銀行資管業(yè)務中人工智能的有效運用

葉智聰

摘要：新頒布的資管信管致使銀行資管業(yè)務的監(jiān)管環(huán)境發(fā)生相關變化，業(yè)務基礎數(shù)據(jù)并不完整問題、組織架構的特異性以及技術儲備問題都影響銀行資管業(yè)務中人工智能技術的應用。基于此，本文對影響銀行資管業(yè)務應用人工智能程度的因素進行探究，對銀行資管業(yè)務應用人工智能的策略進行分析。

關鍵詞：銀行;人工智能;資管業(yè)務

引言

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

一、影響銀行資管業(yè)務應用人工智能的因素

（一）外部環(huán)境發(fā)生變化

1、資管業(yè)務的業(yè)務環(huán)境發(fā)生變化

傳統(tǒng)的銀行資管業(yè)務競爭主要是同行業(yè)內的銀行資管競爭，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)務應用人工智能技術帶來相應阻礙。

2、資管業(yè)務的監(jiān)管環(huán)境發(fā)生變化

自銀行機構發(fā)展資管業(yè)務過程中，資管業(yè)務的監(jiān)管機制也隨之出現(xiàn)。自2018年資管新規(guī)的出臺，實現(xiàn)國內監(jiān)管對銀行資管業(yè)務的市場化調整，同時也適當放松國內監(jiān)管對資產(chǎn)端以及負債端的監(jiān)管力度，確保銀行資管業(yè)務獲得更多的發(fā)展機會，以讓人工智能技術有更多的業(yè)務場景進行應用。

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

第二，在開展負債端監(jiān)管過程中，可依靠業(yè)務流程來制約客戶的理財購買行為。確保可購買理財產(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)務數(shù)據(jù)因素

金融業(yè)務數(shù)據(jù)的典型特征就是數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結構復雜，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、內部數(shù)據(jù)

銀行資管業(yè)務發(fā)展進程中積累的業(yè)務數(shù)據(jù)中，大多數(shù)數(shù)據(jù)實現(xiàn)了數(shù)字化，但對于相關數(shù)據(jù)缺乏內生性需求的分析，同時在數(shù)據(jù)在并未經(jīng)歷數(shù)據(jù)清洗以及結構化儲存后，內部數(shù)據(jù)在后期清洗以及存儲過程中應用成本相對較高。銀行資管業(yè)務中的部分業(yè)務模塊職能是由母行內部門代為行駛，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致人工智能技術應用層次被制約。

2、外部數(shù)據(jù)

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

（三）銀行資管架構因素

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

（四）銀行資管技術因素

資管業(yè)務發(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)務規(guī)模的迅速擴展，給各個銀行資管業(yè)務開展帶來不均衡的發(fā)展水平，因此在不同機構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。非銀行機構的監(jiān)管力度以及行業(yè)標準化程度相對較高，因此大多數(shù)非銀行機構僅需滿足入行門檻即可。由于部分非銀行機構已經(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的應用還需要付出更多的發(fā)展成本。

二、銀行資管業(yè)務應用人工智能的策略

（一）明確銀行資管業(yè)務的發(fā)展定位，梳理人工智能技術的應用框架

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

第一，傳統(tǒng)運行模式銀行資管業(yè)務應用人工智能技術所花費的應用成本相對較高，同時給銀行資管業(yè)務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的應用有著應用場景需求，如可借助人工智能技術對負債端客戶的偏好需求進行分析，在業(yè)務后期發(fā)展過程中根據(jù)銀行資管業(yè)務的實際發(fā)展情況加深人工智能技術的應用程度。

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

（二）深層次挖掘人工智能應用點，確定人工智能應用的整體框架

1、人工智能技術應用至客戶行為分析

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

2、人工智能技術應用至智能量化投資

在該領域中應用人工智能技術，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中智能投研平臺建設成功的案例極多。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。

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

（三）人工智能技術應用內部制度的建設

雖在金融領域中應用人工智能技術以成為業(yè)內人士的普遍認知，但不同金融機構對于人工智能技術的認識程度以及在機構內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部建立切實可行的人工智能應用推廣制度。內部推廣制度建設過程中需要考慮到探索業(yè)務與外部技術公司的合作方式、分析探索性業(yè)務的考量標準，同時還要考慮項目結果未能滿足預期標準的退出機制。

（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準資產(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)非標準資產(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。可借助人工智能技術對母行負債端已有的客戶數(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對設計滿足監(jiān)管標準的母子協(xié)同制度，最大程度利用母行已有的客戶資源。

（五）實現(xiàn)技術儲備與技術合作

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

第二，加強針對資管業(yè)務人員的人工智能知識培訓力度，通過培訓戰(zhàn)略性人員全面推進人工智能技術在銀行資管業(yè)務中的應用范圍。

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

結語

銀行金融業(yè)務板塊的發(fā)展趨向就是資管業(yè)務，由于資管業(yè)務具備較為獨立、完整的資產(chǎn)負債架構以及業(yè)務模塊，因此銀行資管業(yè)務中的資產(chǎn)業(yè)務、負債業(yè)務以及風控業(yè)務都可作為應用人工智能技術的重要場景，需實現(xiàn)人工智能技術在銀行資管業(yè)務的有效應用，提升資管業(yè)務開展效率，為傳統(tǒng)銀行資管轉型提供技術保障。

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