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    華夏基金的創(chuàng)新智能知識應用

    2021-08-27 08:48:45葛朝暉李響
    知識管理論壇 2021年2期
    關鍵詞:證券投資基金智能系統(tǒng)知識管理

    葛朝暉 李響

    摘要:[目的/意義]華夏基金管理有限公司作為公募基金行業(yè)的領軍企業(yè)之一,以創(chuàng)新知識管理理念為指導、先進系統(tǒng)技術為基礎,充分收集公司運營過程中產生的各類知識,應用于客戶服務、運營管理、投資運作等各項業(yè)務中,以知識驅動生產,為客戶、員工、股東乃至社會創(chuàng)造價值。[方法/過程]以客戶服務方面為例,詳細介紹華夏基金近12年來服務知識體系的建立、系統(tǒng)沿革、智能應用的研究發(fā)展等內容。[結果/結論]在說明智能服務搭建及應用的同時自小見大拓展到其他知識應用,對企業(yè)發(fā)展中面臨的部分共性問題給出可參考的解決方案。

    關鍵詞:證券投資基金? ?服務? ?知識管理? ? 智能系統(tǒng)? ?知識應用

    分類號:G203

    DOI:10.13266/j.issn.2095-5472.2021.011

    引用格式:葛朝暉, 李響. 華夏基金的創(chuàng)新智能知識應用[J/OL]. 知識管理論壇, 2021, 6(2): 107-117[引用日期]. http://www.kmf.ac.cn/p/245/.

    隨著金融市場飛速發(fā)展,公募證券投資基金作為一種專業(yè)、便捷、且可有效分散風險的投資工具,在國民投資理財行為中起著越來越重要的作用。截至2021年3月底,中國公募基金投資規(guī)模達到21.56萬億元,148家管理人運作著8314只公募基金產品[1],服務于數(shù)億基民。在信息處理技術不斷創(chuàng)新的互聯(lián)網(wǎng)時代,如何做好知識儲備和知識應用、為投資人提供更有價值的優(yōu)質服務,是每家基金公司乃至每家金融機構都需要深入思考的問題。

    1? 華夏基金簡介

    華夏基金管理有限公司成立于1998年,是經中國證監(jiān)會批準成立的首批全國性基金管理公司之一。公司定位于綜合性、全能化的資產管理公司,總部在北京,并于北京、上海、深圳、成都、南京、杭州、廣州和青島等地設有分公司,在香港、深圳、上海設有子公司。公司產品和服務范圍覆蓋多個資產類別、行業(yè)和地區(qū),構建了以公募基金和機構業(yè)務為核心,涵蓋華夏香港、華夏資本、華夏財富的多元化資產管理平臺。截至2020年底,華夏基金資產管理總規(guī)模超過1.5萬億元(含子公司),旗下公募基金累計分紅1 713億元,是全國首家累計分紅超千億元的基金公司[2]。20多年來在客戶服務方面精益求精,為超1.6億個人投資者及11萬機構客戶提供高品質服務,給客戶和企業(yè)創(chuàng)造價值的同時引領行業(yè)服務發(fā)展。

    2? 華夏基金知識管理概況

    對于資產公司來說,知識管理、知識沉淀與知識創(chuàng)新對公司的長遠發(fā)展具有非常重要的意義,隨著科技的發(fā)展和市場環(huán)境的變化,知識管理在日益激烈的市場競爭中也扮演著越來越重要的角色。華夏基金一直重視通過優(yōu)秀的知識管理來提升企業(yè)效益,為客戶提供優(yōu)秀的產品、優(yōu)異的業(yè)績、優(yōu)質的服務,目前華夏基金已經建立了覆蓋投研、產品、客服、銷售、管理等方面的知識管理體系,以龐大的基礎知識庫為基石,不斷創(chuàng)新發(fā)展,依托大數(shù)據(jù)分析、人工智能等先進技術實現(xiàn)AI(Artificial Intelligence,人工智能)量化投資、智能客戶服務、華夏查理智投等業(yè)務創(chuàng)新,大幅度提高了工作效率、客戶滿意度和投資業(yè)績。

