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【威尼斯平台】金融科技在保险资管如何深度应

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投资科技应用前景广阔

金融科技正在各金融行业应用得如火如荼,保险资管行业也不例外。

在冯钦远看来,这种智能化的资管解决方案给客户带来的价值包括以下几个方面:一是从底层数据而言,帮助客户打通底层的各类数据、形成强大统一的底层数据能力;二是从投研角度而言,很多投资基金经理反馈信息过多,因为信息筛选是因人而异的,需要花费大量的时间,因此智能化资管解决方案可以通过智能监控、智能搜索,智能预测,帮助投资机构实现研究外包。

智能投顾能以较低的成本去帮助投资者进行资产配置管理。根据投资者的风险承受能力、风险偏好、财务状况和理财目标等特征,运用智能算法及投资组合理论模型,为用户提供智能化的投资管理服务,并持续跟踪市场动态,对资产配置方案进行调整。目前,国外机器人投顾产品已实现初步发展,投资标的主要是ETF基金,并且提供后续组合跟踪、资产再平衡、节税等服务。相对于传统的投资顾问,智能投顾使所有客户都能够享受之前只有高端客户才能够拥有的投资顾问服务,降低了资产管理行业的服务成本。

数据分析方面,为提升数据时效,快速响应投资部门的数据需求,平安资管基于分布式体系、异构微服务架构、内存计算和指标体系,构建了新一代数据分析平台。该平台容量可线性扩展,快速响应业务变化;数据计算可实时进行,满足实时估值与绩效风控实时分析的业务场景;指标体系和模型可灵活扩展,界面应用可动态呈现,从而实现千人千面的个性化需求。

更重要的是,在整个信息化时代下成长起来的80、90后,他们已经不再满足于传统的,即通过电话销售、柜台销售营销模式,而是希望在全新的场景下,在互联网上,在移动互联网上获得个性化、定制化的产品,这要求资管机构在产品的研发,在运营方面要有非常深入的思考和非常深入的洞察。

具体来说,云计算为金融机构提供低成本、高效率的IT基础设施,在安全合规的前提下有力支持了业务快速上线和灾备的需求。大数据技术为金融行业带来海量的数据并提供价值挖掘的有效方式,能进行更精准的预测,提高经营效率并降低获客成本。人工智能技术模拟人的认知与能力,推进普惠金融,并提高金融行业的数据处理和风险控制能力。区块链技术以科技带来信任,简化机构间的清算流程,降低成本。机器人、流程自动化技术能进行高重复性、逻辑确定并且稳定性要求相对较低的流程性工作,提高工作效率。

为提升投研效率,充分利用各个渠道接收到的研报信息,通过新投研系统整合多来源研报和研究数据,尤其是将分散在邮件和微信中的研报固化为企业数据资产;平安资管利用技术提取研报正文与图表中的数据,并通过搜索帮助内部研究人员精准、高效的从海量研报中找到所需的内容。

在大数据和人工智能的时代下,量化和基本面深入结合的投资理念和方法正被华尔街金融机构普遍接受。具体而言,传统资本面研究是非常依赖于人类经验,再在处理小数据方面有明显的优势,也就是说交易员研究得非常深入,但在覆盖面方面相对来说比较狭窄。反过来说,量化研究,可以和机器学习、人工智能这样的技术相结合,能够非常成片地、有广度地发现市场规律,但问题在于逻辑判断方面,人工智能还在认知层面存在一些短版。因此很多海外知名资管机构都再努力将人的逻辑推演能力与逻辑思维“赋予”机器。

资管新规实施后,银行理财、券商资管、保险资管等向净值化转型的过程中,可通过加大科技投入,或与第三方金融科技公司合作,来达到以下几个目标:

新投研系统的搜索功能也是一大亮点。新投研系统全面提升了信息获取的智能性,为投资经理、研究员和风控经理,在投资、风控等领域提供了精准化的信息服务,在资讯浩瀚的金融市场中,成为通过数据发掘市场价值的利器。泰康资产:上线智能投研深度学习分析、智能合规平台

