c17070s金融领域智能投顾应用80分

智能投顾研究报告

智能投顾国内生存土壤调查人工智能的产业浪潮可能才刚刚开始。3月5日，第十二届全国人民代表大会第五次会议在京召开，国务院总理李克强做政府工作报告，其中提到全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化。这是人工智能首次写入政府工作报告，人工智能带来的巨大投资机会和产业变革将逐步凸显。在金融领域，人工智能应用于投资界的产物——智能投顾开始进入人们的视野。2016年为中国的智能投顾元年，各类投资工具应运而生。去年12月，招行推出智能投顾产品“摩羯智投”，吹响银行业进军智能投顾的号角，其目标都是看到了国内逐渐崛起的理财需求。随着国内经济发展，居民可支配收入增加，巨大的理财市场空间开始显现，而传统投顾人员数量不足，覆盖不足，于是成本低廉，使用方便的智能投顾有了巨大的发展空间。本文从政策监管，用户习惯，底层资产三个方面进行了国内外的对比，由此发现目前国内发展智能投顾的条件还不够成熟，中国智能投顾的发展还需要各界共同努力。一. 国内外智能投顾发展现状国外智能投顾起步很早，据美国金融监管局的资料，智能投顾最初的雏形诞生于投顾——金融机构采用科技手段来辅助金融从业人员进行用户画像，准备销售材料等，后来逐渐演化为提供资产配置、优化投资组合。 90年代后期，直接面向个人投资者的智能投资工具开始出现。2005年，美国证券商学会（National Association of Securities Dealers，NASD）颁布的解释文件NASD Interpretative Material (IM) 2210-6生效，允许证券经纪人使用投资分析工具（investment analysis tools）帮客户理财，建立了智能投顾的法律依据。 2008年金融危机以后，一些初创公司开始向客户提供多种多样的投资服务工具，包括智能投顾，这些公司中很多都出身科技行业，比如Wealthfront，以往仅限于金融从业人员使用的智能投顾才大面积开放给普通用户。 2015年左右，传统金融机构开始积极布局，开发自己的智能投顾产品。但即使是智投管理资产最高的先锋基金，智投产品的渗透率仍然非常低，截至2016年6月底，公司总资产管理规模3.5万亿美元，其中智投管理的规模不到500亿美元。但是凭借丰富的客户资源，这类传统金融巨头的管理规模很快赶上前期初创的智投公司。据Statista统计，截止2017年2月，国外主要智能投顾资产管理规模数据显示，先锋基金的规模遥遥领先。图1：国外智能投顾资产管理规模数据

人工智能在金融领域应用的初步思考

人工智能在金融领域应用的初步思考中国银行网络金融部杨涛在阿尔法狗战胜李世石后，人工智能在全球的热议程度达到一个新的高度。得益于神经网络深度学习在算法上的突破，使得多个基础人工智能技术水平得到飞跃提升。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术快速发展对整个社会带来的改变将远大于互联网。从未来的角度看，我们现在极有可能处在“互联网+”向“人工智能”转变的时点。在笔者看来，在金融领域，由于其服务的本质仍然是人与人之间的交流，人工智能带来的影响将是重新解构金融服务的生态，将互联网时代下银行转嫁给客户的服务成本以一种更有效的方式重新回归银行怀抱，从而降低客户选择倾向，加深客户对于金融机构的服务依赖度。本文就国内外金融行业人工智能应用情况进行了简单分析，重点就人工智能在金融的综合运用进行了探讨。一、人工智能对金融行业带来的影响分析基础层的云计算、大数据等因素的成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮，使得复杂任务分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快

速发展。人工智能未来将会给各个产业带来巨大变革，其影．响将远大于互联网对各行业的改造，在所有领域彻底改变人类，并产生更多的价值，取代更多人的工作，也会让很多现在重复性的工作被取代，让人可以从劳动密集型的工作中解放出来，释放人力去做更具有价值的事情。对于金融领域来讲，主要有以下几方面的影响：一是金融行业服务模式更加主动金融属于服务行业，从事的正是关于人与人服务价值交换的业务，人是核心因素。在互联网技术大规模应用之前，金融机构需要投入大量人力物力资源用于客户关系维护交流，发现客户需求，以获取金融业务价值。如银行与客户发生关系的媒介主要在网点，客户与网点人员通过人与人的交流，能迅速的发现并满足客户金融需求，甚至通过一些交谈、观察客户的细节挖掘到潜在的需求。通过一段时间的人与人交流，客户与银行工作人员建立了深厚的关系，而这种关系提高了客户对于银行人员的依赖程度，我们称之为客户黏性（或者称为“使客户变傻”）。一旦黏性存在，客户很少会去比较银行人员所推荐的金融服务，如购买理财产品的时候，不会去比较多个银行的收益水平。而在互联网时代，互联网技术和互联网金融企业的蓬勃发展，共同促使金融机构大力开展系统建设工作，网银、APP的出现降低了银行服务客户的成本。而不管是客户端或者是网页