    在知識管理和知識創(chuàng)新方面的巨大進步,使華夏基金多次獲得MIKE大獎(The Most Innovative Knowledge Enterprise Award,最具創(chuàng)新力的知識型組織獎),該獎項被譽為知識管理界的“奧斯卡”,由英國獨立研究機構Teleos公司聯(lián)合KNOW網(wǎng)絡于1998年共同發(fā)起,在全球范圍內評估甄選出那些善于利用企業(yè)的顯性或隱形知識以及智力資本來為股東創(chuàng)造價值的組織,獲獎名單包括Google、Amazon、Apple、IBM、Microsoft、Samsung等知名公司。華夏基金在2012年、2016年、2019年先后3次獲得中國最具創(chuàng)新力知識型組織(China MIKE)大獎,由此得以與國際知名企業(yè)同臺競技角逐全球MIKE大獎,并于2019年憑借在知識管理及創(chuàng)新實踐方面的優(yōu)異表現(xiàn)獲得全球最具創(chuàng)新力知識型組織(Global MIKE)大獎。

    3? 知識管理和智能客服的建設路徑

    知識庫系統(tǒng)在企業(yè)的許多部門中屬于管理型系統(tǒng),但是對于客戶服務工作來說卻是必不可少的生產型系統(tǒng),坐席代表在向客戶解答問題、提供服務時必須隨時得到知識庫的支持,知識建設作為客戶服務的基礎始終伴隨員工成長。近些年,人工智能技術的飛速發(fā)展,使得智能客服率先成為AI成功商業(yè)應用的重要領域之一,而知識庫作為智能客服技術的基礎前提,在技術、模式、理念等方面伴隨著智能客服得到快速發(fā)展。華夏基金在這兩條主線的主要發(fā)展歷程如圖1所示:

    第一條主線是知識庫系統(tǒng)建設。從2009年開始,華夏基金用體系化的知識庫替代原來的知識傳遞模式,自主開發(fā)了知識庫系統(tǒng);在2012年與藍凌公司合作知識庫咨詢項目,建立了完善的四庫全書知識體系,并在后續(xù)不斷深化和完善各項相關應用;2014年開始,通過知識管理平臺和制度的建設,推廣成熟的知識管理模式到各個部門,建立公司級的整合型知識中心;2016年開始,為支持智能服務全面升級知識庫系統(tǒng)。回顧這些年的知識建設過程,基本上按照當初知識庫咨詢項目時設立的目標(見圖2)進行推進,較好地完成了知識積累及業(yè)務支持。

    第二條主線是智能系統(tǒng)建設。2014年10月底,華夏基金依托于傳統(tǒng)知識庫在業(yè)內首家上線在線智能客服系統(tǒng),在企業(yè)級智能對話及行業(yè)知識管理等層面實現(xiàn)突破;然后在數(shù)年間不斷訓練優(yōu)化機器人,陸續(xù)增加了微信、APP、微官網(wǎng)等多個智能服務渠道;2018年6月進行了在線智能系統(tǒng)的二期升級,根據(jù)技術及業(yè)務發(fā)展升級知識庫,采用先進的詞模匹配、表格識別、智能聯(lián)想等技術對全部產品的關鍵信息進行盤點,大幅優(yōu)化展示模式及提升應用效率,保持智能服務在行業(yè)的領先位置;2019年5月在取得大量在線智能服務行業(yè)經驗的基礎上,又上線了語音智能服務,機器人覆蓋了近70%的業(yè)務服務范圍,大幅提升客戶對語音IVR(Interactive Voice Response,互動式語音應答)服務的滿意度。通過優(yōu)化業(yè)務流程、上線智能系統(tǒng)、提高人員效率等綜合措施,客服部人力減少了50%。當前,在電話、PC官網(wǎng)、微信服務號/訂閱號、管家APP/查理APP、微官網(wǎng)、財富社區(qū)等所有服務渠道,提供7*24小時不間斷的智能服務,并建立統(tǒng)一的移動入口客服專區(qū),實現(xiàn)了“投資者教育、業(yè)務辦理、產品推介”三位一體的客戶服務門戶(見圖3)。

