金融界网站讯  5月7日，中国光谷·武汉软件新城联合金融界，在“2019全球服务外包大会暨第三届中国服务贸易创新发展武汉峰会”上举办“软件新城分论坛”，围绕“企业的数字化变革：难点、价值点、增长点”，业内专家和企业代表共同探讨交流，推动软件产业发展，提升传统产业的数字化连接力。

图为：金融界副总裁 何剑波

　　金融界副总裁何剑波出席论坛并做了主题演讲，他介绍了以金融界智能投顾业务为代表的金融证券行业数字化转型趋势。以下是他的演讲全文：

　　我今天主要是从技术如何驱动创新，特别是从金融科技这方面讲一些实际案例进行分享。大家可能比较熟悉的是，我们是一家财经媒体公司，但同时，我们也是一家金融科技公司，这些年我们用金融科技的力量赋能财富管理、投资等方面，做了很多技术创新方面的成果。

　　刚才提到技术如何驱动创新，首先要搞清楚两个问题，第一就是为什么要创新，第二就是技术在其中起到什么样的作用。举个案例，100多年前大家都是坐马车，后面发明了汽车，驱动创新的可不是说我就为了搞一个技术，真正驱动创新的是用户的需求，用户他有更快到达某个地方的需求，以前的马车已经到了极限，不足以进一步满足这个需求，而在当时的技术基础下，已经可以用一些创新产品来进一步满足用户的需求。另外一个例子，煤油灯现在都没有用过，我读小学的时候用过，特别昏暗，爱迪生做了一个创新，发明了电灯，但是其中最终的原动力还是用户的需求，在晚上有更加光明的场景，可以去学习、工作。因此从本质上讲，创新的目的是为了更好的满足用户的需求，而技术的发展能够推动创新产品的产生。

　　所以我们谈的这个问题，首先要考虑的问题就是用户有哪些需求？有哪些需求还没有得到充分满足？在现有的技术条件下用什么样的方式去创造性地满足用户的需求。金融科技领域现在有一些创新的技术发展，目前总结为金融科技的“ABCD”，即AI人工智能、Blockchain区块链、Cloudcomputing云计算、BigData大数据。所有这些技术都可以用来满足用户最本质的需求。我现在举几个例子，我们怎么用金融科技这些技术更好满足在金融领域用户的需求。

　　第一个例子是如何更好地解决信息不对称的问题。其实金融业特别是金融中介最重要的就是解决信息不对称的问题，我了解的信息多，你了解的信息少，我在做投资决策的时候就比你有优势。

　　解决信息不对称的办法来自于收集和处理信息的能力的增强，不论是宏观的经济信息，还是行业发展的信息，包括上市公司财务等等经营活动的信息，有些人用更高的技术搜集更多的信息，并用团队去分析，比如说券商的研究所有专门的人去研究宏观经济，研究行业。对于个人来说，你可能一天只能花一个小时去收集和处理信息，一个人能够分析那么庞大的信息吗？所以这里面最关键的问题就是卡在对大数据的处理能力方面。

　　一般而言，数据分成两类，一类是结构化数据，比如用excel表，每行每列都非常规整，传统的计算机技术在处理这些信息的时候就会非常的快捷，会给一个辅助投资的结论给你，可以做更好科学的决策。另一种是非结构化的数据，这个是比较大的难题。现在全球的非结构化数据增长速度比结构化数据增长的速度要快很多。非结构化数据，比如说图片、新闻、视频、音频等，这种在传统的计算机做处理时候就很难，而现在大数据的处理技术，使得这些问题逐步得到解决。通过AI技术扫描一个图像，计算机能够自动地看出这个图像包含什么，某些物体的特征也可以很快的鉴别。还有NLP技术，可以在处理资讯的时候，根据文章主题完成一个摘要，在移动传输的时候用更短的信息把最核心的事情交代清楚。从这个信息里面还能抓取很多的关键词，这些关键词可以分析出你对哪些内容感兴趣，并进一步推送相关信息。此外还有一种应用，计算机可以识别某些资讯对某个行业是更利好，还是更利空的。这里面，从资讯里面提取很多关键的主体，找到主体关键的关系，也是一项应用。

