图谱等技术可实现审计证据自动化和持续采集,提高了内部审计履职能力)和智能开源(如Turing text-to-SQL,这是一种将自然语言查询转换为SQL代码的工具,使非技术用户能够使用关系数据库)。”他还表示,当前在客服场景的应用较为成熟,而涉及智能化的有关应用还未普及。
根据智联招聘发布的《2021人力资本管理趋势报告》显示,客服行业将会是数字经济时代率先被AI技术攻占的高地。
2017 年 7月,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,提出了通过 AI 加快推进金融智能化升级,通过大数据提升金融数据处理及理解能力,创新金融智能产品,创新金融智能服务,鼓励金融业使用智能客服等技术,建立金融风险防控系统。AI 技术将对我国金融业的转型升级产生深远影响。
AI较早地应用到了银行智能客服领域,随着大中小银行的进入,智能客服已经转为红海市场。为进一步提升客户服务水平,数字人已经成为“AI+金融”的新热点。
2月23日,浦发银行总行信息科技部副总经理万化在助微计划之下的“银行科技沙龙”上表示,该行在AI的投入,主要是数字人。2019年,该行数字员工“小浦”正式“入职”,它既能当智能客服,也能做培训、大堂经理,还能做财富规划师和质检员等,大幅提升了银行的经营效率。
具备较强自然语言处理能力的ChatGPT打破了传统对话机器人要穷举用户对话意图的运营模式,从自然语言生成的角度,能够产生极其丰富的对话内容和应答范围,那么,它可以为银行业务带来哪些创新与价值?
2月18日,中国邮政集团有限公司发文称,邮储银行宣布将优先内测“文心一言”,在金融行业开展类ChatGPT技术应用试点,结合行业知识进行微调和交互式训练,在智能客服、数字员工、虚拟营业厅等场景进行应用,将进一步提高邮储银行在生成式人工智能、开放式对话、跨模态语义理解等领域的能力,不断提升智能化创新应用效率,进一步提升客户体验。
此外,还有百信银行、新网银行、兴业银行、招商银行等多家银行接入了ChatGPT技术。不过,AI的数据库是有时效性的。在3月2日,邮储银行微信公众号发布的文章中,邮储银行与ChatGPT的问答显示,ChatGPT没有实时获取最新活动信息的功能,也无法浏览互联网上的所有内容,它的数据库最晚到2021年。
复旦大学中国研究院特聘副研究员刘典告诉《商学院》记者,ChatGPT在银行业最大的应用场景是在客服的业务交互领域。当前银行争相创新推出数字人,但数字人与用户间的交互能力仍然较弱,更像是一个“语音菜单”。ChatGPT技术的进入,将会促进数字人交互能力得到显著提升,为客户带来更多有用且高效的信息与交流。
虽然技术进步促进人工智能在客服效率方面优势显著,但其天然的没有感情和温度,让人们难以产生信任。最重要的是,其存在的问题还包括诸如生成的内容是否专业,对银行理财、产品、风险的理解是否足够严谨,是否还会对客户产生误导等。
刘典认为,目前数字人在银行业存在的痛点不是技术上的,而是业务上没有大规模的需求。为解决这一痛点,需要让数字人像客户经理那样具备建立并维护客户关系的能力,否则数字人的应用场景会受到限制且只能停留在进阶版的智能客服阶段。
浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林向记者表示,数字人当前的工作能力还处于初始阶段,给出应答的精准度还不是很高,很多时候客户会觉得AI应答过于繁琐,也有客户认为AI应答冷冰冰,不过AI的确能够帮助客户解决一些实际问题,也能节约成本。而此次ChatGPT之所以能够引发关注,是因为初步得到了用户的认可,银行智能化的关键,还是要深入到生成式AI的算法、数据层面,用大模型和高质量数据来培养有用的AI工具。
