阿法金融任凱:打造智能生態(tài)投資系統(tǒng),為投資機(jī)構(gòu)賦能
在國(guó)內(nèi)外金融行業(yè)差距越來(lái)越小的同時(shí),無(wú)論是金融機(jī)構(gòu)還是創(chuàng)業(yè)公司,都應(yīng)該通過(guò)合作的方式,利用技術(shù)為業(yè)務(wù)賦能。
人工智能在金融圈能火起來(lái),智能投顧功不可沒(méi)。
從2010年開始,智能投顧在華爾街飛速崛起。2011年,美國(guó)投資咨詢顧問(wèn)公司Kaching更名為Wealthfront,短短一年時(shí)間,其資產(chǎn)管理規(guī)模就暴增至了30億美元,堪比給金融圈扔下了一個(gè)重磅炸彈。加之Betterment、Personal Capital、Vanguard等同樣飛速崛起,智能投顧產(chǎn)業(yè)竟有了倒逼銀行、資管巨頭的架勢(shì)。
這一點(diǎn),曾在紐約高盛銀行有著12年投資分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)的任凱,感受尤為明顯。
圖 | 阿法金融CEO任凱
歸國(guó)創(chuàng)業(yè),阿法金融煥新生
憑借著高效率及可觀的市場(chǎng)前景,智能投顧很快被全球金融界所熟知,尤其是中國(guó)。據(jù)Corporate Insight數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,在經(jīng)過(guò)2014年的飛速發(fā)展之后,中國(guó)智能投顧公司所管理的資產(chǎn)規(guī)模在2015年年中就突破了200億美元。也因此,2014年被行業(yè)稱“智能投顧元年。”
這一年,阿法金融在上海成立。但此時(shí),任凱還在美國(guó),一直遠(yuǎn)程與國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)探討公司的發(fā)展路線。
相信大多數(shù)此前接觸過(guò)智能投顧的人都會(huì)有同樣的感受,從2015年下半年開始,由于量化分析在技術(shù)本質(zhì)上并沒(méi)有與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)投顧區(qū)分開來(lái),AI也僅是大多數(shù)公司為了獲取客戶打出的概念,在數(shù)據(jù)挖掘、輿情分析、個(gè)性化決策等方面起到的輔助人工的作用很小。由此帶來(lái)的,用戶黏性不足等問(wèn)題,讓智能投顧行業(yè)在2016年也是經(jīng)歷過(guò)一段“寒冬”時(shí)期的。
按照目前量化投資分析模式,分析團(tuán)隊(duì)有70%-80%的時(shí)間是花費(fèi)在了數(shù)據(jù)收集、整理、建模及計(jì)算上,而最終的決策時(shí)間僅不到10%。當(dāng)接收到某個(gè)市場(chǎng)消息時(shí),團(tuán)隊(duì)很難迅速與客戶溝通并提供適當(dāng)?shù)耐顿Y建議,要做到千人千面的定制分析更是難上加難。
“高盛在AI輔助人工方面做了很多嘗試,這也給了我們很多啟示。”
作為全球規(guī)模最大的投資銀行,高盛著手組建Date Lake項(xiàng)目,將數(shù)據(jù)前期研究、交易判斷以及合規(guī)等多方面業(yè)務(wù)線都串聯(lián)到一起,以針對(duì)性為客戶提供有效投顧服務(wù)。
由此帶來(lái)的變化很大,“團(tuán)隊(duì)實(shí)時(shí)決策的效率大幅度提升,客戶響應(yīng)時(shí)間以及風(fēng)險(xiǎn)判斷時(shí)間迅速縮短,團(tuán)隊(duì)可以解放出70%以上的時(shí)間用到業(yè)務(wù)研究和決策上。”
2017年年中,任凱回國(guó)接任阿法金融CEO一職,開始專注為機(jī)構(gòu)用戶提供包括量化投研、智能資訊、風(fēng)險(xiǎn)控制和投資優(yōu)化智能解決方案。
打造智能生態(tài)投資系統(tǒng)
據(jù)任凱介紹,在高盛的600多個(gè)量化分析師中,其中只有大約10%的分析師是做直接與量化交易相關(guān)工作,其余都是在各個(gè)業(yè)務(wù)線上負(fù)責(zé)定量分析,用數(shù)據(jù)和模型來(lái)支撐業(yè)務(wù)決策。
國(guó)內(nèi)對(duì)量化的理解相對(duì)比較窄,大多數(shù)人將量化等同于量化交易,量化主要都集中在交易策略研究的層面。而在很多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,例如投資研究、市場(chǎng)分析、投顧服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶分析等方向,定量分析的應(yīng)用還處在很早期。真正成熟的投研投顧,不應(yīng)該只憑借分析師的經(jīng)驗(yàn),而是應(yīng)該基于大數(shù)據(jù)支撐和快速處理分析,給出個(gè)性化的解讀與建議,利用數(shù)據(jù)來(lái)輔助客戶更好地決策。
