金融科技在保险资管如何应用?看四大险企最新实践

1评论 2019-04-03 10:53:45 来源:券商中国 低风险隔夜套利2%技巧

  金融科技正在各金融行业应用得如火如荼,保险资管行业也不例外。

  近日,中国保险资产管理业协会发布《中国保险资产管理业金融科技发展报告(2018-2020)》,展示了保险资管业应用金融科技的最新动态。

  报告提出,从技术角度看,金融科技在保险资管业的具体应用,主要体现在以下三个方面:

  1、人工智能的应用,包括智能投研、智能投资、智能投顾等。

  2、大数据分析的应用,包括信用风险监控、量化投资、精准营销等。

  3、区块链的应用,包括支付转账、金融智能合约、监管审计等。

  其中,在人工智能(AI)应用方面,保险资管行业已有多家机构有所布局。2017年以来,国寿资产、平安资管、泰康资产和太平资产相继推出各具特色的人工智能平台,标志着保险资管科技应用进入新的阶段。未来,人工智能将成为保险资管机构创新发展的新引擎。

  国寿资产智能投研平台:提升投研效率、传承投研智慧

  中国人寿(行情601628,诊股)将人工智能作为信息技术的重要抓手和突破口,在应用上已包括智能投研、智能信用、智能文本提取三方面。

  1智能投研

  国寿资产于2017年初开展“人工智能+”投资的研究,引进深度学习、机器学习、自然语言理解、知识图谱等领先的AI技术,有步骤地对公司投研体系进行“赋能”,建成了一套能够提升投研效率、提高投资收益、积累投资智慧的智能投研平台。

  智能投研平台利用大数据技术并结合传统投资数据,建立了投研大数据中心;利用人工智能技术,深度挖掘大数据中对投资产生价值的信息,去粗取精,使大数据能够为投资所用;最终,将数据的价值体现在平台的各项功能中,包括智能化的投研资讯、高效的金融搜索引擎、广泛的金融数据指标库、全面立体的投研框架、在线互动的投研工作平台等。

  该平台具体价值体现在:

  ◆聚合外部投研数据,提升投研效率和质量。

  ◆整合内外部投研成果,提升研究成果利用效率。

  ◆整合内外部高价值数据,实现数据资源整合。

  ◆运用金融科技技术,提升投资效率。

  ◆构建了更全面、更立体的投研框架。

  ◆不断积累和沉淀投研智慧。

  下一阶段,国寿资产将继续完善智能投研平台功能,并与公司投资管理平台整合,建成全方位服务公司和行业投资管理业务的智能化投研系统。

  2智能信用

  2018年,国寿资产启动智能信用系统建设,积累基础数据和分析模型,主动预警信用风险,推动信用风险管理从被动响应逐步向主动预防转变。

  智能信用系统整体架构主要包括大数据平台、智能信用服务和配套金融数据三部分,架构图如下:

  下一阶段,国寿资产将重点完成智能分析、智能比较、智能报表功能模块,在2018年大数据分析的基础上,进一步应用人工智能技术,丰富金融科技在信用管理方面的应用。

  3智能文本提取

  国寿资产也正在尝试将OCR文字识别技术和自然语言理解技术应用到投资运营环节,从合同、存单、财务报表等非结构化文件中提取结构化信息,取代运营操作过程中的部分人工信息处理环节。

  平安资管投研垂直搜索引擎:一次点击在海量数据(行情603138,诊股)中找到所需信息

  平安资管借助大数据和人工智能赋能全公司各业务条线,提升效率,沉淀方法,推动分享与互动,期望利用金融科技形成公司的差异化及核心竞争能力。

  投资研究方面,平安资管以智能搜索、知识图谱和智能推荐为基础功能,提升研报非结构化数据的萃取效率,赋能投资研究的信息输入、方法沉淀和成果输出环节;通过人工智能技术预测债券市场关键利率指标,预判资金面紧张程度,支持资金交易策略。

  数据分析方面,为提升数据时效,快速响应投资部门的数据需求,平安资管基于分布式体系、异构微服务架构、内存计算和指标体系,构建了新一代数据分析平台。该平台容量可线性扩展,快速响应业务变化;数据计算可实时进行,满足实时估值与绩效风控实时分析的业务场景;指标体系和模型可灵活扩展,界面应用可动态呈现,从而实现千人千面的个性化需求。

  运营管理方面,平安资管90%的应用系统已经部署在平安云,充分利用平安云的计算能力和快速扩展能力支持日常业务开展;同时已建立统一监控平台对公司所有基础架构进行7×24小时监控预警,并对日志文件开展智能分析以提升预警效果。

  平安资管内部打造的投资研究领域垂直搜索引擎,就是以上创新技术综合应用的一个成果。平安资管希望通过一次点击帮助投资经理、研究员在海量的数据中找到所需信息。

  买方投资机构每日都会接收海量的研报与研究数据。一方面,大量研报沉淀在不同的系统中,难以被综合利用。另一方面,研究人员在进行相关研究过程中,很难从各个来源的大量研报中快速找到所需的信息。

  为提升投研效率,充分利用各个渠道接收到的研报信息,通过新投研系统整合多来源研报和研究数据,尤其是将分散在邮件和微信中的研报固化为企业数据资产;平安资管利用技术提取研报正文与图表中的数据,并通过搜索帮助内部研究人员精准、高效的从海量研报中找到所需的内容。