人工智能及其在金融领域的应用

人工智能及其在金融领域的应用当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。下载论文网人工智能概述定义人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。主要技术及应用人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的

相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。发展历程按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段：第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发

人工智能在金融行业的应用及风险分析

人工智能在金融行业的应用及风险分析随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。一、人工智能概述人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习

利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。二、人工智能在金融行业的应用（一）智能客服人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。交通银行在2015年推出了智能机器人大堂经理――“娇

简析智能投顾五大优势

简析智能投顾五大优势如今，智能投顾一词在国内越来越火热，很多金融企业为了顺应时代潮流和促进企业未来发展都在积极引进智能投顾技术，本文将对智能投顾的五大优势进行简析，希望能帮助读者对智能投顾有所了解。一、智能投顾可优化适应不同人群的资款配置智能投顾实现资款配置最优化智能投顾是基于马科维茨的投资组合理论建立的模型。该理论强调，应根据不同人对风险和收益的态度，组建不同的资产组合，实现资产配置的最优化。例如，中年人收入较高，更愿意承受大的风险，获得高收益，用以改善家庭生活质量。老年人则希望在保住本金的前提下，获得一定收益，用来安度晚年。智能投顾平台针对不同用户给予个性化的资产配置解决方案，实现个人资产的最优配置。二、智能投顾可降低主观因素对投资的影响

智能投顾可降低主观因素对投资的影响在投资过程中参与者往往游走于风险和收益两端，之间的界限往往需要客观冷静地对待。人工投顾在投资时难免带有主观印象，可能引发错误的判断，从而影响决策。然而，智能投顾相对于人工投顾更加冷静、没有情绪的波动，只有理性的判断、且更加智能化。应用智能投顾可以帮助用户做出客观的判断，战胜人性的弱点，最终达到优于人工投顾的投资效果。三、智能投顾能够快速提供理财方案智能投顾能快速提供理财方案智能投顾作为理财新手的诚意之作，旨在为缺乏金融知识或者没有理财时间的用户提供高效的理财服务。平台在用户进行简单的操作后，可以在众多金融产品中，给用户提出内容丰富且具有针对性的投资组合。智能投顾的整个流程全部由机器人来完成，十分快速和便捷。

四、智能投顾可降低服务门槛智能投顾可降低服务门槛目前，各家智能投顾平台因为配置的金融产品类型不同，投资的门槛不同，少则1000元人民币，多则上万元人民币。即使是这样，智能投顾的投资门槛也低于商业银行理财产品5万元人民币的投资门槛，更远低于私募基金100万元人民币的投资门槛。可见，智能投顾得益于其相对低的服务门槛，可以服务于更广泛的人群。五、智能投顾可降低交易成本智能投顾可降低交易成本智能投顾平台的模型和算法对于每一位用户都适用。因此，就单个用户而言，智能投顾平台通常只收取少量的服务费。国内智能投顾平台收取服务费的方式不同，有的按投资总额收取服务费，有的按浮动收益部分收取服务费，更有资金实力雄厚的平台，不收取服务费。当然，交易的

C17070S 金融领域中智能投顾的应用 100分和90分

C17070S金融领域中智能投顾的应用 100分倒计时：00:36:54 单选题（共2题，每题10分） 1 . 下列哪一项不是智能投顾的优势。（ B.确保盈利） · A.成本优势 · B.确保盈利 · C.服务效率高 · D.强执行力 2 . 下列不是海外智能发展的主要驱动因素的是（ B.丰富的ETF产品）。 · A.智能硬件 · B.丰富的ETF产品 · C.满足客户高收益 · D.降低管理费多选题（共1题，每题 10分） 1 . 关于智能投顾与人工投顾优势对比说法正确的是（A B ）。 ·A.人工投顾存在服务瓶颈 · B.智能投顾数据处理能力大大超越人类 · C.人工投顾按照既定的模型算法执行 · D.智能投顾以销售为导向判断题（共7题，每题 10分） 1 . 国内投资者只关注短期交易，没有资产配置理念，智能投顾在国内注定没有发展前途。（错）对错 2 . 智能投顾采用线上服务模式，可以突破传统人工投顾服务半径，更多服务广大客户。（对）对错 3 . 80和90后由于没有大量资产，不适合智能投顾发展。（错）对错 4 . 客户希望降低管理费、企业希望降低人力成本，智能投顾可以方便投资者避税是海外智能投顾发展的主要成本考量因素。（对）对错 5 . 国内智能投顾没有法律监管，为了优化用户体验，可以做代客理财。（错）对错 6 . 智能投顾通过避税可以为投资组合获得1-2%的收益。（对）对错 7 . 美国有丰富的ETF产品，是智能投顾发展的重要基础。（对）对错提交

