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平安科技顺应科技发展 致力投后平台建设管理

点击: 日期:2017-09-25 16:08
  对于投资理念,相信每个人都有属于自己的认知。市场上盛传两种不同的投资原则,一种是“不要把鸡蛋放在一个篮子里”(分散),另一种是“把鸡蛋放在一个篮子里,然后看好这个篮子”(集中)。无论是怎样的投资模式,“篮子”(即投资标的)总是必需的,差别就在于我们如何“选择”和“看护”篮子。投后管理是后者,属于后端“看护”性质的平台工作,平台建设的坏好将直接影响投资收益表现及稳定性。
 
  平安集团年报披露有逾2万亿的保险资金投资组合,大部分是固定收益类投资和权益类投资,而这些投资标的的大部分又是债券类相关和股票相关,资金规模上万亿。由于这类标的的运作实体是企业,所以投后管理的职能就是全方位的系统化“看护”这些企业;对于成千上万的投资标的跟踪,建立投资领域、品种和工具的总体和个别风险预警机制,没有体系化、平台化的科技手段是难以想象的。平安科技作为平安集团的高科技内核,负责开发并运营集团的关键平台和服务,投后平台建设是分内职责,而智能化AI的要求又是当下时代发展的必然产物。
 
  平安集团在年报中披露“平安目前所持非标债券类资产至今未出现一单违约”,这样的成绩除了出色的投资标的选择之外,大家也一定非常好奇后面的投后管理工作。投后管理千头万绪,在智能AI时代我们挑选一些特色工作分享给大家。
 
  1、 以产业链为中心的全面监测:区别于传统监控模式,除了在信息源的全面之外,比如从传统的权威财经媒体,到新生的自媒体、社交媒体都有囊括;这里的特色重点是在于产业链为中心是基于企业经营生产的要素出发,将个体局部监测变成整体系统监测;从而实现从宏观行业产业链跟踪,到微观企业供应链分析目的。产业链监控的本质是监控企业的生产经营过程。这样的监测技术难度很大,但平安科技依托欧拉图谱这款独特的企业知识图谱产品,要达到这样全方位的分析已经是非常容易和轻松的事情。
 
  2、 基于语义模型的精准捕捉:这里主要是指发现风险点的过程,需要精准的识别模型。目前平安科技投后平台上的监控有完备的层次化事件体系,已经覆盖事件标签超过300个。为了适应工业级生产需要,这里的模型必须达到足够的精度,否则就需要消耗大量的人力成本进行审核。从最近平安首席科学家、国家千人计划专家,技术研究院院长,大数据首席总监肖京博士在一些公开论坛上的表述来看,平安科技在关系推理模型、语义情感模型、实体识别模型的精度上都超过了90%。对于自然语言处理而言,应用在具体的风险场景中极具技术挑战,能有这样的成效显然得益于长期的技术积累。
 
  3、 基于敏感事件的推理分析:事件捕捉只是第一步,接下来的推理环节是难点。传统的事件探测过程主要是以识别为主,识别出来异常事件之后,还需要综合更多的信息进行人工排查和推理。平安科技欧拉图谱研发团队将这一过程进行了智能化、系统化整合。在事件识别之后,系统还会自动分析该事件的直接主体还是关联影响方,比如识别当事企业是债券违约主体还是承销方;除此之外还有很多的工作内容是对后台多方数据进行校验、比对,比如自动抽取财务数据,第三方供应商或客户数据,抵押、担保方披露数据进行冲突检验,这样的多方稽核才容易发现疑点和问题。
 
  4、 基于场景的个性化风险预警:除了通用场景,还有特定场景下的风控监测。比如在二级市场上,上市公司的合规合法监控无论对有关监督部门、上市公司还是投资者都是非常重要的环节,而传统的合规监督工作异常繁琐,除了要面监管条例人工需要极强的专业知识背景和大量的人力。日前平安科技对合规检测有了新进展,实现了百万条上市公司公告数据的自动化解析、提取相关信息披露合规信息,覆盖年报、定期报告、财报、业绩快报、诉讼、处罚及处分监管措施、公告原文等结构或非结构化数据。通过上万条法规库的智能解读,可依据相关法律法规、相关政策、相关规定条文,从担保、利润分配、业绩预告等20个维度48个事件点,对上市公司信息披露的真实性、准确性、完整性、及时性、合法合规性和公平性进行自动评估。此外,综合证监会、交易所、中国证监会指定信息披露网站等公开信息,利用知识图谱技术(即前面的欧拉图谱所用的技术)实现对上市公司的信披及时汇总查询。目前,可对3000多家上市公司的信息披露合规情况做到日更新,以便对上市公司运作规范性进行监控和提醒。
 
  最近,国际知名数据公司IDC(International Data Corporation)发布“2017 IDC Fintech全球百强榜单”,平安科技是此次全球榜单Top50中唯一的中国企业,凭借其前沿技术创新力和技术输出力在榜单中位列38位。平安科技拥有这样的技术能力和产品,将继续在金融科技领域继续探索前行。


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