2020年2月7日

曹實 CFA投資視野

金融服務AI及大數據應用案例

CFA協會最近發表了名為《投資管理業的AI先鋒》（AI Pioneers in Investment Management）的報告，旨在了解投資管理業中採用人工智能（AI）及大數據應用程式的現況，並舉例說明如何在日常工作的不同情境中引入此類技術。曹實在本文將深入探討現實生活中的案例研究，藉此了解金融服務公司對於利用AI來支持其工作及客戶的成效有何看法。

透過相片處理車險索賠

平安保險集團（02318）早於2015年着手研究AI，設立一支由10人組成的團隊。5年後，團隊成員已大增至1200名，涵蓋金融、醫療及智慧城市等業務領域，並致力研究開發各種應用程式。

平安科技首席科學家兼人工智能中心領導者肖京接受該研究論文的採訪，當他引用平安智能閃光理賠的案例時尤為雀躍；該應用程式以AI驅動，通過圖像識別技術自動完成對車輛損毀的識別，每天處理數以萬計的索賠案件。

「客戶只須拍攝數張損毀汽車的照片，並在事故現場提出索賠，索賠申請就會在幾秒鐘內自動處理，並精確地計算付款。」肖京表示：「系統涉及一系列關鍵模塊，包括圖像質素評估、受保汽車驗證、汽車零件分割、每件零件的損毀識別、付款計算及欺詐檢測。系統已經在平安運行了兩年多，每天成功處理近4萬宗索賠。它不僅可以提高索賠處理效率，從而改善客戶體驗，更防止數以十億元人民幣的潛在欺詐行為。」

保險業界現時已可經由平安金融壹賬通平台使用此系統。平安每年處理近1400萬宗索償，一天內賠付率達98.7%，自助服務率亦達六成之多。

多功能工具助信貸管理

中國最大的資管機構中國人壽資產管理有限公司（下稱中國人壽），就是運用AI及大數據的另一個例子。

中國債市價值達13萬億美元，而且規模正在不斷增長，歷史卻相對較短，且面臨各種披露問題。非標準產品（例如對信託產品的投資）在中國人壽的投資組合中已增長至超過3300億元人民幣。中國人壽需要一套技術解決方案，使其能夠在投資過程中對固定收益產品進行估值，監察整個市場的發展及個別問題，於是求助中證信用增進股份有限公司（下稱中證信用）。

中證信用是一間總部位於深圳的信貸管理技術服務供應商，其CreditMaster工具是為中國債市開發的綜合信貸管理解決方案。中國人壽由2018年7月開始使用CreditMaster。

根據中國人壽資產管理固定收益部董事總經理楊融、中證信用大企業信貸管理業務部總經理曲靖等解釋，CreditMaster利用AI及ML模型為投資專業人士提供收集及全面監察風險資料的工具，其中包括：

‧分布式網絡蜘蛛系統。可在一分鐘內查看數萬個網站，每天從新聞、公告板、博客網站及公告中收集數百萬個數據點；

‧自然語言處理（NLP）。經由動態非結構化文本數據中獲取訊息；

‧雙向長短期記憶模型（BiLSTM）。對發行人及產品進行命名實體識別分析，以分辨文章是重點討論它們或僅僅提及它們；

‧文本卷積神經網絡。對文本樣本進行情感分析，負面資訊的識別準確率超過九成。這技術對於警報系統非常有用，可以向團隊發送投資組合持股的相關消息；

‧知識圖譜。協助中證信用建立一個覆蓋7000萬家公司的網絡，涉及數以億計的股權及公司任命數據點，從而使系統可以進一步利用知識推理技術並對關聯方進行深入挖掘。當在受監控實體的關聯公司發生風險事件時，這對於防範風險傳遞非常有用。

活用新技術 覓投資良機

無可否認，AI及大數據並非萬應靈丹，無法解決所有投資問題。然而，諸如此類的早期案例研究，使我們有足夠信心預測未來的成功投資公司，將是戰略性地把AI及大數據技術融入投資流程的公司；而成功的投資專業人士，將是能洞察並充分利用新技術的一群。

作者為特許金融分析師兼

CFA協會高級金融分析研究總監

 

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