一個APP昭示的野心:這是招商銀行對Fintech革命的回應 | AI金融評論

2016年12月6日,招商銀行強勢發佈平台式手機銀行APP5.0,以及其中的財富管理應用摩羯智投。面對魚龍混雜的「fintech」革命,招商銀行給出了他們對「未來銀行」的回應。摩羯智投也是中國銀行業首個智能投顧。

根據麥肯錫最近公布的一份研究報告《中國銀行業的明天在哪裡》,2014年,全球銀行業的凈資產收益率(ROE)延續了2008年金融危機后緩慢回升的態勢,穩定在9.5%。但是,過去一年股東回報率的回升卻無法掩蓋整個行業毛利下滑的現實。2013—2014年,包含銀行利差和手續費利潤率的毛利水平拖累ROE達185個基點,銀行不得不通過大幅度削減成本(貢獻169個基點)來保持ROE的穩定。但是,單純靠削減成本的手段維繫利潤不可持續。未來銀行必須向金融科技和互聯網巨頭的核心競爭力發起挑戰,即以客戶需求為核心提供便捷、貼心的客戶體驗。

招商銀行零售金融總部總裁劉加隆表示,「過去兩年的時間,面對互聯網金融大局的迸發,我們一直在思考金融到底是什麼?阿里做電商,今天我們看到阿里做電商的場景,騰訊做了社交的場景,美團變成了到店服務的霸主,58變成到家服務的霸主,滴滴變成出行的霸主……他們每個做的都是人們生活中某個場景,都從這些場景出發向金融進行滲透。我們在這些事情上應該怎麼辦?不同的銀行有不同的理解。 我們的理解是因為金融的複雜性和專業性,因為它離錢近必須被監管,它構成了一個金融自場景,所以我們講金融自場景。總體來說,這件事概念非常簡單,就是三件:智能化、融合服務,和深耕我們核心的金融自場景。」

匍匐兩年,為「未來銀行」祭出殺器

那麼,招行要做的「智能化、融合服務和金融自場景」是指什麼呢?總結起來,是在招商銀行APP5.0上:

  • 加入人臉識別、指紋識別、語音識別等生物科技。

  • 可以識別客戶用戶,及其大致的需求。APP打開時,能有針對性地給客戶呈現不同的產品服務,並提供售前資訊。

  • 打通線上客戶與線下客戶經理聯繫,人和機器、人和網點融合。

  • 增加轉帳、查詢、交易以外的功能,包括基金、保險、黃金等標的的理財產品銷售、管理建議服務,即瞄準財富管理的智能投顧入口——摩羯智投。

從上述幾大功能可見,與同業的手機銀行APP不同的是,5.0不僅僅是ATM機手機版,而是附加了大數據和人工智能的服務。這個對fintech的回應着實充滿未來感,人們也喜聞樂見。 

「智能化是第一次機器學習和人工智能在銀行業中的應用。這件事情在市場上有非常多異業的Fintech公司推出。這是暖場選手。」劉加隆表示,「摩羯智投和APP5.0是我們兩年多來,在黑暗隧道中不斷地打洞,終於見到了那一頭微微的曙光。」

是不是隔着顯示屏都感受得到來自銀行業大佬的自信?

押注智能財富管理

「如今28個城市實行房產限購,但是財富積累不會停滯和減少,所以我們不認為所有人都在投的消費金融是一個最大的風口,我們認為今天整個風口或者下一步更大的風口,我們認為是財富管理。所以,這次我們的定位是開啟智能理財新時代。招行APP5.0上有一部分的入口給了招聯,有一部分的入口給了零售信貸,但在目前這個時間點上,它非常強調的是財富管理。」和其他智能投顧類似,摩羯智投提供基於公募資金進行全球數字化資產配置的服務,包括利用大數據和機器學習算法進行資產配置、組合管理監控、用戶投資行為學習等。

時到如今,智能金融這局棋,開局階段已經結束,就看中局的爭奪廝殺。百度雲聯席總經理劉煬日前曾說:「目前一些大型的互聯網公司才有能力玩大數據,而真正的超級巨頭才使用人工智能做事。」在結合機器學習進行財富管理這件事上,招商銀行為何自信?

