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博时基金江向阳:金融科技助力基金行业的智能

发布时间:2019-01-12

  随着大数据、云计算、人工智能等技术的迭代创新,科技与金融已经快速改变金融生态。在基金业,也正在经历一场由金融科技主导的深刻变革。

  近期,博时基金总经理江向阳在某基金业金融科技会议表示,科技对金融的赋能的历史,通常可分为三个阶段:首先是系统化阶段,随后是自动化阶段,目前是智能化阶段。回顾历史,科技是第一生产力,科技和金融融合的历史,就是不断颠覆行业模式的历史。

  基金公司应切实提高对金融科技的重视,要加大相关科技人员和财务投资,金融系统是最能够与 Fintech 进行结合并产生价值的领域。

  以下为演讲全文:

  各位尊敬的来宾,大家好!近年来,Fintech 成为了炙手可热的词汇,Fintech 是以大数据、人工智能、云计算、互联网和物联网为核心的新一代技术革命在金融行业的体现,Fintech 已经和正在改变着行业的形态和模式,未来必将对行业发展产生颠覆性的影响。

  一、科技与金融的融合历史

  历史使人明智,首先我愿意简单回顾一下科技对金融的赋能的历史,通常可分为三个阶段:

  首先是系统化阶段,即通过 IT 系统把业务流程固化和优化,通过固化提升质量,通过优化提升效率。

  举个例子,基金公司的投资交易流程通过 IT 系统,基金经理在系统上搭建组合,指令传给交易部后,交易部的中央交易员进行合规风险控制并把指令分发给交易员,交易员根据市场行情将指令将委托发给交易所。这个是基金公司通用的交易流程,每一步都通过交易系统进行控制。

  随后是自动化阶段。在流程化的基础上,通过 IT 自动化能够进一步提升业务运行的效率。

  比如在投资交易环节,目前不少基金公司都在使用算法交易,算法交易相当于机器人(行情300024,诊股)交易员,负责快速、低成本地实现相关订单执行和成交。

  为了减少市场波动和冲击成本对交易产生的不利影响,基金公司通常通过算法交易将需要进行交易的订单拆细,即把规模较大的交易拆分成若干小规模交易,并且在合适的时机分别对其进行分散交易,从而降低相关交易成本,使得整个交易过程中价格可以达到最优水平。

  目前是智能化阶段。不管是流程化还是自动化,IT 系统都是按照之前人工确定好的步骤进行业务运营,而智能化通过机器学习、知识图谱等则能发现靠传统人工很难发现的规律,从而大大提升业务运行的“效益”(不仅仅是“效率”)。

  如传统的算法交易中,系统根据程序员事先设定的算法,监测交易信号并且执行交易。

  人工智能时代的算法交易包含了自动化和智能化,更强调从市场数据中学习,通过对大量历史数据的学习,构建预测模型,优化交易算法,获得最佳的交易表现。深度学习等新型方法可以发掘市场中的交易机会和不同的市场模式,进而获得超额收益。

  J.P. Morgan 的电子交易部门开发了基于增强学习的算法交易策略,可以将交易成本优化 10% 以上。增强学习算法也是围棋人工智能程序 AlphaGo 的核心算法。

  回顾历史,我们看到科技是第一生产力,科技和金融融合的历史,就是不断颠覆行业模式的历史。

  以交易所的形态为例,从传统的人声鼎沸,打手势、写单子、大声报价的交易大厅,到在系统上敲单的交易员,到具备自我学习、自我进化的人工智能交易算法,科技不断颠覆着、重新定义着行业。

  美国的高盛宣称自己是一家科技公司,平安集团宣布自己的科技转型,新的信息技术浪潮下,谁不拥抱新技术,就必将被历史淘汰,这已经成为行业的共识。

  基金公司的业务发展,要以科技创新为引领,加快新技术条件下的转型。目前首要要解决“重视”和“资源投入”的问题。

  基金公司应切实提高对金融科技的重视。对金融科技的定位,不能简单定位在对业务的支撑与保障,而应定位于对业务的创新推动及引领作用。

  要提高对科技部门的要求,科技部门不能把自己定位于技术的被动实现者,而是要主动参与业务探索,主动把握业务需求,有时甚至要比业务部门考虑的更超前、更全面。

  要加大相关科技人员和财务投资。请注意,我在这里用的是“投资”而不是“投入”,我认为,对我们基金公司来说,科技更应该看作是投资而不是投入。

  与发达国家相比,国内基金公司的技术人员占比普遍偏低,而国外很多资产管理机构科技人员占比达30%以上,这一点差距非常大。