7月20日,在21世纪经济报道主办的“2019中国资产管理年会”上,通联数据首席内容官冯钦远在大类资产配置主题论坛上做主题演讲时表示,当前中国资管行业正经历深刻变革,对中国资产管理机构带来很多全新的挑战。就规模而言,随着社保基金、保险、银行理财子公司持续进入市场,对资管机构而言,一个全新的问题和挑战就是如何用比较低成本方式,支撑巨量的万亿级别资产管理。

目前,金融科技依托各类创新技术对传统金融行业的产品及服务进行升级,拓宽了传统金融机构的获客渠道,提高了金融服务运作效率,强化了投资管理能力,完善了风险管理体系,降低了交易成本,更好地满足了人们的金融需求。金融科技的核心价值并不是颠覆,而是提供更完善的金融服务体验,创建新颖的、更贴近用户的业务模式。在可以预见的未来,科技会以金融行业的需求为导向,在服务和模式上不断创新,推动金融行业的发展和进步。

其中,在人工智能应用方面,保险资管行业已有多家机构有所布局。2017年以来,国寿资产、平安资管、泰康资产和太平资产相继推出各具特色的人工智能平台,标志着保险资管科技应用进入新的阶段。未来,人工智能将成为保险资管机构创新发展的新引擎。国寿资产智能投研平台:提升投研效率、传承投研智慧

他强调说,人工智能在资管行业转型的渗透和应用,将是一个非常长期的过程,会充满各种挑战,机构只有用好海量数据,对科学投资、量本投资拥有深入理解,才能让投资变得更高效。

另一方面,人类投资者并非始终是理性的。行为金融理论表明,人类投资者在不同的情景下,风险偏好可能不一样,过度乐观或者过度保守都可能让投资者做出错误的投资决策。而与人类投资者不一样,计算机决策不容易受到情感左右,可以做出更加理性的判断。

在此基础上,针对不同业务条线特点,分别搭建金融应用服务平台与系统。

与此同时,无论是社保、保险机构,还是银行理财子客户的钱,他们在风险偏好方面具有一些共性,即要求资管机构创造长期稳定回报。

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近日,中国保险资产管理业协会发布《中国保险资产管理业金融科技发展报告(2018-2020)》,展示了保险资管业应用金融科技的最新动态。

“比较海外知名资管机构,我们会发现,这些海外知名资管机构很大程度上已不再依赖于个人经验、明星基金经理的个人决策作为整个投资运营的核心驱动力量。他们具有比较成熟的投资模型、投资策略、投资体系、投资架构。这些体系架构模型和策略,应当说在市场上经过了反复的校验,能产生阿尔法超额收益,这也是目前中国资管机构与海外同行存在的一大差距。” 冯钦远指出,与此同时,海外知名资管机构往往都有非常强大的底层资管平台,通过这样的底层资管平台,他们将科学投资理念固化成投资纪律、投资流程和投资规范,因此国际顶尖资管平台正具备两大要素,一是底层丰富的投资能力,咨讯是其中的一个基础;二是围绕整个组合构建、组合管理的全过程,打造闭环的生态系统和丰富的场景。

▲ 资料来源: 萝卜投资整理

平安资管内部打造的投资研究领域垂直搜索引擎,就是以上创新技术综合应用的一个成果。平安资管希望通过一次点击帮助投资经理、研究员在海量的数据中找到所需信息。

到最终,智能资管解决方案要做工业化的资产管理、形成工业化的生产能力,即量化的能力,帮助那些没有编程能力的投研人员能够非常简单地进行策略构建、策略分析、策略回溯,以及针对投资组合设定智能化的底层资产标的权重调节机制,提升整个组合资产风险收益的配比。

三、智能风控

国寿资产也正在尝试将OCR文字识别技术和自然语言理解技术应用到投资运营环节,从合同、存单、财务报表等非结构化文件中提取结构化信息,取代运营操作过程中的部分人工信息处理环节。平安资管投研垂直搜索引擎:一次点击在海量数据中找到所需信息

