近日，虎博科技AI+證券案例再次作為行業(yè)典型案例入選億歐最新發(fā)布的《AI+證券行業(yè)研究報(bào)告》。金融是虎博科技服務(wù)的首個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，在服務(wù)了60%以上頭部券商后，虎博科技認(rèn)為，人工智能服務(wù)證券行業(yè)解決的核心問題是人力和數(shù)據(jù)之間的矛盾。
在講述AI+證券如何解決人力有限和數(shù)據(jù)無限的矛盾之前，我們要先對(duì)人工智能所發(fā)揮的作用有所了解。很遺憾，現(xiàn)在我們所說的AI，基本都指“弱人工智能”，即專注于且只能解決特定領(lǐng)域問題的人工智能，也稱為限制領(lǐng)域人工智能或應(yīng)用型人工智能。但很幸運(yùn)，即便是弱人工智能，也已經(jīng)讓我們感到了便利或是震撼。比如你的Siri已經(jīng)能幫你打電話、回信息、定鬧鐘，比如阿爾法狗已經(jīng)把世界圍棋冠軍虐了個(gè)遍。
通俗來說，人工智能是利用機(jī)器幫助人們解決問題。
如何利用機(jī)器呢?靠的是算法。算法能夠起作用，有兩個(gè)基本要素，數(shù)據(jù)和算力。借用阿爾法狗來做一個(gè)粗暴的理解，它之所以能夠輕松虐遍世界冠軍，是因?yàn)樗私鈬逡?guī)則，也就是算法;光有規(guī)則還不夠，它需要知道盡可能多的圍棋的套路，也就是數(shù)據(jù);有了這些依然不夠，因?yàn)檫@些東西世界冠軍也知道，但是世界冠軍的腦子能算到一百步以后的棋招，阿爾法狗能卻算到一萬(wàn)步，這就是算力。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，以及算力的提升，讓算法有了大展拳腳的空間，開始幫助人們處理人力及腦力所不能及的事情。實(shí)際上，人工智能在各個(gè)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用還要更多，但是往往不像阿爾法狗那樣人盡皆知，并且也不是可看可感的，但是一旦用到了，就回不去了。
在億歐最新發(fā)布的《AI+證券行業(yè)研究報(bào)告》中就指出，人工智能技術(shù)正在成為證券業(yè)務(wù)開展的新競(jìng)爭(zhēng)力。換個(gè)角度來看，其實(shí)證券也是最適合人工智能落地應(yīng)用的行業(yè)之一，原因很簡(jiǎn)單，證券是一個(gè)與數(shù)據(jù)打交道的行業(yè)，要采集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、利用數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。但數(shù)據(jù)是近乎無限激增的，人力卻是相對(duì)有限的，這時(shí)候人工智能就派上了用場(chǎng)。
在證券經(jīng)營(yíng)體系的前臺(tái)、中臺(tái)、后臺(tái)及監(jiān)管端，人工智能已經(jīng)無處不在。我們來挑選幾個(gè)認(rèn)知比較廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景具體講解。
應(yīng)用場(chǎng)景一：智能投研
投資研究是證券行業(yè)的重要組成部分，通過對(duì)金融市場(chǎng)、行業(yè)、公司進(jìn)行基本面分析，建立財(cái)務(wù)分析模型、估值模型等，從而確定證券的合理價(jià)值;同時(shí)，通過技術(shù)分析、演化分析等對(duì)具體投資操作的時(shí)間和空間進(jìn)行判斷，最終將研究結(jié)果用于投資決策。智能投研與傳統(tǒng)投研從業(yè)務(wù)流程上來說并沒有本質(zhì)區(qū)別，但是對(duì)效率的提升和分析能力的加成，是顯而易見的。