此外,刘典还提到,AI技术也促进银行进行更多探索,除了To C端还可以激发起To B端的潜力,比如借助信息交互与数字化转型,未来银行内部管理效率也会得到极大提升。当前,银行业务涉及到大量的数据,内部信息的维护占用了大量的人力,AI在银行信息系统里扮演着越来越重要的角色。对于银行而言,To B端和企业内部信息管理方面的业务增长空间巨大。
智能投顾领域潜藏着巨大的市场价值
随着人工智能逐步具备分析等高级能力,银行业利用智能算法与大数据一同打造具备投资能力的AI系统,也就是智能投顾系统,尝试打造投资界的AlphaGo。一个理想中的完整投顾流程大致可以分为用户分析、资产配置、投资分析、策略生成、交易执行、分析反馈几个阶段。对应金融投资的不同业务阶段,所用到的智能系统的职责也大不相同。
2016年,国内创业公司、第三方理财平台、传统金融机构都开始推出智能投顾业务;同年,招行推出“摩羯智投”,成为银行业内首家入局者。摩羯智投以不同类型的基金和理财产品为标的,配置的投资标的主要为货币基金,固定收益类、股票型基金和债券,来满足用户的投资需求。2017年,工商银行上线了智能投顾品牌“AI投”,提供“一键投资”“一键调仓”等智能化投资服务,实现个性化的资产配置。同期,平安银行也开始提供智能投顾服务,根据客户的风险偏好制定个性化投资方案,实时监控并对资产配置进行动态调整,帮助客户提高投资收益。
然而,2022年7月起,银行业停止了智能投顾业务。这是因为银行系智能投顾持仓包括了银行理财子公司产品和各类基金产品,受到银保监会和证监会的双重监管,在监管环境不确定的情况下,银行选择暂停了相关业务。(注:2023年3月,根据国务院关于提请审议国务院机构改革方案的议案,在中国银行保险监督管理委员会基础上组建国家金融监督管理总局,不再保留中国银行保险监督管理委员会。)
王鹏认为,很多银行停止智能投顾业务,主要还是由于市场波动。过去很多智能投顾的模型算法针对性弱,智能性相对有限,当市场出现波动比较大的时期,智能投顾的盈利、营收可能不一定能够有很好的表现。
在刘典看来,单纯从技术角度而言,智能投顾业务可以实现,但是给予AI大量金融数据后,会面临一些信息风险,而且无法解决投资风险的责任主体问题,这就像自动驾驶汽车出现的事故,责任该划分给车主还是系统?同理,当智能投顾涉及到风险投资时,主体责任的划分是一个很复杂的业务问题和社会伦理问题。刘典认为,将大数据和算法运用到金融投资中,不一定是智能投顾这样的业务形态,但借助此类技术的运用使得资产配置和执行更加高效,是未来的大趋势。
王鹏表示,AI在智能风投场景有更大的业务价值和市场空间。过去多年,很多企业都开始了智能风投的应用和探索之路,由于数据缺乏、模型应用场景适应度不足、持续优化投入难度高等问题,智能风投的应用尚不成熟,但却侧面映射出了其在投资场景分析中的极大上升空间和潜在市场价值。
对于智能风投潜藏巨大价值的原因,王鹏认为:一是因为银行发展对核心业务风控的需求在竞争环境中只增不减,完整、高效的智能风控系统必不可少;二是因为银行使用智能风投,在突破传统业务模式的同时,对数据的深挖利用,将带来极大的利润;三是因为随着技术发展,智能风投的可操作性提升。比如,在风险信息监测自动化流程中应用OCR等人工智能技术,在手工录入场景逐步实现技术换人,可以降低银行的操作风险,提高工作效率。他还举例,加拿大皇家银行RBC使用人工智能,深度强化学习并计算适应不断变化的市场条件,实现了帮助减少滑点(预期和实际交易价格之间的差异)。
现阶段,各类“AI+金融”产品在金融业务中均得到落地应用,但产品应用广度与产品业务价值存在明显差异。《2022年中国AI+金融行业发展研究报告》指出,机器学习类产品因与金融业务数据具备先天耦合性,可应用于银行大量的表单数据业务,抽取表单数据的标签并获取数据特征,有效拦截金融风险,避免欺诈与风险漏洞所带来的大额损失,同时提高营销精准度,为金融机构创收,具备较宽泛的产品应用广度与较高的产品应用价值。
