亲历恒生电子技术开放日

2016 年 9 月 24 日是恒生电子首届技术开放日,在杭州恒生大厦举行。这是我第一次接触恒生公司。如何让金融变简单,恒生做了很多有价值的工作。这个目标也是我们文因互联的愿景。这次有机会近距离和恒生的工程师交流,非常开心。

可以感觉到恒生是一家技术背景很强大的公司,上来介绍公司全是各种工程师出面,回顾当初起家的时候,从工程师的角度讲工程的各种苦逼过程。各级领导也都是技术出身,用的语言都很亲切,没有废话。感觉很清新。

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恒生的技术开放平台是一个面向开发者提供的平台,它提供服务分享、技术交流和互连共同等一站式服务,让开发者的交流变得方便了起来。它下面有 6 个服务版块,包括开放平台、UFX、LIGHT、互连商城、智汇云和区块链。像终端对接、应用组件集成、创新云服务和项目众包都能创造很大的价值。包括最近很热的区块链技术,开放平台也提供支持。

恒生开放平台

下午前沿技术开发专场上进行了主题分享,题为《智能金融变魔术的六个步骤》。这个分会场同场分享的还有第一财经首席数据科学家汤开智、恒生研究院专家李文松和李涛。汤开智博士介绍的是DT写稿王,如何用自然语言处理的方法和知识图谱来做新闻的自动化写作,非常有趣。可以在writingmaster 看具体的例子。很多方法和我们的实践也有相似的地方,请见张强前段时间的文章《金融自动化报告现状、发展与未来》。李涛介绍了深度学习在量化投资中的应用。李文松介绍了虚拟现实的应用,现场展示了一个VR的交易员工作空间。

恒生技术开放日2

 

下面是一些现场问题和我做的回答:

1. 果仁网也是通过数据进行建模、分析,最后通过一系列转化变成一种智能分析,请问如何评价这样方式?

答:量化投资在一定范围内肯定是有用的。一个策略在小量级的时候和大量级的时候表现可能会很不一样。基于选股指标建立的模型,还是属于 Robot 的级别,不是 Smart 或者 Intelligence,也就是说不是人工智能的范畴。

 

2.请问智能匹配用的都是什么技术?归根结底还是正则吗,还是什么类的算法?

答:匹配和推荐系统有很多共通的地方。如果是指知识图谱上的节点的匹配的话,比如投资方和投资对象的匹配,会有字面的匹配、图关系的匹配、基于知识的匹配等等。比如给一个公司寻找潜在的客户,就可以通过上下游企业的分析,来判断和它供应链最接近的其他企业是什么,从而推理出其他潜在的下游企业。这里面有模板的、机器学习的、信息论的多种算法。

 

3.请问鲍老师,您说的不要“让机器人做判断”,这是不是和智能的概念有有些违背呢?是仅仅现在不适合让机器做判断还是未来同样不适合?为什么呢?

答:在很长的历史时期内(如果非要加一个时间判断的话,我认为至少二十年),人工智能都不可能达到成人的判断能力。发展人工智能需要大量的艰苦的底层工作,现在无论是人才准备,私人/政府投资投入力度还是底层数据的丰富程度,我认为都还是很初级的,整个人工智能工业的成熟,还可能需要一代人的时间。但人工智能算法来提升一些工作的自动化程度,是现实的,是我们近期可以完成的目标,也有极大的经济价值。

 

4. 如果说智能金融等技术的发展,有可能会减少很多传统岗位。那么,在机器还要向他们学习的阶段,如何保证机器得到很专业的支持?

答:机器的定位应该是辅助人,机器在辅助人的过程中其实就是在得到人的指导。日志分析小,文档的语义分析,交互式界面,都可以逐渐地把人的知识转移给机器。

 

5.请问,大数据带来的信息的真实性其实是很难筛选,在技术角度如何做好筛选?

答:可能主要是从数据源的可信度来分析吧。再有就是类似PageRank这样的网络分析技术。IBM Watson里应用了很复杂的置信度分析方法。不会有通用的万能药,都是和具体领域结合的。比如在企业征信里,财务交叉验证、运营商数据集成、个人和企业数据集成、高管行为分析、企业间数据交叉验证等等,都有助于提高数据的可信度。

 

6.请问中国智能金融的发展有什么异同?分别是什么趋势呢?

答:问题太大了,要说清楚得写一本书 😀 要是说和美国比有什么基本的区别,我觉得是两个。一是我们面临的金融问题是美国没有的,中小企业产业升级,金融市场化等等都是特有问题,我们没有可以抄袭的对象。二是我们的数据基础还是比较弱,基础数据特别是政府数据的开放性和美国比差距非常大,这是发展过程中跳不过去的阶段,当前我们应该优先解决数据问题,然后才能谈智能。参看《智能金融的发展路径》http://blog.memect.cn/?p=1932

 

7.智能金融在现如今的应用并没有达到普及,请问是什么在限制其大规模应用?技术还是成本?

答:这符合产业发展的一般趋势。智能金融只是刚刚开始,才几年时间。在市场推广上面临很多人的怀疑,肯定需要一个市场教育的阶段。作为一个颠覆性技术,它会面临典型的“创新者的窘境”,市场的领先者被现有的渠道、内部组织和市场制约,难以快速采用这种短期可能带来痛苦的技术。我认为智能金融会从小的市场、新的市场、低利润的市场开始逐步渗透。这会是一场长跑。参《即将到来的智能金融军备竞赛》http://blog.memect.cn/?p=451

 

 

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