瑞银举办首届“量化研讨会” AI时代下量化金融将创新发展

　　中证网讯（记者 张枕河）由瑞银集团、北京大学数学科学学院金融数学系及新加坡管理大学量化金融学系（MSc in quantitate finance）联合主办的“瑞银量化研讨会”12日在北京大学举办。研讨会首次将学术研究前沿与实操运用经验相结合，共同探讨量化金融的发展前景。大会以“AI时代下的量化金融”为主题，聚焦金融模型在人工智能时代的创新发展与模型风控升级等热门话题。

　　瑞银证券总经理、瑞银集团亚太执行委员会成员钱于军表示，技术创新与金融科技的崛起对金融领域产生了深远的影响。瑞银重视数字化和创新，并持续投资这些领域。在中国，瑞银拥有一支专业的量化团队，能够为所有资产类别提供量化建模和策略开发服务。本次研讨会旨在推动量化金融的学科研究，为学术领域及实际应用搭建桥梁，促进研究成果转化，同时为有志于加入量化金融领域的学生提供更多来自实操层面的信息。

　　瑞银企业管理（中国）量化分析部总监曾鹭樱对记者指出，回顾瑞银上海量化团队十二年来的发展，可以看出量化模型的演变，早期由业务需求驱动对不同产品的量化模型进行开发，金融危机后随着监管的加强，风险模型成为新兴领域，而近期最强有力的驱动则是包括人工智能在内的技术及算法的兴起。例如瑞银算法交易团队是在国内唯一实现算法进行股票自动交易，从而大大减少了交易员的工作量。而最近由其开发的AskUBS机器人也将马上上线，通过自然语言处理回答来自客户的各类问题。

　　她强调：“在大数据推动下的这一波人工智能潮的兴起，让各大投行也纷纷关注机器学习在业内的应用，我们看到了一些机遇，当然也同时伴随着挑战。首先，应该明确业务的需求和痛点，只有真正能对银行带来业务利润的需求才是AI所要发挥优势的领域。对于量化建模来说，机器学习对于解决非线性问题具有优势，在量化交易，风险预测以及资产配置领域都已经有了许多研究成果并可以应用到业内。而与此同时，我们也看到了一些挑战，比如数据是机器学习的前提，目前的大数据还存在着许多问题，比如多而不大，大而不全，数据质量也有待提高。此外，AI的应用需要一个集成化的平台，如何将所有的数据集成并标准化也是AI应用的一个重要前提。最后，对于机器学习这样的新领域，如何得到模型验证和监管批准也是相当重要的一环。”