“更重要得失,智能资管解决方案还可以帮助客户自动化地进行穿透式产品净值计算、分析、以及日常报表的自动分析,从而提高整个资管产品运营效率。”冯钦远表示。任何有价值的智能资管解决方案不仅仅是向客户提供一个平台,提供一个IT产品,而是帮助我们客户把整个资管过程当中,最核心的能力沉淀下来,从最底层的数据、知识图谱、投研框架、投研模型、风控模型、考核模型的重构,进而更全面有效落实投资机构的管理风格与管理理念。

▲ 资料来源: 萝卜投资整理

3、区块链的应用,包括支付转账、金融智能合约、监管审计等。

▲ 资料来源: 萝卜投资整理

下一阶段,国寿资产将继续完善智能投研平台功能,并与公司投资管理平台整合,建成全方位服务公司和行业投资管理业务的智能化投研系统。

传统的投资顾问站在投资者的角度,帮助投资者规划符合其投资风险偏好、满足特定时刻资金需求并适应相应市场表现的投资组合。因此,投资顾问的专业性较高,需要收取昂贵的费用,只能服务于高净值客户而较难服务大众。

投资研究方面,平安资管以智能搜索、知识图谱和智能推荐为基础功能,提升研报非结构化数据的萃取效率,赋能投资研究的信息输入、方法沉淀和成果输出环节;通过人工智能技术预测债券市场关键利率指标,预判资金面紧张程度,支持资金交易策略。

具体来说,智能投顾模型通过对客户可观测数据和主观问卷的综合分析,划分出不同客户群及对应的大类资产配置方案,实现战略配置;在战术配置中,根据投资研究、机器学习等方法得出各个市场的判断后,通过演算模型得出各个市场的配置比例,与客户的个性化资产配置匹配。产品经理可根据智能投顾模型得出的资产配置结果寻找市场上风格一致的产品,得出产品配置方案,提供给线上客户或者理财师。配置完成后,平台会进行持续跟踪和监控,并给出调仓建议,保障配置的有效性,控制投资风险。智能投顾可为投资者实现投资组合创建和优化、产品深度分析、智能择时、SmartBeta评价体系、风险控制体系、流动性管理与费率优化、投资组合监控等功能。

利用海量、实时、分布式的数据采集引擎构建结构化和非结构化大数据采集及存储系统,实现基于金融大数据的基础服务能力。利用深度学习算法、自然语言处理等技术,构建新词发现模型、智能分词模型、文本相关性分析、情感识别模型,实现基于金融大数据的应用服务能力。

根据Casey Quirk的预测,至2019年中国将成为仅次于美国的第二大资产管理市场,2030年中国资管规模将从2016年的2.8万亿美元跃升至17万亿美元,CAGR 13.8%。随着中国资产管理业务规模的快速增长,对于投资科技的需求也将进一步释放。

平台目标如下:

按人力参与程度,智能投顾分为全智能投顾(机器主导,人工有限参与)、人机结合的半智能投顾和以人为主的智能投顾(机器只起有限的辅助作用)三种模式。在智能投顾发展的前期,机器主导的全智能投顾模式占据了主流市场,国外以Wealthfront、Betterment、嘉信理财智能投资组合为代表。以人为主的智能投顾目前主要以社交跟投和投资策略为主流模式,国外以Motif、Covestor为代表。但对于高净值客户,服务质量是主要的考虑因素,人工投顾仍然具有必要性,因而,人机结合的智能投顾逐渐受到重视,未来有望成为智能投顾的重要模式。

◆投资资产配置:根据投资策略和资产大类缺失分析预判,系统可支持投资在大类资产上的配置,并监控配置结果与策略的一致性,支持调节大类资产配置比例直至达到配置目标。

四、智能投顾

2017年下半年,太平资产根据市场发展和前期准备工作的进展情况,以投资平台智能化为发展目标,推进科学、系统、规范的FOF业务全流程管理平台建设。FOF业务全流程管理平台采用AI算法,与传统研究经验相结合,大幅提升大类资产配置的前瞻性和FOF构建与管理的科学性。

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1、人工智能的应用,包括智能投研、智能投资、智能投顾等。