C17070S金融领域中智能投顾的应用得分90分倒计时：00:38:53 单选题（共2题，每题10分） 1 . 下列不是海外智能发展的主要驱动因素的是（C.满足客户高收益）。 · A.智能硬件 · B.丰富的ETF产品 · C.满足客户高收益 · D.降低管理费 2 . 下列不是海外智能投顾发展成本因素的是（D.可以为金融企业避税）。 · A.客户希望获得低管理费的金融产品 · B.企业希望控制人力成本 · C.可以为客户避税 · D.可以为金融企业避税多选题（共1题，每题 10分） 1 . 关于海内外智能投顾差异比较下列说法正确的是（C D ） · A.美国智能投顾产品丰富 · B.中国智能投顾对冲不够 · C.美国智能投顾主动为主 · D.中国智能投顾产品不足判断题（共7题，每题 10分） 1 . 智能投顾由于采用量化交易策略，可以克服人类投资诸多人性弱点。（对）对错 2 . 国内投资者只关注短期交易，没有资产配置理念，智能投顾在国内注定没有发展前途。（错）对错

中国智能投顾行业

中国智能投顾行业2017年7月发展月报巨灵财经 2017年8月8日

目录导语一、七月智能投顾行业发展概况 (3) 1.金融界智能投顾启用“灵犀智投”品牌 (3) 2.国务院印发《新一代人工智能发展规划》 (4) https://www.360docs.net/doc/3f4623441.html,F-GAIR全球人工智能与机器人峰会召开 (4) 二、国内智投行业代表产品发展概况 (5) 1.摩羯智投 (5) 2.金融界灵犀智投 (5) 3.宜信财富投米RA (6) 4.理财魔方 (6) 5.蛋卷基金 (7) 三、七月智投产品业绩回顾 (7) 1.产品风险收益概况 (7) 2.产品业绩稳定性对比 (8) 3.七月不同风险特征的产品业绩表现对比 (10) 1）智能投顾低风险组合七月表现 (10) 2）智能投顾中风险组合七月表现 (11) 3）智能投顾高风险组合七月表现 (12) 四、智能投顾产品调仓情况 (13) 五、七月全球市场表现 (14) 六、后市展望 (16) 附表：智能投顾产品概况 (18)

导语作为智能金融领域新业态中重要的一环，智能投顾行业的发展越来越受到市场的关注。除了各大传统金融机构正在加速入局这片蓝海，跨领域的互通合作也成为新趋势，而本月国家级战略规划的出台，也照亮了行业的发展前景。在业内加强竞争合作的同时，智能投顾市场仍处于培育期，业内对于智能投顾产品的模式与有效性也有广泛讨论。在此，我们选取了业内成立时间较早、发展较为成熟、公司实力较强的几款智能投顾产品，梳理了它们的运营模式和特色，并对其短期和中期业绩进行多维度的回顾和对比，旨在呈现智能投顾行业目前的发展情况，并促进业内的沟通合作。一、七月智能投顾行业发展概况 7月，智能投顾行业入局继续呈现加速态势，银华基金推出智能投顾产品“天玑智投”，盈米财富联合徽商银行合作推出智能投顾平台“天机智投”。此外，本月国务院印发了《新一代国家人工智能发展规划》，智能金融被列入重点发展行业。升级为国家战略后，智能投顾作为金融新业态之一，有望迎来更好的发展机遇。1.金融界智能投顾启用“灵犀智投”品牌 7月27日，金融界旗下理财App盈利宝正式上线智能投顾品牌“灵犀智投”，旗下包括灵犀智投（智能投顾）、灵犀定投（智能定投）

2017年智能投顾行业美国Wealthfront分析报告

2017年智能投顾行业美国Wealthfront分析报告 2017年9月

目录一、Wealthfront：美国智能投顾的标杆 (5) 1、2011年开启转型，借美国智能投顾浪潮快速崛起 (5) （1）2011年转型为智能投顾公司，2014年底估值已超过7亿美元 (5) （2）借美国智能投顾浪潮快速崛起，资产管理规模已达70亿美元 (6) （3）竞争格局：“低门槛、低费率、全智能”是公司主要特点 (7) （4）收费模式：相较传统模式，费率简单透明 (8) 2、业务构成：投资管理是核心，增值服务是特色 (9) （1）核心业务：投资组合咨询管理服务 (10) （2）特色业务：税收筹划等增值业务 (15) 17 二、四大优势铸就成功关键 .................................................................. 1、采取被动投资策略，提供全智能化投顾服务 (18) 2、投资标的丰富，能有效分散风险 (22) 3、特有的税收筹划服务构筑竞争壁垒 (24) 4、低费率、低门槛，客户定位精准 (25) 三、智能投顾的两大技术要素：人工智能+大数据 (27) 29 1、大数据 .............................................................................................................. 30 2、人工智能 .......................................................................................................... 四、谁将是中国的Wealthfront：从中美对比看中国智能投顾的发展 31 ................................................................................................................... 1、中美对比：投资习惯和资本市场环境尚面临挑战 (31) （1）从投资者角度来看：我国居民理财观念相对匮乏，资本市场投资者缺乏长期被动投资理念 (32) （2）从投资标的上看：国内适宜智能投顾的投资标的偏少，且海外配置受限制 (32) （3）从监管的角度来看：投顾业务和资管业务分开经营和监管 (33) （4）从基础数据角度来看：金融数据不开源，智能投顾缺乏数据支撑 (34) 42、中国现状：三大类公司率先布局，长远前景广阔 (34)

