券商拥抱人工智能-经济日报-中国经济网
人工智能在股票及证券投资领域中的应用
人工智能在股票及证券投资领域中的应用一、引言人工智能(AI)正在各个领域迅速发展,包括股票和证券投资领域。
AI可以帮助投资者做出更好的决策,从而获得更高的投资回报率。
二、AI在股票和证券投资中的应用1. 风险管理AI可以监控市场,预测股票价格变化,识别潜在的风险,并提供有效的应对措施。
例如,AI可以分析各类事件对市场的影响,预测市场走向并决策当前的投资策略,规避风险商品。
2. 投资组合管理AI可以根据投资者的目标和风险偏好,自动创建最佳投资组合。
同时,AI可以根据市场的变化进行调整投资组合,从而确保最佳的投资收益率。
3. 股票价格预测通过对财务、基本面以及技术分析等方面,AI可以预测股票价格走势。
投资者可以利用这些预测数据,制定更加精准的投资策略。
4. 情绪分析情绪分析是AI在股票市场中最近的应用,它可以分析社交媒体平台、新闻、博客等大量数据,了解投资者的情绪,从而对市场进行预测和调整。
5. 欺诈检测AI在证券交易中可以帮助检测欺诈行为。
利用自然语言处理技术,AI可以分析和识别税收、财务数据等文件中的潜在违规行为,及时发现欺诈行为,并加以应对。
三、AI在股票和证券投资中的优势1. 精准度高AI可以对庞大的数据量进行分析,提高数据的精准度,帮助投资者做出更加精准的投资决策。
2. 高效性由于AI的运算速度和数据分析能力,其高效的分析能力可以帮助投资者做出更快速的投资决策,随时准确把握行情。
3. 自我学习性AI可以不断地根据新数据进行学习,从而不断提高其预测和决策的准确性和智能性。
4. 自适应性AI可以根据不同投资者的风险偏好、投资目标等特点进行自适应调整,从而提供最佳的投资组合和决策建议。
四、未来趋势1. 增强型人工智能的应用随着技术的不断进步,AI的能力也得到了不断提升。
未来将会出现更加智能的增强型人工智能,其应用范围将会更加广泛。
2. 共享经济的增加随着共享经济的发展和普及,将会产生大量的互联网数据,AI可以根据这些数据进行分析,为投资者提供更加精准的投资决策。
券商机构业务发展思路
券商机构业务发展思路近年来,随着我国资本市场的不断发展壮大,券商机构的业务范围也越来越广泛,从传统的证券交易、投资银行业务,到资产管理、研究分析等多个领域均涉足。
但是,随着市场竞争的加剧,券商机构需要不断创新和调整自身业务,以适应市场变化,实现持续发展。
在此背景下,本文提出以下几点券商机构业务发展思路。
一、注重金融科技创新随着互联网、大数据、人工智能等科技的不断发展,金融科技已成为当前金融行业的热点。
券商机构在发展过程中应注重金融科技的运用,提高业务效率和客户满意度。
例如,可以通过人工智能技术开发智能投顾产品,实现个性化投资建议;通过区块链技术搭建数字化资产交易平台,提高交易速度和安全性等等。
二、加强资产管理业务资产管理业务是券商机构的重要业务之一,但是当前市场竞争激烈,券商机构需要加强资产管理能力,提高服务质量,增强市场竞争力。
具体来说,可以通过建立更加专业化的投研团队,加强风险控制和资产配置能力,提高产品质量和投资回报率,吸引更多的客户和资金。
三、深化国际化业务布局随着我国资本市场的开放与国际化程度的不断提高,券商机构也需要深化国际化业务布局,拓宽境内外市场。
例如,可以通过与境外机构建立合作关系或者在境外设立子公司,开展跨境投融资业务、市场研究等,提高全球化业务能力和市场份额。
四、加强风险管理和合规能力券商机构在发展业务的同时,也需要加强风险管理和合规能力,建立完善的内部控制和管理制度,确保合规运营和风险控制。
同时,还需要加强员工培训和意识教育,提高员工合规意识和风险识别能力,避免违规操作和风险事件的发生。
总之,券商机构需要注重创新、提高服务质量、拓宽市场布局、加强风险管理和合规能力等多个方面,以实现业务的全面发展和可持续性发展。
北京市海淀区首都师范大学附属中学2020-2022学年高二上学期开学考试语文试题及答案(逐题解析)
北京市海淀区首都师范大学附属中学2020-2022学年高二上学期开学考试语文试题及答案(逐题解析)人教版高二北京首师大附中2020-2022学年度第一学期开学考试高二语文2020.9一、现代文阅读(35分)(一)现代文阅读Ⅰ(本题共5小题,19分)阅读下面的文字,完成各题。
材料一共享经济有助于深化我国供给侧结构性改革。
在过去产业模式更新滞后的阶段,经济增速下降,出现了供给失衡的情况:一方面市场提供的产品不符合人们的需求;另一方面部分行业存在产能过剩问题,库存得不到及时有效的解决。
这一状况的解决即供给侧结构性改革。
供给侧结构性改革的目标是优化产能,注重需求方的需求,提升合理的供给能力。
共享经济的出现带动了资源的再分配,使部分资源得以重新组合;衍生出新的商业模式。
共享经济的参与成本低,平台参与度、发展迅速,对传统商业市场造成了冲击,削弱了传统商业模式的竞争力。
以滴滴快车与出租车相比为例,滴滴快车的司机税收政策不明确、收费低、接单多。
而传统的出租车因为投入多、运营成本高,打车费用高而逐渐失去市场占有力。
这自然会引起传统出租车司机和出租车公司的不满,出租车司机抵制“专车”司机的情况屡见不鲜。
共享经济是近年来出现的新的经济模式,我国还未对共享经济颁布明确的责任追究、税收监管等相关的法律法规。
目前,共享经济大都是通过网络手段来进行认证,资质认证门槛较低,交易平台很难提供足够安全的保障,一旦出现问题,现有的法律法规很难厘清真正的责任人。
(摘编自《共享经济的发展现状及治理对策》,《国家治理》37期)材料二2012—中国互联网共享经济行业规模及增长率预测中国网民使用共享经济产品情况调查(摘编自《2018—中国共享经济行业全景研究报告》)材料三在行业成熟度比较高的共享模式中,一些现象偏离了“通过激活社会存量资源来创新经济发展”的初衷。