    華夏基金在知識管理和智能服務應用等領域在行業(yè)率先發(fā)展,并將應用模式、經驗教訓等與同業(yè)分享交流,為優(yōu)化行業(yè)結構、提升行業(yè)服務效率和服務水平做出積極貢獻。

    服務門戶(見圖3)。

    4? 構建“四庫全書”知識體系支持人工服務

    華夏基金客服(簡稱“華夏客服”)的知識體系梳理并不是一個從無到有的過程。早在2009年,華夏客服已經建立了最早的知識庫,并使用系統(tǒng)支持坐席人員日常對客戶的咨詢服務。這套知識體系就內容而言,涵蓋了華夏客戶服務的主體業(yè)務,同時還包括一部分內部辦公文檔和培訓材料,并且建立了包括知識庫內容管理和知識庫系統(tǒng)管理的相關配套制度與流程。在此基礎上,華夏基金與藍凌公司合作開展知識管理優(yōu)化項目,提出了客服知識庫應用現(xiàn)狀評估模型(見圖4),建立起自己的核心知識體系,進一步提升知識管理效率。

    梳理企業(yè)內部知識是知識管理工作的一項重要基礎工作,通常意義上,知識是知識管理的對象,只有把對象梳理清楚了,才能對不同類型的知識采取有針對性的管理策略。

    知識體系梳理針對的對象,主要是在工作過程中產生的各種顯性與隱性知識類文檔。其中,常用、關鍵、重要且對本部門或其他部門同事有應用價值的知識,是知識體系梳理所需要考慮的重點因素。對于華夏基金客服來說,知識梳理對象主要包括為客戶進行服務咨詢使用的知識、部門內部所使用的制度規(guī)范、標準流程、業(yè)務文檔及各類培訓文檔等知識。

    華夏客服的知識涉及面較廣,在實施過程中對知識范圍、應用場景和應用形式進行分析,按照“內容為本,以終為始”的原則,最終將華夏基金客服知識分成包含客戶服務庫、辦公文檔庫、培訓學習庫、服務腳本庫的“四庫全書”(見圖5)。其中,客戶服務庫和服務腳本庫對應部門業(yè)務開展的應用場景,辦公文檔庫和培訓學習庫分別對應部門知識沉淀管理的應用場景。

    在知識主維度的選擇上,客戶服務庫以客戶服務對外業(yè)務類型作為主維度,辦公文檔庫以對內業(yè)務作為主維度,培訓學習庫以培訓內容作為主維度。從多個維度對客戶服務庫的知識進行了梳理,梳理的知識維度包括業(yè)務類型、服務渠道類型、銷售渠道、知識類型等。

    知識梳理是一項較為耗時耗力的實施工作,因此需要制定相對完善的實施計劃,有計劃、有步驟地完成梳理工作。華夏客服的知識梳理工作經歷了知識梳理培訓、知識梳理現(xiàn)場研討、知識體系驗證和知識體系確認4個階段,這4個階段是相互交織、循環(huán)反復的過程。

    為了確保知識體系的合理性并與現(xiàn)有知識體系進行對比,華夏基金對知識分類體系的成果進行了邏輯、文檔和DEMO3種方式的多次驗證,并在每次驗證之后對知識體系進行了調整和優(yōu)化。經過從下而上再從上而下的過程,最終形成了華夏客服的知識體系,為將來進一步應用知識管理提供參考依據(jù)。

    同時,在項目中還完善了知識點展示、優(yōu)化搜索、權限精細化管理等功能,建立知識地圖、知識專家、用戶論壇、知識積分等業(yè)務模塊,并形成了知識管理手冊,將知識產生、采集、應用、維護等各方面流程進行固化,實現(xiàn)知識經驗積累和傳遞,如圖6所示:

