華信期貨大數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人 李玉磊
●期貨企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以從前端和后端的價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程來觀察。前端就是客戶體驗(yàn)，直接體現(xiàn)出企業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值。后端就是運(yùn)營和交付，如果沒有持續(xù)交付的能力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也就無從談起。
● 所謂數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本質(zhì)上是你以一個(gè)什么姿態(tài)服務(wù)客戶的問題?，F(xiàn)有的IT架構(gòu)能不能支持我們企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求?或者能不能支持?jǐn)?shù)據(jù)分析的需求?
● 智能研報(bào)就是通過語音識(shí)別技術(shù)、圖文識(shí)別技術(shù)，將一些廣告、文字、圖標(biāo)、語音、視頻等自動(dòng)轉(zhuǎn)換成我們能理解的一種研究類的報(bào)告。
期貨企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以從前端和后端的價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程來觀察。
我們將業(yè)務(wù)分成兩端，也就是前端和后端。前端就是客戶體驗(yàn)，直接體現(xiàn)出企業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值，它的實(shí)名就是怎樣給客戶帶來價(jià)值以及持續(xù)帶來價(jià)值。后端就是運(yùn)營和交付，如果沒有持續(xù)交付的能力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也就無從談起。這些在證券行業(yè)已經(jīng)做的相當(dāng)不錯(cuò)了，期貨行業(yè)還有很長的路要走，需要持續(xù)的投入。
在行業(yè)內(nèi)，這其實(shí)非常符合二八原則一樣，大多數(shù)的公司沒有精力也沒有實(shí)力也沒有財(cái)力來做這個(gè)事情。在2000年，不少企業(yè)在線上部署了業(yè)務(wù)，但是現(xiàn)在還有很多的業(yè)務(wù)是不能在線上做的，或者是不能做到24小時(shí)在線，或者不能在線上給一個(gè)很好的服務(wù)，某些方面離客戶的距離越來越遠(yuǎn)。
除了意識(shí)問題之外，技術(shù)能力也是一個(gè)重要方面。有些互金(互聯(lián)網(wǎng)金融)公司，可能在網(wǎng)上或者移動(dòng)端的一些業(yè)務(wù)，包括代碼開發(fā)、運(yùn)營，包括前端的推廣，都是捆綁在一起，不管是外包還是自己組建團(tuán)隊(duì)經(jīng)營，都非常迅捷。期貨行業(yè)相對來說就比較傳統(tǒng)。
企業(yè)需要給客戶提供及時(shí)變化的數(shù)據(jù)，以及及時(shí)變化的報(bào)價(jià)等數(shù)據(jù)。后端需要一些從數(shù)據(jù)的采集整理，到算法和運(yùn)算，再到給前端客戶展現(xiàn)，這其實(shí)還是挺復(fù)雜的。在這個(gè)行業(yè)里頭，很多人都在往這方面轉(zhuǎn)，誰轉(zhuǎn)得快，誰可能就有獲得行業(yè)的未來先機(jī)。
我們目前的工作還是集中在后臺(tái)的這些數(shù)據(jù)分析上，將內(nèi)部的一些數(shù)據(jù)，加上一些外部的數(shù)據(jù)，還有一些行業(yè)的數(shù)據(jù)，產(chǎn)業(yè)的一些數(shù)據(jù)，或者國家統(tǒng)計(jì)的一些數(shù)據(jù)都可以拿來集中起來分析，分析之后可能會(huì)有一些輸出推送給客戶。對他們的決策來說，也是輔助的，這其實(shí)是一個(gè)漸進(jìn)的過程。
業(yè)內(nèi)比較推崇的阿里架構(gòu)就是做大中臺(tái)，所有的技術(shù)投入也好，項(xiàng)目重點(diǎn)也好，集中把中臺(tái)做的很強(qiáng)大。然后前臺(tái)的這些業(yè)務(wù)可以非常的散、非常的小、非常的靈活。這對我們的架構(gòu)也是一樣有啟發(fā)的。比如說我們可能有公募基金銷售的業(yè)務(wù)，也有期貨經(jīng)紀(jì)的業(yè)務(wù)，這兩個(gè)業(yè)務(wù)一定放到一個(gè)APP上給客戶去用?還是我既可以放在一個(gè)APP上，又可以單獨(dú)的拿出來分開的運(yùn)營，可以都放在一個(gè)微信公眾號(hào)上，我也可以把他分開微信公眾號(hào)來運(yùn)營。因?yàn)槲矣X得你面向的客戶面向的用戶或客戶是不同的，這個(gè)群體是不太一樣的，你放在一起有一起的好處，分開有分開的好處。所以要想做的非常靈活，一切為了客戶，一切圍繞客戶。