从产品与应用场景适配情况看,“AI+金融”产品主要应用于信贷风控与合规控制、精准营销、客服与运营业务优化三类场景。由于具有较强的场景化、交互性等特点,智能语音与对话式AI产品通过替代或辅助人工的方式,广泛应用于金融机构客户服务、营销推广等场景,可精准有效地解决金融机构在客户服务、营销、培训等方面的人工成本不断增加、客户服务效率低下、获客成本高等问题,助力金融机构实现降本增效。
随着生活节奏的加快,人们对金融服务的要求越来越高,及时性和准确性成为衡量服务质量的重要标准之一,智能语音与对话式AI产品在即时反馈和标准化服务方面具有显著优势,在金融客服领域具有广阔的应用前景。
数据安全是金融业数字化转型的挑战
“AI+金融”场景中蕴含着巨大的产业机会。艾瑞咨询数据显示,2022年,以银行、保险、证券为主的金融机构技术资金投入预计将超过4000亿元。巨额投入夯实金融机构的IT基础,做好AI金融应用的底层设施建设。此外,据不完全统计,2020年至2022年9月,“AI+金融”领域总计发生融资事件104起。
那么,“AI+金融”市场持续发展对银行业来说又有着怎样的机会?刘典表示,机会主要体现在三个层面:一是算法在金融场景中的大规模应用可能会带来投资效益的规模化增长;二是AI工具的运用可增强对C端客户的拓展和连接,加强客户黏性;三是对银行管理结构以及业务拓展带来的巨大改变。
然而,银行业汇聚了各行各业海量的信息资源。王鹏认为,银行数据信息中包含了大量客户数据、公司重要信息、知识财产甚至敏感或机密文件。由于人工智能对网络中的信息进行无差别的收集与获取,以上各种信息的安全难以得到保证。此外,算法的可信度会受到研究员对模型的理解、训练数据的影响。一旦训练数据中混入带有偏见的异常数据,这种偏见也就会伴随智能系统成为一个持续存在的问题。
“数据安全和隐私是银行业智能化的头等大事,要提高算法可信度,数据与技术应当‘双管齐下’。”王鹏表示,在技术层面,银行研发部门应加强技术创新,加大研发投入,同时积极运用技术手段解决人工智能的安全和隐私风险。比如可以通过研究和运用安全计算等新兴技术为人工智能算法提供有效的安全计算支持,同时在收集用户数据时,应注重数据模型的设计和使用,防止算法层面引发的数据安全与隐私风险。在制度规范层面,应建立起完善的人工复核及兜底机制。对于自动生成的人工智能模型,应在固定节点加入人工审批的流程。
尽管今年A股走势低迷,公募基金规模普遍缩水,但公募量化基金却逆势增长。据公募排排网数据统计,截至11月7日,457只公募量化基金合计规模达2957.91亿元,比年初增长了602.93亿元,其中11只基金规模超100亿元,201只基金规模较年初出现了增长,占比44%。
今年公募量化基金整体表现不佳,统计在内的457只公募量化基金年内收益均值为-4.59%,其中106只基金实现正收益,占比23.19%。实现正收益的106只基金中,13只基金收益超10%,19只基金收益介于5%-10%之间。
不同类型的公募量化基金表现差异较大,其中量化对冲基金年内收益表现最佳,23只量化对冲基金年内收益均值为-0.32%,12只基金实现正收益,占比为52.17%;主动量化基金表现最差,221只主动量化基金年内收益均值为-5.22%,51只基金实现正收益,占比为23.08%;213只指数增强基金年内收益均值为-4.39%,43只基金实现正收益,占比20.19%。
值得注意的是,尽管整体表现不佳,但部分公募量化基金在10月份表现突出。在441只有净值披露的公募量化产品中,有22只产品实现正收益,占比不到5%;超额表现方面,有264只产品跑赢沪深300指数,占比59.86%;210只产品跑赢中证500,99只产品跑赢中证1000,占比分别为47.62%和22.45%。
“预期收益X%”、“肯定能赚钱”、“X股票能翻倍”、“X股票一定会大涨”……
你是否期待有一家投资咨询机构能为你做出这样的承诺? 有了这样的收益承诺才放心把服务费交出去?
