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        銀行資管業(yè)務(wù)中人工智能的有效運用

        2020-03-27 16:35:36葉智聰
        現(xiàn)代營銷·理論 2020年1期
        關(guān)鍵詞:銀行人工智能

        葉智聰

        摘要:新頒布的資管信管致使銀行資管業(yè)務(wù)的監(jiān)管環(huán)境發(fā)生相關(guān)變化,業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并不完整問題、組織架構(gòu)的特異性以及技術(shù)儲備問題都影響銀行資管業(yè)務(wù)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用?;诖?,本文對影響銀行資管業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能程度的因素進行探究,對銀行資管業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能的策略進行分析。

        關(guān)鍵詞:銀行;人工智能;資管業(yè)務(wù)

        引言

        在2018年資管新規(guī)定的頒布出臺,促使國內(nèi)的資管行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展以適應(yīng)新時代需求,與此同時我國的銀行理財業(yè)務(wù)發(fā)展模式以及發(fā)展形態(tài)也開始不斷被塑造,雖不同銀行機構(gòu)的資管業(yè)務(wù)發(fā)展方向存在差異性,但實現(xiàn)人工智能技術(shù)全面應(yīng)用至銀行資管業(yè)務(wù)之中,已成為全面提升銀行資管業(yè)務(wù)的開展效率的重要策略。

        一、影響銀行資管業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能的因素

        (一)外部環(huán)境發(fā)生變化

        1、資管業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)環(huán)境發(fā)生變化

        傳統(tǒng)的銀行資管業(yè)務(wù)競爭主要是同行業(yè)內(nèi)的銀行資管競爭,市場競爭中可借助銀行實體銷售能力以及資金運作方式,實現(xiàn)行業(yè)競爭始終處于可調(diào)控狀態(tài)。一旦脫離母行外,即便銀行資管子公司具備更多的投資標(biāo)的機會,但也會面臨更為激勵的市場競爭機制,大多數(shù)銀行資管業(yè)務(wù)與市場化程度相對高的基金公司以及券商資管相比較而言,投資研究、系統(tǒng)建設(shè)以及人員儲備等多個方面仍舊存在較大的差距,正是由于這種差距的存在給銀行資管業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能技術(shù)帶來相應(yīng)阻礙。

        2、資管業(yè)務(wù)的監(jiān)管環(huán)境發(fā)生變化

        自銀行機構(gòu)發(fā)展資管業(yè)務(wù)過程中,資管業(yè)務(wù)的監(jiān)管機制也隨之出現(xiàn)。自2018年資管新規(guī)的出臺,實現(xiàn)國內(nèi)監(jiān)管對銀行資管業(yè)務(wù)的市場化調(diào)整,同時也適當(dāng)放松國內(nèi)監(jiān)管對資產(chǎn)端以及負(fù)債端的監(jiān)管力度,確保銀行資管業(yè)務(wù)獲得更多的發(fā)展機會,以讓人工智能技術(shù)有更多的業(yè)務(wù)場景進行應(yīng)用。

        第一,在開展資產(chǎn)端監(jiān)管過程中,國內(nèi)針對資管業(yè)務(wù)的監(jiān)管機制對于銀行資管業(yè)務(wù)的投標(biāo)的限制極為明確,因此銀行資管投標(biāo)的工作無法有效應(yīng)用于金融標(biāo)的之中。

        第二,在開展負(fù)債端監(jiān)管過程中,可依靠業(yè)務(wù)流程來制約客戶的理財購買行為。確??少徺I理財產(chǎn)品的行為只能在銀行APP以及銀行實體柜面上。

        (二)金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)因素

        金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的典型特征就是數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,價值密度低以及維度較高的特征、 同時金融數(shù)據(jù)中包含的噪聲具備極高的波動性,因此對金融數(shù)據(jù)的深度挖掘、分析存在極大阻礙。金融機構(gòu)對于客戶數(shù)據(jù)來源有著極高的要求,但由于保密因素金融企業(yè)的理論成果并未進行報道。

        1、內(nèi)部數(shù)據(jù)

        銀行資管業(yè)務(wù)發(fā)展進程中積累的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中,大多數(shù)數(shù)據(jù)實現(xiàn)了數(shù)字化,但對于相關(guān)數(shù)據(jù)缺乏內(nèi)生性需求的分析,同時在數(shù)據(jù)在并未經(jīng)歷數(shù)據(jù)清洗以及結(jié)構(gòu)化儲存后,內(nèi)部數(shù)據(jù)在后期清洗以及存儲過程中應(yīng)用成本相對較高。銀行資管業(yè)務(wù)中的部分業(yè)務(wù)模塊職能是由母行內(nèi)部門代為行駛,在子公司化發(fā)展后,以往積累的銷售數(shù)據(jù)以及客戶原始數(shù)據(jù)無法被子公司繼承,有獲取渠道的堵塞導(dǎo)致人工智能技術(shù)應(yīng)用層次被制約。