如何看待智能投顾发展之十大问题

如何看待智能投顾发展之十大问题要说起现在的理财市场，相对于以往来说，人们的可选性还是比较多的，除了银行理财，一些宝宝类产品之外，除了这两年兴起的P2P理财之外，智能投顾貌似作为一种最新的理财概念，渐渐地也被越来越多的人了解和接受。不过，一个新的事物诞生或者发展，往往都会有着各种各样的疑惑或者是问题。接下来，简要说下如何看待智能投顾发展之十大问题。问题一：银行和基金从业人员，最恐慌的是未来饭碗会否不保波士顿是美国资管行业的重镇。2016年我在波士顿和做基金管理的校友交流中发现，受到金融科技发展的影响，他们对未来有些悲观，认为饭碗在未来某一天也许就没了。很多在银行工作的朋友同样焦虑。大量易标准化、重复性、没技术含量、不具独创性的工作肯定会被裁掉。从基金行业来说，首先后台最容易被替代，因为都是成本。清算、交收、估值类工作，以前需要多人忙碌，现在很容易被一套软件系统就替代了，都用不上人工智能，而且准确性更高。目前还有公司在开发银行间的区块链对账系统，以后也不用每天晚上人工互检对账了。因为区块链本身是一个瞬间同步的账目，每个人的账本会实时共享，同时又能做到安全透明、不可篡改，所以这些后台工作会最先被替代。再说前台，智能投顾的自动化交易未来会让大多数交易员变得毫无价值。以量化投资来说，未来做多因子模型的投资经理就很容易被干掉。因为由AI来做优化，绝对比人做优化要强很多。对于前台的其他工作，现在已经出现了机器人客服，像信息简报、研究报告类也都可以由人工智能自动摘取生成。

但国内的二级市场与国外有很多不同，很多散户需要心灵按摩。这些情感交流的工作是否就不会被取代呢？也不一定。因为现在00后一代，他们在行为习惯上，其实更愿意和机器人打交道，而不是和人打交道。这正是2015年BlackRock收购Future Advisor的重要原因，他们发现年轻人更需要便利、低门槛和互联网化的理财方式。拿保险举个例子。卖保险显然要比卖理财更需要情感沟通，但智能保顾也正在兴起。所以对于资管而言，我认为情感因素并没那么重要，未来会有越来越多的人喜欢并习惯面对机器。问题二：Fintech机会正在向传统金融背景人士倾斜看过很多Fintech领域的创业项目，发现一个有趣的现象，那就是互联网出身的人和有银行从业背景的人，往那儿一坐风格会泾渭分明。互联网人盯的就是KPI和增长，对风控、对法规毫无概念；金融行业出身的人主要谈的就是风险控制，要规范企业的发展。从去年开始互联网金融发展的风向发生了巨变，以往野蛮生长的环境不复存在。美国货币监理署(OCC)正在考虑给Fintech公司发全国性银行牌照，国内也大幅加强了合规的严格管理。这些变化，都促使互联网金融开始向更注重规范、更注重风控的传统金融背景人士倾斜。还有非常重要的一点是，作为传统金融行业的人，他们坐拥非常多的资源，当意识到互联网金融的风向时，转舵起来还是很容易的。正如一个在银行的朋友介绍，自银行推出现金贷业务后，仅用几个月时间，就快速超过了互联网人已用两三年发展起来的规模。在美国也是如此，一旦具备传统投资优势的金融机构进入智能投顾领域，同样会迅速抢占市场份额。正如Vanguard和Charles Schwab自2015年推出智能投顾产品后，相对应的资产管理规模（AUM）已遥遥超越了Betterment和Wealthfront。问题三：中国为什么比美国更适合发展智能投顾？英国的《经济学人》杂志在年初的一篇文章中提到，正是得益先进的技术、落后的银行体系

