雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論報(bào)道，2018年1月20日，由中國(guó)網(wǎng)絡(luò)空間安全協(xié)會(huì)、金融科技創(chuàng)新聯(lián)盟、中國(guó)工商銀行、中國(guó)金融電腦雜志社主辦，騰訊公司、百度公司、IBM（中國(guó)）聯(lián)合主辦的“第二屆中國(guó)金融科技創(chuàng)新大會(huì)”在北京舉行。

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解，大會(huì)聯(lián)合發(fā)布了專題報(bào)告《智能金融聯(lián)合報(bào)告：與AI共進(jìn)，智勝未來(lái)》；同時(shí)中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、國(guó)泰君安證券等國(guó)內(nèi)主流金融機(jī)構(gòu)，以及清華大學(xué)交叉信息研究院智能金融科技中心等研究機(jī)構(gòu)發(fā)布了金融科技最新成果和應(yīng)用創(chuàng)新案例。

其中，清華大學(xué)交叉信息研究院智能金融科技中心研發(fā)的智能投資管理系統(tǒng)——投資引擎系統(tǒng)高調(diào)亮相。

建設(shè)金融市場(chǎng)建模決策優(yōu)化的底層架構(gòu)

清華大學(xué)交叉信息研究由姚期智老師領(lǐng)銜，據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解，清華大學(xué)金融科技中心成立于2016年4月份，2017年12月份，又把這個(gè)金融科技中心升級(jí)為金融科技研究院，同時(shí)成立了自己的金融科技公司——財(cái)富引擎科技公司，用以進(jìn)行金融科技中心科技的產(chǎn)業(yè)化合作。

與此同時(shí)，中心發(fā)言人介紹稱，清華大學(xué)交叉信息研究院在2016年10月份跟螞蟻金服成立了全球首個(gè)金融科技實(shí)驗(yàn)室，并且在這個(gè)基礎(chǔ)上成立了一個(gè)四校聯(lián)盟，包括：清華大學(xué)、普林斯頓、韓國(guó)高等技術(shù)院、法國(guó)北方高等商學(xué)院風(fēng)險(xiǎn)與管理中心。“此前，我們?cè)跉W美實(shí)踐產(chǎn)學(xué)研的項(xiàng)目，做了金融市場(chǎng)模擬和金融優(yōu)化算法方面的產(chǎn)學(xué)研部署和系統(tǒng)的研究。另外一個(gè)是給TowersPerrin公司搭建了系統(tǒng)。”

清華大學(xué)交叉信息研究院表示，為財(cái)富管理界搭建頂層架構(gòu)，專業(yè)投資者更關(guān)注的是風(fēng)險(xiǎn)管理。在美國(guó)，底層技術(shù)和底層算法，覆蓋了85%以上的金融機(jī)構(gòu)，專業(yè)不專業(yè)最大的區(qū)分在于，專業(yè)的投資指不管是價(jià)值投資，還是量化投資、基本面投資顯著的差別就是專業(yè)的投資者，能知道自己為什么虧錢，為什么賺錢。“所以，引入科學(xué)化投資投資系統(tǒng)，就是要解決“投什么，為什么投、怎么投”的問(wèn)題。”

他介紹道，

“我們做的技術(shù)架構(gòu)，就是做一個(gè)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)，所有的底層資產(chǎn)數(shù)據(jù)全都整合在一起，在上面進(jìn)行建模與分析。我們結(jié)合了可顯示的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)與金融計(jì)量分析的方法，以及現(xiàn)在新的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法——機(jī)器學(xué)習(xí)在大規(guī)模的風(fēng)格挖掘上非常有競(jìng)爭(zhēng)力，另外一方面，統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析在金融建?？山忉屝苑矫嬗袃?yōu)勢(shì)，所以兩者結(jié)合起來(lái)。”

清華大學(xué)金融科技中心發(fā)言介紹稱，從技術(shù)框架來(lái)說(shuō)，解決的是整個(gè)投資管理問(wèn)題：

一是金融市場(chǎng)的模擬性，解決的是金融市場(chǎng)聯(lián)合的風(fēng)險(xiǎn)建模問(wèn)題。其實(shí)就是回答“是什么”

二是金融市場(chǎng)的決策優(yōu)化引擎問(wèn)題，來(lái)為所有問(wèn)題找到一個(gè)優(yōu)化的解，這環(huán)節(jié)利用運(yùn)籌優(yōu)化的方法做一個(gè)優(yōu)化的決策引擎。

關(guān)于“投什么”，就是一個(gè)量化基調(diào)的系統(tǒng)，對(duì)所有底層資產(chǎn)進(jìn)行非常深入的分析，同時(shí)會(huì)對(duì)用戶層面進(jìn)行從標(biāo)簽系統(tǒng)，到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的整個(gè)建模過(guò)程，即用戶畫像的建模系統(tǒng)。