对于投顾公司销售人员来讲,承诺收益更容易让客户成交,但如果不能兑现,就丧失了用户的信任;更为严重的是承诺收益实际上是违法违规行为,会受到严厉惩戒。
阿牛智投合规负责人表示,向投资人承诺收益的行为,违反了2005年《证券法》第一百七十一条第一款第五项和《证券、期货投资咨询管理暂行办法》第二十四条第二项的规定。
《证券法》节选
《暂行办法》作为行政法规,其中明确指出“证券、期货投资咨询机构及其投资咨询人员,不得从事向投资人承诺证券、期货投资收益“。从中可以看出,不能承诺收益的,不仅是投资顾问,还有整个投顾机构,包括销售等其他所有员工。
《证券、期货投资咨询管理暂行办法》节选
中国证券业协会为加强对证券投资咨询机构自律管理,推动证券投资咨询机构规范发展,还组织制定了《证券投资咨询机构执业规范(试行)》。《执业规范》要求,投资咨询机构及投资顾问向客户提供投资或资产配置建议,应当向客户进行必要的风险提示。禁止以任何方式向客户承诺或者保证投资收益。
为了规范员工行为、保护投资者权益,阿牛智投每月一次合规培训,帮助员工学会合规展业,避免触碰法律红线、行业高压线。日常通过“智能质检+人工核验”对内容进行双重风控保障,一旦发现员工承诺或暗示收益等违规行为,阿牛智投坚决予以惩戒。员工本单业绩扣除,另扣提成、合规分,重新培训合格后方能上岗;上级经理、总监承担连带责任。
私募排排网不完全统计数据显示,截至10月31日,年内一共有573家私募管理人合计备案了14168只私募证券产品,环比去年同期的19525只下降27.44%。从具体策略来看,股票策略依然是年内最受欢迎的策略,年内一共备案了8441只私募证券产品,占比59.58%。今年股票策略表现欠佳,投资者配置多资产策略和期货及衍生品策略的需求提升,年内一共分别备案了2215只和1493只产品,占比依次为15.63%和10.54%。业绩表现领跑的债券策略年内备案数量垫底,债券策略年内备案774只产品,占比5.46%。组合基金年内业绩受股票市场表现欠佳拖累,年内备案热情不高,合计备案848只产品,占比5.99%,表现低迷,仅略好于表现垫底的债券策略。
具体来看,年内一共备案了2095只股票量化产品,占到股票策略产品总量的24.82%。其中空气指增策略成为年内最受欢迎的股票量化产品,年内一共备案了853只产品,占到股票量化产品总量的40.72%。中证500指增和中证1000指增年内备案数量旗鼓相当,年内备案数量仅次于空气指增产品。私募排排网数据显示,年内分别备案了440只和424只中证500指增和中证1000指增产品,占比依次为21.00%和20.24%。沪深300指增产品年内备案数量垫底,年内仅备案69只沪深300指增产品,占比仅为3.29%,备案数量远不及其余指增产品。
从私募机构规模看,年内一共有573家私募管理人备案了私募证券产品。其中小规模私募备案产品产品占到规模0-5亿的私募管理有356家,合计备案产品6959只,占到备案产品总量的49.12%,意味着年内备案私募证券产品几乎一半是由小规模私募贡献。年内有36家百亿私募管理人合计备案了1996只产品,平均单家私募管理人年内备案数量超过50只。年内44家20-50亿私募、53家5-10亿私募、55家10-20亿私募和29家50-100亿私募,合计分别备案了1571只、1442只、1305和895只产品,占比介于6%-12%之间。
1-10月有备案产品的573家私募管理人中,42家单月备案产品数量超过10只,40家单月备案产品数量介于5-10只之间,183家单月备案产品数量介于2-5只之间。42家单月备案产品数量超过10只的私募管理人中,百亿私募占到20家,管理规模50-100亿的私募管理人有8家,管理规模20-50亿的私募管理人有6家,可见年内备案产品数量居前的主要是大规模私募。百亿私募衍复投资年内备案99只产品居首,其次是宽德私募的86只,再次是稳博投资的80只。