人工智能:超出你想象的並非其高深萬能

一般來說,智能投資的運作過程無非包括:

將用戶的投資想法與數據庫進行匹配,從數據庫包含的投資標的中進行篩選,選出與用戶預期相符的標的;


以量化金融的方法選擇出中期和短期表現較好的標的,進行資產組合配置。


得到這些組合后,投資過程中系統每天再對組合從市場、行業、組合、用戶等層面進行監測,出現變動時給用戶提出風險警示。

在這個過程中,摩羯智投的模型體系包括三個部分:蒙特卡洛模擬模型,決策樹模型,有監督及無監督學習算法組成的風險監測模型。

蒙特卡洛算法(Monte Carlo)一般是指,利用隨機抽樣的方法,獲得一些隨機系統的統計量或者參數。在金融領域的應用中,可以通過Monte Carlo來模擬多條標的資產的價格走勢,求出估計資產價格的模擬值。


行為動量決策樹,簡單來說就是一個if else的分支樹,是在優化過程中把以前梯度也考慮到此次的變量更新。


機器學習算法則用於跟蹤用戶的理財行為。

可以看出,這些都不是什麼高深莫測稀奇罕有的算法模型。根據到目前為止的了解,除了某家單純投資海外ETF的智能投顧,每一個智能投顧應用都宣稱用了這些模型和算法,可謂耳熟能詳。然而如劉加隆所言,這其中的差別在於數據和時間:

  • 這個東西需要兩方面數據——資產數據和客戶數據,招商銀行在這上面累積了十年,全市場招商銀行擁有這個領域中最好的數據。那些沒有數據的公司憑什麼做這個呢?我不太知道,當然也有人花錢投它。但我們不認為和我們是一樣的東西。

  • 第二件事情這個模型必須經過驗證矯正和訓練,這需要時間。

招商銀行零售網絡銀行部總經理江朝陽認為:

其實所謂的人工智能、智能化也好,數據模型的應用上也好,最關鍵的能力不是數學模型的能力,最關鍵的能力是——積累下來的業務經驗抓住關鍵參數是什麼,以及哪些參數會對這些事情的結果產生顯著性的影響。當有這些參數后形成的模型,在數學算法上並不複雜。

這是金融人士對技術的理解。對於一直形同黑箱的人工智能技術,你也許認為招商銀行不夠酷炫,但招商銀行認為是外界是受了迷惑,對其應該祛魅。而通過一系列數據,招商銀行也試圖說明量化金融中數據與算法的分量

  • 僅1700家網點、較小的用戶體量,招商銀行卻是全國公募基金銷量最大的機構,理財管理規模2.3萬億。相比之下,餘額寶為8000億。

  • 全中國最多的活躍的中產階級客戶,將近5000萬人。

  • 5.4萬億交易活躍的零售金融交易資產。這個量級是在所有的金融機構里才可能有的,非金融機構是不可能有這個量級。

  • 截止到9月底,全中國有金融牌照的資產管理規模60萬億,招商銀行的託管規模9萬億。

  • 非結構化的數據方面,可隨時調研市場上近百家基金公司、3400多隻基金,以及邀請基金經理現場路演。

  • 累積10年數據,凝聚成71個歸因分析因子。

  • 總行開發團隊規模約3000人,佔比三分之一,包括學IT、金融數學、數據科學的。

有這些數據,招商銀行可以做什麼?根據招商銀行財富管理部總經理助理王洪棟的解釋:

投資行為刻畫與風險控制

無論是什麼人群,無論做如何極致的用戶刻畫,金融產品的屬性和需求歸納起來只有三個點:收益、流動性和風險。大量的數據並不是客戶行為的數據,是在金融數據里如何實現出更好的流動性、收益性和風險性相結合的產品,所以金融數據在這裡是最重要的,這就是BAT和金融機構的差異。


5.4萬億交易活躍的管理金融資產意味着什麼?這個數據意味着招商銀行積累了最大量的交易數據。假如某個用戶說自己能夠接受10%的虧損,但一查其在招商銀行10年裡每次買了股票基金不到三天、虧5%就撤,那就不應該相信其能接受5%虧損了。這是真實的投資記錄,比各種調查分析實在。這個東西通過出行、購物是看不出來的,這是人性層面的,真實的交易能看得出來。社交的信息也真假難辨,所以我們也不做NLP。


