“人工智能+”时代来了吗？

　　早上，被智能音箱叫醒，同时还提醒你上午要给朋友回电话；去上班，用导航地图走了避免拥堵的路线；路上，拍了张照片，用修图软件一键PS；到了办公室，刷一下根据你兴趣推荐的新闻。

　　这样的场景，你是否熟悉？不过，你可能并未意识到，这背后，其实都有人工智能的影子。

　　当然，这些并不是人工智能的全部。

　　现状——

　　人工智能已在身边

　　“人类终将使电脑智能化且使其远胜人脑。”这是1987年复旦大学计算机科学系毕业生陆奇给同学的临别赠言。

　　如今，身为百度集团总裁兼首席运营官的陆奇，正和万千程序员与亿万公众一起，经历着人工智能的跌宕起伏和带来的巨大改变。

　　从可以跟你聊天的“小冰”到能帮你开电视的智能音箱，从机器翻译到智能教育，从刷脸支付到无人驾驶，从可穿戴设备到智能医疗……人工智能已经全面走入人类的生活，广泛渗透到生产和生活的各个领域，并不断刷新人们的想象力。

　　在新闻领域，基于大数据和人工智能的个性化推荐已成为不少新闻APP的标配，写稿机器人、智能视频剪刀手等生产工具也在不断涌现；

　　在教育领域，人工智能已经被应用在批改作业、教英文等教学项目，探索“私人订制”“千人千面”的个性化学习模式；

　　在语音识别和翻译领域，翻译软件已经可以支持全球数十种热门语言互译、覆盖几百个翻译方向；

　　在金融领域，生物识别技术的应用使得刷脸支付已成为现实，以较低成本提供个性化专属财富管理方案的智能投顾也已在不断发展中；

　　在物流领域，智能分单、智能配送机器人、无人仓、无人机等产品和服务，已在不断帮助快递业提升物流速度和服务水平；

　　在零售领域，除了无人超市等吸引眼球的探索性应用外，人工智能还被用来对超市的生鲜商品进货量进行预测；

　　在交通领域，除了地图、导航等应用外，备受关注的无人驾驶也有了新的进展；

　　在医疗领域，利用AI和大数据的能力，可以让机器筛查和分析医学影像，来辅助医生诊断；

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　　当然，人工智能的应用不仅是在第三产业，在农业、工业和社会治理领域，人工智能的赋能作用也都有不错的表现。

　　相比人工智能诞生后的两次最终陷于沉寂的热潮，这次的人工智能研究和应用遍地开花，热潮来得更为贴近产业。

　　“人工智能这次浪潮其实是更稳健的浪潮，技术基础、数据技术、计算基础、社会基础都比较扎实。”微软亚洲研究院副院长张益肇表示，“此次人工智能浪潮比以往拥有更多落地的实际应用场景，产学研互动比以前更丰富。”

　　“‘人工智能+’时代已经到来。”猎豹移动创始人兼CEO傅盛说。

　　改变——

　　重塑中的各行各业

　　变化是显而易见的，而影响，有些已然显现，有些还在水面之下。

　　“人工智能技术的不断发展必将不断重塑各行各业以及我们的生活。”张益肇将这种“重塑”概括为三个方面：推动产业向智能化转变、引发商业创新、让人们的生活更美好。

　　对各行各业而言，直观的变化是效率的提升。

　　在工业领域，来自阿里云的数据显示，通过其推出的ET工业大脑，光伏切片企业协鑫光伏良品率提升超过1%，每年带来经济效益超亿元；轮胎生产企业中策橡胶则将良品率最高提升了5%。“先进制造业可能是AI效益杠杆最大的行业”，阿里巴巴集团副总裁刘松说。

　　在信用评级领域，以机器学习为基础的大数据风控，在提高信贷服务效率、增加金融服务覆盖率方面，效果明显。据百度方面介绍，其教育信贷基本上是以“秒”的时间就可决定是不是给一个人放贷。

　　“过去40年，前20年的数字化进程改变了生产资料，后20年的网络化进程重构了市场关系，未来20年人工智能模糊了生产资料和劳动力之间的界限，其使命是与传统产业嫁接，降低生产成本，对生产力产生数量级的提升。”驭势科技联合创始人、CEO吴甘沙说。

　　这种提升催生了一个极具想象力的增量空间。

　　据咨询公司埃森哲2017年6月发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的3个行业。到2035年，人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。

　　影响还将发生在社会治理领域。

　　专家表示，随着人工智能技术的发展，未来政府的很多管理方式都有必要从追逐式管理变成预测式管理。

　　2016年，杭州市政府牵头联合了包括阿里云等13家企业开始进行城市数据大脑的探索。在杭州萧山的试点发现，通过智能调节红绿灯，区域内通行速度提升15%，让120救护车到达现场时间缩短了一半；在杭州主城区，部分区域通行时间缩短15.3%。

　　对个人而言，除了生活领域的改变，影响还将发生在职业领域——未来，一些重复性的工作，如在线客服、速记翻译、驾驶员等都可能被人工智能取代。

　　不过，业内人士也表示，对此不必过于担心，在产生职业替代的同时，AI也会产生新的行业。“集装箱出现以后，搬运工人担心会失业，在港口却出现了很多吊桥工人。”在阿里巴巴集团董事局主席马云看来，新技术不是让人失业，而是让人做更有价值的事情，让人不去重复自己，而是去创新，让人的工作能够“进化”。

　　巨大的影响，带来足够快的行业增长率。

　　艾媒咨询数据显示，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元，增长率达到43.3%，预计2017年增长率将提高至51.2%，产业规模达到152.10亿元，并于2019年增长至344.30亿元。

　　不过，在业内人士看来，目前这些影响，还只是冰山一角。

　　麦肯锡全球研究院认为，人工智能正在促进人类社会发生转变，这种转变将比工业革命“发生的速度快10倍，规模大300倍，影响几乎大3000倍”。

　　“在不久的未来，智能流就会像今天的电流一样平静地环绕、支持着我们，在一切环节提供养料，彻底改变人类经济、政治、社会、生活的形态。”百度董事长兼CEO李彦宏如是表示。

