【大会干货•演讲实录】易欢欢:人工智能赋能证券行业转型升级

2018-12-25  ●  人工智能 证券行业 转型升级


    12月6日,2018第九届中国客户管理大会暨中国客户管理创新论坛在清华大学成功举办。本届大会由国务院国资委主管的中国产学研合作促进会指导,中国客户管理产业创新联盟与清华大学中国企业研究中心联合主办。来自金融服务、信息科技、交通运输、零售消费、公共服务等多个产业领域,以及高校、科研机构和技术创新型公司的300余位嘉宾出席了大会。

    本届客户管理创新论坛以“数智重塑体验”为主题,聚焦数字经济时代的智能化应用趋势,结合创新论坛、创新评选、专业研讨会等多种交流形式,与政产学研用各界人士共同探讨服务产业应对数字化转型发展的布局先机,以及技术创新赋能带来的消费者关系质变与体验重塑演进。本届大会的筹备和承办得到了清华校友总会互联网与新媒体协会、清华校友总会AI大数据专委会、清数大数据产业联盟、中国客户管理网、迪铭咨询的大力支持。

    易股天下董事长、北大金融校友会副会长易欢欢出席本届大会,并以“人工智能赋能证券行业转型升级”为主题发表演讲。

    非常荣幸,感谢史总的邀请。我最早在Google工作,后来转去Oracle,从2007年加入证券业后我们一直做证券行业的IT产业研究。在2014-2015年响应李克强的“双创”批示,投入到中国证券互联网化的浪潮里。当时证券行业中用户还不允许在互联网上进行开户,之后因为证券行业和基金行业的结合,把门槛进一步的降低,促进了互联网上代销9亿基金现象的出现。整个证券行业在互联网上的获客成本从当年的每个活跃客户几块钱到几十块钱,再到现在的600-800块钱,单个活跃用户的获客成本在急速上升。现在整个中国证券行业有一个关键的问题是:在获取单个用户成本如此高昂的背景下,我们如何对客户开展更多元化、更深入、更全面的服务。

    接下来和大家探讨几个问题。第一,证券行业目前面临什么样的情况和现状?我们可以看到从2007年开始,证券行业达到了发展的最高峰。很多人可能觉得互联网行业仍是一个新行业,但是我们认为互联网行业已经迈入了传统行业的范畴内,因为互联网行业的用户增速已降低至达6%,低于我国GDP的增长速度;第二,移动智能手机用户增长速度也不断的下滑,加上2015-2017年证券市场的下跌,2017年的时候活跃股民数量从2015年的3个亿降到2017年的1.8个亿。证券经纪业务在绝对规模和相对占比上都呈下降趋势,并且券商的竞争态势也在愈演愈烈。我们曾经做了几个非常漂亮的案例,第一个是2003年底的时候,那时还没人有意识到上述的这些态势,我们说服董事长跟腾讯不计代价地签了一个战略协议,当时20块钱的用户现在看来是非常的便宜。

    第二,当时的华泰证券的体量在行业里还不够大。他们的董事长叫周毅,是清华IT出身的,在那波互联网浪潮里开始毫不犹豫地拥抱互联网。国金证券的营业部成为全市场存量规模最大的营业部,并且获得了两千万的用户数据,之后更多的行业开始拥抱互联网,竞争态势急速加剧。之后券商的营收开始稳步上升,投资水平也在不断提高。由于证券行业里的经纪业务占业务总量的一半以上,它核心的要素包括活跃用户量、佣金率以及存量资产。由于各证券公司的佣金率在逐渐的下降,事实上不同行业的佣金已经达到了盈亏平衡点,而且行业整体的佣金率进一步的下降到0.0378%,券商的成本是0.012%,还有那么多的投顾要养。

    我们在2018年看到证券公司的经营不仅要优化布局,还需要战略上重新调整,传统的粗放式的获取用户的模式已经不再适用。这里可以看到两个趋势:

    趋势一:由于证券行业线下业务发展乏力,导致整体行业在信息化的建设上需要进一步加强。因为证券业已经惨淡了几年了,我们预计政策底部触线,证券行业在未来几年可能有稳步向上的趋势。第一,2017年券商的IT总投入超过115.9亿元;第二,通过从线上到线下资源的整合,实现传统证券业务的网络化改造,降低证券行业的获客成本;第三,通过智能化+网络化的改造,实现“互联网+证券”的战略。