名曰共享经济,其实是资本市场的包装,往往多于盈利模式的创新;个性化服务的提升,也可能多于社会公共成本的节省。
证券行业的人工智能应用探索人工智能如何改变证券交易和投资
证券行业的人工智能应用探索人工智能如何改变证券交易和投资随着科技的不断进步,人工智能(Artificial Intelligence, AI)在证券行业的应用也越来越广泛。
人工智能技术不仅帮助优化了证券交易环境,提高了效率,还对投资决策产生了深远的影响。
本文将探讨人工智能在证券行业中的应用,并分析其对证券交易和投资的影响。
一、人工智能在证券交易中的应用1. 交易机器人交易机器人是利用人工智能技术,在证券交易中自动执行交易策略的程序。
交易机器人可以通过对大量历史数据的分析和学习,自动识别市场趋势,并根据预定的规则进行交易操作。
相较于传统的交易方式,交易机器人具有更快的反应速度和更准确的决策能力,能够有效降低交易成本,提高交易效率。
2. 预测分析人工智能技术可以通过对大量数据的分析和学习,提供预测分析服务。
通过对市场数据、公司财务数据、宏观经济指标等进行分析,预测未来的市场走势和股票价格,为投资者提供决策支持。
预测分析能够帮助投资者准确判断市场趋势,提高投资收益率。
3. 风险控制人工智能技术在风险控制方面也发挥着重要作用。
通过对市场数据的监控和分析,人工智能系统可以及时发现潜在的风险因素,并提供相应的预警和建议。
例如,当某只股票价格出现异常波动时,人工智能系统可以及时预警,并建议投资者采取相应的措施,以减少损失。
二、人工智能对证券交易的影响1. 提高交易效率人工智能技术的应用可以大大提高证券交易的效率。
交易机器人能够实时监测市场变化,并根据预设的规则自动进行交易操作,避免了人为的错误和情绪因素的干扰。
交易机器人的交易速度快、反应灵敏,在大幅波动的市场中能够更好地把握交易机会,提高交易效果。
2. 优化投资决策人工智能技术的应用可以为投资者提供更准确的决策支持。
预测分析可以帮助投资者对市场进行深入分析和预测,提高投资决策的准确性。
同时,人工智能系统能够根据投资者的偏好和风险承受能力,为其提供个性化的投资建议,帮助投资者实现更好的投资回报。
证券行业的人工智能应用
证券行业的人工智能应用在证券行业中,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的应用逐渐受到重视。
作为一项涉及大数据分析、预测和自动化决策的先进技术,人工智能在证券交易、风险控制、投资决策等方面具有巨大潜力。
本文将探讨证券行业中人工智能应用的现状和前景。
首先,在证券交易中,人工智能可以通过大数据分析和算法模型实现自动化交易。
通过对历史交易数据和市场信息的深入分析,人工智能可以预测股票价格趋势、市场波动等重要指标,从而为投资者提供决策依据。
此外,人工智能还可以通过自动化交易系统进行交易执行,提高交易效率和准确性。
其次,人工智能在风险控制方面也发挥着重要作用。
证券市场存在着各种风险,如市场风险、信用风险等。
人工智能可以通过自动化风险评估和监控系统,实时分析市场数据、公司财务信息和舆情动态,并发现和识别潜在风险因素。
通过提前预警和快速反应,可以有效减少风险带来的损失。
此外,人工智能还可以应用于投资决策过程中。
投资者通常需要分析各种数据和信息,以做出理性的决策。
人工智能可以通过分析大量数据和模型训练,提供更准确的投资建议和预测。
例如,基于人工智能的投资组合优化模型可以根据不同的风险偏好和收益目标,自动调整资产配置,实现最优化的投资组合。
此外,人工智能在证券行业中还有其他一些应用。
例如,通过自然语言处理和机器学习技术,可以对大量的财经新闻、研究报告等非结构化数据进行挖掘和分析,为投资者提供更全面的信息和洞察。
此外,人工智能还可以应用于客户服务、风险评估和合规监管等领域,提高服务质量和效率。
然而,人工智能在证券行业中的应用仍然面临一些挑战和限制。
首先,数据质量和数据安全是人工智能应用的关键问题之一。
准确、完整、可信的数据是人工智能模型训练和决策的基础,但数据的获取和管理仍然存在一些问题。
此外,人工智能的决策算法也需要进行有效监管和审查,以避免出现不当的决策和风险。
此外,人工智能的应用还需要克服技术壁垒和人才缺乏的问题。
券商深耕金融科技行业龙头战略布局人工智能
券商深耕金融科技行业龙头战略布局人工智能作者:薛玉敏来源:《投资者报》2017年第45期金融科技成为券商的核心竞争力,但如何高效拥抱、利用人工智能,为客户提供更便捷、更简单的理财服务工具,是国内券商共同面临的课题时下,金融科技是金融行业的热门词汇,不管是传统金融机构还是新兴金融公司,都在积极拥抱金融科技,券商行业也不例外。
毕马威中国近期发布的2017年中国证券业调查报告称:“在不久的将来,证券行业属于将金融科技与传统金融综合服务能力深度融合、以智能科技提升全业务链体系和改造效率的先行领军者。
”金融科技俨然成为证券公司的核心竞争力之一。
《投资者报》记者注意到,华泰证券、国泰君安、广发证券等走在市场前列的券商已经将金融科技写入核心竞争力。
事实证明较早布局的券商已经尝到了甜头。
譬如上半年A股市场交易额同比下降18.36%的不利环境中,华泰证券股基交易市场份额继续保持行业第一;国泰君安上半年股票基金交易市场份额同比增长1.18个百分点;广发证券上半年的手机证券用户同比也增长了125%。
拥抱金融科技已经成为金融机构的共识,但在人工智能推动互联网形态产生新变化的当下,金融科技如何高效地利用人工智能,为客户提供更便捷、更简单的理财服务工具,是国内券商共同面临的课题。
金融科技进入下半场近年来,很多券商都在推进互联网转型,截至目前,证监会已批准共55家证券公司开展互联网证券业务试点。
据记者了解,部分券商的“互联网+”策略,仍然是以“佣金战”为主要的竞争手段,以低佣金吸引更多的用户。
一些与第三方合作导入流量,有效用户转化率并不太高,产品和服务的创新相对滞后。
