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

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，大會聯(lián)合發(fā)布了專題報告《智能金融聯(lián)合報告：與AI共進，智勝未來》；同時中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、國泰君安證券等國內(nèi)主流金融機構，以及清華大學交叉信息研究院智能金融科技中心等研究機構發(fā)布了金融科技最新成果和應用創(chuàng)新案例。

其中，清華大學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。

建設金融市場建模決策優(yōu)化的底層架構

清華大學交叉信息研究由姚期智老師領銜，據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，清華大學金融科技中心成立于2016年4月份，2017年12月份，又把這個金融科技中心升級為金融科技研究院，同時成立了自己的金融科技公司——財富引擎科技公司，用以進行金融科技中心科技的產(chǎn)業(yè)化合作。

與此同時，中心發(fā)言人介紹稱，清華大學交叉信息研究院在2016年10月份跟螞蟻金服成立了全球首個金融科技實驗室，并且在這個基礎上成立了一個四校聯(lián)盟，包括：清華大學、普林斯頓、韓國高等技術院、法國北方高等商學院風險與管理中心?！按饲埃覀冊跉W美實踐產(chǎn)學研的項目，做了金融市場模擬和金融優(yōu)化算法方面的產(chǎn)學研部署和系統(tǒng)的研究。另外一個是給TowersPerrin公司搭建了系統(tǒng)?！?/p>

清華大學交叉信息研究院表示，為財富管理界搭建頂層架構，專業(yè)投資者更關注的是風險管理。在美國，底層技術和底層算法，覆蓋了85%以上的金融機構，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”的問題?！?/p>

他介紹道，

“我們做的技術架構，就是做一個大數(shù)據(jù)的平臺，所有的底層資產(chǎn)數(shù)據(jù)全都整合在一起，在上面進行建模與分析。我們結合了可顯示的傳統(tǒng)統(tǒng)計與金融計量分析的方法，以及現(xiàn)在新的機器學習的方法——機器學習在大規(guī)模的風格挖掘上非常有競爭力，另外一方面，統(tǒng)計和計量分析在金融建?？山忉屝苑矫嬗袃?yōu)勢，所以兩者結合起來?！?/p>

清華大學金融科技中心發(fā)言介紹稱，從技術框架來說，解決的是整個投資管理問題：

一是金融市場的模擬性，解決的是金融市場聯(lián)合的風險建模問題。其實就是回答“是什么”

二是金融市場的決策優(yōu)化引擎問題，來為所有問題找到一個優(yōu)化的解，這環(huán)節(jié)利用運籌優(yōu)化的方法做一個優(yōu)化的決策引擎。

關于“投什么”，就是一個量化基調(diào)的系統(tǒng)，對所有底層資產(chǎn)進行非常深入的分析，同時會對用戶層面進行從標簽系統(tǒng)，到無監(jiān)督學習的整個建模過程，即用戶畫像的建模系統(tǒng)。

現(xiàn)代券商需要全業(yè)務條線的風險管理引擎

打造一個投資管理的基礎架構和底層的能力，在應用層面就包括對證券公司銀行風險管理，對各種公募基金、大型機構投資者、銀行保險公司、養(yǎng)老基金資產(chǎn)負債優(yōu)化?！八^智能財富管理，我們其實是想用金融科技的力量去賦能中國的金融機構，可以驅動業(yè)務的增長?！?/p>

舉個例子，美國每一家券商都會有一個風險引擎—— 一天沒有這個風險引擎就活不下去，可能上午還存在券商，下午就不在了。這曾經(jīng)有過先例，當年KCG上午還存在一家券商，但是程序里面出了大Bug，下午就把這個公司所有權虧掉了，下午被人收購了。

清華大學金融科技中心發(fā)言人稱，一個非常強大的引擎對現(xiàn)代的券商是非常核心的東西。依靠它可以對整個公司多條業(yè)務線，整體的風險敞開估計。實施的控制是非常必要的，隨著我國金融市場的發(fā)展，以后每家金融機構都會需要這樣子的核心的引擎的系統(tǒng)。

“那就是說金融市場建模決策優(yōu)化需要有人來做底層的架構。而清華大學是做這個事的最好載體?！?/p>

舉個例子，目前清華大學金融科技中心研發(fā)的系統(tǒng)產(chǎn)品，其中就包括一個“MSG金融市場模擬器”，用于先看清金融市場的情況，對金融市場所有的資產(chǎn)進行聯(lián)合風險建模，尤其像去年監(jiān)管層出了資管新規(guī)，打破剛性兌付，把風險引入市場。

然而，風險是一個概率分布的事情?！拔覀兊淖龇ㄊ钦嬲呦蛞粋€科學的定量分析，對資產(chǎn)內(nèi)部的風險成分進行深入分析，比如對一道菜里面的營養(yǎng)成分，包含多少微量元素、多少蛋白質、多少淀粉等進行分析，而不是目前浮于表征的建模方法?！?/p>

比如，資產(chǎn)內(nèi)部受什么樣的風險驅動因素，受多少宏觀層面、基本面、技術層面、行業(yè)層面、公司層面的風險驅動因素的影響。智能財富管理引擎先利用該程序弄清楚這些驅動因素，“這方面我們總結了上千個風險驅動因素的池子?！?/p>

同時基于機器學習的方法，去篩選近期對市場有影響的風險驅動因素。據(jù)介紹，系統(tǒng)聯(lián)合統(tǒng)計計量的方法，對整個金融市場的收益風險進行聯(lián)合建模，以更深入地理解金融市場最后的驅動因素。

“市場上80%的風險變動都是可以量化解釋的?！?/p>

決策

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，在投資決策環(huán)節(jié)，這個決策優(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)還有一個創(chuàng)新之處：對整個用戶畫像分為多個層次。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)等信息進行全方位的評估；

但是，給用戶貼上標簽，對業(yè)務沒有直接的驅動作用。所以，第二方面是結合無監(jiān)督學習的技術，就可以對用戶的行為直接建模，直接預測和解釋其微觀行為，從而進行投資管理和服務管理。

最后是整合整個市場上資產(chǎn)進行量化分析，解決“投什么”的問題。