炒股少烦恼
随着近年新兴技术快速涌现，人工智能、大数据成为大家紧密关注和谈论的话题。金融行业作为一个以数字为交易基础的行业，人工智能、大数据正在深刻的影响着金融行业的分析和决策。
为了研讨新的发展趋势，恒生聚源与数据宝于4月20日在深圳联合举办了“智能资讯的应用与展望”主题沙龙，恒生聚源、证券时报数据宝、恒生云纪以及多家券商信息技术部、网金部、产品部负责人齐聚一堂，共同探讨人工智能在证券领域的应用、布局、发展。
人工智能在投顾中的应用与发展
面对市场、渠道、用户海量的数据，人工智能技术在证券投顾领域中如何发挥作用？如何让数据智能化在投资决策中进行相应的应用。
恒生聚源副总经理徐宏俊指出：智能投顾无疑是当下最炙手可热的一个金融科技风口，券商都期待人工智能技术在证券投顾领域中能够发挥巨大作用，但目前国内的智能投顾还处在起步阶段,同时还面临投资者账户个性化特征明显、类型复杂、数据计算量特别大，精准分析效果差等难点。各家券商虽然纷纷尝试，但至今尚未取得太大突破。如何让人工智能技术在证券投顾领域中发挥作用，目前要解决的是在垂直领域，加大数据开放，理解人工智能能力可落地的场景及应对流程，将AI纳入决策流程。
人工智能在股市资讯中的应用与发展
如何从人工智能切入股市资讯新闻？如何挖掘股市数据资讯满足投资者的选股需求？
数据宝负责人罗峰指出：市场上有价值的数据内容比较稀缺，缺乏持续挖掘、生产体系化的股市数据资讯生产线。尤其是在股市严监管的大背景下，从数据出发生产的资讯可以减少主观判断风险，数据机器人发现的新信息可以给用户带来外界稀缺的交易价值信息、满足投资者的选股需求。
数据宝在智能资讯业务发展上做了一些尝试。数据宝每月机器人写作发稿超过3000篇，生产的内容覆盖常见的13类股市数据。数据宝也是国内第一个将机器人写作直接植入到微信号的新媒体，点击菜单栏上的机器人，跳出来的文章都是机器人写的稿件。同时数据宝还开发数据工具，数据宝把股市用户常用的一些需求开发成工具，如股票热度排行、筹码集中度查询、连续资金流入查询等，做成小程序、打通微信号。这对给投资者带来有交易价值的新资讯、满足投资者的选股需求有帮助。
智能问答在金融领域的应用与发展
人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，实现批量人性化和个性化的服务。在全面争夺流量，竞争日益激烈的线上市场，智能问答将成为决定沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。
恒生聚源智能小梵产品经理徐凡提到，智能问答的设计理念即为把握人性弱点，以用户为中心，帮助用户筛选信息，为用户提供一站式解决方案，让智能问答成为一个懂金融的投资助手。
聚焦到券商领域，投资类的智能问答，智能机器人、交互式组件，对于用户来说，针对不同的疑问，智能问答产品是会以不同的组件形式输出信息，解决信息不对称、或者说是获取信息不精准的问题；同时帮助C端用户不断熟悉、理解资本市场的相关逻辑、投资标的产品以及投资理念。
以数据为导向进行决策如何精细化运营
整个金融业务前端场景的主线是由“了解客户——匹配客户与产品——个性化服务——迭代优化”组成。以大数据为核心的精细化运营逐渐成为业内共识，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、如何刺激用户，以数据为导向进行决策，为不同的客户提供个性化服务。
恒生云纪产品经理陈潇指出：精准化运营的基础是大数据清洗与用户画像体系的建立。基于客户的自然属性、资产、交易、用户行为及其他多种数据源，对客户投资行为及其背后的投资需求作出分析，将券商客户特征标签化，供诊断、运营、辅助、推荐等业务场景使用，形成千人千面服务的基础，促进券商线上线下业务发展。
如何构建科学的金融知识图谱
如何构建金融全领域的知识图谱，利用基于关联关系的知识图谱，突破现有的关系型数据库的限制，在金融行业中让数据发挥更大的价值。
聚源研究发展中心孙强指出：无论是智能资讯还是智能问答，知识图谱都是其功能实现的底层技术基础。金融知识图谱的构建是建立在行业数据、经济运行逻辑和大数据之上的。目前金融行业数据有结构化数据，同时在研报、公告以及新闻中也存在大量非结构化数据。我们从传统的逻辑关系，因果关系中提出数据建立模型，同时依靠大数据分析找到相关性，构建合理科学的金融知识图谱。
数据宝（shujubao2015）：证券时报智能原创新媒体。