来源:证券时报
11月4日,阿牛智投第五届投顾大赛颁奖典礼隆重举行,十月份在大盘普跌5%的形势下,阿牛智投投顾获得最高13.57%的模拟收益。当天,阿牛智投投顾、投教天团以及后台服务团队首次集体亮相,分享阿牛智投与用户之间的精彩故事,将典礼现场推向高潮。
最高13.57% 三甲投顾逆势而上
阿牛智投投顾刘健、苏浩、张盛华分别以13.57%、11.96%、8.1%的策略模拟收益获得大赛的冠亚季军。五次获得大赛冠军的短线高手刘健,秉持“弱势抱团龙头”的策略理念,展现了游资战法在当下市场中的威力。年轻有为的新锐投顾苏浩巧用板块情绪拐点择时和个股资金热度,抓准短线时机抢反弹。20年从业经历的张盛华则强调了紧抓领涨主线的重要性,他捕捉到天银机电等多个牛股;同时也因专业的投顾服务获得不少用户喜爱。
喜报频传 阿牛智投服务被点赞
一次次模拟大赛的历练,让投资顾问服务客户的能力越来越强。一封封感谢信,一个个感谢视频,诉说着用户在阿牛智投帮助下收获成长的故事。
用户感谢信
“你们阿牛智投很正规,风控做得很好,组合投资我也很认可,身边有朋友我也会给你们介绍的。”
“非常有幸能遇到我的恩师季梦杰。加入课程后收获颇丰,从买卖点中理解主力的意图,从产业分析中发现行业成长,成为理解市场、感谢市场的人。为阿牛智投的服务点赞。”
“在王进老师的指导下,稳中有进、稳扎稳打,在这样不好的行情下还能获利。”
长情陪伴,收获成长。从犹豫,到信任;从主观太强到跟随投资顾问的节奏,不少投资者在十月如此艰难的市场行情中喜报频传。阿牛智投客户服务团队负责人表示:“用户的肯定是我们做好服务的最大动力。”
阿牛智投投顾、投教团队代表
有投资者在直播中询问投顾和投教的区别,阿牛智投创始人毛羽表示,投资顾问行业有三大基础服务内容:投顾、投教、投研。投顾即给用户推荐股票的业务,包括选择时机,配置仓位等,供用户参考进行操作;投教是顾问式陪伴服务,包括帮助用户建立科学的投资理念、投资体系以及应对市场波动的心理建设等。美国投资顾问行业研究表明,有专业投资顾问服务的客户,其收益率显著高于没有投顾的客户,高出的收益中,约三分之一源于推荐合适的投资品种,三分之二源于对投资者的顾问式服务;第三是投研,体现在智能投顾、智能投研、量化交易、基金智投等大数据研究工具。作为综合型投顾公司,阿牛智投希望把专业能力和研究成果跟投资者共享,希望投资者在投顾、投教、投研的辅助下建设自己投资体系、成为战胜市场风险的成熟投资人。
如何赋能数字经济发展
大数据是实实在在的一个方向、一门学科或者一项技术,大数据的出现才带动了数字经济的发展。当下,数字经济占我国经济的比重近乎达到40%。
但当我们讲数字经济的时候,它所涵盖的就不仅仅是数据,还包括人工智能、5G、通信以及计算等工作,这些都是数字技术的有机组成部分。也就是说,数字技术的发展促进了数字经济的形成和发展。
整体上看,大数据、数字技术促进高质量发展,数字经济使人类走上高质量发展的轨道,这些都是目前人们正在实践的活动,且需要进一步往前发展的方向。简而言之,大数据为实现高质量发展奠定了基础,数字经济的实践使人类高质量发展得到了更高程度的保证。
大数据与人工智能的关系
人工智能概念最早诞生于1956年,但在这60多年间,人工智能几经浮沉,直到6、7年前突然走热。一个关键节点是,2015年被认为是大数据“元年”,那一年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,将发展大数据上升为国家战略。这时候AI与大数据走在一起,才出现的“大火”。
