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金融领域的AI应用 路孚特之胜出之道

陈芳 Nicole Chen
陈芳 Nicole Chen
路孚特中国区董事总经理

Fintech是近几年金融界最火热的词之一,人们期待人工智能(AI)和机器学习技术(ML)可以辅助投资,更好地分析业绩归因和投资者行为。而路孚特则凭借助深厚的积淀与领先的科技手段,在这一领域焕发出勃勃生机。

如果说大数据是Fintech的原材料,那么AI就是提高投资效率最好的工具。在这两点上,作为金融数据提供商的路孚特拥有绝对的领先地位。早在1850年,我们当时路透的创始人Paul Julius Reuter,已经开始使用信鸽在欧洲的某些市场传送股票市场报价。随着通讯技术的发展,1964年,路透社首次用电脑把纽约的市场价格传递到伦敦和所有欧洲大陆的股票大师机器(STOCKMASTER)。

01 路孚特强大的数据库支持

路孚特专注于做金融市场数据,所以我们有非常丰富而且经过标准化改造的数据。路孚特能提供的数据范围非常广泛。在新闻评论方面,我们有新闻本身、针对这条新闻的评论、视频新闻和券商的投研报告。股票、商品能源、衍生品、固定收益、外汇等所有的行情和市场数据都会都在我们的数据库中。我们还有参考数据,包括与行业相关的指数和条款上的参考数据。在宏观数据方面,路孚特拥有全世界最广的宏观经济数据库Datastream,它涵盖全球各个国家的国家级数据和经济数据。在今年,随着路孚特对中国的市场的加大投入,我们会有将近30万条与中国有关的新增数据,这些数据可以涵盖到省、市、县级别的水平。路孚特还有最丰富的支持反洗钱、KYC、尽职调查相关的所有的数据库。

通过富有洞察力的图表说明您的研究(截至 2018 年 9 月的数据)

除了路孚特自己本身拥有的数据库,我们在全球有4000多位内容分析师,同时有超过5000家的内容合作伙伴。这些合作伙伴也把他们的数据放在路孚特的数据平台中,通过路孚特的数据平台来发布和传输到全球的金融从业人员手中。现如今,路孚特的数据支持了全球5000多家投资公司和对冲基金,它是全球最大规模的专业外汇社区,覆盖了1700多位机构客户和160多家提供商,每天都有超过四千亿美元的外汇交易额发生在路孚特平台上。除此之外,我们能对任何信息都迅速反应,并及时传递给投资者们。例如在英国公投美国大选时期,路孚特平台在24小时之内管理了790亿条相关的市场数据,每秒钟向金融市场传递700多万条价格更新的数据和消息。

快速扫描市场的波动性和离群点,以及相对价值机会

02路孚特对于AI的探索与布局

在路孚特的一项针对全球450个金融行业CTO、数据科学家和AI科学家进行的调查里显示,43%的受访者认为现在碰到的最大的问题是数据质量的问题;38%的受访者认为缺乏一个比较可信任的数据源,即难以获取非常值得信任的数据。事实上,市面上80%的数据都是来自于非结构化数据,非结构化数据使得关键数据的提取会变成一项非常具有挑战性的工作。非结构化数据的激增,使得我们从自有的数据内容当中获取洞察力变得更加困难。但这难不倒路孚特,因为我们有强大的数据处理模型。通过对于内容和数据的搜集,包括一定程度的标准化和结构化以后,我们创建了一致的数据模型和所有关键内容的展示。同时,路孚特采用了唯一的一个标签,也就是标识符(PermID)。我们将标识符链接到主要的数据图谱集里面,用AI和Linked Data模型支持更加深层次的数据转换和挖掘的提炼。通过对数据进行分类和标签化,我们达到了将非结构化的数据转化成结构化数据的目的,路孚特针对于金融市场的知识图谱便得以实现。我们通过以上方式,打通金融产品的标的与公司以及与事件之间的关系,形成大家看到的知识图谱。我们也可以根据市场上的客户不同的数据需求,来定制属于客户自己的数据图谱。不光是数据图谱,通过路孚特的StarMine的模型,我们可以对不同数据的信息来源,包括公司的大事件、申报、路透的新闻、券商的研究报告等,进行语义分析,算出并得到关于这家公司的违约概率和隐形评级的结果。这个评级是动态的,任何一个新的事件都会触发整个评级系统评分的变化,得出动态的结果。

近年来,随着网络的发展,社交媒体上和新闻中的各种市场情绪的生成过程,受到了各个金融机构的关注。这些充满着情绪的字句都是以非结构化的形式存在的,我们的新闻分析功能,能够将来自于路透社和来自于第三方例如社交媒体的一些非结构化的实时新闻,转化为机器可以读的数据源。

每一条新闻都是针对于公司或者某个资产类别的情绪指标,我们会对情绪指标的相关性和吸引性进行评分。通过这个系统我们还可以实时地扫描和分析,最后将结果输入到客户的定量策略里面,以帮助我们的全球投资人在投资决策中脱颖而出。

03路孚特的AI愿景

路孚特在十年前就一直在积极探索AI的运用和布局。通过与客户的长期沟通,我们发现客户由于以下四方面的压力,迫切的需要将AI 应用到他们的日常工作之中:

  1. 来自于监管和合规方面的压力。路孚特的数据显示,现在全球每45分钟就有一处新的监管的变动发生,同时反洗钱、KYC等来自于监管和合规方面的挑战现在是越来越大、越来越严峻。
  2. 来自新兴技术对于融资方面的创新压力。我们现在有越来越多的融资新渠道,比如在线金融市场包括P2P、区块链的应用。还有数字货币还有虚拟货币也变得越发频繁。这些新渠道使得AI方面的投入更加迫切。
  3. 在数字化时代下的成本压力很大,AI和一些预测性的工具将发挥更加重要的作用。
  4. 新兴市场从长期来看充满机会,短期内有非常大的挑战。传统企业往往在新兴市场里面更加容易受到来自于垂直领域还有包括地方性竞争者的挑战,数据驱动的个性化也会成为今后竞争的一个非常关键的因素之一。

针对客户的需求,我们的产品和服务基于四个方面:机器学习、自然语言处理、知识图谱的建立和文本分析。这些AI的手段已经广泛地运用到我们公司自身提供的产品和服务里面。

截止到2019年,路孚特的足迹已遍布全球190多个国家和地区,在全球服务超过四万家客户,拥有40多万名终端用户,中国市场的开拓也在稳步推进中。路孚特希望可以通过AI的新兴技术,不断开发更加智能的产品,帮助我们的机构客户更加智能地决策和选择。AI在今后的十年是AI在中国包括全球迅猛发展的十年,我们希望用路孚特非常专业的金融市场数据和信息给各位金融从业人员提供更好的工具和帮助。