所以,有些數據是冗餘無效的,和投資沒有關係。可能有的銀行的規模夠量,但客戶的活躍度不夠。

輿情監控和分析

公募基金是兩層結構,一層結構投資股票、債券、商品、大宗、現金這些基礎資產的基本收益數據,這個數據在市場上是公開的,沒有太大的差異,差異在於模型,即人對金融的理解。第二個是非結構化的數據,如基金經理和基金公司的數據,包括括基金公司的治理結構、激勵考核、基金經理最近工作的精神狀況、風格漂移等。基金組合這件事絕對不是簡簡單單是結構化數據的計算問題,更重要的是非結構化數據的收集、整理、提煉和描述的問題——組合的邏輯是什麼?裡面的比例是多少?動態結構調整怎麼做?這件事情牽扯到什麼,這不是簡單的算法,裡面核心是大類資產配置的戰略問題。


舉個例子,如果大家稍加關心就會看到近期A股一直在漲,但漲的是大盤藍籌;這兩天債券在調整;黃金和美元怎麼看?這牽扯到大類資產配置,其中戰略配置決定了成敗的八九成。


如何判斷一隻基金是一隻好基金,我們假設,先看它過去的歷史業績,如果過去的歷史業績和過去的風險波動你比較滿意,但你更擔心它未來會不會朝着這個方向演進,我們假設只要它不是更壞就可以了。專業角度是投資行為的動量,這個行為具不具備繼續往前走的動量,那就去調研基金經理——機器學習在這裡做了很多的定性定量化的分析,包括阿爾法和貝塔的分離,關鍵看阿爾法的保持在基金經理身上有哪些因子在發生作用,這就要做歸因分析。招行這個技術用到了71個因子,此外每個季度,有20多名招行基金工作室的資深產品經理會去基金公司盡調訪談,把每個問題都變成了數學語言和參數。

人機結合,以實現財富管理目標為導向

有了人工智能,很多智能投顧試圖宣揚製造出「永動機」式的投資顧問——讓機器自動學習、自動調倉,24小時不休息地監控市場,實現高於大盤的收益率。但很明顯,供求原理就決定了這種財富管理的永動機難以實現:如何在某一個賺錢信號在資金蜂擁而至后及時抽身而退,併發掘另一個信號?

對此,招商銀行的思考又是如何?

「人工智能能夠在下圍棋打敗人類,但是投資這件事情的複雜度不會輸給圍棋,甚至更複雜,因為涉及到按照索羅斯說的市場情緒仿身性等很難量化的東西。第二,人工智能在中國財富管理領域的應用今年處在元年,它有生長的過程,要給它時間成長。所以,這個過程中,我們覺得唯一現實的路徑是『人+人工智能』的融合。」


「摩羯智投並不是提供一個保證性的收益,也不是要和某個市場基準(benchmark)做比較,目標不是打敗中證500、滬深300。它做的是根據資金期限、回撤要求做財富管理。比如,一個客戶的目標是贏得收益6%,概率虧損不能承受超過5%,那就在這個區間里給你構建組合,滿足其理財規劃的目標,這是財富管理的本質。

很多人說到銀行,尤其是銀行的IT,認知還停留在傳統的交易型機構,一大堆客戶經理環繞着。而起碼到如今,招商銀行APP5.0是同業中智能化的開始,也是人機交互的開始。如劉加隆所言,「未來銀行形態不再是傳統的只有線下和人,也不是完全的只有APP。所以我們要推人機融合。」

「坦率說,我們只會做金融,我們不會做電商,不會做社交,我們會做某些和金融、和投資、銀行、保險高度相關的某些必要的擴展,但坦率說我們走不了很遠,這是我們的邊界。我們已經想清楚了未來三年大概的路徑。5.0的所有模塊在接下來三年都會比較穩定。所以,以這種方式來看我們找到了應對互聯網對我們挑戰的一種回答。」

對於摩羯智投的盈利模式,招商銀行沒有做太多的解說。目前,摩羯智投暫時不會收取額外的管理費,而且還做了很大的讓利,比如調倉時基金再申購是免費的。但表面看如此,實際上招商銀行的存量資金也因此增加,其操控空間更大,屆時獲取到的收益也會比賺取管理費可觀。

因此,同時作為率先加入R3聯盟,開展區塊鏈研究的招商銀行,是否又會在新的風口領航呢?


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