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懒财金服李子拓:数据、算法和运算力是财富管理行业智能技术的三个核心

2018-05-29    来源: 中国财经网  跟贴 0

    管理行业的庞大市场机会,目前已经有不少创业企业投身其中,与此同时监管也开始对行业发展施加越来越强的影响力,那么对企业来说,如何看待这个行业机会,如何找准自己的定位与核心价值,如何符合处理与监管的要求关系成为相事关企业发展的核心话题。

  近日国内领先的智能财富管理服务商懒财金服CTO李子拓在参加2018爱分析中国金融科技高峰论坛时,对这些话题都发表了自己的看法做出了深入分析。

  财富管理行业人工智能三核心:数据、算法和运算力。

  人工智能技术在金融行业的应用炒的很热,不少企业都在大力的投入以抢夺技术制高点,

  李子拓认为,从技术的角度讲,在财富管理行业的核心有三个,排序分别是数据、算法和运算力。

  数据的重要性是第一位的,他认为如果没有大量的数据和云平台的出现和支持,所谓的智能时代也不可能这么快就出现了,所以,数据是智能技术的基础,“比如说我们想做信贷业务,最重要的是有一定的数据,无论是用逻辑回归、决策树或者其他算法,数据一定是基础。所以如果想通过人工智能手段去解决信贷业务,数据是不可或缺的。”

  但是现在的数据无论是从数量还是维度都是不够的,原因就是缺乏共享机制,很多数据都是私有数据,互相并不共享,形成了一个个数据孤岛。李子拓认为,解决数据共享和打通的问题需要建立一个奖惩机制,他觉得有可能的解决办法是建立国家层面的公有平台或者企业之间形成开放联盟。

  排在重要性第二位的是算法。李子拓认为,虽然人工智能技术在应用上已经比较多,但是总体上门槛还是很高,依然局限于专业人士能够掌握。如果想要更多的企业和用户享受到人工智能的成果,应该扩大算法的普及型,培养、储备、扩大人才队伍,让更多的人才能够应用智能算法。

  第三是运算力,李子拓指出,运算力目前已经不是太大的瓶颈了,目前在基础设施上已经比较成熟,“现在各大云平台慢慢支持云上建立各种环境,也出现了类似于一键部署的功能。对于各大厂商来说,如果想涉及、从事相关的内容,那么这些功能是一个相当不错的基础。”

  智能技术在财富管理的应用优势:降低成本

  对每一个普通人来讲,如何管理财富都是一种刚需。,近年随着但是技术的进步,带来的创新科技手段的广泛应用对普通人的理财方式正在产生深刻剧烈的影响。在过去的几十年里,普通中国人的理财方式大多集中于银行存款,而在近几年来,由于网络技术的发展,理财方式也开始向货币基金、网贷、信托、保险等方式拓展蔓延。

  但总的来说,个性化服务依然十分稀缺,无论是余额宝还是微信理财,用户在理财时产品选择依然十分有限,成本的限制使得私人定制化服务依然只能面对高端群体。

  但是人工智能技术正在寻求改变这一现状,李子拓认为,人工智能技术将是降低金融服务成本的杀手锏,“技术在财富环境管理环节中最重要的属性就是降低成本”。

  对于人工智能对于财富管理的影响,业内广泛认同的观点包括提升服务效率、高效普惠、7X24小时在线服务、提升从业者专业素质、信息透明等等。

  李子拓认为,归结起来这些优势产生的作用最终都会落实到降低成本上,“很多产品在用户体验上的改进,本质上都可以增加用户的留存,提升用户对产品的好感度,最后的结果也是希望降低整体向用户提供服务的成本。”

  而且他认为,这种成本的降低是全方位的,不仅是对用户来说如此,对于服务服务商和金融机构来说也是如此。以懒财金服为例,懒财金服的用户拥有250万用户,每一个用户都有不同的风险、收益率、期限偏好,同时懒财金服对C端用户所提供的服务涵盖固定收益、浮动收益、智能保险等等,资产种类数以万计,如果用人工来匹配的话,复杂程度难以想象。而通过智能算法、大数据技术就可以实现智能化的用户分析和资产匹配。此外,智能财富管理服务商们在真实交易场景下产生的数据和经验,也是可以服务于传统金融机构,并且帮助其改善已有业务、优化效益。

