不僅是助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)，在金融科技創(chuàng)新領(lǐng)域，同樣有著公募基金的活躍身影。

(相關(guān)資料圖)

12月10日，記者從北京、深圳、上海、廣東等地證監(jiān)局獲悉，證監(jiān)會(huì)先后于2021年3月、9月、10月，分別在北京、深圳、上海和廣州啟動(dòng)資本市場(chǎng)金融科技創(chuàng)新試點(diǎn)工作。截至目前申報(bào)項(xiàng)目已通過專業(yè)評(píng)估等環(huán)節(jié)，擬納入第一批資本市場(chǎng)金融科技創(chuàng)新試點(diǎn)。和公募基金相關(guān)的試點(diǎn)項(xiàng)目大約有14個(gè)，申報(bào)主體既有華夏基金、嘉實(shí)基金、工銀瑞信基金、易方達(dá)基金、博時(shí)基金、廣發(fā)基金、匯添富基金、中歐基金等頭部公募，也有天天基金、盈米基金等互聯(lián)網(wǎng)基金銷售平臺(tái)也參與其中。

整體來看，公募相關(guān)的科技創(chuàng)新項(xiàng)目主要聚焦于反洗錢、債券風(fēng)險(xiǎn)、基金投顧、數(shù)字人民幣、資訊服務(wù)等前沿領(lǐng)域，在凸顯科技創(chuàng)新成色的同時(shí)，也緊密結(jié)合了日常業(yè)務(wù)實(shí)踐。以下從基金的投研風(fēng)控、登記清算、投顧服務(wù)三大方面，對(duì)代表性項(xiàng)目進(jìn)行剖析。

債券風(fēng)險(xiǎn)分析：命中一個(gè)潛在違約人能避免近20億損失

在投研風(fēng)控領(lǐng)域，代表性項(xiàng)目是易方達(dá)基金牽頭申報(bào)的“基于人工智能技術(shù)的債券風(fēng)險(xiǎn)分析系統(tǒng)（Bond.AI）”，由廣東證監(jiān)局在12月7日發(fā)布。

從原理上看，基于人工智能技術(shù)的債券風(fēng)險(xiǎn)分析系統(tǒng)（Bond.AI）是利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，構(gòu)建了信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)、財(cái)務(wù)造假識(shí)別系統(tǒng)、債券流動(dòng)性分析系統(tǒng)、債券輿情分析系統(tǒng)于一體的綜合債券風(fēng)險(xiǎn)分析平臺(tái)。

在運(yùn)用上，該系統(tǒng)分為四個(gè)步驟：

一是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)債券相關(guān)的輿情進(jìn)行分析，及時(shí)從細(xì)微信息中提取對(duì)違約預(yù)測(cè)有價(jià)值的信息。

二是利用人工智能技術(shù)對(duì)債券發(fā)行人的財(cái)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行分析，判斷財(cái)務(wù)報(bào)表的可靠程度，用于判斷分析涉嫌財(cái)務(wù)造假的企業(yè)。

三是利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)收集相關(guān)債券數(shù)據(jù)并判斷其交易的風(fēng)險(xiǎn)。通過構(gòu)建針對(duì)債券交易風(fēng)險(xiǎn)的流動(dòng)性預(yù)測(cè)模型，提前了解債券潛在交易風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，保證債券市場(chǎng)的流動(dòng)性和有效性。

四是使用債券市場(chǎng)上已經(jīng)違約的債券發(fā)行人數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)存在違約風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，針對(duì)每一家債券的發(fā)行人都能給出一個(gè)潛在的違約風(fēng)險(xiǎn)判斷。

據(jù)易方達(dá)介紹，一個(gè)債券研究員最多只能覆蓋100家發(fā)債主體，并且一個(gè)發(fā)債主體需要兩人負(fù)責(zé)。所以系統(tǒng)每覆蓋100家發(fā)債主體，相當(dāng)于給公司研究團(tuán)隊(duì)多貢獻(xiàn)一個(gè)研究員，在提高公司綜合實(shí)力的基礎(chǔ)之上每年節(jié)省成本大于100萬元。此外，根據(jù)歷史違約信息統(tǒng)計(jì)，平均每個(gè)違約的債券發(fā)行人涉及的違約金額是20億元以上。多命中一個(gè)潛在的違約債券發(fā)行人，從風(fēng)險(xiǎn)控制的角度來說就能夠避免近20億元損失。

（截圖來源：廣東證監(jiān)局官網(wǎng)）

云原生信創(chuàng)TA項(xiàng)目：工作效率提升40%以上

在基金登記清算領(lǐng)域，代表性的科技創(chuàng)新項(xiàng)目是由博時(shí)基金牽頭申報(bào)的“云原生信創(chuàng)TA項(xiàng)目”。TA是基金注冊(cè)登記的簡(jiǎn)稱，指開立投資者基金賬戶，并記錄投資者基金份額及其份額變動(dòng)情況。

該項(xiàng)目是首次采用云原生創(chuàng)新架構(gòu)構(gòu)建核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，將互聯(lián)網(wǎng)敏捷、開放、高伸縮性的技術(shù)架構(gòu)與金融行業(yè)穩(wěn)定、安全的技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行融合，顯著提升業(yè)務(wù)效率和創(chuàng)新能力，提升信息安全水平。

