智能投顾毕业论文

智能投顾一般指机器人理财：机器人理财是将人工智能导入传统的理财顾问服务，并非由实体的机器人帮助客户理财，而是透过网络线上互动，依据需求者设定的投资目的及风险承受度，透过计算机程序的算法，提供自动化的投资组合建议，不像传统临柜面对面理财服务需要许多的服务人员，其目的在于提升效率。您在购买理财产品前，应确保自己完全明白该理财产品的投资性质和所涉及的风险，详细了解和审慎评估理财产品的资金投资方向、风险类型等基本情况，在充分了解并清楚知晓本理财产品蕴含风险的基础上，通过自身判断自主参与交易，并自愿承担相关风险， 在慎重考虑后自行决定购买与自身风险承受能力和资产管理需求匹配的理财产品。 温馨提示：以上内容仅供参考。应答时间：2021-11-26，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

“智能投顾”也可被称作为机器人投顾、智能理财、自动化理财等。利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，根据投资者的风险承受水平、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，运用一系列智能算法，投资组合优化等理论模型，为用户提供投资参考，并监测市场动态，对资产配置进行自动再平衡，提高资产回报率，从而让投资者实现“零基础、零成本、专家级”动态资产投资配置。叮咚钱包也将正式开始进军智能投顾市场，推出智能投顾产品，预期将在下半年正式上线。

智能投顾英文叫做robo-advisor，直译过来是机器人投资顾问，是指虚拟机器人基于客户自身的理财需求，基于马科维茨提出的投资组合理论，通过算法和产品搭建一个数据模型，来完成以往人工提供的理财顾问服务。