　　未来——

　　百米赛跑才刚刚起步

　　“我要看到未来的自己。”这是百度大脑给《智能革命》这本书所作序言的最后一句。

　　未来的人工智能什么样？现在可能谁都没有答案，但能确定的是，当下只是个开始。

　　“如果把人工智能应用比喻成百米赛跑，现在是刚刚起步。”张益肇说，“人工智能现阶段就是互联网在上世纪90年代初期的那个阶段。”

　　政府、企业、资本等多种推动，成为这一波人工智能火起来的“助推器”。当然，与许多互联网发展进程的新事物一样，人工智能在成为风口的同时，也还存在待突破的瓶颈。

　　从技术层面看，目前人工智能还处于“黑箱”决策阶段，而且“主要方法论仍是基于大数据、大计算模式”，想让机器像人类那样思考，就必须“喂”给它天量数据，由此导致目前人工智能落地还存在行业局限，“拥有大量数据积累和分析需求的行业更适合实现转型。”张益肇说。

　　此外，从国内情况看，人才缺口对意图发力人工智能领域的企业来说，也正成为一大制约。

　　“全国人工智能研究方向的博士、硕士每年只有不到200人，而如今的创业公司多如牛毛，这个数字根本不够分。”李彦宏直言。来自领英的数据显示，全球范围内，人工智能专业人才有195万，中国只占2%，排名第七。

　　从行业层面看，重应用、轻基础的急功近利，无序与重复投资、过热与概念包装、浮躁与浮夸并存等问题也不容忽视。有业内人士直言，需要警惕人工智能“网红化”的倾向。

　　商汤科技联合创始人兼CEO徐立直言，国内人工智能创业大多扎堆在应用层面，创业者使用开源算法，找到某个垂直领域便套上“人工智能”概念扎进去，但真正从算法层出发做“原创技术”的人并不多。“而这块才是核心，是最需要厚积薄发的。”

　　不过，业内人士也表示，这些可以理解为“成长的烦恼”：是瓶颈，也是下一步发力的方向。从更广阔的时代眼光看，中国正处于发展AI的良好机遇期。

　　从人才角度看，已经现出明显成长性。乌镇智库的数据显示，在人工智能专利数上，最近5年，中国专利数平均每年增速为43%；美国增速为21.7%。其中，2016年中国新增的人工智能专利数突破9000，超过美国的两倍。

　　“中国人工智能企业数量、专利申请数量及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。”陆奇分析表示，中国拥有巨大的市场机会和独有的海量数据，这对于海外人才的吸引力不容忽视。事实上，近年来，吴恩达、李飞飞等一批知名AI人才纷纷回国发展，也佐证了这一点。

　　国家的重视也在为人工智能的发展助力。2016年3月，人工智能一词写入国家“十三五”规划纲要。2017年3月，人工智能首次被写入《政府工作报告》，如今《新一代人工智能发展规划》也已正式印发。

　　“中国在这次科技浪潮上是赶在前面的，深度学习有超过40%的论文是华人发表的，这次我们和专家沟通起来没有语言障碍，也没有时差障碍。我们有很好的数据、巨大的样本群，有很好的工程师队伍，又有全球一流的制造能力。”傅盛表示：“未来是人与机器人共存，中国存在弯道超车的机会。”

　　从这个意义上讲，未来已来，只是尚未流行。

来源：人民网

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传统银行加速抢滩智能投顾

　　随着大数据、人工智能等金融科技兴起，金融投资服务正大步流星地迈入智能时代。除了互联网金融机构，传统银行也加速抢滩智能投顾，推出以个性化资产管理为核心的一站式金融服务。

　　中信银行日前联合华夏基金推出“信智投”，通过融合人类智慧经验与人工智能的“双脑引擎”，借助大数据分析、量化金融模型和专家智慧，为投资者提供精准化的金融服务。此前中信银行曾低调上线智能投顾“灰度”，为投资人提供事前、事中和事后的跟踪建议。

　　近年来，面对新金融势力崛起，传统银行纷纷瞄准了智能投顾开启“反击”。其中，工行上线智能投顾“AI投”、招行推出“摩羯智投”、浦发推出“财智机器人”、广发银行上线“广发智投”、兴业银行推出“兴业智投”等。而建行、中行则牵手蚂蚁金服、腾讯、京东等互联网巨头，联合开发智能投顾服务。

　　据易观《中国人工智能理财市场专题分析2017》报告测算，当前我国人工智能理财规模及渗透率仍处于低位，预计2020年市场规模将达5.22万亿元。在中关村互联网金融研究院研究总监郭大治看来，智能投顾目前发展面临两大障碍：在当前政策环境下，智能投顾只能提供投资建议，不能开展资产管理业务，要代客执行账户投资和交易管理需持有相应牌照；此外，智能投顾目前资产配置的类别较少，在产品和投资收益率上也较为趋同。

来源：北京日报

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智能投顾，未来个人投资风向标？

　　随着人工智能的崛起，对更多信息和数据进行分析，将给投资者更精准和个性化的投资建议。中信银行联手凤凰财经，将于1月25日召开智能投顾发布会议，届时中信银行将全面介绍“信智投”这款新出的智能投顾产品，将为投资者提供更精准的投资行业分析和市场动向。

　　到会嘉宾除了主办方领导外，《最强大脑》科学判官、北大心理系教授魏坤琳，百度云首席科学家沈志勇、中信证券首席策略分析师徐鹏等权威专家将现场带来精彩观点。

　　智能投顾作用愈发凸显

　　根据最新数据显示，公募基金规模增长达到26.65%，在2017年年公募基金管理机构管理的公募基金为4841只，份额11.0万亿元，规模11.6万亿元，较三季度末增长4.12%。

