2019中国金融科技产业峰会丨圆桌论坛：人工智能在金融领域的实践

在2019年11月1日举行的2019金融科技财富峰会之“人工智能在金融规模应用”分论坛上，中国信息通讯研究院连系行业协会、金融机构、科技厂商、高校等多家单元，约请知名学术界专家、行业内顶尖企业工程师，就人工智能在金融规模应用的相干议题开展交换，但愿为金融及技能规模从颐魅者提供交换的平台，配合敦促行业康健成长。在峰会上午议程最后圆桌论坛环节，有诸多知名企业代表参加。各人针对人工智能在金融规模应用的话题畅所欲言，接头热烈。

圆桌论坛的高朋有嘉实基金打点有限公司高级产物司理何丽峰、上海浦东成长银行人工智能研究员潘仰耀、光大证券股份有限公司信息总部高级司理孙伟、星环信息科技（上海）有限公司金融业架构认真人庞博，有请列位高朋。

圆桌集会会议

林常乐：很是兴奋主办方信通院给我们这样一个好的平台和机遇举办一个很是有代价的圆桌论坛，我们也约请到了金融机构的业界的很是资深的专家以及科技行业、科技厂商的优越代表。我起首就请各人各自先容一下本身和本身地址的企业，我们可以从嘉实基金打点有限公司何丽峰何总开始。

主持人林常乐

何丽峰：感谢林传授、感谢主办方，我是来自嘉实基金的何丽峰，本日的主题是人工智能在金融规模的应用，嘉实基金打点有限公司作为一家投资打点公司，我们着实是在金融科技以及人工智能规模做一些试探。各人都知道金融投成本质是对信息的加工处理赏罚，任何市场α的得到都是来自对市场上未知信息的深入领略和深入追求，以是我们在人工智能规模首要实行两方面事变：一方面照旧基本性的，就是奈何让计较机去更换人做一些低效、一再的工作，把人的出产力解放出来。其它一方面我们在人工智能做相对来说深度的对象，奈何用人工智能技能获取更多的投资有用的信息，好比说天然说话的处理赏罚，怎么样得到舆情说明、券商研报理会内里做一些试探，以及大数据，怎么用大数据获取行业的成长趋势，这些我们都有试探。

何丽峰

嘉实基金客岁开始有一家全资的金融科技子公司，我们创立了两个试探性的研究机构。作为一家投资打点公司嘉其实这方面做了许多的试探，接待各人多多存眷。

林常乐：感谢何总，接下来有请浦发银行的潘仰耀先容一下本身。

上海浦东成长银行人工智能研究员潘仰耀

潘仰耀：浦发银行各人应该较量认识了，我重点先容一下我地址的机构，我来自与浦发银行的创新尝试室，是2018年2月份正式创立的，第一批连系了百度、科大讯飞、华为先后创立了连系尝试室，到本日连系尝试室的范畴到达了九大，包罗中国银行等等大型的机构，我们此刻的偏向大概多，我们都知道AI的规模是很宽的浦发银行整体的偏向上应该是在智能交互规模有一些应用的成就，后续会生根在这个规模，我们会看AI的图象应用，包罗基于ALP的运维，这些技能是我们最近这一端时刻实行的偏向。我或许的先容就是这样。

林常乐：接下来有请我们光大证券孙伟总先容一下他和公司的环境。

孙伟：我是来自光大证券的孙伟，像方才分享的时辰先容的，我是一线运维职员，但愿我跟各人一路进修，把这个事变做好，可以减轻一耳目员运维压力。

光大证券信息技能总部高级司理 孙伟

林常乐：我们有请星环科技的庞博总作为科技厂商的代表先容一下他们的环境。

庞博：起首很是感激各人，我早期是在甲骨文做漫衍式数据库的研发事变，后续插手到星环内里做大数据以及人工智能的一些基本算法的研发事变，我起首讲一下星环在人工智能的汗青渊源，我们最早是在2015年其时是帮金融客户做漫衍式化，我们知道像订价、期权订价，量化的相助框架，着实在早期的时辰没有很好的漫衍式化的情形可能算法，在谁人时辰着实我们就开始做这些事变。后续我们逐渐地蕴蓄的进程中，我们把一些算法、把一些对象抽象出来形成我们今朝的平台，这是星环大抵人工智能的汗青追溯。

星环信息科技（上海）有限公司金融业架构认真人庞博

我此刻地址的团队首要是辅佐金融的企业去构建创新智能化的落地的办理方案，感谢各人。

林常乐：很是感激列位的出色先容，由于主办方赋予了主持人的权力，我也稍稍滥用一下，插播一下告白，由于潘总提到了连系尝试室，我先容一下清华大学交错信息学院在姚院士的教育下形成了金融科技的产学研中心，我们也跟金融机构举办响应的相助创立交错信息的连系尝试室，有我们的传授和优越的研究员跟金融机构一路做前期的研究和试探，而且一升降地。本日加入的薛总，也在上周主办的峰会上跟他们签了交错信息相助协议，接待各人有产学研的这样的设法和想试探的一些意愿跟我们多多交换。

接下来我们就进入高朋的出色分享环节。第一方面就是较量通用性的题目，请列位都谈一谈今朝较量看好的人工智能在金融规模的应用场景和详细的实践。

何丽峰：由于我们这个规模相对来说基金投资在大金融规模相比拟力小一点，更大的像银行、证券、保险这种是较量大。我就说一个微小的角度，由于我们也在实行着各类百般金融人工智能的算法在内里的应用。人工智能此刻很火，可是真正可以或许辅佐办理痛点的，这个阶段照旧应该越发务实一点，奈何从基本性的把人解放出产力的工作做好。好比对研究员来说，大量的事变在处理赏罚数据、处理赏罚研报，处理赏罚数据由于嘉实是以根基面研究为主的公司，我们大量的在做根基面做说明，根基面大量环绕数据，判定一个公司优劣不是嗣魅这个公司感受不错，我跟谁人公司的董事长好，而是我们基于大量的实地调研的数据以及市场各类渠道网络来的数据来说明这个行业的成长趋势，这个公司的成长状态，这是一个很繁琐的事变，这个事变假若有人工智能的方法，我们把数据自动化的收罗、自动化的规整，凭证我的模子自动化地监测，这对我们研究服从大幅度晋升。

（编辑：湖南网）

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