【摘要】 传统投研面对日益膨胀的金融数据，分析人员分析成本增加，分析难度上升，已经显露出疲态。对此，人工智能的引入针对性、智能化地解决了投研难题，辅助分析人员作出合理决策，提高了投研的准确率及分析效率。 一、智能投研是什么？ 随着自然语言处理、机器学习、生物识别等AI技术在金融领域的深入运用，我们的生活正在经历一场前所未有的变革。比如个人助理Siri，能够帮助我们发送短信，拨打电话，记录备忘，甚至还可以陪用户聊天。Siri作为一款智能数字个人助理，它通过机器学习技术来更好理解我们的自然语言问题和请求。这样的人工智能在金融领域的运用也越来越频繁，在提高金融机构工作效率、辅助投资决策、预防金融风险等方面卓有成效。在这之中， 辅助资金管理 成了人工智能在金融行业的最大的应用场景，当前中国财富管理的市场规模已经高达6万亿美元，我国资产管理国模已超百万，具有广阔的发展前景。 那么，智能投研又是什么呢？利用人工智能（深度学习、自然语言处理等）来分析金融市场数据、事件，为金融机构的专业从业人员（分析师，基金经理等）提供帮助，以提高传统投研的准确率与效率。这里要注意两个点，一是事件、金融市场数据与提供帮助之间的联系，举个例子，今天2月25号，中国股市大涨，上证上涨点，那么到底是什么原因导致的？央行降准还是离岸人民币持续上涨影响？而智能投顾就是搜集所有可能有关联性的金融事件、金融数据，从而提供辅助服务。二是智能投研是服务于金融机构的专业从业人员，而不是我们投资者，这也是智能投研与智能顾投的区别。 二、传统投研存在问题 传统投研随着时代的发展，出现在发展历程中必然会发生的问题。一是数据量的增大，传统投研往往依赖于专业人士的分析与判断，具有较强的主观意识在里面；二是对于如此庞大的数据量，我们对于各类数据的利用率依然处于较低的水平。 1 ）主观能动性强 在金融信息领域，人工智能在赋能金融信息加工上还大有作为。从信息来源看，二级市场公开信息比较全面，但一级市场数据以及另类数据信息仍存在壁垒，未来如果金融数据进一步放开，将有大量的金融信息需要加工；对此，传统专业人士对数据的处理依然以经验为参考依据，无疑加重了分析过程中的负担，即无法保证分析的客观性，也有着较高的人工成本。 2 ）数据利用率较低 金融信息数据的逐年增加，使得大量数据无法人为的利用起来。即使随着智能投研的运用，市场上同样存在大量的新闻舆情、财经资讯报道，以及贴吧、论坛等投资者的声音没被利用起来。 三、智能投研具体是怎么做的？ 在智能投研领域，机器可以从公司公告、券商研报、新闻报道等非结构化数据中批量化自动提取关键信息，以此为基础构建关联关系，搭建领域知识图谱，在一定程度上优化投资决策。 我们以一款国内的智能投研平台为例——熵简科技 一般而言，智能投研的重点在于数据的选择。就我国现状而言，多数智能投研公司专注挖掘纯金融领域的数据，如研报、债券、股票等信息。在金融数据之外，还有一类体量庞大的数据值得挖掘，例如社交媒体、信用、气候变化等数据。 熵简科技便是在传统金融业务的基础之上，加入了社交媒体、信用、气候这类数据进行推理验算。在业务分类上，熵简开展了科技、金融、能源、消费等多条业务线，专门为对应研究的人员提供数据服务。 熵简科技有两大核心，分别是另类数据和知识图谱。 1 ）另类数据 熵简科技对金融类数据之外的相关数据进行采集，例如它会采集Github上开源项目的pull/push数据，并进行持续监控，从而能够前瞻性地预判科技型公司的产品开发进度和上线日期，这样的数据对于区块链、人工智能行业的投资者来说是一个影响决策的指标。 在数据源方面，熵简科技利用爬虫技术获取技术，在进行存取分析，搭建了稳定的数据采集体系，可实时监控1200+个数据源。以下以电商、招聘、汽车行业的数据集为例： i 电商数据集 平台采集中国主流电商平台的交易数据。以天猫为例，熵简科技日频持续跟踪天猫商城超过25万品牌、亿商品的销售量价数据，帮助用户高频持续追踪对应投资品牌线上销售表现及行业趋势。 ii 招聘数据集 平台采集覆盖中国主流招聘网站的招聘数据，帮助投资机构判断目标行业、企业的发展阶段与战略，乃至分析宏观大势。 iii 汽车数据集 平台采集中国主流汽车门户的报价数据，通过技术实现了对汽车终端价格大样本、高频率、低成本、可持续的覆盖跟踪，解决了传统终端渠道调研的痛点与难点。 2 ）知识图谱 如果说另类数据是智能投研的原料，那么知识图谱就是智能投研的大脑。所谓“知识图谱”是将实体、属性、关系等非结构化数据固联起来，进而为投资决策提供逻辑支持。体现在投资行业，就是研究员可以将相关的行业、产品和公司等多方因素联系在一起，当观察到某个因素发生变化时，即可以根据关系链推理出观点和预测，为投资决策提供支撑。 完善的知识图谱是AI在投资研究中应用的必要条件，金融行业最不缺的就是海量的高质量研究资料，通过对研报、公告等文本信息的深入挖掘，形成能够自我生长、自我学习的知识图谱体系，这是智能投研的重中之重。 四、智能投研未来展望 在国内，智能投研依然是一个新兴产业，近几年涌入了大量玩家，花费了资金和时间成本，但就国内的情况而言，鲜有真正落地的产品。智能投研在发展道路上存在以下几个趋势。 1 ）领域专家与科技专家相互融合 在金融人才和科技人才的统筹协调中，双方的业务对接过程存在一定的认知偏差，需要越来越多的复合型人才的加入，提高双方业务对接过程中的沟通效率，从而加强产品的研发进度，以及落地后的实际效果。 2 ）技术研发赋能投研产品 金融市场是一个关系错综复杂的信息市场，而自然语言处理等人工智能技术还处于初级阶段，技术在解构各因子之间的相关性上依然有很大的进步空间，智能投研会不断通过技术研发来提高投研参考的准确率和有效性。