　　如何从4000多只公募基金中选择出最适合自己的品种，如何进行资产配置，投资顾问的作用愈发显著。

　　美国最早出现理财机器人，并随着科技的发展逐步成为智能投顾，并在全球投资界成为潮流。

　　智能投顾（robo-advisor）就是指通过使用特定算法模式管理帐户，结合投资者风险偏好、财产状况与理财目标，为用户提供自动化的资产配置建议。

　　智能投顾相对传统投顾有以下几个优势：门槛低、费用低、简单易操作，能增强信息透明度。

　　智能投顾目前已经被美国和其他一些国家主流社会所广泛接受，麦肯锡2015年的报告预计，估计通过虚拟咨询服务的潜在个人金融资产价值将达到13.5万亿美元。多家研究机构预测，至2020年，全球智能投顾管理的资产规模将达到8万亿美元，最高年均增速达200%。

　　中国期待智能投顾“革命”

　　1月25日下午15点，凤凰财经举办的这场会议将对智能投顾指出最新方向，会上中信银行将会全面介绍信智投这款产品——在中国具有最强金融机构和技术支持的智能工具，有望掀起智能投顾圈的一场革命。

　　对于这款融合大数据分析、量化金融模型的一键式智能工具，是如何精准分析用户风险偏好并推荐基金组合的呢？那就等这场会议上揭晓谜底。

来源：凤凰网

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Fintech加码光大新版手机银行

　　金融和科技的结合，已成为银行业发展的方向。1月23日，中国光大银行在北京举行了“一部手机，一家银行，2018中国光大银行新版手机银行发布会”。光大银行副行长李杰在发布会上介绍，本次发布的光大新版手机银行在六大模块上实现了全面升级，打造出以新版手机银行为核心，阳光银行、微信银行、电话银行、瑶瑶缴费、移动支付等服务渠道为组成部分的移动金融服务矩阵。此外，新版手机银行还引入和应用生物识别技术、二维码取款、定制资讯等，通过Fintech加码实现便捷性和安全性的完美平衡，同时对各项业务流程进行了全面优化，大力提升客户体验。

　　Fintech打造场景化移动生活圈

　　据了解，此次光大银行新版手机银行引入了多项黑科技，在优化客户体验的同时进一步提高安全性，同时符合监管部门对于支付安全及移动端场景监管的相关政策要求。通过采用Fido生物识别安全技术，在手机银行登录、转账、缴费、充值过程中全面支持面部ID及指纹识别，实现小额便利，大额安全的认证方式，操作简单，安全便捷。新增二维码取款功能，客户只需在光大银行自助设备上选择无卡取款-二维码取款，打开手机银行使用首页左上角的扫一扫功能，完成手机银行登录，并在自助设备上输入交易密码即可取钞，极大提高了客户的取款体验。此次，光大银行还为客户搭建了基于大数据分析下的个性化资讯栏目板块，通过与人民日报中央厨房的战略合作，借助媒体融合的新优势，为新版手机银行客户打造出精准的金融综合资讯平台，第一时间推送最新的财经报道。

　　构建优质金融服务平台

　　据悉，此次光大新版手机银行为客户打造全新的金融理财模块，实现“一部手机、一家银行”的轻型化、智能化服务模式。全新界面覆盖理财、基金、贵金属、贷款、券商集合计划等主流金融服务。还通过大数据，实现对客户行为的分析构建用户画像，并结合产品属性提升产品质量。此次光大随心贷业务也随着新版手机银行全面上线，随心贷重点包括两大贷款业务，即公积金消费贷及保险消费贷。两种贷款业务客户都可以在线申请，极速审批，快速到账。此外，新版手机银行实现了在线智能客服全覆盖，秉持“以客户为中心”的理念，以客户利益为导向，让客户享受到随时随地的在线贴心服务。

　　FIDO+引关注 强强联合保障移动端金融安全

　　现场发布会上，最引人关注的莫过于此次采用的Fido生物识别安全技术。目前越来越多银行将电子银行渠道服务重点倾向移动端，安全便捷的移动端安全方案呼之欲出。与此同时，主管部门对移动端场景也出台了相关政策要求。此次光大银行采用的是与业内权威安全认证机构中国金融认证中心（CFCA）合作的FIDO+数字证书解决方案，该方案是CFCA融合了国内、国际标准协议，数字证书，生物识别，移动端可信安全环境技术各方面研发的生物识别加数字证书的解决方案。该方案在大幅提升操作舒适度的同时，提升了手机网银的安全性能，对抗远程破解风险，为手机银行的用户带来全新的便捷体验，且此举能很好地满足了监管要求，帮助光大银行在未来手机银行的发展中占据先机。

　　作为最早涉足移动金融领域的商业银行之一，光大银行未来将继续加快信息技术应用的步伐，不断创新普惠金融产品和服务方式持续助力金融便民惠民，打通金融服务的“最后一公里”，时刻以用户需求为核心，让金融科技深度融入人民的美好生活。

来源：中国电子银行网

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人工智能重构下的金融场景

　　近年来发展迅速的中国人工智能产业正在迎来国家层面的统筹规划和全面引导。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）。《规划》一经发布，即在世界范围内引起关注。那么，人工智能在中国的发展前景如何？其在金融领域如何应用？将给监管体制带来什么样的挑战？本文拟对这些问题进行探析。

　　一、人工智能在金融领域的应用

　　1、在国际金融业的应用

　　近年来，全球金融业正在人工智能的催化下悄然改变。据金融稳定委员会（FSB）报告，国际银行业对人工智能的应用主要集中在以下几个方面。

　　（1）面向资本运营，集中在资产配置、投研顾问、量化交易等。

　　人工智能在金融投资顾问方面的运用，通常被称为智能投顾，主要是指为客户提供基于算法的在线投资顾问和资产管理服务。具体又可分为三类：一是应用于销售前端的大类资产配置型智能投顾，主要是通过用户分析为客户解决大类资产配置问题，如Wealthfront；二是应用于投资分析阶段的投研型智能投顾，主要通过海量数据挖掘和逻辑链条解决投资研究的问题，如Kensho；三是应用于策略、交易和分析的智能量化交易系统，主要通过人工智能手段取代交易员，应用于投资交易，如WaterBridge的全天候人工智能交易。根据统计公司Statista的预测，2017年美国智能投顾管理资产规模将达到2248.02亿美元，到2021年将达5095.55亿美元，年复合增长率29.3%。

