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粤向新金融 | 博众投资:大数据和AI赋能合规管理,提升证券投顾数智化合规能力

2024-07-22 10:20:36来源:南方财经投教基地

编者按:由广东证券期货业协会指导,股市广播联合南方财经投教基地,推出《粤向新金融》系列采访报道,聚焦广州资本市场特色,展现广州金融科技创新发展的新局面。

合规性是保障投资者权益的基础。在证券投顾业务领域,合规管理当中不时出现暗示收益、夸大宣传等误导性行为,使得大模型对相关内容的审核与监控更应具备针对性和严谨性。如何增强大模型在智能合规风控的应用?如何借助数字化工具拓展合规科技的应用场景,提供更高效的证券投顾服务?本期邀请到博众投资项目负责人陈杰、技术负责人陈细帮,介绍到“基于大数据的投顾业务智能合规管理平台”项目在证券投顾合规方面的创新应用。

股市广播:当前投顾合规业务面临哪些问题?此过程中如何运用大数据解决?

陈细帮:随着信息技术和社交媒体的快速发展,证券投顾业务的展业平台、客户沟通、服务内容、服务形式等发生较大变化,多样化的海量数据和深度运营使得合规管理的挑战越来越大,主要面临以下问题:首先,投顾业务的获客、营销、服务、适当性管理等全流程涉及多场景多平台多终端,内容形式多样,包括文本、图片、语音、视频、直播等,存在信息孤岛现象,缺乏数据的有效打通和集中化管理,影响全链路留痕和回溯管理效率;其次,合规审核、质检、回访效率不高,展业违规行为的监测、识别、拦截、处理缺乏数字化工具抓手,专业内容智能审核的准确性不足,合规人力成本较高;再次,风险监控预警的及时性和有效性不够,缺乏系统的客户风险监测体系和分类分级管理,风险管理的精细化程度不足。

针对以上问题,博众投资建设“基于大数据的投顾业务智能合规管理平台”,通过大数据和人工智能技术,实时处理海量数据,打通多终端数据,分析多场景多类型消息,监控业务全流程和预警风险,实现投顾业务的全链路留痕、适当性管理、智能审核、自动化监控、智能质检、智能回访、智能回溯、合规风控驾驶舱等,提升合规风控管理效率,降低合规管理成本,实现合规风控的数字化管理。

股市广播:管理平台的建立采用了哪些技术创新?有什么样的优势?

陈细帮:项目主要运用大数据、流式运算、深度学习、自然语言处理(NLP)、语音识别等前沿技术,深入研究和拓展合规科技在证券投顾业务场景的应用,具体如下:

首先,通过数据智能冷热分级、Flink 流式计算、Elasticsearch搜索引擎、湖仓一体、云原生等技术,提升多源异构数据的处理效率,实现了海量数据的高效存储和快速可用。

其次,通过OneID技术,打通多平台多场景多终端数据,解决用户数据孤岛问题,实现推广、营销和服务的全流程留痕、跟踪和回溯管理,提升全流程回溯效率和数据准确性。

再次,基于自然语言处理(NLP),采用ALBERT深度学习模型,结合证券投资顾问行业特性与知识库,构建投顾业务风险量化模型,自动分析展业过程数据,实时监控业务风险及异常行为,智能分类分级处理,提升AI风险模型的有效性和准确率。

最后,将深度学习和语音识别应用于智能回访机器人,通过标准作业流程 SOP,大幅提升合规回访效率。

股市广播:合规平台使用了这么多的技术创新,能否举一些案例?

