2019年证券公司秋招数据显示，前10大证券公司，有7家正在招聘AI技术人才。根据其岗位要求统计，技术范围包括机器学习、自然语言处理和知识图谱， 应用场景则主要集中在智能投顾、量化交易和舆情分析。

今年9月初，央行印发《金融科技发展规划（2019-2021年）》，明确提出了未来三年金融科技的发展目标和重点任务，其中建设金融科技人才队伍被列为重点工作任务之一。《规划》提出，围绕金融科技发展战略，合理增加金融科技人员占比，扩宽人才引进渠道，制定金融科技人才培养计划，深化校企合作等方式，吸引人才。

在今年秋招中，各大券商积极开展金融科技队伍的建设，其中，AI算法工程、AI研究员等相关岗位被列为了重点招收对象。

根据2018年证券公司营业收入排名，挑选了排名前10的证券公司作为研究对象，其中有7家证券公司正在招聘AI技术人才。

从今年的招聘部门来看，除了信息技术部，投资交易部、零售事业部、网络金融部等业务部门也在招聘部署AI技术人员。

一直以来，技术部门与业务部门由于专业限制，沟通效率低下，直接影响产品开发进程。目前，以申万宏源为代表的金融机构，直接在业务部门部署AI技术人员，可以有效缓解部门之间的沟通难的问题；并且，所研发出来产品和服务更贴合市场和业务部门的需求。

除此之外，申万宏源和招商证券单独设立了一个博士后研究工作站，以培养“实践型”人才为目的，采用研究与业务实践并重的模式，培养实践型人才。

表1: 2019年10大券商AI人才招聘情况

数据来源：零壹智库整理

券商技术布局：机器学习、自然语言处理和知识图谱

从人员技术要求角度来看，机器学习更受证券公司的青睐。

目前所披露的7家证券公司当中，除了中信证券，均明确提出相关技术人员需要熟悉或了解人工智能机器学习算法。

在金融科技领域，智能投研、智能投顾、智能推荐、量化交易、智能风控等应用，需要基于客户之间的差异性，提供给客户千人千面的个性化服务，而机器学习算法，可以有效保障服务的准确性、高效性和多样性。深度学习作为机器学习的一个子类，可以模拟人脑的思维方式和行为习惯执行任务，可应用于金融交易行为，避免人类由于主观臆断做出的冲动决策。

例如：海通证券AI算法工程师，被要求利用机器学习、深度学习、知识图谱等技术，设计可识别证券客户异常交易和反洗钱模型。招商证券要求，博士后研究人员基于机器学习算法，寻找股票市场影响客户投资的关键因子，并建立因子库。除此之外，华泰证券、申万宏源和招商证券，将机器学习和深度学习算法融入量化交易，通过机器学习、深度学习制定投资策略。

而自然语言处理（NLP）和知识图谱技术，在资管领域主要应用于智能客服、智能交互等场景，在智能投研领域，诸如舆情分析、自动化报告等场景，还处于研发阶段，尚未有成熟的产品可投入应用。

图1: 2019年10大券商AI人才招聘技术要求

数据来源：零壹智库

主要应用场景：智能投顾、舆情分析和量化交易

从应用场景角度来看，智能投顾、舆情分析和量化交易是证券公司主要的关注应用场景。中信证券、申万宏源、招商证券和中信建设招聘AI人才，负责设计、开发和部署智能投顾，为零售业务和财富管理业务提供技术支持。

舆情分析作为智能投研的主要应用场景之一，基于自然语言处理技术，可对文本内容进行聚类分类、自动标签、风险事件抽取、情感和情绪分析，缩短研究人员对于新闻等信息的阅读时间，海通证券、华泰证券和招商证券在2019年秋招中，将舆情分析作为AI技术人员主要工作内容之一。

随着机器学习算法的成熟和完善，将机器学习融合如量化交易中，以提高投资决策的计算速度和准确性，为此量化交易也成为证券公司主要关注的领域之一，华泰证券、申万宏源和招商证券在在秋招中，都将量化交易作为主要研究方向之一。

图2: 2019年10大券商AI人才招聘及应用场景分布情况

数据来源：零壹智库

证券行业金融科技参与度，低于银行和保险行业

据不完全统计，在我国营业收入排名前50的证券公司当中，仅30%左右的证券公司在秋招中将AI技术人才列为招聘对象。

零壹智库发布的《2009-2018年金融科技专利趋势报告》（完整版报告请点击“阅读原文”查看）数据显示，截至2018年，我国有84家金融机构申请了430条金融科技专利（包括人工智能、区块链、云计算和大数据技术），证券公司仅11家，且专利数量不足20条。

可见，我国证券行业对于金融科技的参与度和研发能力远低于银行和保险行业。

表2: 2009-2018年 传统金融机构申请金融科技专利情况

数据来源：零壹智库

证券行业营收同比增长41.42%，金融科技研发投入有望增高

根据中国证券业协会数据披露，在2019上半年，131家证券公司营业收入合计达到1789.41亿元，同比增长41.42%，净利润666.62亿元，同比增长103.85%，其中119家公司实现盈利，比去年同期多出13家公司。整理来看，证券行业盈利情况达到2016年以来最高值。

图3: 2019上半年证券行业经营情况

数据来源：证券业协会，零壹智库

随着证券公司的营业收入不断改善，以及“数字化”转型的的进一步升级，证券公司将会有更加充足的资金投入在金融科技领域。在《2009-2018年金融科技专利趋势报告》中提到，在2018年有8家证券公司披露了2017-2018年的研发投入情况，其中有6家公司在营业收入的不断下降的情况下，仍持续增加在信息技术领域的研发投入。

对于金融科技行业而言，人才队伍建设仅仅是“数字化“建设的一步，优化相关体制机制、完善基础环境、明确监管法规，给金融科技创造一个良好的发展环境，才能真正有效的促进金融科技的发展。

End.

来源：零壹财经