基于大数据+AI驱动的浙江非银金融投资策略研究①

赵媛媛 徐达宇 丁之桑

摘 要：在现今的金融市场中，大数据获取的便利性使得人工智能技术迅速渗透到投资的各个领域，由此而产生的全新的投资策略、交易模式将会带来诸多机遇与挑战。本文针对基于大数据和人工智能驱动的浙江省非银金融投资策略这一问题展开探讨，论述了基于大数据+AI驱动研究非银金融投资策略的必要性，以及浙江非银金融行业现状。以此为基础，阐述了浙江省几大非银金融行业利用大数据和人工智能辅助投资的策略及思路，以期为该领域的研究与发展提供有益的参考。

关键词：大数据 人工智能 非银金融 投资策略

中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2017）11（b）-163-03

非银行金融机构是指除商业银行和专业银行以外的所有金融机构[1]，主要包括信托、证券、保险、融资和租赁等机构以及财务公司等。非银行金融机构以发行股票和债券、接受信用委托，以及提供保险等形式筹集资金，并将所筹资金运用于长期性投资。“大数据”是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]，而人工智能即指Artificial intelligence（AI），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[3]。

现今金融市场中，大数据获取的便利性使得人工智能技术迅速渗透到投资的各个领域，由此而产生的全新的投资策略、交易模式将会带来诸多机遇与挑战。本文将对基于大数据与AI驱动的浙江省非银金融现状及其投资策略构筑进行探讨。

1 基于大数据+AI驱动研究非银金融投资策略的必要性

2010年左右，美国Betterment和Wealthfront两家公司推出基于互联网技术与算法的资产管理组合建议，包括基金配置、股票配置、股票期权操作、债权配置等，使得这两家公司迅速发展壮大，人工智能投资顾问也以此为契机而兴起。目前，国内也出现了很多智能投顾的初创公司，主要基于组合投资理论，开发算法，利用大量数据进行分析，使得更个性化、实时、优化的投资策略生产成为可能。每个投资者都可以按照其需求定制个性化的投资策略。神经网络、深度学习等算法革新提高了金融的效率。在资产配置领域，智能投顾可以通过模型计算出符合要求的最优投资组合，通过模型控制风险，量化制定策略，智能调仓。从而使智能投资顾问可以替代传统投资顾问，为更多的客户提供高效服务。

以2016年双11全天6亿笔保单，平均每分钟41万单为例，在蚂蚁金服平台参与消费保险的9家保险公司再次刷新全球保险纪录。以大数据以及人工智能为支撑，在几乎零人工干预的情况下，利用各类精算模型，根据买卖双方各自的信用度、退货率、商品类目和消费行为构成的多维计算变量，实现千人千面的消费保险定价和出单。蚂蚁金服旗下的芝麻信用不仅囊括传统征信数据，同时还不断吸纳电商交易数据、用户行为数据等，这些数据通过机器学习算法为其他的交易场景提供了信用查询服务。此外，蚂蚁金服还与其他数据公司合作，不断完善自身的大数据风控能力，如今蚂蚁金服的风控系统对交易从身份、账户、设备、环境、行为、偏好等8个维度进行大数据分析，有数十个模型，上千个风控规则[4]。

基于大数据的人工智能的应用可以显著提高资本市场的深度和宽度，不断在整个“交易机会空间”中以人工操作无法想像的速度、效率和海量计算积极地搜索和学习，迅速纠正自己的错误，捕捉任何可能的交易机会。可以说，大数据和人工智能的兴起能帮助投资者节省时间和资金，作出更明智的投资选择。

2 浙江非银金融行业现状

在浙江，随着金融市场的发展和金融创新的推进，非银行金融机构的作用不断加强。图1为2016年浙江全省社会融资规模增量。

根据人民银行、发改委、证监会等收集的《2016年地区社会融资规模增量统计表》来看，2016年浙江社会融资规模结构上，人民币贷款占比显著下降，其他方式融资数量和占比明显上升，非银行金融机构的增长为实体经济的增长以及金融市场的发展起到了重要的促进作用。在政府“411”重大项目建设计划的引领下，浙江省投资结构不断优化，为经济结构调整拓展了新空间。浙江省以民间投资为主体，2015年的民间投资为16109亿元，同比增长9.2%，占固定资产投资的60.4%。浙江省的融资结构趋于优化，融资主体逐步回归理性。

2.1 证券板块

在国家宏观调控政策的作用和各市场主体的积极应对下，浙江证券市场保持了较好的发展势头，省内证券营业部超过600家，排名全国前列，且每个营业部平均的成交金额也大幅领先，证券行业的发展程度较高。浙江省证券业发展呈现如下特点：投资者积极性提高，证券市场交易量增长较快；证券市场融资增长较快，中小企业板上市取得突破；直接融资略有提高，间接融资仍占主体。目前看来，浙江存款总量不低，但分到各营业部则仅为48亿元，说明浙江居民投资的氛围已经较为浓重，如表1所示。

2.2 保险板块

近年来，浙江省的保险业得到快速发展，业务规模迅速扩大。从增长速度来看，浙江省保费收入从1985年的0.98億元占全国2.96%，增加到2015年的1435.38亿元占全国的5.9%，得到了高于同期国内生产总值的更快增长速度。

从业务规模的省际比较来看，2015年浙江省保费收入全国排名第6，与GDP全国第4位有差距，说明浙江省保险业规模与经济发展水平有些不适应，在国民经济中的地位和作用尚未充分发挥出来，保险市场潜力还很大。