　　（2）面向市场分析，集中于趋势预测、风险监控、压力测试。

　　人工智能技术能够从零散的历史数据中获得更多信息，帮助识别非线性关系，给出市场预测（价格波动）及其时效性，从而带来直接或间接的更高回报。此外，人工智能技术还能对大型、半结构化和非结构化的数据集进行分析，考虑到市场行为、监管规则和其他趋势的变化，进行反向测试、模型验证和压力测试，避免低估风险，提高透明度。例如，全球第一个以纯人工智能驱动的基金Rebellion曾预测了2008年的股市崩盘，并在2009年9月给希腊债券F评级，比惠誉公司提前了1个月。日本三菱公司发明的机器Senoguchi，每月10日预测日本股市在30天后将上涨还是下跌。经过4年左右的测试，该模型的正确率高达68%。

　　（3）面向客户营销，集中于身份识别、信用评估和虚拟助手。

　　人工智能技术已经被广泛应用于金融的前台，大型的客户数据被导入聊天程序，使其能够为客户“面对面”的用自然语言交流，提高“获客”能力。2017年4月，富国银行开始试点一款基于FacebookMessenger平台的聊天机器人项目，虚拟助手通过与用户交流，为客户提供账户信息，帮助客户重置密码。而美国银行的智能虚拟助手Erica也正式亮相。用户可使用语音和文字与Erica互动，Erica可以帮助用户查询信用评分、查看消费习惯，随着银行流水收支的变化为4500多万客户提供还款建议、理财指导等。此外，汇丰银行已经使用基于人脸和语音的生物识别技术来验证消费者身份；苏格兰皇家银行使用“LUVO”虚拟对话机器人为客户获取最适合的房屋贷款等等，旨在成为用户“可信任的金融咨询师”。

　　（4）面向金融监管，集中于识别异常交易和风险主体。

　　人工智能技术能够用于识别异常交易和风险主体，检测和预测市场波动、流动性风险、金融压力、房价、工业生产、GDP以及失业率，抓住可能对金融稳定造成的威胁。当前，一些国际监管机构，例如澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）及美国证券交易委员会（SEC），都在使用人工智能进行可疑交易识别。具体做法包括从证据文件中识别和提取利益主体，分析用户的交易轨迹、行为特征和关联信息，更快更准确地打击地下洗钱等犯罪活动。

　　2、在中国金融业的应用

　　在中国，银行业也紧随国际银行业步伐，开始了应用人工智能技术的探索，其中互联网金融公司在人工智能研究和运用方面抢占了领先优势。例如，阿里旗下的蚂蚁金服已将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置及客户服务等领域并取得了良好效果。腾讯优图是腾讯旗下人脸检测应用，也与腾讯征信、微众银行、财付通开展合作，实现了对用户的信用评估。

　　（1）智能客服。交通银行在2015年底推出国内首个智慧型人工智能服务机器人“娇娇”，目前已在上海、江苏、广东、重庆等省份的营业网点上岗。该款机器人采用了全球领先的智能交互技术，交互准确率达95%以上，是国内第一款真正“能听会说、能思考会判断”的智慧型服务机器人。工商银行在“企业通”平台基础上，利用数据对接和智能设备，优化业务流程，创新推出了对公客户的自助开户服务，客户仅需到网点一次，就可以完成账户开立、结算产品领取、资料打印、预留印鉴等业务处理。

　　（2）智能投顾。目前我国提供此服务的公司很多，其中银行系（如广发智投、招行摩羯智投、工行“AI”投等）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财等）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺和第三方创业公司（如弥财、蓝海财富、拿铁财经等）都在智能投顾上有所应用。

　　（3）智能量化交易。在中国现行的金融监管体制下，目前银行在这方面的应用相对较少，但京东金融、蚂蚁金服、科大讯飞、因果树等进行了积极的探索。例如，因果树每周都通过机器来自动甄选优质项目并推出超新星企业，帮助企业在未来6个月内顺利拿到下一轮融资的概率提高到了30%左右。而嘉实基金则研发了一套从市场预测、资产配置到产品选择的完善的投资决策系统“嘉实FAS系统”，并实现了超过大盘收益率的投资回报水平。

　　（4）风险控制和管理。这主要包括以下三个方面：一是数据搜集和处理；二是风险控制和预测模型；三是信用评级和风险定价。例如，一个传统的贷款业务可能需要2至3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成，同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。中国银行推出贸易融资业务反洗钱核查项目，综合运用文本分析、图像识别、机器学习等人工智能技术，将原本每单审核时间从手工2小时下降到2分钟，效率与质量得到极大提升，银行人工成本大幅降低。

　　3、人工智能在金融领域的发展空间

　　（1）增强金融机构黏客能力，获取市场竞争主动权。

　　人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，实现批量人性化和个性化地服务客户，这对于身处服务价值链高端的金融业将带来深刻影响，人工智能将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段，进而增强银行对客户的黏性。它将对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。人工智能技术在前端可以用于服务客户，在中台支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，在后台用于风险防控和监督，它将大幅改变金融现有格局，金融服务更加个性化与智能化。