还有一些采用网上开设服务平台,通过互联网渠道销售各种理财产品,这些平台的服务基本都是券商线下业务的线上化发展。
互联网对于很多券商的影响还基本上处于营销渠道的拓宽,客户流量导入的阶段。
业内人士认为,互联网思维的核心应以用户为中心。
当前部分券商依靠拼体验、拼价格的同质化竞争策略,在“一码通”之后,根本行不通。
人工智能在证券交易中的应用
人工智能在证券交易中的应用随着科技的迅速发展和互联网交易的普及,证券交易已经成为了现代经济中不可缺少的一部分。
然而,随着交易进行的规模和复杂性的不断增长,人们也开始寻求新的技术手段来辅助证券交易。
而人工智能技术的出现,为证券交易提供了无限的可能性。
在本文中,我们将探讨人工智能在证券交易中的应用。
一、机器学习在证券交易中的应用机器学习是一种能够让计算机依据已有的数据和模式,自己进行学习和预测的技术。
在证券交易中,机器学习也可以用来帮助投资者更好地理解股市趋势、分析股票走势和预测未来市场。
我们可以通过机器学习,开发出各种算法来识别和预测股票的涨跌,并提供投资建议。
此外,机器学习也能够在分析行业和公司背景方面提供帮助,从而帮助投资者更好地了解未来风险和收益。
二、自然语言处理的应用另一个人工智能技术在证券交易中的应用是自然语言处理(NLP)。
NLP可以用来分析股票和投资相关的文本数据,比如新闻报道、社交媒体和公告等。
这些数据都十分丰富,它们包括市场分析、公司收益、股票交易和其他金融指标等重要信息,这些数据对于投资者做出决策至关重要。
因此,自然语言处理帮助投资者更好地理解市场动态,并快速做出适合自己的投资决策。
三、深度学习的应用随着深度学习技术的发展,在证券交易领域,它也有着广泛的应用。
深度学习算法可以从给定的数据中学习复杂的模式,并进行分类、预测和分析,从而帮助投资者更好地判断股票的趋势和未来市场情况,进而削减投资风险。
同时,深度学习也能够帮助人工智能更好地识别交易信号,在交易决策中提供更多的信息和分析。
四、人工智能在量化交易中的应用在量化交易中,需要大量的数据处理和分析,通过人工智能技术,可以更好地处理这些数据,提高交易的效率和精度。
人工智能可以自动生成具有预测能力的交易策略,通过将技术指标、资产评估、财务信息和其他金融指标等因素组合在一起进行分析,令算法可以更好地判断股票的下一步动向。
五、结语总的来说,人工智能带来了诸多优势,在证券交易中的应用具有广泛的应用前景,可以帮助投资者更好地理解和把握市场的发展动态,提高交易的成功率和效率。
人工智能+金融在证券投资领域应用
人工智能+金融在证券投资领域应用1. 引言1.1 人工智能与金融的结合人工智能与金融的结合意味着将先进的人工智能技术应用于金融领域,为证券投资提供更有效的解决方案。
随着人工智能技术的不断发展和完善,金融领域也逐渐意识到人工智能在提高决策效率、降低风险和创造更多投资机会方面的潜力。
人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习和深度学习等方法,实现对海量金融数据的快速处理和有效利用,为投资者提供更加精准的信息和预测。
人工智能还可以帮助识别和分析市场趋势,优化资产配置,提高投资回报率。
通过人工智能技术的引入,金融机构可以更好地应对市场波动和风险,提升整体竞争力。
人工智能与金融的结合必将为证券投资领域带来新的发展机遇和挑战,为投资者提供更智能、高效的投资服务。
1.2 证券投资领域的重要性证券投资领域是金融市场中的重要组成部分,其在资本市场发展和经济运行中扮演着至关重要的角色。
证券投资是指投资者通过购买股票、债券、基金等金融工具来获取收益的行为,是市场上资金配置和风险管理的核心活动之一。
证券投资领域的重要性体现在多个方面。
证券投资为企业融资提供了重要的渠道,通过发行股票和债券,企业能够吸引资金用于扩大生产、创新技术和拓展市场。
证券市场的稳定和发展对经济的健康发展至关重要。
证券市场的繁荣为资本的流动提供了便利,推动了企业的发展和经济的增长。
证券投资领域也是投资者获取收益的主要途径。
通过在股票、债券等证券品种中投资,投资者可以实现资产增值,实现自身财务目标。
证券市场也为投资者提供了风险分散的机会,通过投资多种资产,可以实现投资组合的有效配置,降低投资风险。
证券投资领域在经济和金融体系中的地位举足轻重,其发展和稳定对经济增长和资本运作具有重要意义。
人工智能技朧在证券投资领域的应用将进一步提升投资效率和风险管理水平,推动证券市场的创新与发展。
2. 正文2.1 人工智能在证券投资中的应用人工智能在证券投资中的应用是当前金融科技领域的热门话题之一。
人工智能技术在证券投资与交易中的应用前景
人工智能技术在证券投资与交易中的应用前景在当今信息时代,人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经成为许多领域的热门话题,其中包括证券投资与交易领域。
随着机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术的发展,越来越多的金融机构开始利用人工智能技术来辅助决策、优化交易策略,这在一定程度上提高了投资效率,减少了人力成本,也增强了市场的短期流动性。
一、人工智能在证券投资中的应用1. 股票选择与投资组合优化人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习算法,辅助投资者进行股票选择与投资组合优化。
通过分析各种经济指标、公司财务报表、行业动态等庞大且复杂的数据,人工智能可以识别出潜在投资机会,并根据投资者的风险偏好和投资目标,优化投资组合,降低投资风险。
2. 交易决策支持人工智能可以利用机器学习算法来分析各种技术指标、历史交易数据和市场情绪等信息,从而为投资者提供交易决策的支持。
通过对交易数据的实时分析,人工智能可以帮助投资者预测市场趋势和波动,识别潜在的交易机会,并提供具体的买卖建议,以提高投资者的交易成功率。