    趋势二:进行双向开放,达成境内境外全面流程的客户服务,并围绕着客户走出去,进行沿线国家和地区的布局,为实体企业提供更加便捷和丰富的投融资服务。在上述领域中,我们不仅能给证券公司带来用户的普通流量,第二给证券公司带来更加精准化、千人千面的资讯推送服务。在后端我们给更多的合作伙伴提供更多元化的产品,包括我们的客户不仅聚焦在券商,我们还和其他的金融机构在进行合作。

    事实上,虽然互联网端的用户逐渐下降,但是所有的金融应用里,活跃度最高的应用依然是证券的服务类产品,单个用户平均每天打开4次以上。在这样的背景下,我们觉得人工智能是改变和加强用户活跃非常重要的技术。

    我们聚焦在这里,看到这个行业里面有三个爆发性的机会:第一,计算能力进一步的升级,通过云计算可以资源进行共享,以办成大事。比如说我是14年出来创业,像我们这样的一个中型公司服务几百万用户,当年我们一年的IT投入2000万左右。现在除了一台主服务器以外,其他的服务器全部都托管在阿里云、京东云上面,并将成本下降到之前的1/4;第二,针对现在出现了对一些垂直行业的高并发、高吞吐的计算,我们有几十台GPU,并使用了几台TPU的服务。从CPU到GPU再到TPU,它是一个点对点的运算变成了行对行的运算,再到矩阵对矩阵的运算的一个过程,这里面的性能变化非常大。过去几年大家都在讨论大数据,后来我们发现数据量不断增加的同时,数据质量也在不断的提升。所以我们在做金融行为和金融场景精准预测的时候,觉得这里面会比以前有更大的机会。第三,在算法层面上,包括机器学习的算法、深度神经网络的算法以及更多的引入。

    这三个事情结合在一起,有可能带来一次巨大的人工智能爆发式发展。我们自己把人工智能分成三类。第一类是弱智。比如科大讯飞就是典型的弱智机器人,它只能解决人脸识别、语音识别以及语音合成等问题;第二层面是行业垂直型人工智能。在金融、证券及信贷领域里的一些垂直型应用,比如百融金服,现在也已经越来越成熟和完善;第三类是通用的人工智能。预计很久以后才实现,但是当前的爆发点正是在这个领域里面。

    人工智能在金融行业里面几个应用的地方。第一是真实性的筛查。利用人工智能技术,通过建立模型,对海量数据进行筛查,高效便捷得确定对方是否为真实的借款人;第二是降低风控的成本。利用人工智能技术和大数据,搭建具有全流程自动判别的风控体系,可以极大减少网贷平台的人工成本;第三是智能投顾,也是我们集中最多力量进行突破的领域。利用人工智能技术,知识图谱技术,可以提供更加精准的智能投顾服务,为网贷平台投资者精准匹配风险和收益;第四就是营销与客服。比如说中信证券或者招商证券等公司,客户打过去电话服务,后台80%以上都是人工智能客服给大家提供服务,利用人工智能技术,通过用户画像和大数据模型精准找到用户,实现精准营销;最后,金融普惠也同时降低了人工的成本。利用人工智能技术,可以更高效快捷得进行借款人风险评估,大大降低了放贷成本与贷后风险,保障更多群体的信贷权。

   

    简单汇报一下我们聚焦的领域,智能投顾和证券智能。

    我们把智能证券分成几个部分:第一个是智能数据。现在看到的万德以及东方财富中,其数据领域都是年报和财报上的数据。这些数据非常的真实,也是我们用人工智能建立知识图谱时的核心。但是这些构建要逐步索引到更大的维度和更加实时性的数据中。通常年报数据一年发一次,季报数据三个月发一次,而且延迟很高。但是对于消费品行业,可以通过淘宝、天猫、朋友圈等渠道的信息提前看到一些趋势,这也是智能数据提供的相应服务。智能数据随着颗粒度更细,基础数据结构程度更高,再加上行业深入的特殊数据,会产生一个重要的产品——“智能投研”。从智能投研里找到投资机会,包括有效因子的筛选和大量模型的构建,产生智能投资,里面数据包也需要更多交易的数据源。什么叫做智能投资呢?就是你把钱交给我,然后机器自动进行决策和投资。我们这块有一个规模不大的智能投资基金,最近这几年每年都取得了非常漂亮、稳定的收益曲线。但是坦率来说,这个流量还做不大,因为对数据的要求,对因子的要求非常高。第三块就是叠加的数据在一起,就会产生智能投顾,主要是提供面向普通C端用户的服务和产品。