    5? 搭建智能知識體系支持智能服務應用

    5.1? 基金行業(yè)客戶服務面臨的問題

    在公司業(yè)務不斷發(fā)展的過程中,客戶群體的擴大、客戶使用習慣的變化、產品量級的提升、資產管理市場的競爭都對及時、準確、靈活的客戶服務提出更高要求。

    基金行業(yè)客戶服務有以下特點:①受市場行情影響并略滯后于行情,波動性較大,尤其在股市大漲或者大跌的階段通常客戶咨詢都會大幅增加;②合作的互聯(lián)網(wǎng)渠道初期帶來大量來電,這些客戶對基金投資了解不足,通話時長較長;③客戶使用習慣不斷變化,近年來PC端在線年服務量穩(wěn)定不變,而移動渠道數(shù)量和咨詢量均不斷增加;④產品數(shù)量及相關知識內容激增,新產品類型及客戶需求不斷增加。

    在線業(yè)務由于適應多渠道移動應用而不斷增加,使得電話量占比有明顯下降,但是客戶來電的數(shù)量減少程度并不明顯,使得整體服務量不斷增加。面對呼叫中心人工成本不斷提升、服務渠道日益豐富、客戶服務體驗要求越來越高的形勢,亟需出臺適當?shù)慕鉀Q方案。

    5.2? 以提高服務效率為核心的在線智能客服系統(tǒng)搭建

    5.2.1? 智能服務建設的啟動

    2014年一季度微信理財通在華夏基金首家上線,巨量客戶來電導致接通率直線下降,引發(fā)我們對接線服務能力的進一步思考:近幾年我們不斷從人員、流程、系統(tǒng)等方面挖掘潛力提高效率,能用的方法都用了,基本已無提升空間。但是,2007年牛市后已經過去6年多,如有新一輪牛市將會帶來大量咨詢;新產品、新業(yè)務、互聯(lián)網(wǎng)金融的節(jié)奏越來越快,業(yè)務復雜度和人工咨詢量都在不斷提高;自助服務的確是未來發(fā)展的一個趨勢,可是客戶體驗難以保障。同時,客服人力存在招聘困難、上崗時間長、波峰波谷難平衡等現(xiàn)實問題。

    在這種形勢下,正好國內人工智能市場逐步升溫,最關鍵的是當時部分廠商的產品開始大力進行市場推廣,并且招行等大銀行已經開始應用?,F(xiàn)在AI應用效果非常明確,但在當時充滿了不確定性,立項時遇到很多困難,最主要的是“智能客服技術真的能夠取代人工服務嗎”“投入那么多錢劃算嗎”“上線后客戶說不好用怎么辦”等等。對我們而言壓力很大,經過充分調研決定全力推進在線智能客服系統(tǒng)的立項,而語音智能客服需要等待相關技術更加成熟再考慮啟動項目。

    經過討論分析,我們把在線智能客服系統(tǒng)立項的目標定義為:大幅提升在線服務能力,在不同比增加人力的情況下,滿足客戶服務量巨增的需要,支持公司業(yè)務的快速發(fā)展;逐步提升智能客服的服務體驗,大量增加服務觸點,提升客戶對華夏基金的粘性和認可度;引導客戶自助完成標準化服務,人工向高附加值的專業(yè)服務轉化,積極探索以智能客服為基礎的新客服系統(tǒng)。在對十幾家公司的調研選型過程中,一方面要求開發(fā)商真正擁有自己的人工智能開發(fā)團隊、算法、專利技術等并長期專注于該技術領域,另一方面必須與當前的知識庫系統(tǒng)對接,上線后最多只要一個人維護就能滿足要求。

    5.2.2? 在線智能客服系統(tǒng)上線成效

    在解決方案確定后,華夏基金于2014年10月底上線了在線智能客服,其主要功能如圖7所示:

    在線智能客服采用了詞模配置、自然語言語義理解技術,系統(tǒng)不但能識別客戶問題,而且具有容錯理解、敏感詞過濾及人機寒暄等附加功能,且系統(tǒng)識別能力可持續(xù)優(yōu)化提升,維護成本極低。例如,上線后發(fā)現(xiàn)一個問題就是總有新基金發(fā)行,每次都要增加許多知識點并做維護,后來增加了知識繼承功能,只要復制同類基金的模板并修改基金名稱,大幅度減少維護量。