3. 高频交易人工智能在高频交易中也有广泛的应用。
高频交易是指利用计算机算法和高速通信网络,在极短的时间内进行大量交易的策略。
在这种情况下,人工智能可以通过快速分析市场数据,预测价格的瞬时变化,并迅速做出交易决策,以获取利润。
相比于传统的交易方式,高频交易可以更加精确地抓住市场的波动,提高交易利润。
二、人工智能在证券交易中的应用1. 自动化交易人工智能可以实现证券交易的自动化。
通过预设的交易策略和规则,人工智能可以自动识别并执行交易,大大提高交易效率和准确性。
自动化交易可以减少人为错误和情绪因素对交易决策的影响,同时也降低了交易成本。
2. 风险管理人工智能可以识别和分析大量的交易数据和市场信息,帮助交易员更好地进行风险管理。
通过建立风险模型和预测模型,人工智能可以及时预警市场风险并提供相应的风险管理策略,从而保护投资者的利益。
人工智能在证券行业的应用前景如何
人工智能在证券行业的应用前景如何在当今数字化的时代,人工智能(AI)已经成为了众多领域的变革力量,证券行业也不例外。
AI 的出现为证券行业带来了新的机遇和挑战,其应用前景备受关注。
证券行业一直以来都依赖于数据和信息的分析来做出决策。
传统的证券分析和交易方式往往需要大量的人力和时间,而且容易受到人为因素的影响,导致决策的偏差。
而人工智能凭借其强大的数据处理和分析能力,能够快速准确地处理海量的金融数据,为证券行业提供更高效、更精准的服务。
首先,在风险管理方面,人工智能具有显著的优势。
通过对历史数据的学习和分析,AI 可以预测市场波动和风险事件,帮助证券公司和投资者提前制定应对策略,降低损失。
例如,AI 能够监测市场的异常波动,及时发现潜在的风险因素,如信用风险、市场风险和操作风险等。
它可以对复杂的金融衍生品进行风险评估,为投资者提供更准确的风险提示。
其次,在投资决策方面,AI 也发挥着越来越重要的作用。
基于大数据和机器学习算法,AI 可以挖掘出隐藏在海量数据中的投资机会和趋势。
它能够对不同资产类别、行业和地区的投资组合进行优化,提高投资回报率。
同时,AI 还可以根据投资者的风险偏好和投资目标,为其量身定制个性化的投资方案。
再者,在交易执行方面,人工智能能够实现自动化交易,提高交易效率和准确性。
高频交易是 AI 在证券交易中的一个典型应用,通过快速分析市场数据和执行交易指令,AI 可以在毫秒级的时间内完成交易,捕捉瞬间的市场机会。
此外,AI 还可以通过智能订单路由技术,选择最优的交易路径和时机,降低交易成本。
然而,人工智能在证券行业的应用也并非一帆风顺,面临着一些问题和挑战。
数据质量和安全性是首要关注的问题。
AI 模型的准确性和可靠性取决于输入数据的质量,如果数据存在偏差、错误或不完整,可能会导致模型的误判和决策失误。
同时,金融数据的安全性至关重要,一旦数据泄露,将给投资者和金融机构带来巨大的损失。
因此,证券公司需要加强数据管理和安全防护,确保数据的准确性、完整性和保密性。
未来已来:生成式人工智能如何落地证券行业
未来已来:生成式人工智能如何落地证券行业1. 未来已来随着科技的飞速发展,我们已经迎来了一个全新的数字化时代。
在这个时代,人工智能已经渗透到我们生活的方方面面,而在证券行业中,这种变革更是日益显著。
智能化的交易系统、自动化的数据分析、个性化的投资建议以及精细化的风险管理正在逐步改变着证券行业的运作模式。
这一切都预示着,证券行业正站在一个由技术驱动的新起点上,等待着我们去探索和发掘其中的无限可能。
1.1 生成式人工智能简介随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经成为了当今社会的热门话题。
在众多的AI技术中,生成式人工智能(Generative AI)作为一种新兴的技术,正在逐渐改变着各个行业的发展方向。
生成式人工智能的核心思想是通过学习大量的数据,自动地生成新的数据,从而实现对数据的再创造。
这种技术的出现,为证券行业带来了前所未有的机遇和挑战。
股票预测:通过对历史股票价格、市场数据等进行深度学习,生成式人工智能可以预测未来的股票走势,为投资者提供有价值的投资建议。
量化交易策略:通过分析大量历史数据,生成式人工智能可以挖掘出有效的交易策略,并根据实时市场数据进行调整,以提高交易收益。
风险管理:生成式人工智能可以帮助证券公司更准确地评估投资风险,从而制定更合理的风险控制策略。
客户服务:生成式人工智能可以应用于智能客服系统,为客户提供更加个性化的服务,提高客户满意度。
金融产品创新:生成式人工智能可以为金融机构提供更多的创新思路,推动金融产品的不断创新和发展。
生成式人工智能为证券行业带来了巨大的变革潜力,要充分发挥其潜力,还需要证券行业与科研机构、企业等多方共同努力,不断探索和完善相关技术及应用。
1.2 证券行业现状及发展趋势市场竞争加剧:随着金融市场的开放和多元化,证券行业的竞争日益加剧。
传统证券公司面临着来自互联网金融机构、投资银行等多方面的竞争压力。
数字化转型加速:证券行业正经历数字化转型的关键阶段。
人工智能技术在证券行业中的应用研究
人工智能技术在证券行业中的应用研究随着科技的发展和互联网的普及,证券交易行业的竞争日益激烈。
人工智能技术普及的到来,给证券交易行业带来了全新的可能性。
人工智能技术的发展不断提升,已经被广泛应用在证券交易行业中。
本文将探讨人工智能技术在证券行业中的应用研究。
一、人工智能技术在量化交易中的应用量化交易是通过建立数学模型,使用计算机和人工智能算法进行买入和卖出交易的一种方法。
这种方法可以帮助投资者获得更准确的预测和更高的收益。
在降低人工错误、快速解读海量数据、实现实时交易等方面,人工智能技术的应用效果显著。
量化交易利用大数据和机器学习等技术,通过自动拟合模型,对股票市场进行分析和预测。