金融科技的五大应用领域

金融科技的五大应用领域金融科技（Fintech），顾名思义指的是金融与科技的结合。具体来讲，一方面包含传统金融机构利用科技手段推动创新提高效率以及提升用户体验；另一方面，也指新型创业公司利用科技手段推出全新的金融产品或者为传统金融机构提供技术服务，也就是我们通常所说的金融科技公司。按照金融理事会（FSB）的最新定义，金融科技是指技术带来的金融创新，它能创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式造成重大影响。 Fintech行业关键的科技进步主要有五个：移动支付、P2P应用科技、大数据分析、数字货币和数据区块链科技、智能交易与理财。 1、移动支付移动支付包括近距支付和远程支付两种方式。其中近距支付包括NFC手机支付和RF-SIM支付两种方式，远程支付主要是基于移动互联网的在线支付方式，属于第三方电子支付的一个分支，实现方式分为短信、WAP、手机客户端等方式。移动支付已成为趋势：进入互联网时代，第三方支付公司应运而生，美国的Paypal和中国的支付宝等运用数字化技术和安全保障技术，脱离传统的信用卡公司与银行，形成第三方支付平台，由此掀起一场支付革命。如今，随着智能手机的普及，移动支付领域也成为众多金融科技公司的主要业务。在KPMG和H2联合发布的最新TOP50金融科技公司的排名中，有5家支付行业公司入围，排名第四。中国央行的统计数据显示，2015年移动支付业务138.37亿笔，金额108.22万亿元，同比分别增长205.86%和379.06%。未来随着移动设备渗透率的上升，移动支付有望成为人们日常消费中重要的一环。目前在中国的移动支付市场上，主要有三大参与方：以银联为代表的金融机构、运营商和以支付宝为代表的第三方支付机构。在商业模式上出现了银联、运营商和第三方支付各自主导的局面。银联、运营商和第三方支付机构各有优势，前者拥有完善、成熟的资金清算系统，后两者都拥有庞大的客户资源与销售渠道。

国内传统金融机构智能投顾业务发展探讨——以摩羯智投为例(下)

国内传统金融机构智能投顾业务发展探讨国内传统金融机构智能投顾业务发展探讨 ————以摩羯智投为例以摩羯智投为例以摩羯智投为例（（下） 2017年11月20日（二）摩羯智投的运作模式打开摩羯智投的页面，有两个输入项：大致的投资期限、风险承受能力。需要说明的是，风险承受能力并不是通过调查问卷来衡量用户的风险水平，而是用户根据对自己的判断，选择一个大概的风险等级，这有可能导致用户对自己风险承受能力的评估与实际产生偏差。大致的投资期限有三个选项：短期（0～1年）、中期（1～3年）、长期（3年以上）；风险承受能力有10个选项，分别是1～10级，但对每个风险级别并未给出具体的判定标准。两个项目可形成30个投资组合。当选定了一对组合后，页面会显示一个模拟的历史年化业绩和年化波动率，并且会较为直观地显示一组数据，如投资1万元，持有1年，按照模拟历史收益测算，会赚多少钱，以及在多大的概率下亏损不会大于多少钱。有了这组数据之后，用户会相对容易地判断自己所能承受的最大风险。从30个组合的测算数据看，组合后的历史业绩范围在5.01%～11.23%之间，历史波动率在2.57%～15.28%之间。确定两个输入项后，点击进入，会显示所提供的具体的资产组合方案，每种方案里面包含的资产大类包括：固定收益类、股票类和另类投资产品。其中，固定收益类以债券基金为主，股票类既包含投资国内也包含投资全球股票的基金，另类投资则是以量化对冲和黄金为主。同时，系统还会用净值图的方式，非常直观地显示这个组合资产近3个月、近6个月、近1年和近3年的收益率情况，以及与业绩比较基准的关系；不仅如此，点击收益率图中的任一个地方，还会显示某一天具体的净值情况，获取产品信息非常便利。进入方案详情查看后，还会看到组合内每一只基金的净值和收益率变化情况，但没有对每一个基金的详细介绍。在单只基金的配置比例上，通常从5%至15%不等，配置的基金数量从10～25只不等，以实现风险的充分分散。（三）对摩羯智投的分析对摩羯智投的使用体验中，一个最大的优点就是信息显示的直观性，包括历史净值的展示、与业绩基准的比较等，而且所提供的不管是组合还是每只基金，表现都超越市场。这就需要及时调整组合内的投资基金，使得组合的表现对购买者有足够的吸引力。但这也带来一个问题，在基金购买上的追涨杀跌。同时，因为需要有历史业绩的展示，所以购买的产品必须是已经存续的老基金。而老基金通常仓位比例都比较重，所以在市场发生波动时，涨跌幅度也会相对比较大。这对于大众投资者中的新手来说，如果购买后恰逢市场变化，则会有较差的体验感。通过对组合内配置资产的观察，目前每一个组合所配置的目标基金基本相似，只是随着风险承受能力的降低或上升，会减少或增加1～2只权益类基金，或者调整单只基金比例，而多余的资金会配置货币型基金来增强收益。投资目标池的集中既有优势也有劣势。首先，结合招商银行自身多年对于财富管理和资产配置的经验，由其相关团队根据市场情况及基金走势选择出不超过20只的重点优秀基金；然后，根据用户投资期限及风险承受能力的

2018大数据在金融领域的典型应用研究

大数据在金融领域的典型应用研究中国支付清算协会金融大数据应用研究组中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 2018年3月

前言近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了普惠金融发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用，中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上，成立了金融大数据应用研究组，依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动，充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势，深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来，在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，在广大成员单位的支持和配合下，积极开展市场调研，努力搭建交流平台，探索行业标准建设，开展了许多富有成效的工作，取得了积极成果。其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据 2