    系統(tǒng)上線一年后取得了如下的效果:

    (1)在線咨詢量中由機器人進行分流服務的比例達到83%,考慮到基金投資的金融屬性和客戶體驗,并不需要追求過高的分流比例。使用機器人后,雖然增加新服務渠道帶來咨詢總量的明顯提高,但是轉人工數(shù)量基本平穩(wěn),因此可以主動增加對客戶的服務觸點。

    (2)客戶對智能服務的滿意度84%,搜索效率和識別準確率遠高于傳統(tǒng)的關鍵詞搜索引擎,雖然達不到人工服務的滿意度,但已完全可接受。在智能系統(tǒng)、運營維護、知識庫三者合力的基礎上,由機器人能夠給出答案的數(shù)量占客戶咨詢機器人總數(shù)量的命中率為98%,

    (3)通過實際運行看到效果非常明顯,已經遠遠超過了當初的立項目標。2015年正趕上牛市來電量高峰,不到一年就全部回收了軟硬件系統(tǒng)成本。

    5.2.3? 傳統(tǒng)知識庫支持在線智能快速實施

    智能在線系統(tǒng)的建設采用探索嘗試、快速上線的方式,而作為其運行基礎和前提的知識庫系統(tǒng),經過論證確定實施方案如下:

    (1)從當前已有的主知識庫同步推送變化的知識點到子知識庫,用于智能客服系統(tǒng)的機器人對外服務(見圖8)?!皢吸c維護、多點發(fā)布”好處是不需要增加知識庫的維護人員,減少維護兩套知識庫帶來的知識點不一致風險。

    (2)機器人訓練師主要負責標準問法與客戶各種問法的匹配,不斷提升識別的準確率,但是發(fā)現(xiàn)缺失或者需要優(yōu)化的知識點,提交給知識庫維護人員處理。

    5.3? 以提高體驗為核心的在線智能客服系統(tǒng)升級

    5.3.1? 智能系統(tǒng)正式運行后遇到的新問題

    智能在線系統(tǒng)運行后,為提高服務效率、節(jié)約人力等帶來了直接的成效,但是隨著應用深化逐漸產生了新的問題。

    一是各個在線服務渠道全部開通,只有不到15%的客戶咨詢需要人工解答,節(jié)約在線人力不再是重點;全部初級知識點都已開放給智能客服,識別率達到98%,可提升空間很小。但是,隨著行業(yè)內越來越多使用客服機器人,客戶對智能服務體驗的要求日益提高,例如機器人回答復雜業(yè)務時,直接給出大篇幅的知識點答案,客戶要花費較多時間來找自己想要的內容,即機器人的客戶滿意度與人工的有明顯差距。

    二是坐席代表與機器人對知識庫的需求差異越來越大,之前為了提高知識采編效率和降低風險采用同一套知識庫的模式,使人與機器人的矛盾日益激化。例如,坐席代表許多時候更習慣使用完整的大文檔(如完整的開戶辦理流程)或者大表格(如所有基金的申贖費率),可以根據(jù)客戶問題自己從中挑選合適的內容;而機器人則需要把知識點拆分的越來越細,以便精準、直接地回答客戶問題,答案內容一定要短小,但這樣會帶來知識點數(shù)量幾何級增加。

    5.3.2? 在知識庫中新建跨部門的產品數(shù)據(jù)中心

    對于大量產品的同類問題,如華夏回報的申購費是多少、華夏回報能否轉換到華夏大盤等,如果采用FAQ文本的知識點方式提供給機器人,需要把原有一個大知識點或表格拆分為幾十個甚至上百個知識點。因此,需要采用智能發(fā)展技術,構建基于產品信息表的動態(tài)查詢方式,建立起公司服務于客戶的產品數(shù)據(jù)中心。

    首先,在智能知識庫中單獨建立產品數(shù)據(jù)庫,把產品知識進行結構化處理,從公司的各個相關系統(tǒng)中定時自動導入產品的各種所需數(shù)據(jù),形成從不同維度的若干個產品信息表,存放基金產品的元數(shù)據(jù)。產品數(shù)據(jù)中心建立以后,所有的產品知識全部實現(xiàn)了自動更新。

