恒生電子研究院專家李濤：AI大腦讓金融更智慧

近日， “智慧金融百人會——恒生行”2017年首站研討會在杭州舉行。 會上， 恒生研究院人工智慧專家李濤博士介紹了AI大腦構想， 並分享了智慧投顧平臺以及個性化資訊推薦、演算法交易與AI結合的思路。

恒生電子研究院 李濤博士

什麼是AI大腦？

AI大腦， 採用一種分散式的架構， 可以通過一種雲端的服務輸出， 通過智慧信使， 與各金融業務的具體IT系統產生交互。 AI大腦， 將構建一種智慧化、專業化和集約化的場景。

AI的應用， 需要大量的技術參與， 包括整體技術架構、深度學習或者淺層學習的方法、大資料應用等， 其部署成本非常高。 如果採用統一的雲服務形式， 或者各機構之間能夠進行資料共用， 通過AI大腦的運算產生相應的模型、參數、標籤， 或者是服務的輸出來互相交換， 將會是可行的方式。

智慧信使所連接的應用系統和AI大腦之間， 主要採用了單向Feed的模式， 即AI大腦向各個應用系統單向推送優化好的模型、資料或者參數；各應用系統向AI大腦傳遞脫敏後的、經過加密的資料。

通過交互， 讓IT系統變得更智慧， 提高核心價值。

在資料交互共用方面， 我們設想可以應用區塊鏈技術， 防止資料被複製或洩密的情況發生， 保障交互的安全性。

AI大腦應用了哪些人工智慧理論？

業內對於人工智慧的定義大致分為三大學派。

①符號主義， 符號主義其實是一種推理的過程， 也是人工智慧中應用比較廣泛的一種方法。 現在發展的方向是基於金融知識圖譜， 在個性化推薦、智慧問答、事件分析等場景進行應用。

②連接主義， 主要是神經網路以及深度學習， 是現在最熱的人工智慧學派。 早在60年前， 神經網路概念已經被提出，

但直到2006年辛頓教授提出DNN的逐層貪婪訓練方法後， 深度學習才變得可行。 神經網路技術， 已經在圖片識別、語音辨識、自然語言處理等方面有成功的應用。

③控制論， 也稱為行為主義， 是感知和行為之間的一種互動關係。 在金融領域， 可以在金融工程方向， 如組合優化、對沖套利、演算法交易等場景有所應用。

這三個方向在AI大腦中， 會根據具體情況， 適用於不同的場景。

AI大腦有哪些典型應用場景？

·個性化的資訊推薦

在AI模式下， 可以通過連接AI大腦， 共用使用者在機構內部系統、互聯網等不同平臺上的流覽習慣、交易行為等， 結合知識圖譜或者深度挖掘的方法， 更精細的刻畫使用者所關注的內容， 更好地標識使用者對於資訊資料的意向，

將更匹配的資訊資料， 甚至一些金融產品的行銷資料發送給使用者。

·智慧投顧平臺

以BL組合優化和AI的結合來舉例說明。 對不同機構對市場、不同資產的預測進行一定的處理， 形成不同資產主觀關點信心矩陣， 然後將這個模型與機構的投顧系統結相結合， 可能會得到更好的組合優化的應用效果。

對於在這個過程中， 針對投資者的個性化策略組合需求， 恒生研發了一個智慧策略服務平臺來滿足。 平臺採用遺傳規劃的演算法， 基於行情、基本面的因數等， 讓機器進化學習生成策略模型， 針對不同客戶的需求得到不同的策略， 即具體的產品組合。

·演算法交易

目前業內研發演算法交易的模式，

基本上是根據歷史行情進行預測和判斷。 市場歷史的統計其實是既定的， 對於不同的機構來說如果分析的好， 最終成交分佈預測模型也應該基本一致。 所以AI大腦做的是將歷史資料， 甚至高頻資料結合起來， 結合深度學習的方法， 從而產生一種複雜的交易模型， 不僅能較好地預測成交分佈， 而且能夠對日內短期的走勢進行一個預測， 優化演算法交易的執行成本。

在模擬系統方面， 針對演算法交易策略的驗證是比較難的， 因為往往回測當中觸發一筆買賣， 沒有影響市場歷史行情， 但在交易過程中觸發一筆買賣， 會影響股票未來的短期走勢。 所以如果我們能夠提供一種模擬的交易系統， 其能類比市場上各種投資者的策略和交易行為， 把需要驗證的量化策略或者演算法交易策略加進去作為額外因素，就可以更好地判斷策略優劣。

最終我們希望AI大腦輸出的是具體策略模型和參數，它可以直接通過智慧信使達到部署在機構的投資系統。

AI大腦將以大資料為基礎，應用人工智慧的方法，針對不同的應用場景，如金融征信、輿情分析、投資分析、風控、風險識別、量化交易、投研、研報自動分析以及產業鏈上下游分析等，給出對應應用場景的邏輯。

最後，針對不同的業務給出對應的模型，包括推薦模型、組合模型、量化模型、風控模型等，通過智慧信使傳達到不同機構之間的系統。

關於智慧金融百人會：

“智能金融百人會”於2016年12月8日，由金融界網站發起，金融界首席運營官馬勇、中國中投證券總裁助理兼交易運行部總經理王建力、長江證券首席金融科技官韋洪波等共同推動，旨在通過研討人工智慧與金融服務相結合的技術創新、應用落地、實踐管理等問題，為社會創造更具投資者價值的產品與服務，推動行業務實發展。

2017年，“智慧金融百人會”計畫進行多場活動與調研，對國內當下的智慧金融研究與應用現狀進行摸底和梳理後，並且將在年末以白皮書的形式發佈業界首份行業調研報告，反映我國智慧金融發展進程，從實踐反映思考，為智慧金融的發展提供大樣本的實踐觀察。

把需要驗證的量化策略或者演算法交易策略加進去作為額外因素，就可以更好地判斷策略優劣。

最終我們希望AI大腦輸出的是具體策略模型和參數，它可以直接通過智慧信使達到部署在機構的投資系統。

AI大腦將以大資料為基礎，應用人工智慧的方法，針對不同的應用場景，如金融征信、輿情分析、投資分析、風控、風險識別、量化交易、投研、研報自動分析以及產業鏈上下游分析等，給出對應應用場景的邏輯。

最後，針對不同的業務給出對應的模型，包括推薦模型、組合模型、量化模型、風控模型等，通過智慧信使傳達到不同機構之間的系統。

關於智慧金融百人會：

“智能金融百人會”於2016年12月8日，由金融界網站發起，金融界首席運營官馬勇、中國中投證券總裁助理兼交易運行部總經理王建力、長江證券首席金融科技官韋洪波等共同推動，旨在通過研討人工智慧與金融服務相結合的技術創新、應用落地、實踐管理等問題，為社會創造更具投資者價值的產品與服務，推動行業務實發展。

2017年，“智慧金融百人會”計畫進行多場活動與調研，對國內當下的智慧金融研究與應用現狀進行摸底和梳理後，並且將在年末以白皮書的形式發佈業界首份行業調研報告，反映我國智慧金融發展進程，從實踐反映思考，為智慧金融的發展提供大樣本的實踐觀察。