粤向新金融 | 博众投资：大数据和AI赋能合规管理，提升证券投顾数智化合规能力
编者按：由广东证券期货业协会指导，股市广播联合南方财经投教基地，推出《粤向新金融》系列采访报道，聚焦广州资本市场特色，展现广州金融科技创新发展的新局面。
合规性是保障投资者权益的基础。在证券投顾业务领域，合规管理当中不时出现暗示收益、夸大宣传等误导性行为，使得大模型对相关内容的审核与监控更应具备针对性和严谨性。如何增强大模型在智能合规风控的应用？如何借助数字化工具拓展合规科技的应用场景，提供更高效的证券投顾服务？本期邀请到博众投资项目负责人陈杰、技术负责人陈细帮，介绍到“基于大数据的投顾业务智能合规管理平台”项目在证券投顾合规方面的创新应用。
股市广播：当前投顾合规业务面临哪些问题？此过程中如何运用大数据解决？
陈细帮：随着信息技术和社交媒体的快速发展，证券投顾业务的展业平台、客户沟通、服务内容、服务形式等发生较大变化，多样化的海量数据和深度运营使得合规管理的挑战越来越大，主要面临以下问题：首先，投顾业务的获客、营销、服务、适当性管理等全流程涉及多场景多平台多终端，内容形式多样，包括文本、图片、语音、视频、直播等，存在信息孤岛现象，缺乏数据的有效打通和集中化管理，影响全链路留痕和回溯管理效率；其次，合规审核、质检、回访效率不高，展业违规行为的监测、识别、拦截、处理缺乏数字化工具抓手，专业内容智能审核的准确性不足，合规人力成本较高；再次，风险监控预警的及时性和有效性不够，缺乏系统的客户风险监测体系和分类分级管理，风险管理的精细化程度不足。
针对以上问题，博众投资建设“基于大数据的投顾业务智能合规管理平台”，通过大数据和人工智能技术，实时处理海量数据，打通多终端数据，分析多场景多类型消息，监控业务全流程和预警风险，实现投顾业务的全链路留痕、适当性管理、智能审核、自动化监控、智能质检、智能回访、智能回溯、合规风控驾驶舱等，提升合规风控管理效率，降低合规管理成本，实现合规风控的数字化管理。
股市广播：管理平台的建立采用了哪些技术创新？有什么样的优势？
陈细帮：项目主要运用大数据、流式运算、深度学习、自然语言处理（NLP）、语音识别等前沿技术，深入研究和拓展合规科技在证券投顾业务场景的应用，具体如下：
首先，通过数据智能冷热分级、Flink 流式计算、Elasticsearch搜索引擎、湖仓一体、云原生等技术，提升多源异构数据的处理效率，实现了海量数据的高效存储和快速可用。
其次，通过OneID技术，打通多平台多场景多终端数据，解决用户数据孤岛问题，实现推广、营销和服务的全流程留痕、跟踪和回溯管理，提升全流程回溯效率和数据准确性。
再次，基于自然语言处理（NLP），采用ALBERT深度学习模型，结合证券投资顾问行业特性与知识库，构建投顾业务风险量化模型，自动分析展业过程数据，实时监控业务风险及异常行为，智能分类分级处理，提升AI风险模型的有效性和准确率。
最后，将深度学习和语音识别应用于智能回访机器人，通过标准作业流程 SOP，大幅提升合规回访效率。
股市广播：合规平台使用了这么多的技术创新，能否举一些案例？
陈细帮：我主要举例介绍一下投顾业务的风险模型。目前市场上比较成熟的AI监测模型基本上为通用模型，主要是涉黄涉政涉暴等内容审核和监控。但在证券投顾业务领域，相关内容的审核监控更加细分和严格要求，如员工资格、暗示收益、夸大宣传等场景。本模型主要基于自然语言处理（NLP），采用ALBERT深度学习技术，结合证券投顾行业特性与知识库，通过大量历史数据进行模型训练，实现了对文本、图片、语音、视频等内容智能监测和量化评价，实时识别和预警风险行为，不断提升AI风险识别的有效性和准确性；同时，实施风险分类分级管理，并通过自动生成工单处理，人机协同提升合规管理效率。
