博时基金总经理江向阳:金融科技助力基金行业

时间:2021-08-13 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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  随着大数据、云计算、人工智能等技术的迭代创新,与已经快速改变生态。在基金业,也正在经历一场由金融主导的深刻变革。2019 年1月8日,AI智绘新金融——2019基金业金融科技峰会在上海召开,博时基金总经理江出席并发表主题演讲,与共同探索和畅想基金业的金融科技发展方向。

  以下是演讲全文:

  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,网络营销主题通过优化提升效率。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(300024)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,这一点差距非服务营销和产品营销常大。在科技投资方面,人工智能、大数据等技术系统需求较高,有些技术需要长时间的研究才能见到成效,基金公司要建立长时间的资源投资计划。当然,为了加快研发效率,基金公司也可以合理利用行业和外部技术资源,与优秀的科技公司合作。



  二、数据已经成为重要的生产要素

  当下的新技术浪潮,与之前的信息化进程相比有着明显的特征,就是伴随着互联网、物联网、移动互联网的不断普及,社会积累了海量的数据资源,同时伴随着计算能力的飞跃和核心算法的出现,人类第一次具备了对海量数据进行快速、准确处理的能力,新技术浪潮的核心是数字化;从这个角度去梳理,移动互联网、虚拟现实、物联网、语音和图像识别等技术可以看成是数据的接入端,重点是情景和平台,区块链技术和云计算可以看成是数据的存储和传输,重点是效率、安全和公平性,机器学习技术是大数据的处理方式,核心是算法。人类社会的生产力,正在围绕数据的产生、收集、存储传输、分析和利用发生快速的飞跃和革命,数据是重要的生产要素,一定程度上,是和资本要素和人才要素一样重要的生产要素。

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