导语:随着ChatGPT掀起生成式AI浪潮,全球资管行业加速拥抱AI投顾。然而,近期BlackRock等巨头因算法偏见问题遭遇监管问询,暴露了技术落地的深层挑战。兴业证券高级理财经理、金融科技专家李劭恒指出:“AI投顾的终极目标不是替代人类,而是通过‘混合智能’实现透明化决策。”
AI投顾的“信任危机”:算法偏见从何而来
“当AI建议客户超配某行业股票时,它可能只是‘模仿’了历史数据中的机构持仓偏好,而非真正理解基本面。”李劭恒一针见血地指出。他举例称,某国际AI投顾平台曾因过度推荐科技股导致客户在2022年美联储加息周期中大幅亏损,“这本质上是数据训练集未覆盖极端市场场景的缺陷”。
其团队开发的系统通过两项创新规避这一问题:
1.动态伦理评估模块:在深度学习模型中嵌入风险偏好测试,实时比对客户画像与AI建议的匹配度；
2.多源数据融合:整合另类数据(如企业ESG报告),减少对传统财务数据的路径依赖。
“我们的测试显示,加入非结构化数据后,系统在2023年A股震荡期的误判率下降37%。”李劭恒透露。
打破“数据孤岛”:金融机构协同作战的破局点
“另一个悖论是,AI需要海量数据,但金融机构因合规要求不得不‘画地为牢’。”李劭恒认为,联邦学习(Federated Learning)技术可能是破局关键。
他分享了一个案例:某银行与券商合作优化高净值客户资产配置时,双方因数据隐私限制无法直接共享客户持仓信息。通过部署其团队开发的“隐私计算中间件”,两家机构仅交换加密后的参数(而非原始数据),最终将组合收益波动率降低22%。
“这验证了一个趋势——未来金融科技的竞争,将是‘生态协同能力’而非单一算法精度的竞争。”李劭恒强调。
给行业的三大建议
基于实践经验,李劭恒提出以下建议:
1. 建立AI投顾的“双盲测试”标准:
“监管机构可要求服务商在模拟环境中用未参与训练的数据验证模型,类似药物临床试验。”
2. 探索行业级数据联盟:
“借鉴上海数据交易所模式,由行业协会牵头制定金融数据共享技术规范。”
3. 培养“懂AI的金融人”:
“我们在知乎Live《工薪族如何稳健投资股票》中反复强调——投资者必须学会辨别‘AI建议’背后的逻辑链。”
专家简介:
李劭恒,金融科技专家,现任兴业证券高级理财经理。拥有英国拉夫堡大学金融硕士学位,研发的“基于LSTM神经网络的股票预测系统”“金融投资服务管理系统”获多项软件著作权。著有《从零开始打造你的股市投资体系》,知乎金融领域头部知识分享博主。
(张明哲)
AI投顾的“信任危机”:算法偏见从何而来
“当AI建议客户超配某行业股票时,它可能只是‘模仿’了历史数据中的机构持仓偏好,而非真正理解基本面。”李劭恒一针见血地指出。他举例称,某国际AI投顾平台曾因过度推荐科技股导致客户在2022年美联储加息周期中大幅亏损,“这本质上是数据训练集未覆盖极端市场场景的缺陷”。
其团队开发的系统通过两项创新规避这一问题:
1.动态伦理评估模块:在深度学习模型中嵌入风险偏好测试,实时比对客户画像与AI建议的匹配度；
2.多源数据融合:整合另类数据(如企业ESG报告),减少对传统财务数据的路径依赖。
“我们的测试显示,加入非结构化数据后,系统在2023年A股震荡期的误判率下降37%。”李劭恒透露。
打破“数据孤岛”:金融机构协同作战的破局点
“另一个悖论是,AI需要海量数据,但金融机构因合规要求不得不‘画地为牢’。”李劭恒认为,联邦学习(Federated Learning)技术可能是破局关键。
他分享了一个案例:某银行与券商合作优化高净值客户资产配置时,双方因数据隐私限制无法直接共享客户持仓信息。通过部署其团队开发的“隐私计算中间件”,两家机构仅交换加密后的参数(而非原始数据),最终将组合收益波动率降低22%。
“这验证了一个趋势——未来金融科技的竞争,将是‘生态协同能力’而非单一算法精度的竞争。”李劭恒强调。
给行业的三大建议
基于实践经验,李劭恒提出以下建议:
1. 建立AI投顾的“双盲测试”标准:
“监管机构可要求服务商在模拟环境中用未参与训练的数据验证模型,类似药物临床试验。”
2. 探索行业级数据联盟:
“借鉴上海数据交易所模式,由行业协会牵头制定金融数据共享技术规范。”
3. 培养“懂AI的金融人”:
“我们在知乎Live《工薪族如何稳健投资股票》中反复强调——投资者必须学会辨别‘AI建议’背后的逻辑链。”
专家简介:
李劭恒,金融科技专家,现任兴业证券高级理财经理。拥有英国拉夫堡大学金融硕士学位,研发的“基于LSTM神经网络的股票预测系统”“金融投资服务管理系统”获多项软件著作权。著有《从零开始打造你的股市投资体系》,知乎金融领域头部知识分享博主。
(张明哲)