  财富管理行业人工智能三核心:数据、算法和运算力。

  人工智能技术在金融行业的应用炒的很热,不少企业都在大力的投入以抢夺技术制高点,

  李子拓认为,从技术的角度讲,在财富管理行业的核心有三个,排序分别是数据、算法和运算力。

  数据的重要性是第一位的,他认为如果没有大量的数据和云平台的出现和支持,所谓的智能时代也不可能这么快就出现了,所以,数据是智能技术的基础,“比如说我们想做信贷业务,最重要的是有一定的数据,无论是用逻辑回归、决策树或者其他算法,数据一定是基础。所以如果想通过人工智能手段去解决信贷业务,数据是不可或缺的。”

  但是现在的数据无论是从数量还是维度都是不够的,原因就是缺乏共享共享机制,很多数据都是私有数据,互相并不共享,形成了一个个数据孤岛。李子拓认为,解决数据共享和打通的问题需要建立一个惩罚或者奖赏的机制,他觉得有可能的解决办法是建立国家层面的公有平台或者企业之间形成开放联盟。

  排在重要性第二位的是算法。李子拓认为,虽然人工智能技术在应用上已经比较多,但是总体上门槛还是很高,依然局限于专业人士能够掌握。如果想要更多的企业和用户享受到人工智能的成果,应该扩大算法的普及型,培养、储备、扩大人才队伍,让更多的人才能够应用智能算法。

  第三是运算力,李子拓指出,运算力目前已经不是太大的瓶颈了,目前在基础设施上已经比较成熟,“现在各大云平台慢慢支持云上建立各种环境,也出现了类似于一键部署的功能。对于各大厂商来说,如果想涉及、从事相关的内容,那么这些功能是一个相当不错的基础。”

  如何破解技术黑箱

  智能财富管理目前的发展速度越来越快,但是渗透率逼近还是比较低,而且金融作为一个非常重视风险的行业,用户对于人工智能的接受程度上依然有待提升。有越来越多的用户乐于接受此方式,也有很多用户对于智能算法得出的结果充满质疑,不能理解配置的逻辑和具体的算法。“我们可能也会遇到存放了一千万的客户打电话来了解产品背后的原理是什么的情况,为什么配这个不配那个?”

  李子拓认为,智能财富管理行业有责任帮助用户理解人工智能技术,提升用户的信任度。实际上这就涉及到了技术透明度的问题。李子拓透露,懒财金服正在研发一个新的功能,帮助用户理解智能配置的结果,解决心中的顾虑。

  “我们正在研发的一个新功能, 比如配置资产,我们会根据用户的风险需求与流动性配置。并且告诉用户为什么会这样搭配——会通过配置其他资产的弊端来解释。通过类似的手段,帮助用户解决他心中的一些顾虑。”

  智能财富管理与监管同行

  智能财富管理的发展,伴随着是行业监管,在预防金融风险的指导思想下,2017年底中国人民银行、银监会、证监会、保监会、外汇局等部门联合起草的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见(征求意见稿)》要求开展智能投顾业务时需要取得相应的投资顾问资质,并避免算法同质化加剧投资行为的顺周期性,避免羊群效应。

  李子拓认为监管是一个好事情,技术和监管肯定一起并行,2018年对智能资产管理行业来说是一个监管的起航阶段,虽然监管的出台对于行业会有一些影响,但是总体会带来正面的效益,可以说是正本清源,对于一些真正沉下心来愿意用技术去解决问题的公司是利好。“我认为今年各种政策及方向的落地,对这些在智能技术行业领域做金融科技赋能并解决问题的公司是一个很好的机会。我们自己也会抓住这个机会,在这个领域中做出更好的产品。”他说。


 


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