        2、外部數(shù)據(jù)

        銀行資管業(yè)務(wù)的開展過程中是需要在投資端區(qū)域投資大量的外部標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn),而投資工作的開展需要確保有完整準(zhǔn)確的外部數(shù)據(jù)?,F(xiàn)階段標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)的公開市場數(shù)據(jù)的獲得可通過第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商渠道獲得,而標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)中的另類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源并不可靠,數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證。在缺乏母行技術(shù)的科技支撐下,子公司的數(shù)據(jù)庫搭建管理將成為銀行資管業(yè)務(wù)的重要工作環(huán)節(jié)之一。

        (三)銀行資管架構(gòu)因素

        由于在銀行資管業(yè)務(wù)發(fā)展初期,資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的定位層次明確,各個銀行機構(gòu)之間的資管業(yè)務(wù)模塊也存在相同性,在銀行內(nèi)部實現(xiàn)了獨立的事業(yè)部機制。不同銀行機構(gòu)之間資產(chǎn)管理工作開展過程中業(yè)務(wù)開展流程存在不同,資管業(yè)務(wù)范圍存在差異性,同時資管業(yè)務(wù)中的資源配置也存在差異性。正是由于不同銀行組織機構(gòu)的差異性,因此資管業(yè)務(wù)領(lǐng)域弄并未引入人工智能技術(shù)的通用模板,只能根據(jù)銀行資管業(yè)務(wù)的實際情況開展差異化設(shè)計。

        (四)銀行資管技術(shù)因素

        資管業(yè)務(wù)發(fā)展于金融板塊之中,在歷經(jīng)數(shù)十年的發(fā)展歷程,銀行資管業(yè)務(wù)規(guī)模的迅速擴展,給各個銀行資管業(yè)務(wù)開展帶來不均衡的發(fā)展水平,因此在不同機構(gòu)中的管理能力以及人員配置水平發(fā)展階段存在加大的差異性。非銀行機構(gòu)的監(jiān)管力度以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化程度相對較高,因此大多數(shù)非銀行機構(gòu)僅需滿足入行門檻即可。由于部分非銀行機構(gòu)已經(jīng)走到市場前列因此已經(jīng)積累一定量的研究城規(guī),對于銀行資管而言人工智能技術(shù)的應(yīng)用還需要付出更多的發(fā)展成本。

        二、銀行資管業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能的策略

        (一)明確銀行資管業(yè)務(wù)的發(fā)展定位,梳理人工智能技術(shù)的應(yīng)用框架

        銀行資管業(yè)務(wù)的未來發(fā)展以成為體內(nèi)運營的傳統(tǒng)模式以及體外運行的子公司模式,一旦銀行資管業(yè)務(wù)發(fā)展模式確定后,繼而確定銀行資管機構(gòu)的市場定位以及發(fā)展定位。

        第一,傳統(tǒng)運行模式銀行資管業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能技術(shù)所花費的應(yīng)用成本相對較高,同時給銀行資管業(yè)務(wù)所帶來的收益帶來制約。傳統(tǒng)模式下的銀行資管對于人工智能技術(shù)的應(yīng)用有著應(yīng)用場景需求,如可借助人工智能技術(shù)對負(fù)債端客戶的偏好需求進行分析,在業(yè)務(wù)后期發(fā)展過程中根據(jù)銀行資管業(yè)務(wù)的實際發(fā)展情況加深人工智能技術(shù)的應(yīng)用程度。

        第二,子公司運行模式的銀行資管業(yè)務(wù),銀行可向全能型發(fā)行發(fā)展,實現(xiàn)人工智能技術(shù)的自上向下的規(guī)劃設(shè)計,確保人工智能技術(shù)最大化應(yīng)用至業(yè)務(wù)范圍之中,同時也要將未來發(fā)展業(yè)務(wù)納入應(yīng)用設(shè)計范圍之中。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可與管理端與業(yè)務(wù)端產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng),實現(xiàn)落地成本的有效降低。

        (二)深層次挖掘人工智能應(yīng)用點,確定人工智能應(yīng)用的整體框架

        1、人工智能技術(shù)應(yīng)用至客戶行為分析

        該應(yīng)用技術(shù)被應(yīng)用于專注于C端互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)應(yīng)用實踐,早期的銀行資管業(yè)務(wù)處于業(yè)務(wù)壟斷地位,但并未對銀行客戶群體的需求狂進行分析。客戶分析中應(yīng)用人工智能技術(shù)主要是為能夠從大量金融數(shù)據(jù)中挖掘目標(biāo)客戶以及銀行潛在的客戶群體。人工智能技術(shù)應(yīng)用至客戶行為分析之中,可應(yīng)用于產(chǎn)品營銷設(shè)計之中,可設(shè)計較為自然的人工智能技術(shù)應(yīng)用場景,實現(xiàn)在負(fù)債端熱點的人工智能技術(shù)的實踐應(yīng)用集中。

