應用場景一：智能投研
投資研究是證券行業(yè)的重要組成部分，通過對金融市場、行業(yè)、公司進行基本面分析，建立財務分析模型、估值模型等，從而確定證券的合理價值;同時，通過技術分析、演化分析等對具體投資操作的時間和空間進行判斷，最終將研究結果用于投資決策。智能投研與傳統(tǒng)投研從業(yè)務流程上來說并沒有本質(zhì)區(qū)別，但是對效率的提升和分析能力的加成，是顯而易見的。
(智能投研業(yè)務流程及特點)
首先是對信息和知識提取。人力所觸及的信息范圍及知識結構有限，借用智能搜索引擎，可以拓寬數(shù)據(jù)來源，優(yōu)化信息提取效率。
例如，虎博科技研發(fā)的新一代智能搜索技術，就可以實現(xiàn)智能、高效的信息提取，幫助券商用戶提高效率。方正證券旗下小方App在嵌入了虎博科技智能搜索引擎后，實現(xiàn)了股票信息、產(chǎn)品信息、投顧信息、服務資訊等內(nèi)容的全面整合，打通信息入口，縮短用戶獲取信息的路徑，信息服務效率至少了提升50%。借助語義理解、實體識別、知識圖譜等技術，小方App能夠準確理解用戶的信息需求，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)穿透，向用戶反饋與搜索意圖緊密關聯(lián)的有效信息，多維度提供搜索結果，從而連接用戶、價值信息和目標產(chǎn)品。
其次是分析、研究、提煉觀點。同樣的，分析過程中，人工分析結果往往會受到情緒、偏見的影響，穩(wěn)定性不足，且研究人員的專業(yè)水平對最終結果會造成極大的波動。利用知識圖譜等技術，可以構建關于研究標的相關的全面系統(tǒng)的知識圖譜，使得結果推論更加全面、客觀，邏輯推理也更加穩(wěn)定。
應用場景二：智能投顧
投顧，即投資顧問。投顧要做的事，簡單來說，就是根據(jù)投資者的財務狀況、風險偏好、理財目標等信息，制定相應的財富保值、增值方案。智能投顧的價值更多體現(xiàn)在業(yè)務價值的長尾效應上，因為相較于更加“精英式”的傳統(tǒng)投顧，智能投顧顯得更加“親民”。
對客戶來說，花更少的代價就能獲得投顧的服務，對券商來說，不增加投顧人力的情況下，就能獲得更多的用戶以及業(yè)務收入?？梢哉f，智能投顧是一項雙贏的投入，據(jù)億歐智庫的統(tǒng)計，國內(nèi)已經(jīng)有60多家券商上線了智能投顧產(chǎn)品和服務。智能投顧也是一家券商是否走在智能化最前沿的標志之一。
應用場景三：智能資訊
資訊是券商最高頻的業(yè)務場景之一，隨著金融非結構化數(shù)據(jù)的快速增加，如何高效利用和分發(fā)資訊數(shù)據(jù)，成為了券商的“老大難”問題，究其原因，具體有以下幾點：
1、金融資訊涵蓋面廣，包括公司新聞、金融產(chǎn)品資料、宏觀經(jīng)濟、政策法規(guī)、社交媒體評論等，投資者獲取信息的時間和精力有限，難以從海量資訊中找到重要或相關性較高的信息。
2、大量的金融資訊價值度、時效性參差不齊，辨別、提取、分發(fā)高價值資訊耗費大量人力。
3、對大多數(shù)投資者而言，晦澀的宏觀經(jīng)濟資訊、政策法規(guī)等內(nèi)容，理解難度較高。
智能資訊即從NLP自然語言處理技術入手，從海量數(shù)據(jù)中高效、準確挖掘出價值信息，形成商業(yè)及投資見解。省去研究人員、投資者大部分重復工作的時間浪費，也盡可能地規(guī)避了個人情緒、知識結構局限性所造成的決策偏差。
現(xiàn)階段已經(jīng)有諸多券商在已經(jīng)自研或與第三方技術服務商合作，探索人工智能技術在資訊服務方面的應用。例如，海通證券與虎博科技合作建立的智能資訊系統(tǒng)，能夠智能化聚合不同來源的資訊，實現(xiàn)資訊標簽的自動快速挖掘，形成統(tǒng)一結構，并基于定制任務的合規(guī)審核和自動分發(fā)，實現(xiàn)“一站式”資訊管理。
應用場景四：智能客服
智能客服是人工智能與傳統(tǒng)客服結合的產(chǎn)物，在證券行業(yè)可以說是必然產(chǎn)物，原因也很簡單：
1、“一人多戶”、非現(xiàn)開戶等限制開放，導致證券客服需求加大。
2、人工客服的精力很難滿足“一對多”服務需求，并且一個人工客服基本只能顧得上一個渠道的咨詢，接了電話咨詢，就沒法應對文字咨詢。
3、占據(jù)較大比重的重復性資訊問題消耗了太多人工客服精力，對于真正有“疑難雜癥”的客戶需求，反而服務不到位。
總結來說，智能客服主要解決兩個問題：
1、讓大多數(shù)用戶的重復性咨詢得到7*24小時的快速解答，不論是來自桌面網(wǎng)站、移動網(wǎng)站、微信、App還是移動電話或者固定電話的咨詢。
2、解放人力，讓真正的“疑難雜癥”得到專業(yè)的人工服務。當然，讓智能客服也能完成這一步工作是AI+證券下一階段要解決的問題。
(智能客服全場景接入流程)
據(jù)了解，虎博科技推出的智能問答機器人使用虎博科技基于NLP的底層核心智能搜索技術，能夠實現(xiàn)與用戶的日?？谡Z化交流，讀懂用戶需求，自助完成率達90%以上。
應用場景五：智能營銷
智能營銷的應用其實伴隨著券商從以產(chǎn)品為導向的模式向以客戶為中心模式的轉變，從“我認為客戶需要什么”到“我知道客戶需要什么，并且告訴客戶我的東西可以幫到你”。
智能營銷解決的就是“知道客戶需要什么”和“告訴客戶我有什么可以幫到你”這兩個重要問題。在開戶引流方面，智能營銷具有渠道追蹤和分析功能，可以對線上線下渠道引流效果進行評估，通過對不同渠道評估，券商可以選擇最優(yōu)引流組合，降低獲客成本。在獲得用戶引流之后，智能營銷可建模分析用戶開戶中斷原因，定位中斷率最高的步驟，通過不斷迭代使開戶流程更友好，提升開戶轉化率。在后續(xù)客戶價值激活和挖掘方面，智能營銷基于不同客戶標簽向客戶推薦個性化投資產(chǎn)品，提高服務質(zhì)量
總而言之，從最終達成的效果來說，人工智能在證券行業(yè)里的應用，主要解決了相對有限的人力和近乎無限增加的數(shù)據(jù)處理和客戶服務需求的矛盾，目的在于降低券商的人力成本，提高運營和服務效率，以創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。