陈细帮:我主要举例介绍一下投顾业务的风险模型。目前市场上比较成熟的AI监测模型基本上为通用模型,主要是涉黄涉政涉暴等内容审核和监控。但在证券投顾业务领域,相关内容的审核监控更加细分和严格要求,如员工资格、暗示收益、夸大宣传等场景。本模型主要基于自然语言处理(NLP),采用ALBERT深度学习技术,结合证券投顾行业特性与知识库,通过大量历史数据进行模型训练,实现了对文本、图片、语音、视频等内容智能监测和量化评价,实时识别和预警风险行为,不断提升AI风险识别的有效性和准确性;同时,实施风险分类分级管理,并通过自动生成工单处理,人机协同提升合规管理效率。

另外一个案例为大数据技术的应用。在投顾业务运营过程中,合规系统累积来自不同平台不同终端的海量数据,包括文本、图片、语音、视频、直播等消息类型,特别是音视频文件,体积大、时效性强,如不做任何优化处理,存储成本高,同时影响查询、审核、监控和质检效率。项目根据数据类型、访问频率、时效性等多个维度,进行智能冷热分级存储,支持多源异构数据实时同步,结合实时数仓和Flink流式计算技术,实现海量数据的高效存储和快速可用。

股市广播:基于大数据的投顾业务合规平台起到什么成效?

陈细帮:基于大数据的投顾业务合规平台项目上线后,围绕证券投顾业务全流程和数据生命周期,实现全链路留痕、多终端打通、智能审核、自动化监控、智能质检、智能回访、智能回溯、合规风控驾驶舱等,提效降本显著,实现合规风控的数字化管理。具体而言,平台智能实时监控海量展业过程数据,每日检测数量亿级,业务异常和风险识别准确率95%;结合证券投顾行业特性与知识库,项目构建投顾业务风险量化模型,实现风险分类分级智能审核,节约审核人力成本30%以上,效率提升5倍以上;同时,项目通过智能回访机器人和标准作业流程SOP,在人工客服减少 1/3 的情况下,客户回访量提升6倍,提效较为显著。在运营过程中,沉淀投顾业务合规管理的数据资产,完善合规风控的数据标签体系和知识库,通过数据资产的场景化和模型化运用,进一步驱动合规管理的数智化转型。

股市广播:在投顾业务合规的数字化管理方面还面临什么挑战?

陈杰:随着数据治理、业务转型、技术革新和监管政策的发展,投顾业务合规的数字化管理主要面临以下几个方面的挑战:

一是数据隐私、安全与合规挑战。投顾业务数字化产生的数据规模不断增长,数据的深度运营使得合规需求激增,一方面需要基于数据生命周期建立严格的数据隐私和安全政策,加强隐私保护和确保数据安全;另一方面,需要确保数据的合法性和可信度,沉淀合规风控的数据资产,建立数据流动管控机制,赋能合规决策,发挥数据价值。

二是业务转型、监管与合规挑战。投顾业务需要坚持合规稳健的发展理念,严守监管要求,规范展业行为,提升专业能力,往买方化、智能化转型。转型更加注重客户的大数据分析、智能策略生成和创新陪伴方式,对合规管理的数字化提出了更高的要求;转型更加注重业务过程的风险控制,引导客户从关注“收益”向“风险+收益+期限”的角度考虑投资方案,对合规管理的适当性和专业性提出更高的要求;转型更加注重投顾业务监管法规的变化和要求,需要健全外规内化的全流程跟踪机制,驱动展业更加规范。

三是金融科技的应用与合规挑战。随着大数据、区块链、隐私计算、大模型等技术在投顾业务合规管理的应用深化,面临数据安全、模型安全、内容安全、知识产权、科技伦理等挑战,特别是AI深度合成算法内容的合规管理,需要做好安全评估、审核、备案、监控和质检管理,有效评估算法机制和应用结果,按不同领域实施风险的精细化管理。

股市广播:对于数据隐私、安全与合规的挑战,采取什么应对举措?

陈杰:关于数据隐私安全与合规挑战。博众主要从网络和信息安全管理的治理、架构、投入、制度、技术等方面做了以下举措:

(1)安全治理上,按《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《证券期货业网络和信息安全管理办法》等法律法规要求,公司成立网络和信息安全工作组,由分管信息技术的高级管理人员负责,建立网络和信息安全工作协调和决策机制。

(2)安全制度上,围绕网络安全、数据安全、投资者个人信息保护、研发事故和应急管理、IT基础设施建设和保护等方面,发布网络和信息安全管理相关制度或规范,健全网络和信息安全管理制度体系。

(3)安全测评上,落实网络安全等级保护制度,公司系统通过三级等保测评;同时,公司通过ISO27001信息安全管理体系认证、ISO27701隐私信息管理体系认证,网络和信息安全管理水平上了一个新台阶。

(4)安全管理上,公司搭建安全运营中心,搭建一体化运维和数据监控平台,覆盖业务、应用、基础架构和基础设施的监控体系,健全网络和信息安全防护体系,保障各类信息系统持续安全稳定运行,保护隐私和数据安全。

股市广播:未来证券投顾业务有什么发展趋势?如何通过大数据赋能投顾合规业务?