    其次,在智能系統(tǒng)中基于信息表設定組合條件問法、動態(tài)答案模板。

    最后,當客戶提問時,通過詞?;驁鼍捌ヅ渥R別出問題要素,從知識庫中精準查到元數(shù)據(jù),動態(tài)拼裝成自然語言的答案并推送給客戶。

    采用這種知識結構后,大幅度減輕了知識庫管理人員的知識維護量,在一定程度上解決了人和機器對知識庫需求的矛盾,上線后刪除了30%的冗余知識點,同時避免了新產品增加帶來的大量知識點增加的問題。而且,還能解決當前人工服務難以做數(shù)據(jù)整理分析并及時解答的組合問題,例如客戶詢問“近一個月收益率最高且成立超過三年的混合型基金有哪幾只?”。

    基于原子函數(shù)二維表的基金產品咨詢,不但可以滿足客服人員、智能服務的業(yè)務查詢,而且還可以支持前臺銷售部門查找搜索,不單有基金經理、產品代碼等基本信息,還有分紅明細、產品持倉、收益率等熱點問題,全部一搜即可,極大提升了使用效率,滿足投資人更深層的需求。

    5.3.3? 形成獨立的雙知識管理團隊

    采用雙知識管理團隊,雖然增加了人力成本,但是能夠支持提升服務體驗的目標,減少人工與機器人對知識庫日漸增大的差異化需求。

    產品知識中心上線后,原來許多需要人工維護的信息表,例如產品費率表、開放狀態(tài)表等全部自動生成,使得傳統(tǒng)知識庫的知識服務范圍擴大并得到優(yōu)化改進,從而加強知識流程管理和風險防控。

    單獨成立的智能知識庫團隊,能夠根據(jù)不同服務渠道的特點分別提供不同的知識答案,例如PC機器人可以提供長文字+表格圖形、微信機器人可以提供長文字+小表格圖形、語音機器人的回復更加通俗化口語化,完全以客戶體驗為導向實現(xiàn)知識點的客戶化。

    6? 華夏基金的其他知識應用

    華夏基金的利益相關者,對外來說主要是客戶和社會,對內主要是股東和員工。公司著力于給客戶提供高收益的各類產品和便捷的交易渠道,給員工提供發(fā)展平臺和學習資源,給股東提供投資收入,同時積極開展投資者教育和公益事業(yè)。公司主要通過產品創(chuàng)新、服務創(chuàng)新、系統(tǒng)創(chuàng)新,為利益相關方創(chuàng)造價值,而這些都離不開良好的知識管理,包括各類知識采集、保存、共享、應用等。

    公司自2004年就建立了商學院專門負責員工培訓事宜,自2015年起開始開發(fā)在線學習系統(tǒng),員工可通過該系統(tǒng)選擇豐富的在線課程并通過電腦或手機進行在線學習和考試。目前,E-Learning系統(tǒng)中有六大模塊、數(shù)百門內部專業(yè)課程,可以完整支持新員工培訓體系和專業(yè)進階培訓課程。存儲的培訓資料超千萬字,視頻、錄音等學習資料內容豐富、使用靈活,是員工學習知識的主要平臺。除現(xiàn)有在線課程外,商學院會同業(yè)務部門根據(jù)業(yè)務變化、產品增加而不斷安排業(yè)務培訓,并制作成直播/線上課程,安排人員學習。

    另外,公司還通過E-Learning考試功能組織月度業(yè)務測試及法律法規(guī)學習測試,幫助大家及時掌握最新業(yè)務知識。除了完善的培訓體系和E-Learning系統(tǒng)外,商學院還具備完整的準專業(yè)及視頻錄制、后期制作能力,電子課程100%實現(xiàn)內部制作。充分利用企業(yè)號及微信群,統(tǒng)一發(fā)布專業(yè)知識、安排遠程/線上學習,建立英語、OFFICE辦公軟件、Python等學習群組,傾力打造學習型組織氛圍。并且積極安排員工參與內訓、公開課、路演、研討會等學習活動,將學習時長納入綜合考評體系,鼓勵自主學習和開拓創(chuàng)新。