通过实时监控股票市场的变化,系统能够自动地进行买入和卖出交易,缩短交易间隔,大幅度降低人为干预风险。
二、人工智能技术在风险管理中的应用股票市场的波动性很大,风险管理是一项关键的任务。
人工智能技术可以利用机器学习等技术自动识别股票市场中存在的风险。
同时,通过大数据处理和分析技术,能更好地识别风险,提升风险管理的能力。
人工智能技术不仅可以识别存在的风险,还可以对市场波动作出及时反应。
通过分析和处理大量的数据,人工智能系统可以实时对市场进行监控和分析,及时掌握市场的变动情况,更好地制定风险管理策略,从而保护投资者的资产。
三、人工智能技术在投资决策中的应用人工智能技术不仅可以在量化交易和风险管理中发挥作用,还可以对投资决策产生重要影响。
通过大量的数据分析和智能算法,人工智能技术可以预测市场,实现更准确、更快速的投资决策。
人工智能系统可以自动地收集和分析来自多种渠道的数据,包括新闻、公告、社交媒体、经济数据等,利用机器学习等技术进行数据处理,提炼有效信息,预测股票市场走势,从而帮助投资者作出最佳的投资决策。
四、人工智能技术在客户服务中的应用证券公司需要通过多种途径向客户提供服务。
人工智能技术可以帮助证券公司快速处理客户问题,降低等待时间,提升客户满意度。
证券公司的智能化和数字化转型
证券公司的智能化和数字化转型随着科技的进步和社会的发展,智能化和数字化已经成为了各个行业的发展趋势。
证券公司作为金融行业的重要组成部分,也需要紧跟时代的步伐,进行智能化和数字化转型。
本文将围绕证券公司的智能化和数字化转型展开探讨,并探究其对证券市场和金融服务产生的影响。
一、智能化技术在证券公司的应用智能化技术的应用,可以提高证券公司的效率、降低成本,并为客户提供更加便捷、个性化的服务。
首先,其中一项重要的智能化技术是人工智能(AI)。
通过AI技术,证券公司可以利用大数据分析,进行风险评估和预测,提供更准确的投资建议和决策支持。
其次,智能化的客户服务系统可以为投资者提供全天候、无人工干预的在线咨询和交易服务。
再者,智能化的财务管理系统可以帮助证券公司自动化财务核算和风险控制,提高运营效率和风险管理水平。
二、数字化技术在证券公司的应用数字化技术的应用,可以改变传统证券公司的业务流程和模式,实现全流程的电子化操作。
首先,数字化交易平台的建设可以实现证券交易的电子化,投资者可以通过互联网平台进行证券买卖,提高交易的效率和便利性。
其次,数字化的风控系统可以及时监测市场风险,并及时预警。
同时,数字化的客户管理系统可以实现投资者信息的全面、实时更新,更好地了解客户需求,提供个性化的服务。
最后,数字化的营销系统可以通过精准的数据分析,为证券公司制定更有效的市场营销策略,提升业务竞争力。
三、智能化和数字化转型对证券市场的影响证券市场是金融市场的一部分,其发展水平和运行效率直接影响着金融体系的稳定和经济的发展。
智能化和数字化转型对证券市场产生重要影响。
首先,在智能化和数字化环境下,证券交易的速度更快,操作更便捷,交易的透明度更高,为投资者提供了更好的投资环境。
其次,智能化和数字化技术的应用可以提升证券市场的风险监管和风控能力,减少市场操纵和信息不对称等不合规行为。
再者,智能化和数字化转型还可以提升金融市场的运行效率和信息流通速度,促进证券市场与其他金融市场的融合发展。
人工智能在金融证券分析中的应用
人工智能在金融证券分析中的应用随着科技的不断进步,人工智能在各行各业都有着越来越广泛的应用,其中金融证券分析领域是其中之一。
人工智能可以通过数据分析、自然语言处理、机器学习等技术手段,为金融投资提供更加精确和高效的决策支持。
下面将从几个方面介绍人工智能在金融证券分析中的应用。
一、数据的处理和分析在金融证券分析中,数据是投资者做出决策的重要基础之一。
而人工智能不仅可以帮助分析师收集和处理数据,还可以通过数据挖掘技术,从数据中挖掘出更加深入的信息。
数据处理和分析是人工智能在金融证券分析领域中最为基础的应用,也是最能体现人工智能优势的方面之一。
二、风险评估和模型建立投资评估中风险管控是至关重要的。
人工智能可以通过数据挖掘技术,提前识别和评估投资产品的风险。
投资者还可以利用人工智能的专业算法和模型建立技术,对投资产品的未来走势进行预测和分析,以便更好地做出决策。
三、情报搜集和自然语言处理情报搜集和自然语言处理是人工智能在金融证券分析中的另一重要应用。
通过搜集新闻、社交媒体和专业媒体的信息,人工智能可以对特定领域的信息进行分析和处理。
自然语言处理技术可以帮助投资者更好地理解一些过去可能不太容易理解的信息,使投资者在决策时更为精确和准确。
四、交易决策支持在金融证券交易过程中,投资者需要在瞬息万变的行情中做出决策。
人工智能可以通过分析历史数据、市场信息和交易行情,帮助投资者更好地做出交易决策。
利用人工智能的交易决策支持,投资者可以更快地做出决策,更准确地把握投资机会,实现收益最大化。
五、社会影响因素分析社会影响因素的变化是经济市场变化的重要指标之一。
通过分析数据以及社交媒体展现的信息,人工智能可以更好地分析社会影响因素的变化,为投资者提供更加全面的信息,以更加准确地预测金融市场的变化和趋势。
总体来说,人工智能在金融证券分析中的应用,既是技术进步和产业转型的必然结果,也是面对复杂、多变的投资市场,提升投资者决策水平和风险管控能力的重要途径。
人工智能算法在证券市场中的应用分析
人工智能算法在证券市场中的应用分析一、引言人工智能(AI)技术已广泛应用于证券市场分析和交易策略的制定。
尤其是近年来,由于数据大爆炸、云计算和深度学习等技术的不断发展,人工智能算法在证券市场中的应用得到了加速。
本文将探讨人工智能算法在证券市场中的应用分析。
二、人工智能算法简介人工智能算法指的是模拟人类智能,通过计算机程序来解决具有感知、理解、推理、学习等特征的问题的一种技术。
主要包括以下几种:1.机器学习算法机器学习算法是一种自主学习的算法。