也就是说,AI和大数据是一对孪生兄弟,没有大数据的强烈支撑,AI可能也很难火起来。
至于AI的发展,应该是先有更先进的大脑,人类才能开发一代又一代的AI工具,但技术发展之快也超出了很多人的想象,特别是生命科学和信息技术结合起来的时候,对伦理问题把握的重要性就变得极其重要。
因此我们依然认为,人工智能技术发展到现在,应该以人的操作为前提,将AI视作一种先进的工具进行开发、利用,使其为人类服务,而不能让人类成为AI的“俘虏”。
如何应对数据孤岛现象
2015年,联合国193个成员国通过《变革我们的世界:2030年可持续发展议程》,提出了17项、169个可持续发展目标,但就它本身而言,单是统计数据的缺乏就是一项巨大的挑战——169个目标当中,一半指标都没有数据的支撑。这也意味着,如果没有数据,也就不可能进行监测和评估,进而很难开展可持续发展的工作。
鉴于数据的重要性,人们便提出了数据缺乏、数据孤岛的概念。解决这样的问题可以从三方面入手。首先从政府的角度,要制定更有效的产生数据的政策,同时也要制定政策让数据能够得到更高程度的共享。
很多时候问题的根源并不是缺乏数据,而是这些数据没有进入到大众的工作台、没有进入到政府的决策席上而引起的,如果保密数据之外的数据能够大量共享,数据就会有质的提升。
其次从科技的角度,也要不断产生、更新新的数据,让我们能够进行更多、更精准的动态分析。
近期,增发万亿国债、引导险资入市、新疆自贸区设立等政策密集出台,中央金融工作会议召开,释放什么信号?阿牛智投创始人毛羽表示,上市公司是中国经济最活跃的力量,从5200多家上市公司三季报的四个数据可以看出当前经济形势,也更能理解政策出台的深意。
上市公司历年收入
来源:阿牛智投
从收入来看,今年三季度上市公司收入同比增幅不大,增长速度仅为3.04%,是历史最低,甚至比2020年疫情第一次爆发时还要低。
上市公司历年净利润
来源:阿牛智投
从净利润来看,近两年的增速放缓,三季度上市公司净利润增速同比下降3.64%。毛羽表示,这代表整体经济形势难言乐观。
上市公司历年毛利率
来源:阿牛智投
再看毛利率,上市公司的毛利率逐年下降,从2017年的超22%,变为如今的19%。毛羽表示,这也反映了各个行业为什么越来越内卷,工作越来越拼,赚钱却越来越难。
上市公司历年预收款
来源:阿牛智投
最后来看预收账款数据,从2017年到2022年3季度,预收款随着上市公司体量越来越大而持续递增;但从最近一年来看,预收款呈现逐步下降趋势。预收款的增长速度也下滑了,为-4.57%,呈现了历史最低值。毛羽表示,预收款是上市公司没有把货物卖掉,钱就已经收到了。预收款数据也是企业效益的先行指标,说明企业的日子更难过了,以前的项目可以预付款,现在预付也减少了。
收入、净利润、毛利率、预收款四个数据表明,当前经济受压很大。毛羽表示,相信接下来区域的、行业的、全局的政策还会陆续出台,直到经济复苏,而股市指数一般会先于经济的见底而见底。投资者在经济低迷中仍可发掘收入、利润、毛利率、预收款等大幅上涨的行业及公司。
没有最难,只有更难。十月的上证指数犹如受气的小媳妇,一个跟头栽下3000点。万亿国债、险资入市等各种政策密集出台,几乎进入“霸道总裁宠妻”模式,然而A股似乎还在“闹小脾气”,躺在地上反复打滚不起来。
上证指数近期走势
来源:点掌财经
炒股简单地讲,不过是高抛低吸的游戏。然而股民往往是低处恐慌割肉、高处进场被套。如今上证指数已经来到近一年来的最低点,多个板块股票价格已经腰斩。是不是可以抄底了?该做长线还是短线?哪个板块更有机会?如何选出好股票?
