人工智慧、區塊鏈、容器技術等新興技術的快速演進和發展，正在不斷地推進企業數位化變革。8月10日，由上海市經濟和信息化委員會、上海市國有資產監督管理委員會指導，上海市國有資產信息中心、上海市計算機用戶協會協辦，暢享網主辦的「顛覆·創新 IT決勝未來——第二屆創新技術CIO高峰論壇」在上海掀起了一股關於探討創新技術發展和實踐的熱潮。百餘位CIO、IT專家、學者們蒞臨本次峰會，大會上午探索創新技術發展，下午分享創新技術實踐，參會嘉賓重新思考「新技術」的落地路徑，共同尋找企業信息化變革的新機遇，打造企業最佳IT應用實踐。
會上國泰君安證券股份有限公司信息技術部總經理俞楓圍繞，人工智慧的定義和組成、人工智慧對我國資本市場產生重要影響、人工智慧在資本市場應用的主要方向、國泰君安應用人工智慧的探索和實踐這四個方向，作了《人工智慧在資本市場的應用探討》的主題演講。以下是演講實錄，由暢享網整理。
人工智慧的定義和組成
各位領導、各位專家，非常榮幸跟大家一起探討人工智慧在資本市場的應用。今天講講我對人工智慧在資本市場的應用探討，先從人工智慧發展的趨勢來說。
1945年人工智慧的概念已經提出來了，但當時因計算能力的原因相對來說發展的還比較慢。這幾年在深度的神經網絡、圖形處理器、大數據和機器學習技術的推動下，人工智慧有加快發展的趨勢。這是今年Gartner發布的人工智慧技術成熟曲線，表明各項人工智慧技術已經進入了一個生產成熟期，包括智慧機器人、自然語言問答、人臉識別等，人工智慧正在促進社會發展轉變。特別是美國，在2016年的5月份成立了人工智慧學習委員會，美國總統辦公室發布了兩個重要文件，一個是《為未來人工智慧發展做好準備》，一個是《美國國家人工智慧研究與發展規劃》，從規劃的高度推進美國整體人工智慧發展。
中國也把人工智慧作為國家戰略，7月20日國務院發布了人工智慧規劃，規劃對資本市場也特別關注，提到以下幾個內容。一是建立金融大數據系統，提升金融多媒體數據處理與理解能力。二是創新智能金融產品和服務業態。三是鼓勵應用智能客服，智能監控等技術和裝備，建立金融風險智能預警與防控系統。
人工智慧技術涵蓋的範圍和應用比較廣，我們聚焦一些，我們認為人工智慧技術是指使用計算機系統實現人類認知、理解、思維過程等一系列基礎技術，主要包括機器學習神經網絡、模式識別、自然語言處理、知識圖譜。人工智慧本身來講應用有較高的門檻，需要大量高質量的數據。美國的很多企業在雲端化提供很多人工智慧的工具，其實質就是需要獲取大量的訓練數據。數據是人工智慧發展的很大一個基礎，因為資本市場有很好的數字基礎，我們覺得人工智慧的應用有著得天獨厚的條件。
人工智慧對我國資本市場產生重要影響
下面給大家分享一下，我認為人工智慧對資本市場的主要有三大影響。第一，大幅提高對於資本市場海量沉澱數據的理解能力。資本市場應該講是整個國民經濟裡面是比較活躍的，也關係到各個行業的生產經營，聯繫到千家萬戶，它數據量還是比較多的。在海量數據下面，原來我們對它認知、理解還是比較弱的。舉個例子，一些申請的文件掃描件，原來是很難認知，對於這些非結構化數據的存儲計算能力以前是不足的，也難以很好地去理解，更不要說做分析，所以在深度學習、神經網絡等智能技術的推動下，我覺得會把這些數據的關聯分析提升，有效地去挖掘數據價值，從這點來說，對於我們資本市場未來的決策、預測會有很大的影響。
第二，對金融機構來說，有助於金融機構提供更加個性化、場景化、智能化的普惠金融服務。不是我們不想普惠金融，是人力有限，美國的經紀人最多也就一個人服務200-300人。在當時的技術條件下，靠人力使得我們的服務面是比較窄，只能為高端客戶提供定製化服務。隨著人工智慧發展，使得機器能夠很好理解客戶的差異化需求，有可能提供一些更逼真地模擬人的交互服務，可以批量實現千人千面的個性化服務。基於這種技術有可能使得我們普惠金融真正落到實處，我們通過一些智能手段提高對客戶的服務水平。個性化定製性的服務，從原來高端的客戶擴展到更多的客戶。
第三，最大化提升金融企業的效能。我去美國也探討過這個人，目前的階段大家認為人工智慧還定位於一個工具層面的應用，都轉向建設人工智慧驅動的信息系統。高盛2000年的時候是600名交易員，現在只剩下2名，其餘工作是由機器來做的。比如我們國內投行一個很簡單的操作，原來文件對比效率低，通過機器交叉比對，效能就提高了。我們認為通過人工智慧技術，特別是人機同行，由人工智慧輔助人將強化人的溝通、分析、判斷、預測能力，極大的提高資本市場的效能。在美國像高盛等都走這個路線。
人工智慧在資本市場應用的主要情況