2017年智能投顾行业深度分析报告

２０１７年智能投顾行业深度分析报告

目录 1.智能投顾 (4) 2.美国智能投顾的发展概要 (5) 2.1.智能投顾迎来高速发展期 (5) 2.2.智能投顾流程与服务特色 (5) 2.3.智能投顾行业前景以及驱动因素 (6) 2.3.1.解决传统财富管理行业痛点 (7) 2.3.2.科技创新提供新活力 (10) 2.3.3.人口结构、市场环境与观念的改变。 (12) 2.4.智能投顾四大商业模式与格局 (14) 2.4.1.自主研发、收购还是合作？ (15) 2.4.2.智能投顾目前行业格局：传统金融机构占据优势地位 (17) 2.4.3.智能投顾对于财富管理行业：不是取代，而是补充！ (18) 2.4.4.智能投顾行业将来格局 (19) 2.5.美国智能投顾代表性公司 (22) 2.5.1.V anguard 先锋基金 (23) 2.5.2.Charles Schwab 嘉信理财 (24) 2.5.3.Betterment (25) 2.5.4.Wealthfront (26) 2.5.5.Personal Capital (27) 3.中国智能投顾市场潜力巨大 (29) 3.1.居民财富持续积累，理财市场定制化 (30) 3.1.1.个人财富稳步增长，中高收入人群扩大。 (30) 3.1.2.理财意识逐渐觉醒，需求增长空间广阔。 (30) 3.1.3.生活水平不断提高，理财目标定制化 (31) 3.2.年轻一代迅速崛起，互联网理财迎来发展契机 (32) 3.2.1.新生代群体羽翼渐丰，财富管理数字化动力强劲 (32) 3.2.2.互联网金融异军突起，线上理财欣欣向荣 (32) 3.3.填补财富管理行业空白市场，服务大众实现普惠金融 (33) 3.4.财富配臵日趋多元化，投资标的不断丰富 (34) 3.4.1.投资产品结构单一，财富配臵日趋多元化。 (34) 3.4.2.ETF发展潜力广阔，有望填补财富管理真空 (35) 3.5.中国智能投顾平台商业模式 (36)

人工智能在金融领域的应用与监管

人工智能在金融领域的应用与监管概要：从金融领域来看，国际银行业对人工智能的主要应用集中在资本运营、市场分析、客户营销、风险监管等方面。智能客服、智能投顾、智能量化交易……人工智能在金融领域存在巨大的发展空间，但其也使监管更加复杂。近年来发展迅速的中国人工智能产业正在迎来国家层面的统筹规划和全面引导。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）。《规划》一经发布，即在世界范围内引起关注。那么，人工智能在中国的发展前景如何？其在金融领域如何应用？将给监管体制带来什么样的挑战？本文拟对这些问题进行探析。一、人工智能在金融领域的应用 1、在国际金融业的应用近年来，全球金融业正在人工智能的催化下悄然改变。据金融稳定委员会（FSB）报告，国际银行业对人工智能的应用主要集中在以下几个方面。（1）面向资本运营，集中在资产配置、投研顾问、量化交易等。人工智能在金融投资顾问方面的运用，通常被称为智能投顾，主要是指为客户提供基于算法的在线投资顾问和资产管理服务。具体又可分为三类：一是应用于销售前端的大类资产配置型智能投顾，主要是通过用户分析为客户解决大类资产配置问题，如Wealthfront；二是应用于投资分析阶段的投研型智能投顾，主要通过海量数据挖掘和逻辑链条解决投资研究的问题，如Kensho；三是应用于策略、交易和分析的智能量化交易系统，主要通过人工智能手段取代交易员，应用于投资交易，如WaterBridge的全天候人工智能交易。根据统计公司Statista的预测，2017年美国智能投顾管理资产规模将达到2248.02亿美元，到2021年将达5095.55亿美元，年复合增长率29.3%。（2）面向市场分析，集中于趋势预测、风险监控、压力测试。人工智能技术能够从零散的历史数据中获得更多信息，帮助识别非线性关系，给出市场预测（价格波动）及其时效性，从而带来直接或间接的更高回报。此外，人工智能技术还能对大型、半结构化和非结构化的数据集进行分析，考虑到市场行为、监管规则和其他趋势

商业银行智能投顾的发展现状与对策建议

商业银行智能投顾的发展现状与对策建议随着利率市场化纵深推进、金融科技应用加快、人口结构显性转变，中国的财富管理时代已然到来。在此背景下，作为解决财富管理市场供需不平衡的重要手段，智能投顾不仅成为资本追逐的风口，而且成为金融创新的方向。下载论文网中国智能投顾发展现状经过一段时间发展，中国的智能投顾已呈现出两大特征：多元从业格局形成由表1可知，国内智能投顾最早由互联网巨头于2015年发起，以蚂蚁金服和京东金融为代表。2016年，互联网金融机构、券商、基金相继参与进来。当前，拥有客户、产品及数据资源的商业银行正加速布局，成为引领智能投顾发展的新势力。本土发展趋势明显当前，在法律?s束下，国内智能投顾主要形成了针对客户经理的辅助决策模式、针对金融机构的通道服务模式以及针对投资者的智能推荐模式。事实上，这些模式都未能实现全流程智能投顾，只是将大数据、机器学习等技术手段引入局部环节，实质创新较少。