陈杰:在证券行业数字化和财富管理转型的大背景下,投顾业务的主要发展趋势是智能化、专业化和买方化,更好的满足投资者多样化的财富管理需求,提升投资者的获得感。

一是投顾业务的智能化。大数据和人工智能技术赋能量化投资研究和智能投顾服务,通过搭建投顾业务的数据中心,深度洞察用户需求、偏好和行为,通过用户画像、产品画像、内容画像、策略画像、投顾画像等标签体系,为客户匹配合适的产品和服务,提供有针对性的投资建议,提升服务效率和精准性;同时,通过自然语言处理、生成式AI、智能聊天机器人等技术,赋能投顾会话和客户沟通,创新陪伴方式,提升服务体验。

二是投顾业务的专业化。随着证券市场发展和投资品种的多样化,需要持续提升投顾的专业能力,特别是投研能力、组合管理能力、产品配置能力、陪伴服务能力等,以更好的满足客户的投顾服务需求。专业化是一项系统性工程,需要大力发展投顾人才队伍,打造高质量的投顾培训体系,建设多层次的投顾能力认证体系,形成标准化、体系化的顾问服务流程,不断提升投顾服务的效能。

三是投顾业务的买方化。随着监管政策驱动和财富管理转型,投顾业务买方化是大趋势。买方投顾以客户为中心,扭转“重投轻顾”的展业倾向,着力发挥顾问引导作用。一方面从投资端出发,基于客户账户提供专业化的投资建议或资产配置服务,更加注重资产保有量和客户长期收益的考核;另一方面从顾问端出发,做好“投前-投中-投后”的全流程陪伴服务,加强投资者教育,提升投资者认知,改善投资者行为,建立和维护良好的客户关系,帮助客户穿越周期获得回报。

合规通过大数据赋能投顾业务的发展,主要体现在两个方面:一方面是健全投顾业务的数据治理体系,加强“采、存、管、用”的数据生命周期管理,完善数据标签体系,沉淀数据资产,释放数据要素价值,这是投顾业务数字化转型、业务降本增效和变革创新的基础,也是合规数字化创造价值的基础;另一方面是通过大数据与AI能力,拓展合规科技的应用场景,不断提升投顾业务全流程的留痕、追溯、监控、审核、质检、适当性、风险管理、人机协同等效率,实现高效的合规管理,推进业务规范化运营,保护投资者权益,赋能投顾业务的高质量发展!

股市广播:基于大数据的投顾业务智能合规管理平台项目,未来发展的方向或规划是什么?

陈杰:未来,项目将持续拓展和深化合规科技在证券服务领域的应用,持续提升证券投顾合规的数智化能力,主要包括以下几个方面:

(1)沉淀证券投顾合规风控管理的数据资产,完善合规风控的数据标签体系和问答知识库,通过数据资产的场景化和模型化运用,增强合规风控管理驾驶舱和数字化决策,驱动智能合规管理转型。

(2)升级多源异构大数据系统架构,提升实时数据处理效率;持续完善区块链客户关键行为留痕管理,让数据可信可溯;应用隐私计算技术,让数据可用不可见,更安全;

(3)增强大模型在智能合规风控的应用,提升证券投顾服务场景的语义识别有效性,提升智能监控质检效率;

(4)完善生成式AI内容的安全评估、审核、备案、监控和质检管理,健全合规安全特征库,有效评估算法机制和应用结果,完善人工干预和用户自主选择机制,保护投资者权益。

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(南方财经全媒体股市广播 邓炜晴)

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