博時(shí)基金稱，該項(xiàng)目在云原生技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用上達(dá)到了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平，打造了行業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)信創(chuàng)標(biāo)桿。截至目前，系統(tǒng)登記清算的基金資產(chǎn)規(guī)模達(dá)1萬億以上，投資者賬戶總數(shù)超過1.5億；日均處理交易數(shù)據(jù)超過2000萬筆，業(yè)務(wù)控制參數(shù)達(dá)1000余項(xiàng)，運(yùn)營(yíng)管理工作效率提升40%以上，系統(tǒng)清算性能提升1倍以上。

在數(shù)據(jù)與技術(shù)方面，該項(xiàng)目分為六部分，分別是容器云平臺(tái)抽象基礎(chǔ)設(shè)施、微服務(wù)降低開發(fā)難度和成本、云原生Serverless的秒級(jí)擴(kuò)容能力提升處理效率、云原生Serverless可伸縮性提高資源利用率、通過容器云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高可用和高效運(yùn)維、數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)分離支持海量業(yè)務(wù)的系統(tǒng)平行擴(kuò)展。

博時(shí)基金表示，該系統(tǒng)項(xiàng)目借鑒和吸收了云原生技術(shù)最新的發(fā)展和應(yīng)用情況，并且充分結(jié)合證券基金行業(yè)核心離線業(yè)務(wù)系統(tǒng)的實(shí)際需求，通過完全基于云原生的技術(shù)架構(gòu)，面向云原生能力進(jìn)行設(shè)計(jì)和開發(fā)，首家將 Serverless 技術(shù)成功引入到了證券基金行業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)基金業(yè)務(wù)中大批量復(fù)雜計(jì)算負(fù)載的低成本、高效率云原生創(chuàng)新改造方案。

其中，云原生的創(chuàng)新改造方案大大降低了復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)成本和運(yùn)營(yíng)成本，實(shí)現(xiàn)上層業(yè)務(wù)與底層基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境的松耦合，并且最大程度地發(fā)揮了容器云平臺(tái)的分布式計(jì)算能力，滿足核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)大批量復(fù)雜計(jì)算的需求。作為首個(gè)運(yùn)行于創(chuàng)新體系中的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，為行業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的創(chuàng)新改造工作探明了一個(gè)非?？尚械姆较蚝徒鉀Q方案，同時(shí)起到非常好的示范和標(biāo)桿作用。

投顧內(nèi)容平臺(tái)：圖譜構(gòu)建效率提升95%以上

投顧業(yè)務(wù)服務(wù)方面，代表性項(xiàng)目是盈米基金的“基金投顧服務(wù)內(nèi)容平臺(tái)項(xiàng)目”。

該平臺(tái)是盈米基金投顧服務(wù)的數(shù)據(jù)中臺(tái)之一，主要用戶是各種投顧內(nèi)容創(chuàng)作者，服務(wù)于投顧內(nèi)容創(chuàng)作、內(nèi)容分發(fā)、跨媒介管理和內(nèi)容合規(guī)等多個(gè)場(chǎng)景。據(jù)介紹，該項(xiàng)目上線后有效解決投顧服務(wù)中內(nèi)容服務(wù)低效、繁瑣、分散等痛點(diǎn)。截至目前已集合100多家官方媒體資訊、數(shù)千家股票和基金研報(bào)、公告等海量資料，總計(jì)1388萬條資訊、86萬篇文章、26萬篇報(bào)告、380萬篇公告、1萬篇音視頻，累計(jì)超百億字，6萬分鐘音視頻時(shí)長(zhǎng)。通過自然語(yǔ)言識(shí)別+業(yè)務(wù)知識(shí)樹構(gòu)建和標(biāo)簽矩陣匹配的方式，實(shí)現(xiàn)科學(xué)分類、歸檔、上架，包括25個(gè)大類、96個(gè)小類，總計(jì)30139個(gè)標(biāo)簽，賦能不同內(nèi)容輸出場(chǎng)景的精準(zhǔn)匹配、高效篩選和生產(chǎn)創(chuàng)作。

創(chuàng)新方面，該平臺(tái)使用了以下五類信息技術(shù)：

一是通過自然語(yǔ)言處理技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容文本的知識(shí)提取和分類，使得系統(tǒng)實(shí)體識(shí)別準(zhǔn)確率和召回率均在90%以上。

二是知識(shí)圖譜技術(shù)，通過基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜建構(gòu)引擎（三元組提?。啾葌鹘y(tǒng)的人工構(gòu)建，圖譜構(gòu)建效率提升95%以上。

三是圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)的有效管理和應(yīng)用，幫助用戶實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜的內(nèi)容推薦。

四是搜索引擎技術(shù)。利用各種分布式技術(shù)對(duì)海量文本建立倒排索引，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)容的高效搜索和篩選。

五是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對(duì)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算集群（CPU+GPU）訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)高復(fù)雜度的識(shí)別模型。

盈米基金表示，該項(xiàng)目在行業(yè)首次提出“內(nèi)容中臺(tái)”概念和首次建立投顧領(lǐng)域內(nèi)容合規(guī)系統(tǒng)。技術(shù)上運(yùn)用了多種新型技術(shù)對(duì)內(nèi)容進(jìn)行治理分析，將監(jiān)管對(duì)金融內(nèi)容合規(guī)的要求進(jìn)行全方位排查和科技部署。此外，該項(xiàng)目還是粵港澳大灣區(qū)首個(gè)基金投顧內(nèi)容服務(wù)中臺(tái)，為大灣區(qū)基金投顧業(yè)務(wù)的前臺(tái)業(yè)務(wù)提供高效決策支持和豐富、精準(zhǔn)的資源供給。

責(zé)編：林根

校對(duì)：趙燕

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