(智能投研業(yè)務(wù)流程及特點(diǎn))
首先是對(duì)信息和知識(shí)提取。人力所觸及的信息范圍及知識(shí)結(jié)構(gòu)有限，借用智能搜索引擎，可以拓寬數(shù)據(jù)來源，優(yōu)化信息提取效率。
例如，虎博科技研發(fā)的新一代智能搜索技術(shù)，就可以實(shí)現(xiàn)智能、高效的信息提取，幫助券商用戶提高效率。方正證券旗下小方App在嵌入了虎博科技智能搜索引擎后，實(shí)現(xiàn)了股票信息、產(chǎn)品信息、投顧信息、服務(wù)資訊等內(nèi)容的全面整合，打通信息入口，縮短用戶獲取信息的路徑，信息服務(wù)效率至少了提升50%。借助語(yǔ)義理解、實(shí)體識(shí)別、知識(shí)圖譜等技術(shù)，小方App能夠準(zhǔn)確理解用戶的信息需求，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)穿透，向用戶反饋與搜索意圖緊密關(guān)聯(lián)的有效信息，多維度提供搜索結(jié)果，從而連接用戶、價(jià)值信息和目標(biāo)產(chǎn)品。
其次是分析、研究、提煉觀點(diǎn)。同樣的，分析過程中，人工分析結(jié)果往往會(huì)受到情緒、偏見的影響，穩(wěn)定性不足，且研究人員的專業(yè)水平對(duì)最終結(jié)果會(huì)造成極大的波動(dòng)。利用知識(shí)圖譜等技術(shù)，可以構(gòu)建關(guān)于研究標(biāo)的相關(guān)的全面系統(tǒng)的知識(shí)圖譜，使得結(jié)果推論更加全面、客觀，邏輯推理也更加穩(wěn)定。
應(yīng)用場(chǎng)景二：智能投顧
投顧，即投資顧問。投顧要做的事，簡(jiǎn)單來說，就是根據(jù)投資者的財(cái)務(wù)狀況、風(fēng)險(xiǎn)偏好、理財(cái)目標(biāo)等信息，制定相應(yīng)的財(cái)富保值、增值方案。智能投顧的價(jià)值更多體現(xiàn)在業(yè)務(wù)價(jià)值的長(zhǎng)尾效應(yīng)上，因?yàn)橄噍^于更加“精英式”的傳統(tǒng)投顧，智能投顧顯得更加“親民”。
對(duì)客戶來說，花更少的代價(jià)就能獲得投顧的服務(wù)，對(duì)券商來說，不增加投顧人力的情況下，就能獲得更多的用戶以及業(yè)務(wù)收入?？梢哉f，智能投顧是一項(xiàng)雙贏的投入，據(jù)億歐智庫(kù)的統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有60多家券商上線了智能投顧產(chǎn)品和服務(wù)。智能投顧也是一家券商是否走在智能化最前沿的標(biāo)志之一。
應(yīng)用場(chǎng)景三：智能資訊
資訊是券商最高頻的業(yè)務(wù)場(chǎng)景之一，隨著金融非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速增加，如何高效利用和分發(fā)資訊數(shù)據(jù)，成為了券商的“老大難”問題，究其原因，具體有以下幾點(diǎn)：
1、金融資訊涵蓋面廣，包括公司新聞、金融產(chǎn)品資料、宏觀經(jīng)濟(jì)、政策法規(guī)、社交媒體評(píng)論等，投資者獲取信息的時(shí)間和精力有限，難以從海量資訊中找到重要或相關(guān)性較高的信息。
2、大量的金融資訊價(jià)值度、時(shí)效性參差不齊，辨別、提取、分發(fā)高價(jià)值資訊耗費(fèi)大量人力。
3、對(duì)大多數(shù)投資者而言，晦澀的宏觀經(jīng)濟(jì)資訊、政策法規(guī)等內(nèi)容，理解難度較高。
