中國北京國際科技產業博覽會（簡稱“科博會”） 迄今已連續舉辦二十二屆。是每年定期在北京舉辦的國家級高新技術產業國際交流與合作的國際盛會。第23屆科博會2020中國金融論壇定於9月18日在北京召開，主題為“金融科技賦能實體經濟高質量發展”。長江證券(8.190, 0.30, 3.80%)數據工程部總經理郭正彪出席會議併發言。
以下為會議實錄：
很高興有機會講一下長江證券金融科技這塊兒的一些事情，雖然部門名字是數據工程部，實際上我這塊主要做的是金融科技。關於高質量發展以及金融行業開放這個事兒，王首席和房教授剛才已經講的很清楚了。關於政策以及宏觀的研究，我這塊做的比較少，我講一下自己對這個事情的看法。
實際上不管是金融行業開放還是金融行業的高質量發展，最終的目的是能給所有的用户或者是大眾有更好的產品去選擇，比如我需投資，我怎麼能得到更好的產品來幫助我實現財富的保值增值。金融行業開放之後，國外做的比較好的公司進來以後肯定是能給我們做更多的啓發，就像78年改革開放之後，我們汽車製造，高科技技術等方面都實現了突飛猛進。
第二點金融行業的高質量發展，也希望金融機構能給客户提供更好的價值和服務。那麼從這一點來講，這兩點變成一點就是説，希望我們發展之後給所有人帶來更多的價值和好處。比如説以前車很差，但是引進了汽車技術，成立合資汽車公司，我們現在車也越來越高檔。在這種情況下，金融行業開放或者高質量發展，都是希望用各種技術，不管學習國外還是國內自主研發的，都能給大家提供更好的產品。
當然提供金融的產品公司很多，比如説各種的公募、私募，我們也想努力給大家提供更好的產品，尤其是剛才講的長江大腦的事情，我們一直在用人工智能的方式做投資或者投研，因為你想做一個很好的投資產品，首先有不錯的投研，所以用人工智能的技術做了長江大腦這樣一個東西來把投研東西固化下來幫助投資經理做更好的決策。有了這個投研方面的一些產品之後，其實也可以做一些投資產品。投資這塊簡單説一下，實際上上一場也講了，這一撥人工智能主要從AlphaGo開始，我們其實也努力的學習用AlphaGo模式來學習這個市場參與者的投資模式，我們也做了一些投資類的產品，其實效果還可以。
核心本質還是説，金融業放開或者實現高質量發展之類的目的，應該是在投研投資領域用人工智能方式提供更多、更好的、給大家來選擇各類投資產品。
金融科技，我剛才講的時候可能忘講了一點，實際上國外機構跟我們相比，他們有他們的優勢，我們有我們的優勢。我們只有兩個交易所，所有的交易都是在瞬間之內可以進行撮合，這一塊是很先進的。剛才董教授講了，我們在金融科技領域很多應用層面真的是做得比國外好一些，看了很多視頻，國外覺得生活在中國是很幸福的，因為不需要帶錢包什麼的，一個手機可以解決所有問題。但是有一些問題，在投資領域，我們知道的很多知名公司，比如高盛、摩根斯坦利，以及那些已經進入中國的很多公司，貝萊德、先鋒、野村等，我們還是覺得他們在資產管理這塊，特別是比如説大類資產配置，以及怎麼做投資這塊，大家都會覺得他們做的蠻先進的。包括我們最近做金融科技的時候，也在學習貝萊德的阿拉丁系統，我們也想搞清楚做大型資產管理類公司的風控系統怎麼做是最合理的，我們也找了很多資料。
國外在很多方面，特別在資產投資方面做了很多，也做的蠻早，他們經驗比我們豐富。也不是説我們就一無是處，除了交易工具這塊。至少我們目前所研究的或者所看到的人工智能這塊投資，還沒有看到國外在弄。實際上國外見到比較多還是比較傳統的領域，類似於量化投資、高頻交易這些。做這種機器學習或者人工智能方面的投資，我們看到的少一些。
再一個董教授講的關於底層的問題，實際上人工智能底層核心就三塊兒，算法、算力和模型。算法這塊現在看全球大部分用到的都很類似，我們在基礎學科，比如數學、物理方面還是有一些優勢，所以有一些算法我們還是有一定優勢。只是説算力這塊可能沒有像谷歌、Facebook超大規模的計算中心，但是我們也有阿里、百度這樣的公司，算力技術這塊也沒有明顯的弱勢。並且還有一個很好的點兒，我們比國外更好的是我們數據的量比別人多，我們應用多，用户多，產生數據就很多。當數據量很大的時候，你在裏面做的模型或者是算法可能會更有價值一些，你在一個小數據量或者是樣本本來不足情況下，做什麼可能意義都不會很大。
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責任編輯：蔣曉桐
【來源：新浪財經】
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