通过模拟大脑神经元之间的联结和处理方式,机器可以从繁多的数据中,梳理出规律并提高自身的判断和预测能力。
2.神经网络算法神经网络算法是一种从人类大脑中启发而来的模型,其基本思想是将大量的输入数据和标注通过各自的权重计算,不断调整权重来拟合数据的整体特征和规律。
3.自然语言处理算法自然语言处理算法是一种处理自然语言文本的技术。
它通过语义分析、情感分析等技术将自然语言转化为计算机能够处理的形式。
三、人工智能算法在证券市场中的应用人工智能算法在证券市场的应用主要有以下几方面:1.基于大数据的投资策略人工智能技术在大数据领域的应用可以帮助投资者从海量的数据中找到规律和趋势,从而提高投资效益。
机器学习算法可以实现基于历史数据的模拟交易,分析投资组合风险和收益率等指标。
而神经网络算法则可以帮助分析股票市场的多维度信息和股市人心等因素,预测市场趋势。
2.量化投资量化投资是指利用数学模型和计算机程序,对证券市场进行深度研究并制定投资策略的一种方法。
量化投资策略能够更科学、更全面、更准确地预测市场趋势,并根据预测结果制定投资计划。
人工智能算法可以用于量化投资的风险控制、股票选择和市场预测等方面。
3.情感分析证券市场是一个充满情感的市场,沃伦·巴菲特曾说过,“市场是一个充满情感的机器”。
基于自然语言处理算法的情感分析能够非常快速、准确地分析社交媒体、新闻媒体、公告等各种信息源的情感,从而帮助投资者更全面地了解市场情况,做出更明智的投资决策。
人工智能在智能证券投资领域应用
人工智能在智能证券投资领域应用人工智能在智能证券投资领域应用人工智能(Artificial Intelligence)是近年来快速发展的一项技术,其在各个领域都有着广泛的应用。
在证券投资领域,人工智能技术正逐渐发挥越来越重要的作用,为投资者提供更加准确、智能的投资建议和决策支持。
首先,人工智能在证券投资领域的应用可以提供更高效的数据分析和预测。
人工智能技术可以通过对海量数据的处理和分析,找出其中的规律和趋势,为投资者提供更加准确的市场分析报告。
例如,人工智能可以通过对历史数据的学习和分析,预测未来股价的走势,帮助投资者做出更明智的投资决策。
此外,人工智能还可以通过自动化的方式进行交易,减少人工操作的错误和时间成本,提高交易效率。
其次,人工智能还可以提供个性化的投资建议和服务。
每个投资者的风险承受能力和投资目标都有所不同,传统的投资建议往往是一刀切的,无法满足不同投资者的需求。
而人工智能可以通过对投资者的个人信息和投资偏好进行分析,提供个性化的投资建议和服务。
投资者可以根据自己的需求和情况,选择符合自己的投资组合和交易策略,提高投资效益。
再次,人工智能可以帮助投资者进行风险管理。
证券投资存在一定的风险,投资者需要对风险进行有效的管理和控制。
人工智能可以通过对市场情况和投资组合的实时监控,及时发现风险,并提供相应的应对措施。
例如,人工智能可以通过对投资组合的动态调整和优化,最大限度地降低投资风险。
此外,人工智能还可以通过对大量交易数据的分析,帮助投资者识别并规避潜在的市场风险。
最后,人工智能在证券投资领域的应用还可以提高投资者的交易体验。
传统证券投资往往需要投资者花费大量的时间和精力进行研究和分析,而且结果不一定准确。
而人工智能可以自动化地进行数据分析和预测,帮助投资者节省时间和精力。
此外,人工智能还可以通过智能化的交易系统,提供更加便捷、高效的交易服务,提升投资者的交易体验。
总之,人工智能在智能证券投资领域的应用有着巨大的潜力。
5G时代带给券商展业变革
5G时代带给券商展业变革作者:王海慜何剑岭来源:《商业文化》2019年第12期每个人都可以更随心所欲地活着,这是技术带给这个时代的幸运,比如有了全息影像技术的支持,就可以和某位已故巨星来一场真实度达99%的隔空对唱。
而在十几年前,这恐怕还是梦中的场景。
4G时代,受制于带宽和相关条件,你通常只能在有专业设备的剧院或者电视屏幕上享受这样的特效。
或许,未来你的随心所欲可以变得更立体、真实。
比如,现在普通投资人在获取优质投顾服务这件事上依然无法打破时间、空间的限制。
有朝一日,VR、AR技术的赋能将使每一位投资者摆脱手机屏幕的限制,随心所欲地与一位无所不知的“金牌投顾”隔空对话、深度咨询。
5G时代,这些场面或许将不再仅仅是简单的想象。
最近,国泰君安网络金融部总经理毕志刚在接受相关媒体记者采访时表示,4G改变生活5G改变世界,5G将让网络变得无处不在,以后世界将深度“虚实融合”,其发展空间不可估量,对券商展业的方式也会带来一场深刻变革。
“归根结底,券商的使命是为投资者提供优质的综合金融服务,这也是我们不能忘记的初心,否则的话,有交易所就够了。
”在毕志刚看来,技术和服务理念的进步,将使国内券商对于“初心”的实践有着更多的施展空间。
正如毕志刚所言,以国泰君安为代表的头部券商越来越注重新科技在证券行业的应用,同时依托数字财富管理和精细化的互联网线上运营,为广大用户提供投资理财全场景服务等综合金融服务。
多家头部券商加大IT投入“金融科技”是近年来被券商行业提到频率很高的一个词汇,例如高盛已经将自身定位为一家科技公司,这一定位变化也给高盛内部的传统组织架构带来变革。
对于国内券商而言,通过科技属性的多寡见证公司“含金量”的时代也即将到来。
今年是科创板落地年,研发投入占比、研发人员占比等指标已成为对科技股估值的重要参照值。
有分析认为,未来要判断券商的投资价值,这些指标的表现同样重要,研发投入将被纳入券商股的估值体系。
《每日经济新闻》记者注意到,多家行业排名靠前的券商都在2018年年报中强调了对金融科技的高度重视。
人工智能在证券行业中的应用与未来趋势
人工智能在证券行业中的应用与未来趋势随着科技的迅速发展,人工智能已经成为了很多行业的热门话题。
证券行业也不例外,对于资本市场的研究、投资和交易等方面,人工智能的应用越来越成熟和普及。
本文将就人工智能在证券行业中的应用及未来趋势进行探讨。