“我們不缺數(shù)據(jù),我們?nèi)钡氖强焖俜治鰯?shù)據(jù)的能力。”
當(dāng)前幾乎所有的金融機(jī)構(gòu)都會(huì)購(gòu)買數(shù)據(jù),有的機(jī)構(gòu)還能主動(dòng)收集抓取各種公開的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是擁有強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的機(jī)構(gòu)還不多,在數(shù)據(jù)處理能力上相對(duì)薄弱,能力差異巨大。
以石油價(jià)格波動(dòng)為例。通常情況下,原油價(jià)格的大幅波動(dòng)都會(huì)引起市場(chǎng)的廣泛關(guān)注。但是,大部分的分析文章都只停留在對(duì)事件本身的描述,或者基于行業(yè)經(jīng)驗(yàn)做出一些利好利空的定性判斷。很多分析文章千篇一律,很少能看到對(duì)原油價(jià)格波動(dòng)造成市場(chǎng)影響進(jìn)行定量分析的結(jié)果,能對(duì)不同類型投資者做進(jìn)一步個(gè)性化持倉(cāng)分析和投資建議的報(bào)告少之又少。
阿法金融推出的“阿法分析師”,就幫助機(jī)構(gòu)利用數(shù)據(jù)對(duì)新聞動(dòng)態(tài)進(jìn)行多維度分析,將與石油相關(guān)因素整合到一起,給出期貨和現(xiàn)貨產(chǎn)品、二級(jí)市場(chǎng)在未來(lái)一段時(shí)間有可能發(fā)生的變化,對(duì)客戶可能帶來(lái)的影響等。
在量化投資研究上,阿法金融還推出了“阿法操盤手”,幫助客戶進(jìn)行策略研究和優(yōu)化、資產(chǎn)配置和投資組合分析。例如資產(chǎn)中用于權(quán)益類產(chǎn)品、成長(zhǎng)性股票等投資的占比以及根據(jù)市場(chǎng)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,最大程度幫助投資機(jī)構(gòu)提高效率、降低成本。
當(dāng)然,投資方向多樣、產(chǎn)品眾多,投資者更是千人千面,隨著用戶需求及要求的提高,智能投顧也需要在精準(zhǔn)服務(wù)方面有所加強(qiáng)。為此,阿法金融還以個(gè)性化判斷為標(biāo)準(zhǔn),推出了“阿法投顧”,分析客戶的投資行為、風(fēng)險(xiǎn)偏好、關(guān)注方向等,據(jù)此向客戶推送有針對(duì)性的新聞及分析文章等,避免了大多數(shù)投資機(jī)構(gòu)APP上同質(zhì)化的咨詢信息,使客戶可以更有效地獲取符合自己要求的信息和分析。
“基于阿法投顧、阿法分析師、阿法操盤手三大產(chǎn)品,打造智能生態(tài)投資系統(tǒng),就是阿法金融目前最主要的業(yè)務(wù)方向。”
可以看到,隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,AI正在大數(shù)據(jù)分析、智能推薦、精準(zhǔn)服務(wù)等方面對(duì)各個(gè)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行賦能。而對(duì)于金融這樣的數(shù)據(jù)量龐大且牽一發(fā)可能動(dòng)全身的行業(yè)來(lái)說(shuō),實(shí)時(shí)、快速則成為制勝關(guān)鍵。也因此,在智能金融前景愈加明朗的情況下,行業(yè)中涌入了大量同行者,諸如阿法金融這樣的創(chuàng)業(yè)公司所面臨的壓力可想而知。
“競(jìng)爭(zhēng)者多反而從另一個(gè)層面證明了我們走的方向是正確的。阿法金融也當(dāng)然不會(huì)僅限于目前的產(chǎn)品及業(yè)務(wù)線,未來(lái)我們還會(huì)更加專注于技術(shù)發(fā)展、場(chǎng)景結(jié)合和產(chǎn)品設(shè)計(jì)。目前看來(lái),人工智能還不能在金融領(lǐng)域取代人類。在國(guó)內(nèi)金融行業(yè)與國(guó)際間的差距越來(lái)越小的同時(shí),無(wú)論是金融機(jī)構(gòu)還是創(chuàng)業(yè)公司,都應(yīng)該通過(guò)合作的方式,利用技術(shù)為業(yè)務(wù)賦能,這才是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展的正確方式。”
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