    随着智能化程度越来越高,用户需要参与越来越少。用户要求的专业技能越来越少的时候,就是从投研到投资再到投顾的演变。我们的产品“易选股”,大家可以从苹果APP上下载,在用户界面的时候,我们有一个千人千面的智能投顾产品。史总可能是风险稳定性的偏好,我们给他推送的信息和股票的组合,结合对他现有自选股的分析,进行他本人的风险评判。第二,在测算完之后,如果发现客户是一个激进型投资者,还需要给他更实时、更策略化的信息推送。同时我们针对每一个选择进来的资产,进行实时的、多角度的跟踪。这些流程的背后隐藏着“最强大脑——FinMind”的技术,通过400多个证券行业专家构建每个产业链的精细化模型,同时针对每一个细分领域进行大量的大数据采集。此外,我们跟百度、恒生电子合作开展这个领域语义的自动解析,通过某公司发布的公告来判断对这个公司的影响。从这些信息里面形成了证券领域的知识图谱,在该图谱上叠加了一个证券算法模型的引擎,里面加上数据的分析和评估,包括多资产的模型实时定点的买卖以及智能搜索引擎。

    除了传统的财报数据,还有更多数据的关系。在这个基础上我们面向C端、B端提供不同的核心服务。给大家讲几个典型的证券行业案例。我们现在给广发证券提供了投顾的服务平台,甚至于还托管一个券商叫“网信证券”,它的前、后、中端都由我司帮助提供客户服务。广发证券投顾平台上线之后,服务千万级的用户;网信证券则通过我们的帮助从一个小地方的证券公司,发展到服务覆盖全国范围的公司。此外,上午演讲的胡捷教授曾在迅雷工作过,那时迅雷的3.5亿用户享受的所有的金融资讯服务也是由我司提供。我们现在给21世纪财经提供前端新闻界面里所包含的所有跟后端股市、理财、新闻信息相关的服务,同时也提供了新闻用户和基金理财产品的互通服务,21世纪财经APP(6000万用户的APP)内的“投资通”栏目将全部换成易选股提供的智能选股与智能数据内容。

    最后简单汇报一下,在上面我们有一个“易股天下”,得到国内20家龙头上市公司的共同投资。“易选股”向全国800万用户提供智能金融服务。我们一开始的策略是先服务证券行业最底层的客群,通过农村包围城市的战略,把倒数20位的全部服务好。后来大券商发现你服务小客户还不错,于是让我们尝试服务广发证券、长江证券、国泰君安的客户。现在我们不仅服务券商,还包括广发银行、华兴银行所提供的相应银行的客户服务。银行最大的特点是用户的活跃度不够高,如果把银行的APP后端连接到我们的“金融大脑”中,就可以给银行用户提供更多的服务信息,让活跃用户数量得到很大的提升,这是一个很重要的服务。另外在区块链这方面我们也做了一些小的投资工作。

    最后总结一下:第一,证券行业从行业背景来讲,到了政策底部,即将迎来一个上升趋势;第二,证券行业不管是纯线下还是纯线上,这样的一个浪潮已经过去了。

    08年以前谁的营业网点多、谁占据非常好的位置谁就有可能获得更多的客户。2013年谁能够绑定大的互联网公司,谁就能获得更多的用户。现在的情况是,线上线下成本都高,怎么为数百万存量用户提供更多元化的服务?第一,提供千人千面的个性化服务理念;第二,在产品后端做大量的工作。对数据本身做更多构建,衍生出针对专业用户的“智能投研“,从万德升级到新的服务领域里,从普通的互联网上卖产品演变成根据客户的风险偏好、波动收益情况匹配相应的金融产品。美国做的最大的两家智能投顾公司——Betterment和Wealthfront,已经管理了上万亿美金的资产。在中国,政策的放开只是一个时间过程,我们也曾经历过政策放开带给基金行业的影响和变化,这是我们应该重视的领域。希望未来可以与大家有更多的合作,谢谢大家!


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