　　（2）降低金融机构运营成本，提高工作效率。

　　金融机构能够利用人工智能和机器学习发展新的业务需求，降低成本和管理收益风险，提高运作效率，优化客户流程。据中国银行业协会发布的《2016年度中国银行业服务改进情况报告》显示，2016年银行业金融机构离柜交易达1777.14亿笔，同比增长63.68%；银行业离柜业务率为84.31%，同比提高6.55个百分点；离柜交易金额达1522.54万亿元。其中，有15家银行的离柜业务率已经超过了90%。未来，越来越多的金融机构将加入到运用人工智能来增强自身竞争力的进程中。

　　权威机构和专家普遍对人工智能在金融领域应用前景持乐观态度。人工智能学会主席BenGoertzel认为，10年以后人工智能可能会介入世界上大部分的金融交易。海外咨询机构科尔尼（A.T.Kearney）预计，机器人投资顾问未来3到5年将成为主流，年复合增长率将达68%。到2020年，机器人投资顾问管理的资产规模有望达到2.2万亿美元。花旗银行研究预测，未来10年人工智能投资顾问管理的资产将实现指数级增长，总额将达到5万亿美元。德勤在《银行业展望：银行业重塑》报告中指出，机器智能决策的应用将会加速发展。智能算法在预测市场和人类行为的过程中会越来越强，人工智能将会影响行业竞争，市场将变得更有效率。

　　二、人工智能在金融领域的监管

　　1、监管对象趋于复杂化

　　在当前的监管法规体系中，被监管对象往往是法人和自然人。由于人工智能技术的发展，投资账户的所有者和经营者可能发生变化。对于所有权为集合主体的账户，采用穿透原则将难以追溯至行为主体，这是因为实际的控制人并不是某个主体，而是智能代理。因而，监管面临的挑战是复杂的，投资人认为账户不是他们中的任何一人操作的，实际控制人不是他们。智能代理服务商只提供了智能代理“产品”，并没有实际控制账户。这时，监管部门就不得不面对如何监管既不是自然人也不是法人的“智能代理”的问题。

　　2、违法违规行为难以认定

　　例如，大量投资人雇佣同一款表现优异的智能代理，管理其自身账户的投资。由于同一款智能代理的操作逻辑相似，那么这些账户虽然法律上是各自独立，并不关联，但其实际操作可能表现为“一致行动人”的现象。因此，即使监管机构的大数据分析系统能够很灵敏地“捕捉”到这个现象，但是如何认定这种“英雄所见略同”式的行为，将是一个监管难题。

　　3、智能代理行为增加了监管难度

　　虽然从技术层面上讲，智能代理行为可以从内控程序上加以控制，但对于其具体代理行为的监管边界以及责任主体，目前的监管法规均未涉及。

　　4、责任主体难以界定

　　如果个别研发人员设计出一个恶意的智能代理，并被一些集合性质的基金所使用，就可能引发个别股票价格的异动。对于这样的违规行为，现有监管法规将难以界定责任主体。

　　三、人工智能在金融领域的发展建议

　　人工智能在金融领域加快应用是未来的发展方向，监管机构既要正视这种趋势，积极抢占人工智能发展高地，又必须重视人工智能应用给金融领域造成的冲击，未雨绸缪地开展前瞻性研究和战略性部署。

　　1、针对人工智能特点，研究完善金融市场交易规则

　　我国有关人工智能金融领域应用的市场交易规则几乎空白，应针对其潜在影响，积极研究相关金融市场的交易规则，为人工智能发展创造良好的市场环境。

　　2、加快人工智能在金融监管方面的应用

　　人工智能在金融领域的应用，对金融监管模式和手段提出了新的要求。面对人工智能的快速发展，我国金融监管部门应积极引入人工智能，进一步提高监管效率。

　　3、重视对用户隐私的保护

　　当前，我国有关隐私保护的法律制度还不健全，金融消费者的隐私保护意识较为薄弱，个人信息泄露的现象时有发生，无论从保护公民基本权利，还是从发展人工智能的需要考虑，都亟须完善我国金融隐私权保护制度，加强相关行政监管，明确金融机构相关告知义务、信息安全保障义务，以及出现问题后的赔偿责任，有效保证人工智能在金融领域应用中的信息安全。

　　对于商业银行而言，一是大型金融集团要做好前期资金技术的投放，提前介入，加强技术创新；要加快业务创新，在行业转型上保持领先地位，要增强技术及维护人员储备，尤其是智能型、复合型人才的引进及培养，提高核心竞争力，适应发展要求。二是加强风险控制。在数据处理方面，人工智能技术极大地扩展了数据来源，因而更多的数据被纳入分析体系。同时，金融工具能自动进化交易策略，甚至模拟专家进行决策，这会隐含许多新的风险。必须对前期数据来源、智能化程序设计等环节进行严格审查，加强风险控制。尤其在恐怖袭击、监管变革和实施卖空禁令等个别极端情况下，还需要专家进行必要的风险检测及应对。

来源：上海证券报

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理财市场转型提供契机 智能投顾布局仍需谨慎

　　“智能投顾既方便，又节省了我各方面的成本，对于我这样的门外汉而言，十分适用。”刚刚从计算机系毕业的小宋对《金融时报》记者表示，“我不用选择具体的理财产品，因为选择产品是我的弱项。我了解计算机技术改变生活的潜力，也乐于由此享受理财投资带来的乐趣。”

　　新年伊始，智能投顾成为了银行理财的一个热点话题，在去年11月出台的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见（征求意见稿）》首次聚焦发展迅猛的智能投顾领域之后，上个月底发布的《中国金融科技与小微金融竞争力报告（2018）》也同样提及智能投顾，并对其在打破刚性兑付大背景下的前景表示看好。

　　专家和业内人士普遍认为，当前的理财转型为进军智能投顾领域的银行提供了绝佳的契机。但和其他的理财方式相比，热度不减的智能投顾的发展时间尚短，银行系布局该领域仍有许多需要注意的方面。

　　理财市场理性化

　　“打破刚性兑付是理财市场应该有的正常状态。”兴业研究首席经济学家鲁政委分析近期强监管给理财市场带来的变化时称，“理财不是存款，刚性兑付的存在，会把潜在的高风险传染给市场。净值型理财提升了价格作为信号机制的重要性，要求消费者能够准确识别度量风险，这意味着理财市场的理性化。”

