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      風(fēng)控太難,他們想讓AI幫你自動做理財投資

      本文作者: 溫曉樺 2016-07-13 17:59
      導(dǎo)語:即基于人工智能技術(shù)引導(dǎo)用戶在其風(fēng)險投資組合中發(fā)現(xiàn)有回報潛力的投資選擇。

      風(fēng)控太難,他們想讓AI幫你自動做理財投資

      外媒報道稱,隨著fintech金融科技的日趨興盛,Upstox、Tavaga和Zerodha等在線交易和投資服務(wù)提供商開啟了自動化交易革命,即基于人工智能技術(shù)引導(dǎo)用戶在其風(fēng)險投資組合中發(fā)現(xiàn)有回報潛力的投資選擇。

      目前,這些創(chuàng)業(yè)公司正越來越多地致力于讓投資無縫化,目標(biāo)瞄準(zhǔn)了那些努力想要學(xué)習(xí)如何做出明智投資的Y世代(美國人在20世紀(jì)最后一個世代出生的人,即目前在25歲到5歲的美國青少年群體)用戶。比如Upstox,該公司計劃于今年8月推出自家自動化投資應(yīng)用Upstox Invest。據(jù)稱,通過調(diào)查和研究發(fā)現(xiàn),80%的印度人想要儲蓄資金用于對共同目標(biāo)的投資,比如婚姻計劃、孩子教育、自我教育、購買房產(chǎn)或汽車等等。

      “基于用戶的年齡、債務(wù)狀況、可支配收入、投資經(jīng)驗等因素,我們的算法將會為每個用戶創(chuàng)建專屬的信用風(fēng)險預(yù)測,”Upstox聯(lián)合創(chuàng)始人Raghu Kumar表示,“如果你是一個保守的投資者,那么推薦的投資組合將建議你將大部分投資放到債券共同基金,因為它們風(fēng)險較低。而假若你是個年輕、債務(wù)較少的投資者,程序會建議你投資風(fēng)險稍高的產(chǎn)品。”

      基于人工智能的系統(tǒng)就是這樣負責(zé)幫助用戶計算出最優(yōu)的投資建議,比如買哪一只股票回報率更高。無論是黃金、共同基金或其他股票,最終的選擇權(quán)當(dāng)然是用戶來行駛,但系統(tǒng)會在用戶需要時重新平衡投資組合。

      而其他應(yīng)用又有怎樣的特殊技能呢?同類應(yīng)用提供商Tavaga的創(chuàng)始人Ravinath Dasika則表示,“Tavaga將為用戶提供六輪投資,投資者可以先從十萬盧比開始,然后再選擇是要進行激進、保守還是穩(wěn)健的類型。”

      Tavaga是基于Java開發(fā)的app,以一套算法運行來確定風(fēng)險級別。“最后用戶可以選擇提高或降低他們的風(fēng)險水平,并在不同的目標(biāo)中進行選擇,看你是想要觀看板球世界杯,還是購買汽車……然后程序會估算出相應(yīng)所需的本金。”

      一個月度投資的標(biāo)準(zhǔn)化流程就是幫助用戶對特定投資組合作出能夠?qū)崿F(xiàn)一定投資目標(biāo)的決策的過程。不過,對于這樣一款應(yīng)用,Dasika表示,“重點是目標(biāo)管理而不是資產(chǎn)組合管理,而且UI/UX設(shè)計也必須確保這是一款消費應(yīng)用,而不是一個理財應(yīng)用,因為后者外行人很難參與其中。”比如,共同基金投資平臺Scripbox的算法會為用戶推薦的投資,包括股票,以及短期、長期借貸和節(jié)稅基金,用戶投資過程中,可以在一個或多個基金中確定自己的目標(biāo)。

      至于Zerodha,該公司計劃通過其內(nèi)部孵化器Rainmatter成立兩家專注于自動化投資的創(chuàng)業(yè)公司。同樣,Zerodha的兩家新公司也將以利用算法來給終端用戶提供建議的方式進行——一家專注于個人財務(wù)管理,另一家則專注于以獨特的方式投資于股票市場。

      在對數(shù)據(jù)的處理上,人工智能技術(shù)擴寬了數(shù)據(jù)來源,使得有更多數(shù)據(jù)能夠被納入分析。而在算法上,人工智能技術(shù)也讓金融工具能自動進化交易策略。Rebellion首席投資官Alexander介紹自己的產(chǎn)品說:

      在這個互聯(lián)網(wǎng)時代,我們獲得的數(shù)據(jù)遠遠超過了人類可能的處理能力。要在這個巨大的信息海洋中分析和識別模式,唯一的辦法就是使用機器學(xué)習(xí)工具和技術(shù)。這是一條發(fā)展更優(yōu)的投資策略路徑。

      自動化投顧應(yīng)用領(lǐng)先者Rebellion首席投資官Alexander曾介紹說:“我們給了系統(tǒng)20年的全球經(jīng)濟和市場數(shù)據(jù),以及讓它學(xué)習(xí)現(xiàn)代金融的歷史,讓它找出不同因素是如何影響各資產(chǎn)類別、行業(yè)和地區(qū)的價格。它不是按照程序遵循任何特定的交易策略,因為我們沒有告訴它去尋找這些。系統(tǒng)會自動識別概念,并在特定市場狀況下,將概念通性能績效聯(lián)系起來。”

      相比之下,傳統(tǒng)的量化投資方法往往嚴(yán)格應(yīng)用事先設(shè)定好的策略,它的基本假設(shè)是現(xiàn)在的相關(guān)性會無限持續(xù)下去。但這往往會造成很大問題,因為市場瞬息萬變。所以人工智能系統(tǒng)的優(yōu)勢在于,它能夠隨著舊關(guān)系的衰減以及新關(guān)系的出現(xiàn),不斷進化自己的投資策略。

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