現(xiàn)代券商需要全業(yè)務(wù)條線的風(fēng)險(xiǎn)管理引擎

打造一個(gè)投資管理的基礎(chǔ)架構(gòu)和底層的能力，在應(yīng)用層面就包括對(duì)證券公司銀行風(fēng)險(xiǎn)管理，對(duì)各種公募基金、大型機(jī)構(gòu)投資者、銀行保險(xiǎn)公司、養(yǎng)老基金資產(chǎn)負(fù)債優(yōu)化。“所謂智能財(cái)富管理，我們其實(shí)是想用金融科技的力量去賦能中國(guó)的金融機(jī)構(gòu)，可以驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)。”

舉個(gè)例子，美國(guó)每一家券商都會(huì)有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)引擎—— 一天沒(méi)有這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)引擎就活不下去，可能上午還存在券商，下午就不在了。這曾經(jīng)有過(guò)先例，當(dāng)年KCG上午還存在一家券商，但是程序里面出了大Bug，下午就把這個(gè)公司所有權(quán)虧掉了，下午被人收購(gòu)了。

清華大學(xué)金融科技中心發(fā)言人稱，一個(gè)非常強(qiáng)大的引擎對(duì)現(xiàn)代的券商是非常核心的東西。依靠它可以對(duì)整個(gè)公司多條業(yè)務(wù)線，整體的風(fēng)險(xiǎn)敞開(kāi)估計(jì)。實(shí)施的控制是非常必要的，隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展，以后每家金融機(jī)構(gòu)都會(huì)需要這樣子的核心的引擎的系統(tǒng)。

“那就是說(shuō)金融市場(chǎng)建模決策優(yōu)化需要有人來(lái)做底層的架構(gòu)。而清華大學(xué)是做這個(gè)事的最好載體。”

舉個(gè)例子，目前清華大學(xué)金融科技中心研發(fā)的系統(tǒng)產(chǎn)品，其中就包括一個(gè)“MSG金融市場(chǎng)模擬器”，用于先看清金融市場(chǎng)的情況，對(duì)金融市場(chǎng)所有的資產(chǎn)進(jìn)行聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)建模，尤其像去年監(jiān)管層出了資管新規(guī)，打破剛性兌付，把風(fēng)險(xiǎn)引入市場(chǎng)。

然而，風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)概率分布的事情。“我們的做法是真正走向一個(gè)科學(xué)的定量分析，對(duì)資產(chǎn)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)成分進(jìn)行深入分析，比如對(duì)一道菜里面的營(yíng)養(yǎng)成分，包含多少微量元素、多少蛋白質(zhì)、多少淀粉等進(jìn)行分析，而不是目前浮于表征的建模方法。”

比如，資產(chǎn)內(nèi)部受什么樣的風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素，受多少宏觀層面、基本面、技術(shù)層面、行業(yè)層面、公司層面的風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素的影響。智能財(cái)富管理引擎先利用該程序弄清楚這些驅(qū)動(dòng)因素，“這方面我們總結(jié)了上千個(gè)風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素的池子。”

同時(shí)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，去篩選近期對(duì)市場(chǎng)有影響的風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素。據(jù)介紹，系統(tǒng)聯(lián)合統(tǒng)計(jì)計(jì)量的方法，對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)的收益風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行聯(lián)合建模，以更深入地理解金融市場(chǎng)最后的驅(qū)動(dòng)因素。

“市場(chǎng)上80%的風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)都是可以量化解釋的。”

決策

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解，在投資決策環(huán)節(jié)，這個(gè)決策優(yōu)化引擎，一方面做投資管理優(yōu)化，另外一方面是風(fēng)控優(yōu)化，第三方面就是用戶畫像建模。

但是，清華研發(fā)的投資引擎系統(tǒng)還有一個(gè)創(chuàng)新之處：對(duì)整個(gè)用戶畫像分為多個(gè)層次。據(jù)介紹，

一方面基于用戶基本信息、流水信息，以及行為數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行全方位的評(píng)估；

但是，給用戶貼上標(biāo)簽，對(duì)業(yè)務(wù)沒(méi)有直接的驅(qū)動(dòng)作用。所以，第二方面是結(jié)合無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)，就可以對(duì)用戶的行為直接建模，直接預(yù)測(cè)和解釋其微觀行為，從而進(jìn)行投資管理和服務(wù)管理。

最后是整合整個(gè)市場(chǎng)上資產(chǎn)進(jìn)行量化分析，解決“投什么”的問(wèn)題。