　　理财市场的理性化催生着更加理性的消费者。在意识到银行理财保本许诺不复存在以后，消费者的盲目投资行为将得以遏制。在采访中，记者发现，对这一变化表示担忧的消费者也表示，他们将会更慎重地对理财产品进行挑选。

　　这一变化无疑为智能投顾的发展带来了机遇。专家表示，理财不保本的未来意味着客户经理的重要性提升。那么，与之相比，依托人工智能技术为消费者提供理财顾问服务的智能投顾则具备了得天独厚的优势。它所具备的准入门槛低、高性价比和个性化定制等多方面的优势，不仅吸引了小宋这样的消费者，也能锁定千差万别的多个细分市场群体。

　　一位金融科技从业人员向《金融时报》记者介绍，智能投顾是一个数字化的资产配置过程，它能够结合客户需求、风险偏好及大数据技术等可洞察的动态账户数据，评估该用户的风险等级，从而进行个性化的投资组合建议。这对于在用户积累方面具有优势的银行而言，无疑是一个好消息。

　　但是，银行在布局智能投顾时，仍然面临着用户方面的困难和风险。交通银行金融研究中心高级研究员何飞撰文称，在了解客户时，目前银行主要基于客户自述及内部数据开展风险测评。由于数据局限，风评结果与实际情况往往存在较大差异，“盲人摸象”问题不可避免。即便未来商业银行借助外部数据进行客户识别，也面临着数据使用成本高、数据标准化难度大、数据处理效率低等应用困境。此外，他还强调了未来在银行逐鹿智能投顾领域的过程中，由于竞争激烈而可能导致的代客决策风险。

　　资管能力是决定性因素

　　何飞认为，尽管智能投顾涉及客户画像、资产配置、投资组合选择、交易执行、组合再平衡等诸多环节，但其本质还是提供投资顾问服务，投顾效果还需要依赖于商业银行的资管能力。

　　而在监管层的重视下，银行系资管业务正处在一个转型的过程中。在引导银行资管走向理性正轨的过程中，过去野蛮生长的时代将一去不复返。在总结去年银监会的工作时，银监会主席郭树清表示，经过在同业、理财、表外业务三个领域的多个专项治理和综合治理，金融内部的杠杆率持续降低，有100多家银行主动缩表。在全年新增贷款12.6%的情况下，银行业总资产只增长8.7%，增速同比下降7.1个百分点，相当于在向实体经济多投入的同时少扩张约16万亿元。同业资产负债自2010年以来首次收缩，同业理财比年初净减少3.4万亿元。银行理财因增速大幅下降而少增5万多亿元，银行通过“特殊目的载体”投资少增约10万亿元。表外业务总规模增速逐月回落，总体呈现收缩态势，交叉金融产品的野蛮生长趋于停止。

　　今年以来，监管层的严监管势头有增无减，仅仅两周的时间里，《进一步深化整治银行业市场乱象的意见》、《2018年整治银行业市场乱象工作要点》等一系列重磅文件相继出台。可见，未来，银行提升资管能力走正轨的趋势已经明朗。结合《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见（征求意见稿）》中对智能投顾业务资质、风控机制等的规范，业内人士认为，银行日后在智能投顾方面的发展将渐趋规范化。

　　银行需谨慎

　　从招行的“摩羯智投”到两个月之前工行上线的“AI投”，越来越多的商业银行抢滩登陆智能投顾领域，希望能够提早在这片蓝海培育客户。交通银行金融研究中心从短期和长期两个角度为银行布局智能投顾出谋划策。

　　上述研究中心认为，短期内，商业银行首先要充分调动内部合作积极性，加强数据共享，按照阶段发展策略,实施稳健经营。其次，还应加强技术应用及人才建设，实现差异化发展。同时，应针对智能投顾中的盈利、客户、技术、数据及风控困难，着力给出解决措施。此外，商业银行要规划好牌照申请事宜，为智能投顾的长期开展奠定基础。

　　长期来看，银行方面应着重做到产品合规、操作合规和数据合规“三个合规”。在产品合规上，要排除政策限定之外的产品，对代销产品进行重点审查。做好客户风评，推荐与客户风险承受能力相当的产品。在操作合规上，应坚持“最终投资决策由客户本人执行”的原则，不向客户承诺或保证投资收益。同时，应向客户充分说明调仓依据。在数据合规上，不要急于追求“千人千面”，而是合法开展外部数据拓展及个人信息交易，将产品使用权与个人隐私权相结合。

来源：金融时报

理财破刚兑：或将推动智能投顾强劲发展

　　“2018年年初，浦发银行可能会推出智能投顾3.0版本，运用机器学习、模型训练等技术，实现在线的智能调仓等服务。”近日，浦发银行电子银行部总经理丁蔚向记者透露。

　　回首2017年的国内理财市场，记者发现，智能投顾作为商业银行进军金融科技的重要领域，受捧热度不减。最早布局智能投顾的商业银行取得了一定成绩，例如，招行“摩羯智投”在2017年10月底规模突破80亿元。同时，新入局者络绎不绝：2017年5月，兴业银行上线“兴业智投”；11月，工行宣布上线“AI投”；2017年12月，中信银行智能投顾系统“灰度”在其手机app端上线。

　　值得关注的是，去年央行联合多部门下发的大资管新规专门对智能投顾进行了定义，并确立了基本的监管规范。业内人士认为，监管的前瞻性预示着智能投顾将成为金融科技下一个风口的无限潜力。展望2018年，“率先吃螃蟹”的商业银行将继续保持先发优势，而理财市场刚性兑付的打破，将推动智能投顾呈现强劲发展态势。