一、人工智能在证券行业的应用1.智能投顾智能投顾是指基于人工智能算法的投资咨询服务。
通过收集和分析客户的个人信息、风险偏好、资产收益等数据,智能投顾系统可以根据客户的需求和目标为其提供个性化的投资组合。
同时,智能投顾还可以动态地调整和优化投资组合,以获取更高的收益率和降低风险。
2.在线交易人工智能技术也被广泛应用于股票交易平台。
通过分析市场走势、研究公司基本面及宏观经济形势等数据,交易平台可以自动生成交易信号和预测股票价格走势。
此外,交易平台还可以根据用户的投资风格和偏好自动为其匹配股票交易策略。
3.智能风控风控是保证投资安全的关键因素。
智能风控系统可以通过多维度、实时跟踪投资组合的风险状况,及时提醒投资者并采取相应的风控措施。
通过人工智能算法的应用,可以实现对风险事件的精准预测和监测,避免投资者在市场波动时陷入不可挽回的损失。
二、人工智能在证券行业中的未来趋势1.高性能计算、机器学习和深度学习技术的融合在目前人工智能技术的发展中,高性能计算、机器学习和深度学习技术是当下最为成熟和广泛应用的技术。
未来,证券机构将持续推进这些核心技术在证券投资和交易中的应用和创新。
2.多元化数据和信息源的集成未来证券行业的发展趋势是越来越多地利用数据和信息源。
证券机构可以通过多元化数据源的集成,实现对市场的更全面和准确的了解。
同时,随着大数据技术的发展,证券机构还可以对海量数据进行分析和挖掘,从而发掘出更多的投资机会。
3.智能投资和交易决策的普及未来的证券投资和交易活动将趋于自动化、智能化。
智能投顾和智能交易平台将成为证券行业的一大趋势,为投资者提供更加智能和个性化的投资和交易服务。
人工智能在证券行业的应用前景如何
人工智能在证券行业的应用前景如何在当今数字化时代,人工智能(AI)的发展日新月异,其影响力已经渗透到了各个行业。
证券行业作为金融领域的重要组成部分,也正经历着人工智能带来的深刻变革。
那么,人工智能在证券行业的应用前景究竟如何呢?首先,我们来看看人工智能在证券行业的一些现有应用。
在风险管理方面,AI 能够通过对大量历史数据的分析,更准确地评估市场风险和信用风险。
以往,风险评估往往依赖于有限的指标和经验判断,而AI 可以整合更多维度的数据,包括宏观经济数据、行业动态、企业财务状况等,从而为证券公司提供更全面、更精确的风险画像。
在投资决策方面,AI 驱动的量化投资策略正逐渐崭露头角。
通过机器学习算法,AI 可以挖掘出隐藏在海量数据中的规律和模式,帮助投资者发现潜在的投资机会,并制定更优化的投资组合。
例如,AI 可以对股票的历史价格、成交量、财务指标等进行深度分析,预测股票的未来走势。
在客户服务方面,智能客服已经成为许多证券公司的标配。
通过自然语言处理技术,智能客服能够快速准确地回答客户的常见问题,提供 24 小时不间断的服务,大大提高了客户满意度和服务效率。
然而,人工智能在证券行业的应用仍面临一些挑战。
数据质量和安全性就是一个关键问题。
证券行业涉及大量敏感的金融数据,如果数据不准确或存在安全漏洞,可能会导致严重的后果。
此外,AI 模型的可解释性也是一个难题。
当 AI 做出投资决策或风险评估时,往往难以清晰地解释其决策依据,这可能会让投资者和监管机构感到不安。
尽管存在挑战,但人工智能在证券行业的应用前景依然广阔。
随着技术的不断进步,未来我们有望看到更多创新性的应用场景。
在投资研究领域,AI 不仅能够辅助分析师进行数据收集和处理,还能够提供新的研究视角和分析方法。
例如,通过对社交媒体和新闻舆情的分析,AI 可以捕捉市场情绪的变化,为投资决策提供参考。
在交易执行方面,AI 有望实现更加智能和高效的交易策略。
人工智能对证券人才需求的影响
人工智能对证券人才需求的影响蔡耿英【摘要】人工智能在证券行业已得到初步应用,随着技术发展,人工智能在证券行业的应用将逐渐深入,从而引起证券行业的变革,人工智能也必然将在人才需求数量、需求类型、需求领域等各方面对证券行业人才需求产生诸多变化。
【期刊名称】《中国商论》【年(卷),期】2017(000)033【总页数】2页(P191-192)【关键词】人工智能;证券人才;需求;影响【作者】蔡耿英【作者单位】[1]海南职业技术学院财经学院【正文语种】中文【中图分类】F069人工智能(AI)就是指由人类所制造的智能,也就是机器的智能,人工智能的原型是人类的智能[1]。
近年来,人工智能备受关注,它给社会带来的价值和冲击有目共睹,当前各行各业已把人工智能定位成公司未来重要的战略方向。
尤其在谷歌智能系统“阿尔法狗”以4:1击败世界围棋高手李世石后,各界对人工智能的讨论推向了高峰。
随着人工智能对社会各领域的渗透日益深入,人工智能将对证券行业产生巨大的影响,作为智力密集型行业,人工智能对证券人才需求的影响将更为显著。
2017年被认为是“人工智能应用元年”,AI正在成为未来经济发展的核心驱动力。
随着证券行业的不断发展,基于大数据的人工智能技术将被越来越多的证券公司用来从事证券投资分析、研究与交易等业务中,金融市场大数据获取的便利性也使得这一技术迅速渗透到证券行业的各个领域。
人工智能技术在证券行业的应用正成为下一个互联网金融的热点,互联网证券领域也很可能成为下一个被人工智能颠覆的领域。
人工智能在证券市场的应用领域很宽,如前台的客服AI、中后台的结算清算AI以及投资研究都可以运用人工智能技术。
从资金端到资产端、平台端、投资端、风险控制端、产品设计端,金融的每个细分领域几乎都可覆盖。
从订单生成、订单递送、定价及报价以及交易执行等交易过程中的各个环节都可应用。
当前,证券投资人工智能(以下简称“SIAI”)已能够自主感知证券市场的信息,并按照用户设定的目标或投资任务,自主完成投资组合选择、交易执行以及风险管理,进而可节省人工干预所带来的风险、降低冲击成本。