再分析一下資本市場主要用的場景，一共6個，分別是身份識別、營銷推薦、客戶服務、風險控制、程序化交易、網點建設。
身份識別。大家知道採用生物特徵識別技術應該是目前一個很大的方向，比如人臉識別、指紋識別、虹膜識別、聲紋識別快速驗證用戶身份，不但提高了便捷性，也很好地提高安全保護能力，這是很好發展趨勢。今年5月，國際權威人臉識別公開測試集LFW最新測試結果顯示，平安科技的人臉識別技術達到99.8%的識別精度，目前這項技術已廣泛應用在平安銀行、平安證券信貸審批等場景。美國銀行從今年開始全面支持指紋認證的功能，美國的富國銀行今年也大力推動虹膜識別，花旗銀行在使用聲紋識別服務。
營銷推薦。第二個應用方向就是智能化的營銷推薦，基於機器學習、大數據分析，實時標籤計算，來構建用戶標籤和智能化匹配引擎，實現海量用戶實時畫像和個性化營銷推薦策略。這是什麼概念呢？就是基於數據可以把客戶進行很多個性化的標籤，然後把我們同樣標籤化分類的產品進行匹配投放，包括營銷服務投放，通過精準的匹配，很容易的實現已標籤化的服務個性化推薦。這裡面的關鍵就是能夠把這三個標籤能夠聯繫匹配起來的模型，這就需要用我們大數據進行機器學習。這裡的機器學習的好壞主要取決於算法，不只是取決於有沒有大量的數據，這塊大家都在探索。這次去美國學習，他們用了一個人工智慧技術實現個性化的服務匹配，值得我們投顧去學習的，但是該公司的中低層員工對此則牴觸很大，因為他們覺得機器學會了以後工作就沒了，這是碰到的新問題。
客戶服務。大家都比較清楚，主要包括兩個人工智慧應用方向，第一個智能投顧。通過人工智慧提供更主動、更高效、更精準的服務。智能投顧比較複雜，有好幾種方式，一種是被動式的智能理財，通過算法向投資者提供個性化的投資組合；第二是主動性的組合投資，圍繞某一個主題構建投資組合併幫助用戶獲得超額收益。第三個是傳統的O2O資產管理平臺，通常提供線上的免費資產診斷服務和線下收費諮詢服務。第四個是服務於金融企業的網際網路投顧平臺，面向投資機構或投資顧問提供平臺，幫助他們智能化管理客戶。
在客戶服務方面，第二個使用方向就是智能客服，通過自然語言處理、機器學習、語音識別、圖像識別等職能技術，通過專家型職能客服機器人為客戶提供人機互動式的金融服務。
風險控制。第四個應用方向就是風險控制，這個越來越多企業正在將人工智慧、大數據技術應用於風控領域，主要包括證券發行審核、用戶徵信和反欺詐、網絡安全態勢感知。
程序化交易。這是第五個應用方向，原來的模型和策略都是靜態的，現在基於職能技術實現的職能量化交易策略就是動態的，這個應該講對於我們算法交易來說是非常有意義的。
網點建設。智慧網點建設是第六個應用方向，原來的網點主要是都靠人，智慧網點就是實現實體網點與虛擬服務相結合的體驗、營銷和服務平臺，現在主要都靠設備。工商銀行在這方面也做了一些實踐，他們有1萬多家在實踐。
國泰君安應用人工智慧的探索和實踐
我們公司一直在人工智慧方面做探索，從15年下半年開始通過建設職能APP、打造職能客服和職能投顧等一系列舉措滿足客戶個性化需求的工作。第一個探索和實踐就是智能APP。注入人工智慧基因，緊密結合金融生活、實現千人千面的個性化服務。基於人臉識別的非現場開戶，17年1月推出了指紋解鎖功能，今年又搞了單向自然語音功能，實現高度擬人化的全新人機互動模式。基於用戶畫像、智能標籤實現實時個性化資訊和產品服務推薦，實現更加精準的個性化服務。第二個是智能客服。我們基於自然語言處理來實現交互服務，為客戶提供聊天、業務諮詢、第三方服務、指令服務等。去年10月份我們通過自學習技術改進了應答知識庫、優化了語義分析引擎，應答準確提高到94%以上。 第三個是智能投顧。我們把智能投顧技術用在理財規劃系統上，這是基於大數據和機器學習技術的分析評估模型。
從目前的發展趨勢看，未來我們把人工智慧技術主要用在以下八個方面，一個是結合機器學習和大數據優化用戶引流，通過機器學習和大數據分析更好的提供引流方案。第二利用VTM、智慧機器人，推進智慧網點。三是拓展生物特徵識別和區塊鏈結合的身份認證體系。四是融合機器學習和大數據進行精準營銷和個推，五是深化自然語言處理技術在智能客服系統中的應用，六是藉助大數據和高級機器學習發展智能APP和智能投顧，七是利用神經網絡增強程序化交易策略和算法，八是引入深度學習和知識圖譜提升風控平臺的智能化水平。現在利用機器學習可以把數字之間的關聯關係都讀出來，美國的一個公司就是建立企業之間的關係圖譜。比方今天地震了，他就知道這個地震會對哪些企業，哪些股票影響，這是非常有意義的智能化。
今天時間不多，我就介紹到這，大家有興趣我們再交流，謝謝大家。
責編：暢享精靈