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“P2P理財智能配置”是個偽命題

本文作者: 溫曉樺 2017-03-16 01:58
導語:國內(nèi)目前號稱自己在做智能投顧,或者智能理財?shù)墓敬蠹s有200家,其中至少180家為原來的P2P公司。但是,他們是否有能力和條件來瞬間轉型人工智能呢?

“P2P理財智能配置”是個偽命題

互聯(lián)網(wǎng)金融的似乎總是容易讓騙子藏匿。

繼監(jiān)管收緊前“卷款跑路”這樣赤果果的詐騙案例層出不窮后,在新的舶來品——Fintech金融科技的沖擊下,許多互聯(lián)網(wǎng)金融公司也開始思考如何利用最新科技進行金融服務革新,但其中也不乏P2P平臺借勢于此,給自己掛上“智能投顧”、“智能資產(chǎn)配置”的名號,然后繼續(xù)提供高回報率理財和網(wǎng)貸業(yè)務。

據(jù)研究統(tǒng)計,國內(nèi)目前號稱自己在做智能投顧,或者智能理財?shù)墓敬蠹s有200家,其中至少180家為原來的P2P公司。近來,據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,P2P公司號稱具有“智能資產(chǎn)配置服務”的宣傳也層出不窮。但是,他們是否有能力和條件來瞬間轉型人工智能呢?

為什么說P2P還談不上智能配置?

不愿透露姓名的業(yè)內(nèi)人士向雷鋒網(wǎng)表示,不論是智能理財/智能投顧是指采用人工智能算法為用戶提供風險匹配的標準化資產(chǎn)組合并持續(xù)提供調(diào)整管理的顧問服務。這里面有幾個關鍵點:

  • 人工智能算法, 這是區(qū)別普通投資顧問與智能投顧的地方。

  • 風險匹配,這是幫助用戶避免追漲殺跌,能長期持有并賺到他應該賺到的錢的關鍵。

  • 標準化資產(chǎn)組合,出于對風險控制和流動性需求,標準化的資產(chǎn)組合能夠分散風險,提供優(yōu)質的流動性,并且可以完全支持人工智能算法的計算。

  • 持續(xù)提供調(diào)整管理,由于資產(chǎn)存在波動性,需要根據(jù)市場的變化來動態(tài)進行組合調(diào)整,才能有效控制投資風險。

“我認為在P2P領域有一些輔助用戶進行P2P分散投資和進行期限管理的工具型方法,但是談到‘智能’,還有一定距離?!痹摌I(yè)內(nèi)人士表示,因為P2P作為非標資產(chǎn),對于風險的量化和風險定價還難以有效度量,并且P2P領域的信息披露大多不透明,很難對標的資產(chǎn)的風險變化進行動態(tài)的監(jiān)控,更談不上有效的調(diào)整。

這是從技術層面出發(fā),指出P2P資產(chǎn)無法為人工智能所需要的分析規(guī)則和數(shù)據(jù)等條件。而從財富管理的角度講,業(yè)內(nèi)人士指出,資產(chǎn)按照風險收益的屬性不同,會有權益類,類固收,貨幣和另類的分類法,如果要進行有效的資產(chǎn)配置,上述4類資產(chǎn)都要根據(jù)客戶的風險承受能力,在流動性等方面的需求進行適當?shù)呐渲??!霸谶@些分類中,P2P可以算作高風險的類固收資產(chǎn),而僅僅用一類資產(chǎn)是無法進行有效的資產(chǎn)配置和財富管理的,”他說道,

智能投顧的目標是使用人工智能的技術為用戶進行財富管理,因此是在四大類資產(chǎn)的層面進行有效的分散優(yōu)化投資和動態(tài)管理。


而P2P和所謂的P2P進行智能理財,僅僅限于用戶準備投資于類固收中P2P的那部分資產(chǎn),而不能用來對用戶的整體財富和理財投資進行管理,這樣會讓用戶的整體財富暴露在某一類資產(chǎn)的系統(tǒng)性風險之下。

人工智能有門檻,利率水平暴露出功底

如前文所述,人工智能算法是智能投顧的標志性區(qū)隔。除了投資標的,一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司是否具備部署人工智能財富管理應用的條件呢?

一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司是否具備人工智能算法基礎,來做數(shù)據(jù)挖掘、建模,從而進行智能財富配置,表面上看似乎難以判斷,但是,信貸業(yè)務中的利率表現(xiàn)則可以最直接的體現(xiàn)。

雷鋒網(wǎng)獲悉,對于核心業(yè)務——信貸,很多P2P公司號稱會利用機器學習為客戶提供個性化貸款利率。那么,他們提供的貸款利率是否真的能夠呈現(xiàn)個性化?所謂個性化利率,是指做到“千人千面”,如果不夠個性化,就是所有貸款客戶接受的利率仍然比較一致,這顯然是非智能的。而據(jù)上海交通大學博士后研究基金項目2016年論文《中國P2P平臺借款成功率的影響因素研究》,作者對某大型網(wǎng)貸平臺25437個樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計后得出,教育程度、年齡、收入、地區(qū)等一系列因素下,該平臺借款利率標準方差約為1.79,離散程度較低。

另一位業(yè)內(nèi)人士表示,事實上經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),目前多數(shù)被調(diào)查的一線P2P公司的利率同樣如此,仍然呈現(xiàn)出不夠分散,比較集中的狀態(tài)。同時將這些P2P公司的利率表現(xiàn)與螞蟻金服小微貸的利率相比較,螞蟻金服提供的利率雖然也不夠分散,但集中程度仍然明顯要比P2P公司的要低。

于人工智能而言,除了具備一定量的行業(yè)大數(shù)據(jù),算法的作用同樣不可忽視。所以說,到了人工智能已然影響行業(yè)的方方面面時,忽悠已經(jīng)很難影響外界對一個P2P平臺的判斷。而那些借智能理財之名攬儲的平臺,已經(jīng)走到虛假宣傳的開端。他們聲稱自身具有多年累積的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗,然而人工智能算法研究的投入又有多少?以招商銀行、平安科技為例,他們對人工智能的投入已持續(xù)至少三到四年,那時的互聯(lián)網(wǎng)金融、P2P,還沉浸在野蠻生長當中吧。

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