　　另外讲一个知识图谱的技术。如果在海量的信息里面构建知识图谱，在投资领域或者在财富管理领域将有很多应用。知识图谱可以构建各个主体之间的关系，从而进一步可以完成逻辑的推导。我们可以从各种资讯中抽取这种主体信息和关系，并且利用这些关系加以推理和应用。比如这个招聘信息，招聘信息对分析企业有哪些方面的作用呢？我们可以根据一家公司的招聘信息，马上看出这家公司接下来准备做什么，比如说这家公司最近都在招人工智能的人员，就可以很快推断出他们可能在人工智能这块要做布局，这就是通过知识图谱等技术对企业分析的一项应用。

　　在金融界，我们做了关于上市公司产业链价值的图谱，把上万种产品的上下游关系，通过资讯处理的方式找到联系，通过上市公司主营产品在某一段时间的盈利情况（用红色表明盈利状况好）来进行推导，对上下游产生什么样的影响，对投资决策提供帮助。

　　再举一个金融科技应用的例子，现在可能比较流行的一个词，资产配置，这是做财富管理的核心，现在大家都知道，鸡蛋不能放在同一个篮子里。资产配置解决什么呢？根据家庭财务的状况，以及现在市场上正在发生的变化，通过科学地计算和分析，决策现有的资产怎么配置，主要配置在哪些大类市场里面，以及每个大类市场最合理的配置比率是什么。这需要对很多资讯做大量的处理，通过资产配置技术的精确计算可以得出当前最合理配置方案是什么。我们利用智能资产配置系统推出了一款智能投顾产品，叫“灵犀智投”，在2016年推出，完全自动化地给家庭资产进行资产配置，两个月到三个月调整一次。从整个结果可以看出，智能资产配置本身能够大大地降低市场投资的风险，并获得合理回报。而且，投资的时间越长越能体现智能配置系统对于财富管理的优势。

　　刚才讲的都是某个技术点的应用，有没有对整个行业的整体解决方案？我们研发了一套专门针对投顾、理财师的一体化智能投顾展业平台，叫i-TAMP。在财富管理领域，由于投资者自己专业性局限或者是时间问题，往往不能自己做出科学决策，这时候依赖于一些投资顾问，有的叫理财师，或投资专家给你相关的建议。但是这些人员在实际工作当中也出现很多的问题，比如说像这种投资顾问或者是理财师，既是营销人员，又是服务人员，又是分析人员，他很难在有限的时间里把所有的事情都做好。而提供一整套智能方案，可以让他们节约出大量的时间去服务好用户，其他的能用技术解决的问题都用技术解决，这样大大的提高他的工作效率。

　　还有一个系统解决方案，我们把它叫做智能投研平台。投资和研究是非常专业的领域，现在私募基金公司有2万多个，很多公司规模非常小，两个人甚至一个人，在人员这么少的情况下怎么做研究？如果做量化研究，需要买服务器、数据、聘请金融工程方面的人才，一年费用最少得50万，甚至更多。而我们提供了一个一体化的平台，只要你有自己的投资思想，在这里面就可以快速构建自己的投资模型，并把交易通道打通，所花费的资金和时间都大大减少，这对行业来说是一个很好的解决方案，这也是我们最近推出来的辅助大家快速决策的智能投研平台。

　　刚才我举了金融科技的很多案例，这些金融科技的案例在现有的技术体系中做了很多创新的尝试，接下来金融科技下一个可能的方向是什么？我认为可能会实现物理连接、对接实体经济。今天中午跟苏总做了一些交流，他做车联网的，他说车上安装了各种各样的传感器，能够获得各种各样的信息。那这些信息在在金融方面会怎么应用呢？现在欧洲一些公司把车联网的信息直接跟车险关联起来，只要知道司机的驾驶行为习惯，车况是什么样，就能精确的计算出这个车下次投保要交多少钱。另外，大家知道，各种摄像头所摄下来的信息中有很多能用到金融市场，比如来自港口的信息，可以看到有多少集装箱，多少吞吐量。而厂矿企业门口的摄像头可以记录运货的车辆有多少辆，从而可以判断企业直接的经营状况。再比如说这个写字楼，晚上去看有些楼层是黑的，有些是亮的，拍张照就能分析出哪些企业加班加点创造效益，哪些企业更具有投资价值。总之，通过物联网等各种跟实体经济相关联的手段去获取信息，并进行智能分析，辅助金融决策，将是金融科技下一步更重要的方向。