◆整合内外部高价值数据,实现数据资源整合。

金融科技在资产管理方面的落地应用

中国人寿将人工智能作为信息技术的重要抓手和突破口,在应用上已包括智能投研、智能信用、智能文本提取三方面。

3) 在分析研究方面,人工智能技术可以对获取的信息进行深入挖掘,将不同的信息关联、整合起来,构建知识图谱,并且通过自然语言处理技术实现人机交互,服务研究工作。知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,可以建立起上市公司和与其关联度最高的上下游公司、行业、宏观经济之间的关系。如果某公司发生了高风险事件,可以及时预测未来有潜在风险的关联行业和公司;如果宏观经济或者政策发生变化,也可以及时发现投资机会。

2018年,国寿资产启动智能信用系统建设,积累基础数据和分析模型,主动预警信用风险,推动信用风险管理从被动响应逐步向主动预防转变。

传统的投研过程包括信息搜索与收集、数据和知识提取、分析研究、观点呈现四个步骤。人工智能技术在每个步骤都有显著提升投研效率的可能性。

利用企业级智能搜索引擎,实现法律法规实时检索、基于语义的业务问题检索、相关案例和法规解读的实时查询,促进人工智能在法规检索、案例分析、新规解读、智能问答等方面的落地应用,逐步实现合规支持的智能化,为业务合规运行保驾护航。

风险是金融行业的固有特性,与之相伴而生的风险防控是传统机构面临的核心问题。智能风控主要得益于以人工智能为代表的新兴技术在近年来的快速发展。与传统风控手段相比,智能风控改变了过去以满足合规监管要求为主的被动式管理模式,转向以依托新技术进行监测预警为主的主动式管理模式。大数据技术能通过模型构建客户画像和企业经营全景视图,由系统自动实时抓取外部信息,及时获得关注对象的行业、舆情、诉讼、招聘等多个不同维度信息,识别可疑信息和违规操作,强化风险防控和预判能力,并开展上下游全产业链监控,从而提升风险预警精度,不断优化风险评估模型。

报告提出,从技术角度看,金融科技在保险资管业的具体应用,主要体现在以下三个方面:

根据人工智能模型确定的投资策略可以挖掘数据之间的非线性关系并保持理性。一方面,传统交易策略主要构建数据中的线性关系,而对非线性关系难以直观理解。与之相比,人工智能方法能够从复杂的数据中提炼非线性关系。金融市场中,变量之间关系复杂。例如,股票走势不仅与公司基本面有关系,而且和宏观经济、大盘走势、投资者情绪等众多变量相关,人类投资者不善于处理这样的问题。人工智能擅长从复杂的历史数据中寻找规律、学习知识,将更广泛、更复杂的因素纳入走势预测的分析中,用来指导未来的交易决策。例如,量化交易中常用的多因子选股策略一般是通过多个因子的线性组合来预估股票未来表现,而智能策略将投资者认为与股票收益相关的因素(例如规模、反转、估值、流动性等选股因子)、股票的行业特性以及由市场交易产生的技术指标等作为股票的特征,通过机器学习的手段,从历史数据中挖掘这些股票特征与股票未来收益的关系。从数据中挖掘人类难以识别的非线性关系,是人工智能用于投资的重要优势。

◆不断积累和沉淀投研智慧。

智能投研对研究数据和研究成果进行智能整合和关联,全面颠覆投研人员数据获取的方式,大幅提升投研工作效率和投研能力。智能投研能够获取社交平台、新闻报道等舆情信息,综合经济周期、行业规律、公司基本面等多方面因素,理解市场变化,通过对海量金融数据的自动学习,预测事件变化趋势和规律,做出相应的决策。其中的关键技术包括网页正文提取、重复数据去除、分词、命名实体识别和排歧、关系提取、关联规则挖掘、情感分析、机器学习等。

平安资管借助大数据和人工智能赋能全公司各业务条线,提升效率,沉淀方法,推动分享与互动,期望利用金融科技形成公司的差异化及核心竞争能力。

传统的量化交易是投资人员根据财务、交易等投资数据进行建模,分析其显著特征,利用回归分析等机器学习算法自动生成投资指令。智能策略将传统的量化交易模型与大数据分析、人工智能技术相结合,对策略进行优化和提升。一方面在策略中使用人工智能算法,改善策略质量;另一方面根据投资者的风险偏好、投资年限、资金规模等需求为客户提供策略建议,并根据市场的波动及时向投资者推送策略。

