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    交易投研路演齊上陣 公募開啟AI賦能新時代

    在AI投資火熱的當下,多家公募機構積極參與,從資金交易、量化投研等核心業務,到基金經理路演、宣傳材料制作等多個口徑,多方位體驗AI應用帶來的效益賦能。

    與此同時,多家公募機構更是將AI研發與應用納入公司發展規劃,預計未來在投資決策、風險管理、研報分析、智能客服等多個領域,AI將繼續“大展拳腳”。

    AI交易員上線

    近期,興證全球基金宣布,公司攜手Qtrade聯合打造的AI資金交易機器人“興寶”正式在Qtrade平臺上線,興證全球基金也是首家將AI技術應用于資金交易領域的基金公司。

    整體來看,AI交易員主要在三個方面進行賦能:一是溝通智能化,打通基于機構內部數據、用戶畫像和機器人等綜合決策,精準解析用戶詢價條件與要求;二是交易結構化,經過詢價議價采集需求,實時反饋詢價狀態,獲取最終匹配交易反饋給交易員,和對手方確認后即可完成交易;三是風控服務化,聯動公司內部風控系統對詢價要素進行判斷,通過語義模型識別和參與交互判斷,統籌考慮交易策略和風險控制。

    興證全球基金表示,隨著資金交易業務的不斷發展,交易員詢價、審查工作量日益劇增,AI交易員可以替代大量重復勞動,提高詢價效率,減少人工核對的時間和風險。同時,公司在推進智能機器人與外匯交易中心對接iDeal聊天工具,通過詢價對話與應答,提升銀行間債券交易的詢價效率,目前正處于場景訓練階段。

    此外,興業基金于今年2月上線“興小二”AI債券交易機器人,通過自然語言處理(NLP)AI模型,解析本方交易員詢價需求,以聊天的方式提示交易員是否超限、是否可詢價交易等,快速促進交易達成。

    在法詢金融相關人士看來,交易員的最后堡壘——以場外交易為主的債券市場也在面臨來自AI的挑戰,但是AI交易員成為主流仍需要時間,場外交易還需要監管認可。債券市場作為場外交易和大宗交易的代表,短期內被AI取代并不容易。

    多領域乘AI東風

    除了資金交易,公募機構也同步在投研、宣傳等多個領域積極探索AI應用。其中,作為切入AI的有利窗口,多家公募機構的量化團隊進行了各種探索和嘗試。

    匯添富基金的量化團隊介紹,AI在多因子模型中主要起到兩方面作用:一是因子合成,機器學習可以對基于傳統金融理論的基本面、估值、質量等因子下的多重指標數據進行匯總;二是因子挖掘,機器學習可以通過非線性的方法,從原始交易數據直接挖掘出市場因子。

    將AI算法直接移植到金融市場并不一定奏效,華夏基金數量投資部基金經理孫蒙提示,主要的挑戰在于:首先,數據的信噪比很低,通過復雜的模型有可能擬合的是錯誤信號,而且金融市場的有效樣本數量有限,可能會導致過擬合的問題出現;其次,金融市場整體處于不確定狀態,所以機器學習的算法需要不斷去適應市場的不確定性。

    在挖掘AI的潛能方面,公募機構并沒有局限于投研等核心業務,路演、視頻等宣傳同樣可以發揮AI在高頻交互、創意落地等方面的應用優勢。近期,財通基金推出公司總經理助理、權益投資總監金梓才的“數字人分身”,借助ASR語音識別分析、NLP自然語意處理、TTS+TTSA語音動作合成、音色克隆等AI前沿技術,通過數據“投喂”和自主學習等“訓練”,“數字人分身”可以逐漸完成與客戶交互溝通的路演工作。

    南方基金則借助南方中證國新央企科技引領ETF的發售時機,推出AI宣傳片。借助AI生成宣傳片腳本、畫面及配音,原本需要大量時間繪制的壯麗山河和科技城市景象可以迅速落地,還可以根據旁白文案生成多種配音以供選擇。

    AI將“大展拳腳”

    目前,中國證券報記者從多方了解到,多家公募機構已經將AI的研發與應用納入公司發展規劃。

    匯添富基金介紹,投研方面,公司利用AI對話助手,通過自然語言問答形式,實現內部研究成果及組合數據的查詢和分析,提升投研效率;通過AI優化數據回測分析模型,挖掘客戶交易數據價值。此外,公司還在C端APP推出智能助手聊天服務,在渠道端為銀行等機構提供基金營銷AI智能陪練,提升服務黏性。

    未來,匯添富基金表示,公司將重點探索AI在投資決策、風險管理方面的應用,同時加強在自然語言處理等技術方面的研究,提升AI聊天機器人的服務水平,實現更人性化的交流。此外,公司也在探索搭建內部AI門戶,將國內外大模型統一接入,進行比對研究,分析模型特點,探索模型的細分場景。

    除了AI債券交易機器人,興業基金介紹,2021年起公司與興業數金共同研發智能投研平臺,利用基于深度學習的自然語言處理和視覺語義分析、知識圖譜等AI技術,對基金投研報告進行非結構化數據抽取和分析。

    今年,興業基金技術團隊基于開源語言大模型研發興業基金GPT機器人“興基智”,現階段可以實現整理提綱、文案寫作、信息抽取、角色扮演、生活助手等場景。后續將結合業務需要,進一步探索營銷文案助手、錄音摘要生成、研報數據分析、金融輿情分析等方面的應用。

    來源:中國證券報

    責任編輯:李頡


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