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将人工智能用起来
2019年6月18-21日
北京,中国

线上财富管理领域中的AI应用

此演讲使用中文 (This will be presented in Chinese)

杨博理 (宜信大数据创新中心)
14:0014:40 Thursday, June 20, 2019
执行简报/最佳实践 (Executive Briefing/Best Practices)
Location: 多功能厅5A+B(Function Room 5A+B)

必要预备知识 (Prerequisite Knowledge)

对人工智能、财富管理和投资学的基本理解。

您将学到什么 (What you'll learn)

观众将会了解到AI技术可以在哪些方面、以何种形态应用于线上财富管理领域当中,以及我们在实践中总结出的可行性分析和对未来的展望。

描述 (Description)

近年来,线上财富管理受到了越来越多的关注,相关领域的公司都在积极布局、主动尝试。随着民众理财意识的增强、金融市场的发展、技术水平的提高,线上财富管理这种形式必然会取得进一步的发展。而要实现线上财富管理的优势,即覆盖面更广、成本更低,同时又要保证服务质量,AI技术一定会成为这个领域中不可或缺的一环。在这个演讲中,我会将财富管理进一步细分为投资和实现财务目标两个方面,并分别讲解AI技术在这两个细分层面上的应用问题。

对于投资而言,进行投资决策、实现未来收益是关键。机器学习主要处理的分类和回归问题,都可以平滑的迁移到量化投资需要解决的预测问题之上,同时投资数据结构化且天然被标注,这是一个在形式上非常适合机器学习的领域。但是我们需要认识到,资产价格的影响因素过多,会造成历史和未来数据的一致性特征被掩盖的问题。因此一些更具备金融逻辑一致性的核心变量,例如波动率和相关性,可能更适合使用机器学习进行预测。而在资产价格的预测上,使用AI和大数据技术获取更多的有价值信息也许是一个更值得尝试的路径。

对于实现财务目标而言,更为重要的是有效提炼出用户的真实财务目标、精细刻画用户的当前状态、并对用户未来的可能状态进行准确的预判。在传统的财富管理形式中,人工的沟通是主要手段,而当场景切换到线上时,基于NLP技术的语义理解、引导式对话就成为了理解用户的关键。与此同时,基于AI和大数据的KYC也是有效判断用户状态的工具。而构建在这些理解手段之上的核心,是一个融合了财务规划、投资和精算知识的专家系统,为用户给出定制级的规划。至于一个更为数据驱动的规划系统,则是远期我们期待去实现的事情。

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杨博理

宜信大数据创新中心

杨博理,现任宜信大数据创新中心首席量化科学家,负责宜信线上财富管理平台上的量化投资策略研发、财务规划系统构建、以及AI在财富管理应用层面上的探索。华中科技大学博士后、博士,剑桥大学联合培养博士,里昂高等商学院访问学者。《量化炼金术——中低频量化交易策略研发》一书的作者。