月薪最高7萬！我教AI炒股，為券商節省100個客服
本文來源：時代財經 作者：高文珣
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“券商現在對於人工智慧的需求越來越多，我目前的工作主要就是協助券商的線上客戶、交易系統、風控平臺等專案進行人工智慧的訓練。”Alex每天的工作就是與證券公司對接，這在幾年前是沒有的事情。
Alex畢業於某211大學計算機系，在研究生期間的主要研究方向就是“人工智慧與機器學習”，畢業之後在阿里巴巴工作了幾年，現就職於上海某人工智慧企業。該企業目前處於IPO靜默期，其主營業務中有一部分就是幫助券商“在具體的業務場景實現了人工智慧化、數字化升級，推動業務快速發展”。
2021年10月，《證券期貨業科技發展“十四五”規劃》正式對外發布，提出了“十四五”時期證券期貨業數字化轉型的工作指導思想與重點任務。根據中國網際網路絡資訊中心釋出的《第49次中國網際網路絡發展狀況統計報告》顯示，2021 年我國網際網路理財使用者規模達1。94億，較上年增長14。4%，金融業數字化轉型成效顯著，券商們開始越來越重視人工智慧。
“智慧營銷、智慧投顧、智慧風控、智慧運營等，都是券商目前在人工智慧方面的探索與研發。”某國資券商的網路金融部門相關負責人李偉（化名）告訴時代財經，僅從券商的人才儲備方面來看，是很難單獨開發人工智慧專案的，“因此我們需要藉助外部力量，如與知名的人工智慧公司合作，包括需要他們的AI訓練師一起開發專案。”
教人工智慧炒股票
“我現在主要工作就是刻畫券商客戶的精準畫像，透過對券商客戶的資料分析，來識別他的風險承受能力、理財習慣，並給他配置合理的資產方案。”Alex每天上午9點來到公司，開啟電腦之後就開始檢視模型的訓練效果，分析它們在某些測試資料上表現不佳的原因，“我們首先要觀察分析資料，然後給出資料處理辦法、模型和訓練方案，然後我們就開始訓練模型，對效果進行分析，調整引數等。”
反覆訓練、週而復始，看似枯燥的工作就這樣一天天的過去。Alex每天都要和券商對接的專案負責人溝通，理解券商的需求，“我們之前的專案主要在無人駕駛方面，從前年開始介入到了金融領域，這是一個非常大的挑戰。”
每個月，Alex的專案團隊都要去其所服務的券商開會，討論資料模型的精準度，對模型在智慧選股方面進行反覆訓練，用Alex的一句玩笑話，就是“教人工智慧炒股票”。
Alex告訴時代財經，券商的人工智慧產品體系需要在多種場景下應對自如，主要包括客戶多渠道服務、客戶私域運營、內部大運營三大場景。“在這些場景的核心架構中，我們會使用到大量的結構化和非結構化資料，以及相應的技術元件，比如Docker、CI/CD 流水線等應用技術架構元件，讓模型認識所有的股票、基金產品等。”
據中國證券業協會檔案，2017年至2021年末證券行業在資訊科技領域累計投入近1200億元，行業持續加大資訊科技領域的投入為行業數字化轉型和高質量發展奠定堅實基礎，大資料、雲計算、人工智慧、區塊鏈等技術金融應用成效顯著。
在李偉看來，基於人工智慧等新技術，刻畫精準使用者畫像，推薦多元化的資產配置方案，以及加強風控平臺的自動反應能力是當前券商踐行智慧化財富管理的主要模式。“證券行業的特點就是散戶比例高、股價受多方因素影響波動大、金融產品同質化，因此，我們在與AI訓練師溝通的時候，首先要求他們要構建連線上下游產業鏈的證券知識圖譜，建立基本面傳導模型，建立客戶資料中心，為客戶運營、客戶服務提供統一的資料服務平臺。”
圖片來源：招商證券App截圖
在資本市場的人工智慧專案中，Alex發現這個行業的基礎資料庫與其他行業不同，需要預處理一些行業知識。“例如，每家公募基金的產品命名都有自己的習慣，因此我們在其他的語料庫中就很難找到類似‘雙利債券’‘主題混合’之類的基金產品名稱，所以我們就需要對金融機構現有的語料庫進行訓練，完成資料預處理。”
Alex藉助大資料和人工智慧手段，幫助券商的人工智慧專案“增強對客戶身份的核實，對客戶準確意圖的把握，對客戶風險承受能力的識別，規避經營風險和操作風險”，將商業問題轉變為資料和模型問題，從而更好地找到解決方案。