智能資訊即從NLP自然語(yǔ)言處理技術(shù)入手，從海量數(shù)據(jù)中高效、準(zhǔn)確挖掘出價(jià)值信息，形成商業(yè)及投資見解。省去研究人員、投資者大部分重復(fù)工作的時(shí)間浪費(fèi)，也盡可能地規(guī)避了個(gè)人情緒、知識(shí)結(jié)構(gòu)局限性所造成的決策偏差。
現(xiàn)階段已經(jīng)有諸多券商在已經(jīng)自研或與第三方技術(shù)服務(wù)商合作，探索人工智能技術(shù)在資訊服務(wù)方面的應(yīng)用。例如，海通證券與虎博科技合作建立的智能資訊系統(tǒng)，能夠智能化聚合不同來源的資訊，實(shí)現(xiàn)資訊標(biāo)簽的自動(dòng)快速挖掘，形成統(tǒng)一結(jié)構(gòu)，并基于定制任務(wù)的合規(guī)審核和自動(dòng)分發(fā)，實(shí)現(xiàn)“一站式”資訊管理。
應(yīng)用場(chǎng)景四：智能客服
智能客服是人工智能與傳統(tǒng)客服結(jié)合的產(chǎn)物，在證券行業(yè)可以說是必然產(chǎn)物，原因也很簡(jiǎn)單：
1、“一人多戶”、非現(xiàn)開戶等限制開放，導(dǎo)致證券客服需求加大。
2、人工客服的精力很難滿足“一對(duì)多”服務(wù)需求，并且一個(gè)人工客服基本只能顧得上一個(gè)渠道的咨詢，接了電話咨詢，就沒法應(yīng)對(duì)文字咨詢。
3、占據(jù)較大比重的重復(fù)性資訊問題消耗了太多人工客服精力，對(duì)于真正有“疑難雜癥”的客戶需求，反而服務(wù)不到位。
總結(jié)來說，智能客服主要解決兩個(gè)問題：
1、讓大多數(shù)用戶的重復(fù)性咨詢得到7*24小時(shí)的快速解答，不論是來自桌面網(wǎng)站、移動(dòng)網(wǎng)站、微信、App還是移動(dòng)電話或者固定電話的咨詢。
2、解放人力，讓真正的“疑難雜癥”得到專業(yè)的人工服務(wù)。當(dāng)然，讓智能客服也能完成這一步工作是AI+證券下一階段要解決的問題。
(智能客服全場(chǎng)景接入流程)
據(jù)了解，虎博科技推出的智能問答機(jī)器人使用虎博科技基于NLP的底層核心智能搜索技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)與用戶的日?？谡Z(yǔ)化交流，讀懂用戶需求，自助完成率達(dá)90%以上。
應(yīng)用場(chǎng)景五：智能營(yíng)銷
智能營(yíng)銷的應(yīng)用其實(shí)伴隨著券商從以產(chǎn)品為導(dǎo)向的模式向以客戶為中心模式的轉(zhuǎn)變，從“我認(rèn)為客戶需要什么”到“我知道客戶需要什么，并且告訴客戶我的東西可以幫到你”。
智能營(yíng)銷解決的就是“知道客戶需要什么”和“告訴客戶我有什么可以幫到你”這兩個(gè)重要問題。在開戶引流方面，智能營(yíng)銷具有渠道追蹤和分析功能，可以對(duì)線上線下渠道引流效果進(jìn)行評(píng)估，通過對(duì)不同渠道評(píng)估，券商可以選擇最優(yōu)引流組合，降低獲客成本。在獲得用戶引流之后，智能營(yíng)銷可建模分析用戶開戶中斷原因，定位中斷率最高的步驟，通過不斷迭代使開戶流程更友好，提升開戶轉(zhuǎn)化率。在后續(xù)客戶價(jià)值激活和挖掘方面，智能營(yíng)銷基于不同客戶標(biāo)簽向客戶推薦個(gè)性化投資產(chǎn)品，提高服務(wù)質(zhì)量
總而言之，從最終達(dá)成的效果來說，人工智能在證券行業(yè)里的應(yīng)用，主要解決了相對(duì)有限的人力和近乎無限增加的數(shù)據(jù)處理和客戶服務(wù)需求的矛盾，目的在于降低券商的人力成本，提高運(yùn)營(yíng)和服務(wù)效率，以創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。
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