由此可见，我国的智能投顾仍处于非常早期的阶段。本文将着重分析商业银行智能投顾发展现状，并在风险提示及监管预测基础上，提出商业银行布局智能投顾的具体建议。招行与浦发智能投顾分析作为最早进入智能投顾领域的商业银行，招行“摩羯智投”和浦发“财智机器人”已经在市场中崭露头角。公开资料显示，截至2017年5月底，招行“摩羯智投”管理的资产规模超过35亿元，服务的中高端用户超过6万位。截至2017年5月初，浦发“财智机器人”累积服务客群达431万人。为深入分析商业银行智能投顾的发展现状，现将招行“摩羯智投”和浦发“财智机器人”进行对比，如表2所示。相同点均作为商业银行战略转型的重要环节。在整体战略上，招行于2014年提出“一体两翼”战略，将大零售、财富管理、智能化作为“二次转型”的具体方向，“摩羯智投”成为其转型战略的重要抓手。类似地，浦发在全行“十三五”规划中明确提出“要构筑财富管理作业新模式”，其“财智机器人”则是这一新模式的重要组成部分。均具有先期基础。招行在2013年的“五星大类资产配置系统”基础上推出“摩羯智投”，浦发则在2014年的“财智组合”基础上推出“财智机器人”。与此同时，两者均将智能投顾内嵌于各自手机银行APP中，控制研发成本的同时，实现快

大数据与人工智能在金融领域的应用

本文主要介绍的内容是“大数据与人工智能在金融领域的应用”，主要是偏重于智能投顾领域。目前人工智能的技术话题非常热，有我们一些熟悉的领域，也有一些不太熟悉的领域，最终我们会回到金融。什么是人工智能？一些常见的新闻，包括比如说下面这个是波士顿的机器人公司，现在主要是运用在人工智能人的行动，这里面的机器人会做后空翻，谷歌的无人驾驶汽车，深圳最近有一个无人驾驶大巴都出来了，这些都是最新的情况。包括我们科大讯飞的自然语音识别系统，还有人脸识别，人脸识别已经广泛应用在各个地方，包括现在去有的酒店，入住的时候有一个人脸识别的过程。这些是我们比较熟悉的领域，人工智能正在广泛的应用。实际上在医疗领域、法律方面都有很广泛的应用，医疗领域，在识别的时候，做CT、X光检测之后，如果用机器学习的方法来检测结果，效果比专家的检测结果正确率要高达50%，主要原因是因为肉眼有的时候看不到细小的问题，可以通过机器学习的方法来认识到。在传统制药和新兴制药，人工智能技术也在广泛的应用，可以优化新药研发的周期，提高效率，控制研发成本。在法律领域，国内现在有些法律咨询网站最近已经拿到风投超过1个亿的认可，如果不是这个专业的话可能不是很熟悉，人工智能在各个领域都有非常广泛的运用和趋势。这次主要是谈金融行业，今年的Breaking News，高盛600人的股票交易团队逐步被智能机器人替代只剩2人，美国摩根大通银行用自动机器几秒内替代之前内部律师需要36万小时完成的工作量。我有一个朋友之前在纽约德意志银行做衍生品交易的，今年也是被自动的系统所取代，他今年初也开始在找工作。当然，因为我个人以前在摩根大通和瑞银工作的时候，当年也是几百个人的交易员，眼睁睁的看着人员在减少，逐步被机器所替代。这些在美国西方市场实际上很早就已经发生了，可能已经发生了有七八年，或者

智能投顾的四大关键技术

https://www.360docs.net/doc/3f4623441.html, 智能投顾的四大关键技术长久贷官网最新行业资讯：金融客户的第一位服务者就是投资顾问，客户与投资顾问的沟通贯穿服务的始终。智能投顾与客户间的人机交流因此体现其核心竞争力。包括微软、谷歌、Facebook、IBM和百度等各大公司都在这一领域投入巨资。人机交流人机交流的最低模式是文字录入，客户可选择键盘录入和语音录入+手动修改补充，而最高模式则是人机对话。高性能的人机对话不仅需要精准清晰的音质辨析、音量调整、语音合成功能，还能自动识别和应对多种外语、多地方言，能在嘈杂的背景下排除杂音，同时识别对话的多位客户并分别作答。最高端的人机对话甚至可以根据不同客户的语言风格，迅速形成相应的“情商”，在对话中体现情感交流，从而全面提升客户的忠诚度。大数据投资失败的根本原因之一就是信息量小，与赢家不对称，或收到了信息却难以判断其背后隐藏的线索。智能投顾没有复杂奥妙的人类大脑，然而一旦其掌握了超越人工投顾的数据量时，就超越了所有的人工投顾。所谓“大数据”，本质就是一个领域、一个范畴中的全部数据(当然只是相对“最全”)。有了全部数据就可以知其然而且知其所以然，依葫芦画瓢做出最科学、最合理或至少是最接近正确的决策。云计算智能投顾拥有的数据量越多，就越需要提升其对数据的分类、建模、链接、分割与整合能力。这就是识别、理解和转换表达包括语言、文字、图像、声