        2、人工智能技術(shù)應(yīng)用至智能量化投資

        在該領(lǐng)域中應(yīng)用人工智能技術(shù),可確保銀行投資系統(tǒng)能夠從海量數(shù)據(jù)中自動、高效的挖掘價值信息,并智能將其應(yīng)用至投資交易管理之中。我國已建成的智能投研平臺已不在少數(shù),尤其是在非銀行金融機構(gòu)中智能投研平臺建設(shè)成功的案例極多。如在2015年建立的天弘基金投研云系統(tǒng)以及在2016年嘉實基金成立的人工智能投資中心等。

        人工智能技術(shù)應(yīng)用至金融領(lǐng)域的權(quán)益二級市場,儼然已經(jīng)是人工智能技術(shù)應(yīng)用至金融市場的應(yīng)用熱點,因此在監(jiān)管政策適當(dāng)放寬的條件下,銀行資管子公司需要該市場領(lǐng)域提前布局,尋找該市場的階段性有效指標(biāo),挖掘投資領(lǐng)域中的主要矛盾。

        (三)人工智能技術(shù)應(yīng)用內(nèi)部制度的建設(shè)

        雖在金融領(lǐng)域中應(yīng)用人工智能技術(shù)以成為業(yè)內(nèi)人士的普遍認(rèn)知,但不同金融機構(gòu)對于人工智能技術(shù)的認(rèn)識程度以及在機構(gòu)內(nèi)部的推廣程度有著較大的差異性,為此需要在銀行資管子公司內(nèi)部建立切實可行的人工智能應(yīng)用推廣制度。內(nèi)部推廣制度建設(shè)過程中需要考慮到探索業(yè)務(wù)與外部技術(shù)公司的合作方式、分析探索性業(yè)務(wù)的考量標(biāo)準(zhǔn),同時還要考慮項目結(jié)果未能滿足預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)的退出機制。

        (四)提前開展數(shù)據(jù)積累工作

        第一,投資端數(shù)據(jù)處理工作開展中非標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)的公開渠道并不多,公開信息量較為缺乏,因此需要銀行利用信貸市場以及金融市場對數(shù)據(jù)資源及采集、匯總,實現(xiàn)非標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)數(shù)據(jù)的有效積累。

        第二,監(jiān)管會對母行以及子公司的系統(tǒng)數(shù)據(jù)將進行隔離,因此負(fù)債端數(shù)據(jù)處理工作開展的重點為需要最大化利用母行的客戶數(shù)據(jù)資源,實現(xiàn)對銀行子公司的數(shù)據(jù)積累??山柚斯ぶ悄芗夹g(shù)對母行負(fù)債端已有的客戶數(shù)據(jù)進行客戶偏好分析以及客戶分布分析等,以此為基礎(chǔ)指引銀行子公司開展市場化營銷工作,同時可借助人工智能技術(shù)對設(shè)計滿足監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的母子協(xié)同制度,最大程度利用母行已有的客戶資源。

        (五)實現(xiàn)技術(shù)儲備與技術(shù)合作

        第一,實現(xiàn)銀行資管業(yè)務(wù)的數(shù)字化覆蓋,全面提升資管業(yè)務(wù)開展效率,降低數(shù)據(jù)保存應(yīng)用成本。

        第二,加強針對資管業(yè)務(wù)人員的人工智能知識培訓(xùn)力度,通過培訓(xùn)戰(zhàn)略性人員全面推進人工智能技術(shù)在銀行資管業(yè)務(wù)中的應(yīng)用范圍。

        第三,明確人工智能技術(shù)與數(shù)字化項目的差異性,確保銀行資管業(yè)務(wù)的開展能夠以開放的心態(tài)與智能服務(wù)廠商進行合作。

        結(jié)語

        銀行金融業(yè)務(wù)板塊的發(fā)展趨向就是資管業(yè)務(wù),由于資管業(yè)務(wù)具備較為獨立、完整的資產(chǎn)負(fù)債架構(gòu)以及業(yè)務(wù)模塊,因此銀行資管業(yè)務(wù)中的資產(chǎn)業(yè)務(wù)、負(fù)債業(yè)務(wù)以及風(fēng)控業(yè)務(wù)都可作為應(yīng)用人工智能技術(shù)的重要場景,需實現(xiàn)人工智能技術(shù)在銀行資管業(yè)務(wù)的有效應(yīng)用,提升資管業(yè)務(wù)開展效率,為傳統(tǒng)銀行資管轉(zhuǎn)型提供技術(shù)保障。

        參考文獻:

        [1]耿志強.人工智能與金融深度融合的激勵性法律規(guī)制——以智能投顧為切入[J].人工智能法學(xué)研究,2018(02):69-86+160-161.

        [2]陳鵬,楊軍志.基于BIM與人工智能技術(shù)結(jié)合的智慧建筑綜合管理平臺設(shè)計及應(yīng)用[J].智能建筑,2018(12):25-28.

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