  项目于2018年1月启动,目前已在平安资管公司内部落地,实现对10万内外部研报、100万图表、50余微信群、200余微信公众号的智能搜索、图表解析、表格解析,同时提供APP和Web端服务。

  为实现智能搜索这一目标,平安资管引入了多项关键技术,包括爬虫、解析引擎、文档理解引擎、表格理解引擎等,提升了数据识别、转换、分类、索引的效率。

  新投研系统的搜索功能也是一大亮点。新投研系统全面提升了信息获取的智能性,为投资经理、研究员和风控经理,在投资、风控等领域提供了精准化的信息服务,在资讯浩瀚的金融市场中,成为通过数据发掘市场价值的利器。

  泰康资产:上线智能投研深度学习分析、智能合规平台

  2017年以来,泰康资产自主研发机器学习、海量数据采集与智能检索等通用技术平台。

  利用海量、实时、分布式的数据采集引擎构建结构化和非结构化大数据采集及存储系统,实现基于金融大数据的基础服务能力。利用深度学习算法、自然语言处理等技术,构建新词发现模型、智能分词模型、文本相关性分析、情感识别模型,实现基于金融大数据的应用服务能力。

  在此基础上,针对不同业务条线特点,分别搭建金融应用服务平台与系统。

  2017年12月,由泰康资产金融工程部和移动互联部共同研发的泰康资产智能投研深度学习分析平台上线。泰康资产智能投研深度学习分析平台囊括六大数据源,存储万亿级数据量,实现研报年报阅读、主题投资分析、公司财务分析、新词热词发现等功能,致力于投资研究效率和质量的同步提升。目前,平台的情感分析准确率达88%,新词识别准确率达到90%。

  2018年12月,由泰康资产合规法律部和移动互联部共同研发的泰康资产智能合规系统上线。

  智能合规系统梳理并存储400余部涉及公开市场、另类投资、保险资金运用、自有资金运用、保险资管产品、养老金产品、公司治理、风险控制、关联交易、内幕交易等诸多维度的法律法规,高效完成知识的提取、展现、检索和存储的过程。

  利用企业级智能搜索引擎,实现法律法规实时检索、基于语义的业务问题检索、相关案例和法规解读的实时查询,促进人工智能在法规检索、案例分析、新规解读、智能问答等方面的落地应用,逐步实现合规支持的智能化,为业务合规运行保驾护航。

太平资产:将AI用于FOF的构建与管理

  2017年,太平资产开展了FOF/MOM的相关投资业务,随着FOF和MOM产品逐渐增多,产品复杂度越来越高,在投资过程中大部分工作依赖于手工,导致业务效率受到影响,制约新业务、新产品的推出。同时,其业务风险也无法得到有效的控制。从业务的发展趋势看,FOF/MOM产品将长期运作,若有体系化、全流程的IT系统支持业务开展,这些问题将得到有效解决。

  2017年下半年,太平资产根据市场发展和前期准备工作的进展情况,以投资平台智能化为发展目标,推进科学、系统、规范的FOF业务全流程管理平台建设。FOF业务全流程管理平台采用AI算法,与传统研究经验相结合,大幅提升大类资产配置的前瞻性和FOF构建与管理的科学性。

  目前平台已经上线,覆盖了基金产品深度评价与亮点挖掘、情景分析、匹配推荐、模型化资产配置、回测分析与预测、FOF/MOM模拟交易、投资组合穿透式管理监控与预警、压力测试等核心板块。

  平台目标如下:

平台核心功能如下:

  ◆组合管理:按公司层面、部门层面展示组合的投资和运营整体情况,包括组合数量、规模、投资经理、委托人、期限、收益等信息。

  ◆投资资产配置:根据投资策略和资产大类缺失分析预判,系统可支持投资在大类资产上的配置,并监控配置结果与策略的一致性,支持调节大类资产配置比例直至达到配置目标。

  ◆基金评价:接入市场上的公募基金、养老金等数据,基于数据情况从各维度进行基金的分析和评价;对于养老金产品,根据产品运作形式和投资特点进行投资业绩的考评,为基金筛选提供支撑。

  ◆基金尽调:支持基金尽调模版的维护、下载和上传;能够保存历史上传的尽调报告;支持从多维度对基金进行考量。

  ◆模拟组合:支持模拟组合构建和试算分析。支持单组合多维度深度分析,也支持多策略组合的横向比较分析。

  ◆组合构建:根据投资策略和模拟试算结果,确定最优的投资组合,并出具相应的事前分析报告。

  ◆投后管理:支持对实际运作的FOF投资组合进行组合管理和分析,包括风险绩效指标计算、资产配置分析、持仓分析、交易分析、业绩表现、业绩贡献、业绩归因、VaR、风险分析、子基金相关性分析、合规监控等。

  ◆指标管理:提供业务分析所需的全部基础指标,对指标分类管理,支持指标衍生,支持明细、组合等不同层面计算,支持个性化指标开发。

  ◆报告管理:实现多维度的数据分析展现能力,并可以导出,用户加工生成各自工作范围的报表、报告,支持Word、PDF、Excel等格式的文件。

  ◆数据管理:实现数据的集中共享,既纳入内外部业务系统的原始数据,也包含系统对原始数据加工后的指标,同时也能提供下游系统所需的数据;支持数据采集、数据导入、数据核对、数据回溯,能够提供一整套数据接口和数据维护管理机制。

关键词阅读:保险资金运用 萃取效率 精准营销 学习算法 主题投资

责任编辑:李丽梦 RF13188
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