接下來(lái)我們談一下智能投顧，這個(gè)概念雖然非常熱，但是實(shí)際執(zhí)行起來(lái)還是有一定的難度，這個(gè)也是解決我們剛才提到的多元化需求的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，在理財(cái)?shù)念I(lǐng)域里大家根據(jù)他自己的資金情況，風(fēng)險(xiǎn)偏好的情況，我們需要把用戶的這種訴求和一個(gè)資產(chǎn)的收益和風(fēng)險(xiǎn)情況對(duì)接起來(lái)。要想做到這一點(diǎn)首先要有一個(gè)非常完整的金融的知識(shí)圖譜，能夠來(lái)刻畫用戶的金融需求和資產(chǎn)的質(zhì)量等各種維度。接下來(lái)我們需要去理解一個(gè)用戶，形成一個(gè)用戶的畫像，通過(guò)他的行為數(shù)據(jù)來(lái)判斷他的需求。同樣，在這樣一個(gè)金融知識(shí)圖譜的前提下我們也可以給資產(chǎn)做一個(gè)資產(chǎn)的畫像，這時(shí)候就可以做人和資產(chǎn)之間智能的匹配，同時(shí)進(jìn)行自動(dòng)的監(jiān)控，最終才能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的理財(cái)需求。
最后我跟大家分享量化投資。這個(gè)從概念上來(lái)講也是非常熱，而且我相信大家也都非常熟悉這樣一個(gè)概念，但是真正在操作的時(shí)候，每一個(gè)公司，每一個(gè)企業(yè)其實(shí)有他自己的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。量化投資到底是不是可行，取決于各個(gè)維度是不是真的能夠做到獨(dú)特的手段。一般來(lái)講流程上看有一個(gè)標(biāo)的的研究，接下來(lái)標(biāo)的的篩選，建立投資組合，最后做組合的風(fēng)險(xiǎn)控制，但是在每一步每一個(gè)維度上大家都可以做自己的工作。比如標(biāo)的的調(diào)研上，以前我們可能要去讀財(cái)報(bào)，然后讀一些公司的基本面，大量的去查，去做各種各樣的筆記。實(shí)際上現(xiàn)在隨著文本的理解、深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)義的理解，我們可以做到很多財(cái)報(bào)的智能解讀，包括我們剛才講的一個(gè)廠區(qū)的LBS數(shù)據(jù)判斷它的經(jīng)營(yíng)狀況，以及全網(wǎng)的輿情監(jiān)控，然后大家進(jìn)一步對(duì)一個(gè)資產(chǎn)、對(duì)一個(gè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，它的上下游，很多時(shí)候反映它經(jīng)營(yíng)狀況的這些指標(biāo)大家都會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)上留下一些足跡，形成一些輿情，這些都可以用來(lái)幫助判斷標(biāo)的的好壞。
另外，對(duì)標(biāo)的篩選的時(shí)候很多傳統(tǒng)的因子，我相信大家也都在用，對(duì)一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)講，它確實(shí)可以考慮更互聯(lián)網(wǎng)的特色，比如搜索情緒的因子、行業(yè)熱點(diǎn)的聚合、模式識(shí)別，再加上一些量化的基本面這些因子。這樣的話投資組合和風(fēng)險(xiǎn)控制也是每個(gè)企業(yè)都在各顯神通做這些事情。
剛才我快速的從我們現(xiàn)在百度在做的一些工作，以及我們金融科技領(lǐng)域的一些理解，非常淺顯地跟大家快速過(guò)了一下，因?yàn)闀r(shí)間非常有限。雖然這是百度自己的一個(gè)愿望，同時(shí)也是我們所有在座的每一位都在孜孜不倦追求的一個(gè)理想，就是我們利用人工智能的這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)，升級(jí)傳統(tǒng)金融，實(shí)現(xiàn)普惠金融的夢(mèng)想。謝謝大家！
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