数据说明问题,模型验证思想,研究促进服务。11月4日,阿牛智投第五届投顾大赛颁奖典礼将隆重举行,三甲投顾将分享各自的投资秘籍;更有阿牛智投投顾、投教天团集体亮相,为股民解读3000点的投资机会。本次活动通过点掌财经的阿牛直播即可在线观看、参与互动。
每一次深蹲,都是为了更好的起跳。11月,你准备好了吗?
智能投顾的崛起是科技时代给我们带来的一种新型理财选择。智能投顾是指基于人工智能和大数据分析等技术,为投资者提供个性化、智能化的投资建议和服务的一种金融创新模式。
智能投顾利用先进的算法和大数据分析技术,能够根据投资者的风险偏好、投资目标和财务状况等因素,为其提供量身定制的投资组合。这能够有效降低投资者的投资门槛,提高投资决策的准确性。
智能投顾具有低费用的特点。相比传统的人工投资顾问,智能投顾通常采用在线平台进行交互,减少了人力成本和运营成本,因此费用更低。这让更多的普通投资者能够以较低的成本享受到专业化的投资建议和服务。
智能投顾注重科技创新和数据分析。通过丰富的数据源和智能化的算法模型,智能投顾可以更准确地分析市场趋势和投资机会,实现更好的风险控制和回报率优化。投资者可以通过智能投顾平台及时获取最新的市场信息和投资建议,使投资决策更加科学和理性。
智能投顾还提供了更便捷的投资体验。投资者无需面对复杂的投资流程和繁琐的纸质文件,只需要几个简单的步骤,就能完成账户开设和投资组合配置。同时,智能投顾还支持在线交易和实时监控,方便投资者随时查看和管理自己的投资。
值得注意的是,智能投顾作为一种新兴的金融服务模式,也面临着一些挑战和风险。例如,数据安全和隐私保护等问题,以及算法模型的稳定性和准确性等方面的考验。因此,在选择和使用智能投顾平台时,投资者需要注意平台的信誉和合规程度,同时保持谨慎和理性的投资态度。
智能投顾的崛起充分利用了科技时代的技术优势,为投资者提供了一种新的理财选择。它的出现不仅提高了投资者的投资效率和风险控制能力,同时也改变了传统理财模式的格局,为广大投资者提供了更多便捷、低费用的投资服务。然而,投资者在使用智能投顾时仍需保持理性和谨慎,合理配置资产,并根据个人情况进行评估和选择。
阿牛智投在用户调研中发现很多散户亏钱的主要原因是经常满仓一只股票。看好一只股票的前景就满仓进去,期待一举翻盘,然而一旦被套了很多人不得不在低点割肉,亏损惨重,心态也崩了。这就是不懂仓位管理的缘故。
假如一个人有100万,买一个股票只用了10万,即使不小心这个股票大跌50%,他的总资金基本没有太大的回撤,还有95万,回到100万不难。如果没有做仓位管理,直接100万买入,亏损50万,要翻倍才能回本,非常难。
鸡蛋不能放在一个篮子里。贵州茅台这样的股票在历史上也多次出现腰斩行情,回撤20%、30%也很常见。买股票的时候我们要做好仓位管理,不能一个股票买的太多,要掌握一个度。
然而,如何掌握一只股票该配置多少仓位呢?阿牛智投增强选时的智能仓位,对上市半年及以上的股票都有仓位配置提示,投资者可以参考仓位提示进行风险控制和组合投资。如上图,在图片下方的文字说明中,有蓝色加粗字体着重提示“该股仓位不超过16%”,即使是股市新手也能一目了然。
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第三条 国家互联网信息办公室负责全国跟帖评论服务的监督管理执法工作。地方互联网信息办公室依据职责负责本行政区域的跟帖评论服务的监督管理执法工作。