現在，Alex每天的習慣就是開啟其所服務券商的App，與智慧客戶進行問答，“我每天都會問幾句，包括一些奇怪的話，以此來看一下問答元件的學習情況，基本上目前可以實現90%以上的常見問題自動回覆，我們希望能做到99%。我們需要的是，基於使用者曾經發出的大量請求，人工智慧系統不僅要能完成簡單的問答，還可以做出綜合的觀點推薦，召回最適合該使用者的答案並推薦給使用者。”
最高月薪能達7萬元
在人社部公佈的國家職業分類目錄中，Alex從事的職業被認定為“人工智慧訓練師”（AI訓練師），指使用智慧訓練軟體，在人工智慧產品實際使用過程中進行資料庫管理、演算法引數設定、人機互動設計、效能測試跟蹤及其他輔助作業的人員，包含資料標註員、人工智慧演算法測試員兩個工種。
2020年，人工智慧訓練師正式成為新職業並納入國家職業分類目錄。隨著2021年年底人社部頒佈AI訓練師《國家職業技能標準》，業內開展職業培訓和人才技能評價有了基本依據。AI訓練師的培養分為五個等級，可依照不同等級所需的能力項和職責要求進行培養。
實際上，現在人們生活中常見的小度智慧屏、小愛同學、天貓精靈等智慧產品背後，都有AI訓練師的身影。
在Alex看來，他應該被定義為“AI架構訓練師”。“實際上大家都是程式設計師出身，都是從寫程式碼開始，慢慢做到了產品經理。資料標註工作是一項不斷重複的工作，一名優秀的AI訓練師是需要比較好的耐心。資料標註員、人工智慧演算法測試員的工作主要在輔助方面，單獨開發專案還是有點難度的，尤其是在金融領域的專案上。金融作為資料驅動的行業，諸多痛點與人工智慧的應用相契合，是人工智慧最適合應用的領域之一。”
Alex的專案團隊中也有資料標註員，他們把採集到的文字、數字、影象、語音或影片“翻譯”成計算機語言，基於模型業務運營指標體系反覆對人工智慧進行訓練，讓它逐漸熟悉證券行業，同時推動標註工具的持續最佳化，以及最佳化人工智慧相關產品的智慧體驗，保障客戶滿意度，達到“千人千面的客戶畫像”。
目前，人工智慧在證券領域的應用主要涉及演算法、大資料等層面，包括行為使用者和產品分析、精準服務、智慧服務、智慧工具、量化交易、高頻交易等。
例如，方正證券的“小方”App智慧搜尋；招商證券App推出了智慧選股、智慧下單等業務；中泰證券的App主打賬戶診斷、個股診斷、因子選股和資產配置等多項功能，推出了“超級電波”等智慧輔助決策工具；國泰君安的線上智慧客服“君弘靈犀”，同時還打造出證券行業首個同時支援業務辦理和投顧服務的可互動數字人，體系化的數字人產品已在理財產品介紹、智慧展廳、新聞播報、智慧投顧、業務辦理等場景落地實施，為客戶提供智慧化、有溫度、可互動的體驗服務……
圖片來源：國泰君安證券官網截圖
“這些券商的產品都是人工智慧專案，也同時都是AI訓練師的訓練結果。隨著人工智慧在各個領域的應用越來越廣，需要的AI訓練師也會越來越多，目前還處於人才緊缺的狀態。”Alex告訴時代財經，他們團隊的普通AI訓練師目前月薪在2萬元左右，“成熟一點的基本上都是月薪4萬元，最高的能達到7萬元。”
Alex的專案團隊為某券商開發的App人工智慧專案中的一項就是“智慧客服”，不僅支援為“使用者口語化問句”提供“精準答案”，而且還支援意圖識別、結果最佳化等，“我們要讓人工智慧客服的回答不僅有智慧還要有溫度，不僅聰明還要靈活。”
透過AI訓練，Alex服務的券商至少節省了100個客服工作人員。
在風控方面，Alex為該券商設計了“對上市公司的合規性風險業務進行審查研究”“風險傳導與分析預警”等環節。
雖然這都是人工智慧的功勞，但是AI訓練師人才的緊缺也讓Alex感到頭疼。
在招聘中，Alex發現，大部分應聘AI訓練師的求職者都不符合職業要求，“基本上都沒有什麼實際專案經驗，對技術細節、新的平臺和工具沒有深入研究，我覺得你至少要熟練掌握一種常見AI框架，Pytorch或者tensorflow。最起碼，你來應聘之前，要熟練掌握Python/C++等一種常用語言，要有良好的資料結構，演算法基礎，熟悉linux基本操作，熟悉複雜度分析。不過，這現象說明了兩點：第一，這個職業的高薪酬很吸引人；第二，這個職業現在很缺人，缺合適的人才。”