近期，2019年銀聯(lián)網(wǎng)絡風險培訓工作交流會于海南?？谑信e行，國美金融智能投顧首席顧問、清華大學五道口金融學院紫荊教育金融人工智能專家王蓁博士應邀出席并發(fā)表主題演講《科技助力金融風險管理和支付創(chuàng)新》。

會上，王蓁指出，當前大多數(shù)“人工智能”其實是業(yè)務流程的自動化，距離智能還有較大空間。智能金融系統(tǒng)目前真正的價值，不是直接幫投資人穩(wěn)賺不賠、保本保息，而是通過人工智能建立起金融機構(gòu)的大規(guī)模自動化系統(tǒng)，讓監(jiān)管、銀行、投資機構(gòu)等決策行為，獲取更全面的信息，減少對個人經(jīng)驗的依賴，做出更準確的決策、建立更有效的風控系統(tǒng)、提升更及時的黑天鵝響應機制、培養(yǎng)更有價值的長期資產(chǎn)篩選和大類配置能力。

王蓁表示，中美金融市場大不相同，國情和制度也截然不同，直接使用美國的模型(例如，財富管理和智能投顧領域的現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論MPT, MVO, BL等)都不是最優(yōu)的。

以財富管理領域的前沿技術智能投顧為例，直接使用美國現(xiàn)有的資產(chǎn)配置和智能投顧算法模型，通常會出現(xiàn)超配低波動率資產(chǎn)、配置結(jié)果不穩(wěn)定以及較多人工干預等問題。并且，底層資產(chǎn)從美國ETF遷移到國內(nèi)公募基金等，也會出現(xiàn)新的本土化過程中的實際交易流程和合規(guī)性問題。這些都需要從業(yè)機構(gòu)研究符合中國國情的本土化智能投顧模型和產(chǎn)品。

盡管國內(nèi)一些金融機構(gòu)，落地過程中困難重重，但王蓁認為智能投顧在國內(nèi)是可以做的很好的。例如國美智投，針對國內(nèi)客戶及市場特點，結(jié)合國內(nèi)外的長期投資經(jīng)驗，構(gòu)建了具有自己知識產(chǎn)權(quán)的大類資產(chǎn)配置和投資組合構(gòu)建算法，更適合現(xiàn)階段國內(nèi)情況和銀行客戶使用，并且全套模型和系統(tǒng)已經(jīng)服務包括國美金融在內(nèi)的國內(nèi)多家大型金融機構(gòu)，實盤效果領跑行業(yè)。

王蓁認為，好的機器學習模型專家，一定需要兼?zhèn)鋵唧w業(yè)務的深刻理解和各個算法模型的熟練掌握，作為一個大腦，構(gòu)建解決具體業(yè)務問題的解決方案流程框架和大體思路，然后對框架拆分的各個子系統(tǒng)和子模型，配備99個“流水線”研究和建模人員，輔助完成具體建模細節(jié)和調(diào)參等工作。然而，當前在國內(nèi)，具有一個大腦能力的金融人工智能專家是極其稀缺的。

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