◆模拟组合:支持模拟组合构建和试算分析。支持单组合多维度深度分析,也支持多策略组合的横向比较分析。

4) 在观点呈现方面,人工智能使得碎片化的研究成果和投研模型在系统中沉淀积累,构建投研核心竞争力,为投资决策提供重要支持,并且研究成果和投研模型不会伴随着研究员的离职而丢失。

2017年,太平资产开展了FOF/MOM的相关投资业务,随着FOF和MOM产品逐渐增多,产品复杂度越来越高,在投资过程中大部分工作依赖于手工,导致业务效率受到影响,制约新业务、新产品的推出。同时,其业务风险也无法得到有效的控制。从业务的发展趋势看,FOF/MOM产品将长期运作,若有体系化、全流程的IT系统支持业务开展,这些问题将得到有效解决。

金融行业的业务模式、管理模式正在发生巨大的变革。新技术的快速发展深化了金融科技的应用,云计算、大数据、人工智能、区块链、机器人、流程自动化等技术与金融业务高度融合,不断创造新的金融解决方案。

◆组合管理:按公司层面、部门层面展示组合的投资和运营整体情况,包括组合数量、规模、投资经理、委托人、期限、收益等信息。

3)拓展投资能力的边界,通过直投、委外、投资外包等多种模式布局各类资产。

◆指标管理:提供业务分析所需的全部基础指标,对指标分类管理,支持指标衍生,支持明细、组合等不同层面计算,支持个性化指标开发。

尤其是人工智能技术的发展,可以为资管行业面临的痛点提出更多解决方案,包括智能投研、智能策略、智能风控、智能投顾等,覆盖资管产业全链条,在降低成本的同时,提升了整体效益。

◆投后管理:支持对实际运作的FOF投资组合进行组合管理和分析,包括风险绩效指标计算、资产配置分析、持仓分析、交易分析、业绩表现、业绩贡献、业绩归因、VaR、风险分析、子基金相关性分析、合规监控等。

▲ 资料来源: 萝卜投资整理

2、大数据分析的应用,包括信用风险监控、量化投资、精准营销等。

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◆整合内外部投研成果,提升研究成果利用效率。

金融科技是近几年备受关注的新兴领域。金融科技是指通过技术手段推动金融创新,形成对金融市场、金融机构及金融服务产生重大影响的技术应用、流程、产品以及业务模式。中国的资产管理行业正在快速发展,第一梯队的机构想通过金融科技扩大市场份额,第二梯队的机构想通过金融科技弯道超车。那我们来看看金融机构正在哪些领域着力呢?

国寿资产于2017年初开展“人工智能 ”投资的研究,引进深度学习、机器学习、自然语言理解、知识图谱等领先的AI技术,有步骤地对公司投研体系进行“赋能”,建成了一套能够提升投研效率、提高投资收益、积累投资智慧的智能投研平台。

2) 在知识提取方面,人工智能技术具有强大的信息整合和学习能力,可以辅助研究员完成不同的研究需求。例如,通过人工智能技术,研究员可以查询与当前市场环境最相似的历史场景;以及在不同宏观事件或公司事件发生之后,提供有效的投资建议。

◆聚合外部投研数据,提升投研效率和质量。

二、智能策略

该平台具体价值体现在:

▲ 资料来源: Casey Quirk,萝卜投资

运营管理方面,平安资管90%的应用系统已经部署在平安云,充分利用平安云的计算能力和快速扩展能力支持日常业务开展;同时已建立统一监控平台对公司所有基础架构进行7×24小时监控预警,并对日志文件开展智能分析以提升预警效果。

一、智能投研

项目于2018年1月启动,目前已在平安资管公司内部落地,实现对10万内外部研报、100万图表、50余微信群、200余微信公众号的智能搜索、图表解析、表格解析,同时提供App和Web端服务。