各级互联网信息办公室应当建立健全日常检查和定期检查相结合的监督管理制度,依法规范各类传播平台的跟帖评论服务行为。
第四条 跟帖评论服务提供者提供互联网新闻信息服务相关的跟帖评论新产品、新应用、新功能的,应当报国家或者省、自治区、直辖市互联网信息办公室进行安全评估。
第五条 跟帖评论服务提供者应当严格落实主体责任,依法履行以下义务:
(一)按照“后台实名、前台自愿”原则,对注册用户进行真实身份信息认证,不得向未认证真实身份信息的用户提供跟帖评论服务。
(二)建立健全用户信息保护制度,收集、使用用户个人信息应当遵循合法、正当、必要的原则,公开收集、使用规则,明示收集、使用信息的目的、方式和范围,并经被收集者同意。
(三)对新闻信息提供跟帖评论服务的,应当建立先审后发制度。
(四)提供“弹幕”方式跟帖评论服务的,应当在同一平台和页面同时提供与之对应的静态版信息内容。
(五)建立健全跟帖评论审核管理、实时巡查、应急处置等信息安全管理制度,及时发现和处置违法信息,并向有关主管部门报告。
(六)开发跟帖评论信息安全保护和管理技术,创新跟帖评论管理方式,研发使用反垃圾信息管理系统,提升垃圾信息处置能力;及时发现跟帖评论服务存在的安全缺陷、漏洞等风险,采取补救措施,并向有关主管部门报告。
(七)配备与服务规模相适应的审核编辑队伍,提高审核编辑人员专业素养。
(八)配合有关主管部门依法开展监督检查工作,提供必要的技术、资料和数据支持。
第六条 跟帖评论服务提供者应当与注册用户签订服务协议,明确跟帖评论的服务与管理细则,履行互联网相关法律法规告知义务,有针对性地开展文明上网教育。跟帖评论服务使用者应当严格自律,承诺遵守法律法规、尊重公序良俗,不得发布法律法规和国家有关规定禁止的信息内容。
第七条 跟帖评论服务提供者及其从业人员不得为谋取不正当利益或基于错误价值取向,采取有选择地删除、推荐跟帖评论等方式干预舆论。跟帖评论服务提供者和用户不得利用软件、雇佣商业机构及人员等方式散布信息,干扰跟帖评论正常秩序,误导公众舆论
第八条 跟帖评论服务提供者对发布违反法律法规和国家有关规定的信息内容的,应当及时采取警示、拒绝发布、删除信息、限制功能、暂停更新直至关闭账号等措施,并保存相关记录。
第九条 跟帖评论服务提供者应当建立用户分级管理制度,对用户的跟帖评论行为开展信用评估,根据信用等级确定服务范围及功能,对严重失信的用户应列入黑名单,停止对列入黑名单的用户提供服务,并禁止其通过重新注册等方式使用跟帖评论服务。国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室应当建立跟帖评论服务提供者的信用档案和失信黑名单管理制度,并定期对跟帖评论服务提供者进行信用评估。
第十条 跟帖评论服务提供者应当建立健全违法信息公众投诉举报制度,设置便捷投诉举报入口,及时受理和处置公众投诉举报。国家和地方互联网信息办公室依据职责,对举报受理落实情况进行监督检查。
第十一条 跟帖评论服务提供者信息安全管理责任落实不到位,存在较大安全风险或者发生安全事件的,国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室应当及时约谈;跟帖管理服务提供者应当按照要求采取措施,进行整改,消除隐患。
第十二条 互联网跟帖评论服务提供者违反本规定的,由有关部门依照相关法律法规处理。
第十三条 本规定自2017年10月1日起施行。
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