『壹』 金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用
近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。
下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。第一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。
FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融方法都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融方法都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。
下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的方法，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。
最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。
总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。