https://www.360docs.net/doc/3f4623441.html, 音、视频等多种类型信息的“自然语言处理技术”。美国著名的Kensho公司占据该领域领先地位，其明星产品Warren被誉为“金融界的Siri(苹果产品专用智能语音助手)”。这款软件结合自然处理技术，扫描逾90000个包括经济报告、货币政策变化、时政新闻等多方位资源，建立起海量的金融行业资源库，前瞻性反映市场动态，Kensho因此备受高盛垂青，吸引高盛成为其忠实客户和最大投资人。为拥有海量数据的处理能力，还必须不断提升速度。单一的PC、移动终端、服务器群组无法满足日益提升的速度需求，只能通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的“云资源”。“云”是网络、互联网的一种比喻，目前云计算已形成每秒10万亿次甚至更高的运算能力，因而可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。华尔街监管机构已经将监控系统托管到亚马逊的公有云中，从而获取更多的计算能力来快速分析海量的监控数据。深度学习自主进化人工智能与电脑程序化的本质区别，在于是否拥有自我学习升级完善的能力。机器学习是人工智能的一个子集。当面对新的任务，电脑能依托现有程序自行探索实现升级换代，而无需预先编程输入先验知识或答案时，就进化成了人工智能。在死记硬背的基础上，智能投顾和人工投顾的“思考方式”基本相似：一是判断局部，二是把握全局。不同的是，人类只有一个大脑，而智能投顾分别由两个不同功能的“大脑”组成，即策略系统和评估系统。当智能投顾工作时，策略系统不断提出决策方案，在当前局势下提供最佳可选的若干个“下一步”；评估系统则负责发现每个“下一步”实施后影响整体盘面的种种可能，然后两个“大脑”通过优胜劣汰互动择取各自的平均值，筛选对冲后一步步形成最终决策方案。通过深度学习和进化算法，人工智能可虚拟出一大批交易员。让其互相“PK”，经过万亿次的竞争与淘汰，最终筛选出顶级虚拟交易员。与此同时，人工智能的深度神经网络还能发现各种莫名其妙、找不出逻辑但的确存在的现象，并融入实盘交易。难怪惨败在阿尔法狗手下的多位围棋世界冠军抱怨说，他们饱览全球高手经典棋谱，却对阿尔法狗的怪招根本“看不懂”。擅长主观交易的操盘手们同样日益感受到来自人工智能的威胁。传统的投资思维和交易策略正随着人工智能的参与而日趋面目全非，未来资本市场交易模式正在被人工智能悄然重构。来源：长久贷

智能金融的概念与现状

智能金融即人工智能技术与金融业深度融合的新业态众所周知，发展人工智能已成为中国的一大战略。2017年国务院发布了中国《新一代人工智能发展规划》。在《规划》中，首次提出了智能金融概念，并对智能金融的主要内容进行概述：建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。到目前为止，智能金融还是一个新课题，因此对于“什么是智能金融”业界尚未形成统一的定义。课题组经过调研给出一个定义：智能金融即人工智能技术和金融业深度融合的新业态，是用机器替代和超越人类经营管理和能力经营模式的变革。去年，课题一开始，大家就遇到了一个问题：当时各方面对金融科技的研究成果已相当丰富，对金融机构数字化转型的研究也大有人在，那我们为什么还要研究智能金融？其实主要考虑到两方面内容。一方面是发展人工智能已经成为了一个国家战略。人工智能是一个专门的技术，它在全球也只发展了70年。从1950年开始，中间还历经波折。真正的新一代人工智能是从2010年开始，截止到目前也只有十年的时间。据联合国的统计，有30个国家主要国家把人工智能作为国家战略，包括中国。金融业作为数据行业，与人工智能技术有着天然的耦合性。所以要发展人工智能技术，抢占战略制高点，就必须推动运用人工智能比较多的产业和领域的发展。现代人工智能技术在全球的竞争非常激烈，但归根结底是产业的竞争。金融是人工智能运用的最重要的领域之一。而且金融具有外溢效应大、对数据要求高、业务要求复杂等特殊性，所以它对人工智能技术提出了新的挑战。现在很多人工智能技术可以用到其它生活领域，但在金融领域的应用还不普遍。比如大家熟识的人脸识别、搜索引擎等，在生活中处处可见，但因为金融的客户具有风险偏好，所以他们在金融领域的应用非常有限。所以大力发展智能金融有利于实现技术的突破。国家既然把人工智能作为抢抓机遇的一个重要制高点，那么就需要金融来促进。另一方面是人工智能是互联网金融、金融科技等技术的升级。换言之，所谓人工智能就是机器要代替人脑，不仅要取代体力劳动，还要取代脑力劳动，也就