    同時,華夏基金還將知識管理理念應用到投資研究方面。作為中國基金行業(yè)的領軍企業(yè),華夏基金一直秉承“研究創(chuàng)造價值”的投資理念,建立了業(yè)內規(guī)模最大的投資研究團隊,覆蓋市場各類證券及細分行業(yè),并形成了穩(wěn)定而長遠的投資管理模式。

    公司一方面設定了規(guī)范的流程完成投資知識積累和管理,通過“自上而下”和“自下而上”相結合的方式構建投資組合,從宏觀經濟、行業(yè)和上市公司基本面出發(fā),通過深入調查、研究和分析形成專業(yè)的價值評估;一方面為了更好地實現(xiàn)資源共享、提升投研效率,建立了統(tǒng)一的虛擬股票池以幫助投資,將研究材料、研究經驗、數(shù)據(jù)模型等關鍵素材統(tǒng)一存放管理使用,以便投資經理構造和調整投資組合,將研究成果有效地轉化為投資業(yè)績。

    另外,華夏基金還使用先進知識管理技術促進核心業(yè)務提升,自2017年起就與微軟研究院合作研究人工智能機器,通過深度學習進行自動投資。在實際投資中,人腦很難對海量數(shù)據(jù)做出處理和分析,對于市場的反饋周期可能會很長,而且無法做到始終保持冷靜,投資決策有時候會受情緒和主觀判斷的影響。而人工智能恰恰能克服這些弱點,AI具有很強的數(shù)據(jù)處理能力,可以實時地根據(jù)市場的情況用算法調整投資策略,同時,AI沒有情感,沒有恐懼、沒有貪婪,可以永遠向著客觀的目標優(yōu)化自己的投資策略,在投資研究上有很大優(yōu)勢,已經有多家機構客戶前來探討合作產品。

    為了擴展知識來源,華夏基金還會定期對行業(yè)政策、證券市場、服務動態(tài)等外部市場進行調查,了解行業(yè)新產品動向、客戶咨詢和建議、證券市場最新動態(tài)等來補充和發(fā)展所需新知識,并在內部共享調查結果,以便把握行業(yè)發(fā)展,及時為客戶提供行業(yè)領先的、完善的、方便的產品/服務。華夏基金在互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務方面也始終走在行業(yè)前列,開發(fā)了官網(wǎng)網(wǎng)上交易、華夏基金管家APP、活期通APP、微信客戶端等直銷渠道,互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)從PC 到移動的成功轉型,為廣大投資者、網(wǎng)民、手機用戶提供了便捷與多樣化的理財服務。已有數(shù)百萬客戶選擇使用華夏基金管家和活期通手機客戶端。此外,華夏基金積極與滴滴、京東、百度、天天等第三方平臺展開合作,以便為投資人提供更便捷的交易方式,是業(yè)內首家與阿里巴巴、騰訊、百度三大互聯(lián)網(wǎng)公司達成合作的基金公司。

    隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等科技的發(fā)展,個性化、專業(yè)化、直達式的客戶需求日趨強烈。華夏基金先行業(yè)之先,全力把握時代浪潮,力求將優(yōu)秀的知識管理經驗和智能技術相結合,為億萬投資者提供更加專業(yè)、豐富的產品和服務,進一步提升客戶體驗。

    參考文獻:

    [1] 中國證券投資基金業(yè)協(xié)會[EB/OL].[2021-03-01]. https://www.amac.org.cn/researchstatistics/datastatistics/mutualfundindustrydata/.

    [2] 華夏基金管理有限公司[EB/OL].[2021-03-01].http://www.chinaamc.com/.

    [3] 藍凌知識管理研究院[EB/OL].[2021-03-01]. https://www.landray.com.cn/?sorce=baidupinzhuanwy.

    作者貢獻說明:

    葛朝暉:提出研究選題,劃定研究范圍,設計研究框架,提煉研究理念,指導論文撰寫;

    李? 響:調研與整理文獻、數(shù)據(jù),撰寫與修訂論文。

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