　　“银行系”具先天优势

　　近年来，越来越多的传统银行机构开始入局智能财富管理领域。多家机构预测，至2020年，全球智能投顾管理的资产规模将达到8万亿美元，年均增速达到100%至200%，呈现爆发式增长态势。而在国内，到2020年，智能投顾管理的资产规模也将达到5.22万亿元。

　　不过，应当看到的是，智能投顾在我国尚处于发展初期阶段，目前的资产规模仅在百亿元量级。业内人士通常将智能投顾市场分为银行系和科技公司系，而银行系智能投顾拥有着一些先天优势。

　　“相比而言，银行系拥有客户数量、银行渠道和用户信任度的重要优势。当金融机构推出智能投顾系统时，可以基于庞大的存量客户数据进行用户研究，而银行的渠道优势也能为用户提供灵活方便的使用体验。用户与银行的强金融关系，更是给了银行智能投顾以信用背书。这是科技公司难以企及的。”一位智能投顾从业者表示。

　　《商业银行金融科技创新报告2017》也显示，与其他类型的机构相比，商业银行开展智能投顾最大的优势在于拥有庞大的客户群体和大量的金融数据，可以更精准地制作用户画像。

　　目前来看，“率先吃螃蟹”的银行在智能投顾领域保持着先发优势，特别是招商银行与浦发银行，均通过跨部门共享数据的方式，实现了智能投顾业务的快速布局。其中，浦发银行“财智机器人”至今已累计为164万用户提供服务，交易量近50亿元。浦发银行相关负责人表示，浦发银行将继续推进智能投顾系统的迭代升级工作，从客户大类资产配置和线上线下服务角度出发推出系列新功能。

　　人与机器如何配比

　　展望2018年，理财专家认为，商业银行将成为开展智能投顾的中坚力量。那些率先布局智能投顾的银行将继续保持先发优势，具有最先获得智能投顾牌照的可能。同时，将有更多的商业银行在战略层面给予智能投顾高度重视，新入局者众。

　　近日，中信银行也在其手机app端推出了智能投顾系统。据悉，中信银行智能投顾产品创建了客户画像、基金诊断、智能推荐、动态管理四位一体解决方案，形成售前寻找匹配基金，售中市场变化提醒，售后基金组合检视调整一整套完整的财富管理体系。

　　中信银行相关负责人介绍，该行智能投顾产品门槛低，只需两万元即可起投，定位为普通老百姓用得起的专属财富顾问。同时，与其他银行相比，中信银行集“人工智能”和“人类智慧”两大优势，通过人工智能更好地分析客户需求，提供有针对性的投资策略，并将投研专家对市场的分析和前瞻性的预判作为输入变量，进行模型优化，提高投资的精准度。

　　那么，在“人+机器”的智能理财模式让高端财富管理行业从小众向普惠发展成为了可能的同时，商业银行需要思考，在智能投顾中，人工与机器的比例如何配比？“有的客户偏好α超额收益，倾向于由基金经理优选基金，而有的客户更偏好长期稳定风险下的β收益，倾向于由机器进行产品挑选和智能学习。”上述智能投顾从业者坦言。

　　因此，人与机器的配比将给智能投顾带来新的问题。专家表示，传统金融机构仍需要解决商业利益和客户利益的平衡问题，尽量避免频繁调仓或收取服务费等伤害用户忠诚度的行为。随着理财市场刚性兑付被逐步打破，智能投顾这种稳健的投资系统将会得到极大的发展。

来源：金融时报

智能投顾开启财富管理新时代

　　2017年，伴随着人工智能与大数据、区块链等技术的崛起，作为金融科技中必不可少的一种金融工具，智能投顾成为了财富管理领域新的发力点。

　　《中国金融科技与小微金融竞争力报告(2018)》（以下简称《报告》）指出，智能投顾是金融科技率先落地的典范，虽然国内目前大部分智能投顾平台处于早期发展阶段，但随着固定收益理财产品刚性兑付的打破，未来智能投顾行业将呈现强劲发展的态势。

　　智能投顾飞速发展

　　尽管起步较晚，但凭借各项技术的跨越发展，中国的智能投顾在某些领域已经实现了赶超。传统的线下投资顾问即地面投顾主要服务对象为高净值人群。理财魔方创始合伙人马永谙认为，智能投顾填补了面向除了高净值人群外的所有投资者对于财富管理需求的空白。

　　从目前市场中智能投顾的发展情况来看，中关村互联网金融研究院副院长李劲松认为，可以大致分为三大类：以理财魔方、蓝海智投等平台为代表的创业型“全智投模式”；以传统银行、保险、证券为代表的传统金融机构的“半智投模式”以及早期从事互联网金融，进行互联网理财、社交投资与智能投研、量化投资的“类智投模式”。

　　各类金融机构从事智能投顾各具优势。对于商业银行等传统金融机构而言，其优势在于庞大的客户流量以及充足的资金投入。而对于互联网金融公司等新兴机构来说，其优势则在于技术的创新与服务的效率。

　　清华大学金融科技中心智能投顾负责人林常乐表示，智能投顾可以分为两个方面：一是投资管理的智能化；二是智能投顾交互的智能化。中国更多的是将前者已经在欧美发展相对成熟的技术进行本土化，而后者则是世界性的瓶颈，需要对数据进行积累、对用户进行深度洞察以及与应用场景相结合。

　　“低廉的收费在任何一个行业里应该都是一个竞争力所在。”在蓝海智投董事总经理李振博看来，成本因素是公司和投资者都会考虑的因素，智能投顾则很好地解决了地面投顾的问题。

　　大成基金量化与指数投资部总监黎新平表示，智能投顾的发展有四大推动力，即低成本、便捷化、定制化以及专业化，“这是传统金融机构尤其是从事量化投资的金融机构做智能投顾的一个出发点”。

　　摸索阶段问题犹存

　　腾讯金融研究院首席理财专家李康宁表示，金融科技能够助力传统金融机构更加精准地把握客户需求，未来金融通过科技手段普惠到个人之后，投资将会由依赖持牌金融机构逐步向第三方机构转变，用户体验也会日趋人性化、快捷化、精准化，从而实现真正意义上的财富管理服务。