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目前,人工智能在证券领域的应用主 要涉及算法、大数据等层面,包括行为用户 和产品分析、精准服务、智能服务、智能工 具、量化交易、高频交易等。搭乘人工智能 的金融科技热风,不少大型券商布局人工 智能应用,在智能投资顾问、智能客服、智 能交易、智能投资研究和智能风险控制等 领域均有涉及。
在智能投资顾问领域,不少券商为客 户提供了“个性化+场景化+智能化”的贴 身财富管家服务。以中泰证券为例,中泰 齐富通 APP 主打账户诊断、个股诊断、因 子选股和资产配置等多项功能,推出了“超 级电波”等智能辅助决策工具。根据量化 回测报告,这些智能辅助决策工具的成功 率比当前市场同类产品更高,推出后得到 了热烈反响。平安证券则通过将资深投资 顾问的价值判断逻辑与大数据筛选结合, 分析客户的实际持仓和收益情况,为客户
新知
11 2017年12月15日 星期五
智能投资顾问、智能客服、智能交易、智能投资研究提速—— 温济聪
5.0
华
泰
时下,金融科技已成为金
证 券
融行业最热门词汇之一,不管
涨 乐
是传统金融机构还是互联网
财 富
金融公司,都在积极拥抱前沿
通
科技,券商行业也不例外。行 业 内 已 达 成 共 识 :人 工 智 能 (AI)在 金 融 行 业 具 备 广 阔 前
在智能投资研究领域,兴业证券研究 管理平台已经可以实现数据自动筛选、模 板应用和模型计算,并可自动化生成部分 研究报告。同时,该公司与高校共建了舆 情监控系统,为行业研究提供了重要参 考。
“在智能风控领域,我们推进的重点是 信用风险监控、异常交易监控和市场风险 监控。”兴业证券信息技术服务中心总经理 助理唐硕表示,“要做好智能风控,首先要 夯实数据基础,我们正在与咨询公司合作, 全面推进数据治理工作,并逐步对接征信、 工 商 诉 讼 和 舆 情 数 据 ,丰 富 风 险 数 据 源 。 异常交易是交易所监管的重点之一,我们 正在尝试通过智能化手段来提升发现异常 交易能力,并取得一定成效”。
券 商 的 人 工 智 能 刚 刚 起 步 ,路 途 漫
长。在中泰证券网络金融部相关负责人看 来,目前的难点在于:基础技术的大投入与 见效慢的矛盾,技术与业务需求的脱节,大 数据的清洗和补全,模型的设计和优化,深 度 学 习 的 应 用 等 ,这 些 都 不 是 一 蹴 而 就 的。海通证券零售与网络金融部副总经理 杨薇认为“,证券行业在利用人工智能技术 推动行业发展的过程中,必然会出现新老 思维和范式的摩擦”。这主要集中在 4 个 方面:业务创新与业务合规之间的摩擦;市 场变革和公司效率之间的摩擦;资源在传 统业务和创新模式之间配置的摩擦;客户 的传统习惯与新工具之间的摩擦。
海 通 证 券 海 博 士 人 工 智 能 产 品 。
本 报 记 者
温 济 聪 摄
提供持仓诊断、个股诊断和换股建议。 在智能客服领域,国泰君安证券在行
业 内 率 先 推 出 了 线 上 智 能 客 服“ 灵 犀 知 道”,通过自然语言处理、深度神经网络、机 器学习等先进技术,准确理解客户需求,为 客户提供全天候无间断的智能化交互服 务。国泰君安网络金融部负责人毕志刚介 绍,目前,该应用已累计服务 130 万人次以 上,仅 2017 年初至今就已服务 90 万人次, 高效解决了用户 94%的常见问题,应答准 确率稳定在 96%以上。
发展瓶颈依存
不成熟的人工智能可能导致系统 性风险,因此,运用人工智能替代人为 决策要循序渐进
人工智能在证券行业具备广阔前景, 然而,人工智能也不是万能的。证券行业 本身具有复杂性、严谨性和不确定性,这就 决定了在证券领域对人工智能的应用要循 序渐进。不成熟的人工智能可能导致系统 性风险,影响金融稳定。因此,在证券领域 运用人工智能替代人为决策,还有很长的 路要走。
发
本 报 记 者
布 会 现 场 。
景,将对未来证券业态发展产
温 济
生深远影响
聪 摄
各大券商进军人工智能有何创新做 法,给投资者带来哪些便利?从行业角度 来看,券商行业拓展人工智能目前还存在 哪些瓶颈和障碍?我国将如何充分发展券 商人工智能?
人工智能发展正酣
搭乘人工智能金融科技暖风,不 少大型券商着力布局人工智能应用
券商在技术积累、人才储备上均有一 定程度的约束。光大证券互联网金融部总 经理张怀强直言“,很多券商的技术开发大 量依赖外包,自主掌控能力不强。没有自 主的开发团队,就无法掌握最核心的技术, 无法掌控金融科技产品的持续研发”。国 金证券相关负责人认为,“AI 的瓶颈依然 在技术方面。目前,多家券商推出的 AI 服 务其实是由外部供应商提供的,并无明显 的券商特色,仅能满足部分客户的部分需 求”。
“此外,目前对人工智能在证券领域的 法律法规监管还存在盲区。”唐硕举例,当 人工智能提供金融服务出现问题时,责任 方怎么确定;投资顾问业务首先要求要了 解客户,目前很多公司的智能投顾仅通过 简单问卷便提供投资建议,是否达到真正 了解客户;人工智能的决策过程是否需要 披露,如不披露,是否违背客户知情权,如 何监管;如果披露,又怎样保护服务提供方 的商业机密;人工智能在数据利用和客户 隐私保护间如何取得平衡。这些问题都对 现有监管规则提出挑战。
此外,业界对智能投资顾问存在一定 误区。华泰证券相关人士认为,智能投顾 是通过大数据来了解客户的风险偏好、个 性需求等,然后给客户制定个性化资产配 置方案,并做出动态跟踪和修改。而目前 许多智能投顾仅是填个问卷,拿几个基金 产品拼凑一下。还有的把智能选股看做智 能投顾,这都不符合其含义。
策略同质化也是现有问题之一。平安 证券相关负责人介绍,很多券商 APP 上看 到的智能投顾产品长相一样,出来的东西 也一样,如相似 K 线、智能选股。由于提 供后台策略的供应商一样,出来的功能样 式 、服 务 流 程 、产 品 推 荐 也 基 本 一 样 。 而 且,策略同质化导致很多策略在达到一定 人数、资金规模时,有效性会失效。