在浙江省，从2015年浙江财产保险分公司业务统计来看（见表2），车险保费收入居首位，且赔付率最高，短期健康保险赔付率也超出平均水平，农保随后。车险费改后，盈利重心放在提高承保能力和加强渠道建设上。与财产保险相比，浙江省人寿保险业一直保持较快势头，在总保费的比重稳步提高。从2015浙江人身保险分公司业务统计来看，个险渠道持续优化，团险渠道业务实现稳定增长，养老险税优政策也将推动寿险加速发力。

根据《2016年1至4月财产保险公司原保险保费收入情况表》来看，人保股份浙分、太保财浙分、平安财浙分等位于前列，与全国保险经营状况相适应。

2.3 多元金融

浙江“十三五”金融发展规划将从原来侧重银行的发展转向多元金融发展。截至2016年末，浙江省有小额贷款公司332家，占全国的3.83%；贷款余额为700.4亿元，占全国的7.55%，充分展现浙江在支持小额贷款公司发展方面所下的决心。

在浙江，网络借贷和网络理财同样蓬勃发展。2017年3月累计P2P平台数量（含问题平台）达525家，全国排名第五，约占全国P2P平台总数的10.93%。据不完全统计，2017年4月浙江地区P2P成交额为287.73亿元，环比上升7.22%，同比增长达91.13%。

总体来看，2016年前5个月成交额波动性发展，5月到12月，成交额呈现单边快速增长的趋势，但随后受春节假期的影响，大部分平台停止发标，3月投资热情回升，导致本月成交额有所上升，预计短期内成交额会持续回升。值得注意的是，2016年8月國家出台了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》，明确规定P2P平台只能进行点对点借贷业务，并且对P2P的借款额度加以限制，提高了P2P行业准入门槛[5]，促使一些平台转型，是一轮行业内的大洗牌。所以，2017年加快合规的平台建设将是优选项，企业可根据自身的风险承受能力、风险偏好来配比，在资金充裕的情况下，可以把资金分散投资在2～3个网贷平台，实施集约化经营。

信托方面收益不复当年，基础产业类信托项目虽因为收益率和安全性相对更高，是信托投资首选，但也不是绝对的安全港，仍须关注项目自身的还款能力和还款来源，一些经济实力薄弱、债务负担过重地方项目可能会出现延期兑付、处置资产兑付的情况。

资产管理（AMC）方面，据测算，浙江2016年～2018年不良供给维持在2000亿的量级。当前经济下行、供给侧改革推进的大环境下，AMC将迎来行业爆发，具有高盈利特点，利润空间巨大。

3 基于大数据+AI驱动的浙江非银金融投资策略探析

基于以上论述，本文就券商板块、保险板块、多元金融这三大浙江省非银金融核心业务实现基于大数据+AI驱动的投资策略进行阐述。

3.1 券商板块

证券公司可以运用大数据挖掘和AI相关的理论与方法，利用股票价格、外汇和衍生品交易、交易记录、高频交易、无结构化新闻和文本，以及隐含在社会媒体和网络中的消费者信心和商业情绪等金融大数据源，结合智能推荐算法、数据分类与评价算法，以及动态预测与优化模型，为相关企业和个人在智能选股、报表分析、高速证券行情分析、高收益股票组合的投资策略定制，以及最优投资产品组合等方面提供全方位的高性能业智能支持[6]。

3.2 保险板块

在保险板块，首先，需要实现保险类企业数据的云端化、大数据化；其次，实施客户大数据的智能融合，利用深度学习算法细分市场，充分挖掘客户的行为习惯、消费心理和过往用险记录。

以此为基础，进行精准营销，实现数据的动态循环，并在循环过程中分析多元保险需求，提供差异化险种和保险服务。

3.3 多元金融

多元金融主要包括P2P小贷、租赁、担保、保理这四大领域，在多元金融板块，企业最关心的是各类客户的信用等级评估问题，用于实施可靠的投资风险控制。随着大数据时代的到来和发展，可用于评估所投资客户信用的数据越来越丰富，如电商交易数据、社交类数据、网络行为数据等，这些来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户，解决授受双方信息不对称问题，并可根据用户的信用卡数据、开放给平台的电商数据所对应的购买行为、手机运营商的通话情况、登记信息等取得多维信息，结合智能评估模型与算法，如支持向量机、随机森林、逻辑回归等，对获取的客户征信大数据进行多维度、多层次、全过程信用评估，精确评定用户风险等级，降低交易风险，保障企业获得可观利润。

4 结语

本文针对基于大数据和人工智能驱动的浙江省非银金融投资策略这一问题展开探讨，阐述了浙江省几大非银金融行业利用大数据和人工智能辅助投资的策略及思路：券商板块可运用大数据挖掘和AI相关方法提供全方位的高性能业智能支持；保险板块利用大数据化与深度学习进行精准营销，提供有针对性的服务；多元金融应充分利用多方面数据，结合智能评估模型与算法，降低风险保障利润。

参考文献

[1] 谷秀娟，赵晓鹏.河南省非银行金融机构发展研究[J].郑州航空工业管理学院学报，2015，33（2）.

[2] 梁锋.“大数据”（Bigdata）[J].新闻前哨，2013（11）.

[3] 方东菊.人工智能研究[J].信息与电脑，2016（13）.

[4] 冯笑，陈翼.基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示——以阿里旗下“蚂蚁金服”为例[J].中国市场，2015（32）.

[5] 李端生，夏伟.基于网络借贷新规的P2P发展研究[J].会计之友，2017（5）.

[6] 方献梅，刘亮龙，高晓波.大数据时代数据挖掘在证券公司客户关系管理中的应用研究[J].信息与电脑，2015（15）.

①基金项目：浙江省自然科学基金项目（LQ17G010003）；浙江农林大学科研训练基金项目（2013200054）。