　　事实上，目前国内智能投顾在相关技术的应用上已经有了显著提升，但也存在一些问题。“基于对上亿客户的大数据分析与精准定位，我们发现当前国内市场并不像欧美市场那么成熟，客户对投资的目标感并不强。”中国民生银行运营管理部客户服务部资深投研专家王垒坦言，如果在投顾的策略上不能穿透到底层的核心原因上，不能给客户阐述其核心的逻辑和内在的关联，客户对投资的风险厌恶情绪会占上风，不能对资产配置起到一个比较正向或是有力的推动作用。

　　王垒认为，首先要带领客户确定目标，通过大数据统计或者产品带领客户准确衡量自身风险水平，明确定位以及投资标的。将投资方法论与客户需求在产品平台上进行对接，并为其提供一对一的专属服务，通过人工投顾为客户进行必要的引导和解释。

　　尽管市场发展迅速，不过黎新平也直言，目前中国智能投顾仍处于摸索阶段，不管是创业公司还是传统公司都在寻找一种合适、有效的发展方式。

　　分析人士认为，当前我国智能投顾发展受量化投资与智能投顾监管框架待完善，大类资产配置客观条件仍不具备，风险控制体系有待加强以及恶意代码、虚假业绩、操作系统风险四大要素制约。

　　良性竞争有利于行业发展

　　当前，摩羯智投、理财魔方、拿铁智投、贝塔牛、AI投等智能投顾平台相继上线，越来越多的传统金融机构与新兴创业平台纷纷布局智能投顾业务，市场竞争日趋激烈。

　　如何看待行业竞争？智能投顾从业者普遍表达了积极态度。李振博表示，竞争是件好事，“2014年智能投顾没几家，但是2015年后看到有越来越多的同行，看到有传统金融机构参与进来，这对我个人来说增强了自信”。

　　紧抓市场机遇，各智能投顾平台围绕技术、策略、服务三大要素正不断提升自身的竞争力与综合服务能力。马永谙直言，创业型机构面临的竞争环境不同，在中国巨量的财富管理规模面前，不存在传统公司和创业公司之间的竞争，“我们互相渗透，互相合作，携手成长，不会存在所谓的此消彼长”。

　　《报告》指出，目前国内的智能投顾市场起步较晚，多数智能投顾平台诞生于2016年，大多数企业处于种子期和初创期。随着2016年、2017年传统金融机构与高净值人群的强势入场，2018年资产配置市场将全面开花。

来源：金融时报

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机器人做投资顾问 “懂你”最重要

　　刚刚过去的2017年，关于机器人取代人工的新闻不止一次上了热搜榜。其实，机器换人的热度不仅体现在实体经济领域，在投资领域，各种智能投顾也像雨后春笋般涌现出来。有业内人士预计，到2020年，我国智能投顾市场规模将超过5.22万亿元，成为财富管理市场中不可忽视的力量。

　　对于大多数的年轻投资者而言，自己的资金不多，学习专业知识或到网点咨询理财经理，都是成本远高于收益的事情。随时随地用手机轻轻一点，就能轻松完成资产配置，这样的体验确实值得期待。

　　说是“智能投顾”，其实叫机器人投顾更合适。例如摩羯智投、理财魔方等产品在使用之前，一般会询问客户的投资目标、投资时长和风险承受情况。然后，再利用量化投资模型，结合智能算法为客户定制一套合适的投资组合。从投资组合来看，既包括了信用债、平衡型基金等低风险产品，也包括了黄金、股票、分级基金等高风险产品。

　　智能投顾的火爆，一方面得益于机器人能不受情绪因素的影响，按照固定算法进行投资，做出理论上的最佳决策。众所周知，带有情绪的投资很可能引发错误的判断，从而影响决策，而智能投顾没有情绪的波动，可以进行更理性的判断；另一方面，大数据、人工智能等技术的发展，为机器人投顾的长期稳定收益做了背书。如果说智能投顾还有不足，那么这种不足主要来源于面对投资市场的短期波动或者异常波动，很难及时调整投资策略。不过，对机器而言，时间不是问题，放到5年或者10年的投资周期来看，这种当下的短期损失足可以用时间来弥补。

　　因此，在智能投顾领域“人+机器”的投顾方式也应运而生。这种投顾方式既能够根据市场波动及时反应，又在持续投资方面最大限度地剔除个人情绪对投资行为的影响。例如，盈米财富在2016年推出的公募基金销售平台“且慢”就采用了这种方式。投资者如果不想在投资领域花过多的时间，又想获得长期稳定回报，选择这种投顾方式是一条捷径。此外，对投资市场上的各种策略而言，“人+机器”投顾方式只需通过软件设定一个阈值，可以让投资者清楚看到策略里各种产品的持仓成本，随时“跟车”或调仓，便利性有了极大提升。

　　需要特别注意的是，无论哪种智能投顾，提供的都只是资产策略组合，投资收益未做也不可能做出约定。与固定收益产品相比，这些资产策略组合的风险系数依然较高。其实，智能投顾的核心逻辑无外乎3条：一是在资产低估值时买入，高估值时“收割”；二是用长期固定投入摊薄持有成本获利；三是通过高频调仓获取相对稳定较高的回报。因此，对投资者而言，一旦选定了投资策略，最好能在设定的时间段内坚持执行，如果中途“下车”或者频繁转换策略，反而可能蒙受更大的损失。

　　回顾近几年智能投顾行业的发展，很多机构依然停留在销售服务层面，在顾问式服务方面远远没有做到位。从长远来看，智能投顾的理想状态是和目标客户形成交互，根据客户需要打造更为严格、合理的投资策略。在这个层面上看，现有的大数据和人工智能在更“懂你”方面，要走的路还有很长。

来源：中国经济网

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