客戶真正需要的是一個(gè)高參服務(wù)，不是一般的人性化服務(wù)
所謂數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本質(zhì)上是你以一個(gè)什么姿態(tài)服務(wù)客戶的問題?，F(xiàn)有的IT架構(gòu)能不能支持我們企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求?或者能不能支持?jǐn)?shù)據(jù)分析的需求?以前我們認(rèn)為是沒有問題的，因?yàn)橛写髷?shù)據(jù)的部門，各個(gè)后臺(tái)的數(shù)據(jù)都能拿過來。這種不分析，包括我們也建了自己的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，這個(gè)技術(shù)上是沒有問題的。關(guān)鍵難在哪兒?難在怎么把這些分析滿足前臺(tái)的業(yè)務(wù)部門的需求，滿足客戶的需求。這個(gè)還是有一定的難度，可能你分析的結(jié)果也不一定是他想要的。另外，有時(shí)候分析后得出的這個(gè)結(jié)果是不是一定有用的。
客戶最終需要的是24小時(shí)可以響應(yīng)的人工智服務(wù)。比如你有智能化的個(gè)人助理，它可以把秘書替代掉。如果需要和另外一個(gè)人溝通一件事情，他也有這樣的個(gè)人助理。最終可能不是兩個(gè)自然人在溝通，而是各自的個(gè)人助理在互相溝通，但是這個(gè)過程，兩個(gè)自然人可能還不知道。
再加上物聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的應(yīng)用，就不僅僅是人對人或者人對物，可能就是物對物的溝通了。
換到我們?yōu)槠谪浗灰椎目蛻舴?wù)場景中來看，實(shí)際上就是需要為他們每個(gè)人配備一個(gè)這樣的個(gè)人助理。最終可能他們自己并不需要工作，由助理按照他們的意志在工作。我們要充分考慮安全問題，如何確保這些個(gè)人助理不被其他力量挾持?另外就是傳統(tǒng)的安全問題。
以后可能連人工智能也會(huì)成為基礎(chǔ)設(shè)施，有一種提法叫人工智能即服務(wù)，以后會(huì)不會(huì)有這種趨勢，能不能做到這一步?我覺得還是比較樂觀的。
從智能投顧進(jìn)一步展望AI的工作場景
原來我們設(shè)想的一個(gè)項(xiàng)目是智能研報(bào)。它涉及到IOP，語音視頻，語義理解這些技術(shù)，除了技術(shù)本身的難度之外，企業(yè)要靠應(yīng)用場景來使用，難度則會(huì)更大。所以初期還是要將力量集中在基礎(chǔ)工作方面，之后是考慮到客戶比較具體的應(yīng)用場景，再來提供匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)支持。
比如說我們現(xiàn)在期貨會(huì)有很多的品種，黃金，白銀，國債等等。客戶一年下來，有的品種賺錢，有些品種虧錢。到底哪些品種賺錢?為什么賺錢?哪些品種虧錢?怎么虧掉的?一些客戶也不一定特別清楚。但是我們可以累計(jì)一些他的數(shù)據(jù)，幫助他做一些分析。假設(shè)他做黃金次數(shù)比較多，做白銀的虧損的次數(shù)比較多，這個(gè)你就可以通過一定的數(shù)據(jù)分析也好，做一些比較簡單明了的展示，展示給客戶，看起來就比較直觀的。包括下一次再做投資的時(shí)候，他也可以做一定的參考。這就是具體的。
智能研報(bào)就是通過語音識(shí)別技術(shù)、圖文識(shí)別技術(shù)，將一些廣告、文字、圖標(biāo)、語音、視頻等自動(dòng)轉(zhuǎn)換成我們能理解的一種研究類的報(bào)告。它按照模板自動(dòng)地將素材加進(jìn)去，然后通過二次修改，能自動(dòng)的或者半自動(dòng)地做成一個(gè)比較規(guī)整的研究報(bào)告。目的是對客戶，對服務(wù)客戶的團(tuán)隊(duì)可以第一時(shí)間出具報(bào)告，支持決策。從更大的方面看，智能投顧的功能更多、更全面。智能投顧指利用人工智能的優(yōu)勢，結(jié)合客戶的資產(chǎn)水平、期望收益以及市場動(dòng)態(tài)，采用多種算法和模型進(jìn)行綜合的資產(chǎn)配置服務(wù)。智能投顧在海外具有低成本、專業(yè)化和高效等特點(diǎn)，在國內(nèi)發(fā)展的也很快，也存在著很大的不同，比如賬戶的全權(quán)委托。
總之，AI在金融服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用，正在以小步快跑的模式不停推進(jìn)著。
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