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1) 在信息搜索方面,利用人工智能技术,计算机可以处理研究报告和公司财报,提升投资者处理资讯的效率。利用自然语言处理技术,计算机可以自动“阅读”海量资讯,将其分门别类,同时将重复内容去除,只推送用户最关注的资讯。甚至利用机器学习技术,计算机可以基于投资者过去分析资讯的记录大致判断其重要性,将重要资讯展现给用户。可以预期的是,随着人工智能技术应用成本的降低,这类应用场景将更加普遍,从而大幅降低研究员在信息搜索和整理方面花费的时间。

为实现智能搜索这一目标,平安资管引入了多项关键技术,包括爬虫、解析引擎、文档理解引擎、表格理解引擎等,提升了数据识别、转换、分类、索引的效率。

2)建立或优化智能投顾平台,建立服务零售长尾客群的直销渠道;

智能合规系统梳理并存储400余部涉及公开市场、另类投资、保险资金运用、自有资金运用、保险资管产品、养老金产品、公司治理、风险控制、关联交易、内幕交易等诸多维度的法律法规,高效完成知识的提取、展现、检索和存储的过程。

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2智能信用

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平台核心功能如下:

1)构建自己的核心投资管理能力,打造投资研究、投资管理、风控及运营一体化的端到端资产管理系统平台;

◆构建了更全面、更立体的投研框架。

2017年以来,泰康资产自主研发机器学习、海量数据采集与智能检索等通用技术平台。

◆组合构建:根据投资策略和模拟试算结果,确定最优的投资组合,并出具相应的事前分析报告。

◆运用金融科技技术,提升投资效率。

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◆基金尽调:支持基金尽调模版的维护、下载和上传;能够保存历史上传的尽调报告;支持从多维度对基金进行考量。

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本文源自券商中国

◆基金评价:接入市场上的公募基金、养老金等数据,基于数据情况从各维度进行基金的分析和评价;对于养老金产品,根据产品运作形式和投资特点进行投资业绩的考评,为基金筛选提供支撑。

2018年12月,由泰康资产合规法律部和移动互联部共同研发的泰康资产智能合规系统上线。

目前平台已经上线,覆盖了基金产品深度评价与亮点挖掘、情景分析、匹配推荐、模型化资产配置、回测分析与预测、FOF/MOM模拟交易、投资组合穿透式管理监控与预警、压力测试等核心板块。

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智能信用系统整体架构主要包括大数据平台、智能信用服务和配套金融数据三部分,架构图如下:

◆报告管理:实现多维度的数据分析展现能力,并可以导出,用户加工生成各自工作范围的报表、报告,支持Word、PDF、Excel等格式的文件。

3智能文本提取

2017年12月,由泰康资产金融工程部和移动互联部共同研发的泰康资产智能投研深度学习分析平台上线。泰康资产智能投研深度学习分析平台囊括六大数据源,存储万亿级数据量,实现研报年报阅读、主题投资分析、公司财务分析、新词热词发现等功能,致力于投资研究效率和质量的同步提升。目前,平台的情感分析准确率达88%,新词识别准确率达到90%。

买方投资机构每日都会接收海量的研报与研究数据。一方面,大量研报沉淀在不同的系统中,难以被综合利用。另一方面,研究人员在进行相关研究过程中,很难从各个来源的大量研报中快速找到所需的信息。

智能投研平台利用大数据技术并结合传统投资数据,建立了投研大数据中心;利用人工智能技术,深度挖掘大数据中对投资产生价值的信息,去粗取精,使大数据能够为投资所用;最终,将数据的价值体现在平台的各项功能中,包括智能化的投研资讯、高效的金融搜索引擎、广泛的金融数据指标库、全面立体的投研框架、在线互动的投研工作平台等。

下一阶段,国寿资产将重点完成智能分析、智能比较、智能报表功能模块,在2018年大数据分析的基础上,进一步应用人工智能技术,丰富金融科技在信用管理方面的应用。

◆数据管理:实现数据的集中共享,既纳入内外部业务系统的原始数据,也包含系统对原始数据加工后的指标,同时也能提供下游系统所需的数据;支持数据采集、数据导入、数据核对、数据回溯,能够提供一整套数据接口和数据维护管理机制。

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