另外一个案例为大数据技术的应用。在投顾业务运营过程中，合规系统累积来自不同平台不同终端的海量数据，包括文本、图片、语音、视频、直播等消息类型，特别是音视频文件，体积大、时效性强，如不做任何优化处理，存储成本高，同时影响查询、审核、监控和质检效率。项目根据数据类型、访问频率、时效性等多个维度，进行智能冷热分级存储，支持多源异构数据实时同步，结合实时数仓和Flink流式计算技术，实现海量数据的高效存储和快速可用。
股市广播：基于大数据的投顾业务合规平台起到什么成效？
陈细帮：基于大数据的投顾业务合规平台项目上线后，围绕证券投顾业务全流程和数据生命周期，实现全链路留痕、多终端打通、智能审核、自动化监控、智能质检、智能回访、智能回溯、合规风控驾驶舱等，提效降本显著，实现合规风控的数字化管理。具体而言，平台智能实时监控海量展业过程数据，每日检测数量亿级，业务异常和风险识别准确率95%；结合证券投顾行业特性与知识库，项目构建投顾业务风险量化模型，实现风险分类分级智能审核，节约审核人力成本30%以上，效率提升5倍以上；同时，项目通过智能回访机器人和标准作业流程SOP，在人工客服减少 1/3 的情况下，客户回访量提升6倍，提效较为显著。在运营过程中，沉淀投顾业务合规管理的数据资产，完善合规风控的数据标签体系和知识库，通过数据资产的场景化和模型化运用，进一步驱动合规管理的数智化转型。
股市广播：在投顾业务合规的数字化管理方面还面临什么挑战？
陈杰：随着数据治理、业务转型、技术革新和监管政策的发展，投顾业务合规的数字化管理主要面临以下几个方面的挑战：
一是数据隐私、安全与合规挑战。投顾业务数字化产生的数据规模不断增长，数据的深度运营使得合规需求激增，一方面需要基于数据生命周期建立严格的数据隐私和安全政策，加强隐私保护和确保数据安全；另一方面，需要确保数据的合法性和可信度，沉淀合规风控的数据资产，建立数据流动管控机制，赋能合规决策，发挥数据价值。
二是业务转型、监管与合规挑战。投顾业务需要坚持合规稳健的发展理念，严守监管要求，规范展业行为，提升专业能力，往买方化、智能化转型。转型更加注重客户的大数据分析、智能策略生成和创新陪伴方式，对合规管理的数字化提出了更高的要求；转型更加注重业务过程的风险控制，引导客户从关注“收益”向“风险+收益+期限”的角度考虑投资方案，对合规管理的适当性和专业性提出更高的要求；转型更加注重投顾业务监管法规的变化和要求，需要健全外规内化的全流程跟踪机制，驱动展业更加规范。
三是金融科技的应用与合规挑战。随着大数据、区块链、隐私计算、大模型等技术在投顾业务合规管理的应用深化，面临数据安全、模型安全、内容安全、知识产权、科技伦理等挑战，特别是AI深度合成算法内容的合规管理，需要做好安全评估、审核、备案、监控和质检管理，有效评估算法机制和应用结果，按不同领域实施风险的精细化管理。
股市广播：对于数据隐私、安全与合规的挑战，采取什么应对举措？
陈杰：关于数据隐私安全与合规挑战。博众主要从网络和信息安全管理的治理、架构、投入、制度、技术等方面做了以下举措：
（1）安全治理上，按《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《证券期货业网络和信息安全管理办法》等法律法规要求，公司成立网络和信息安全工作组，由分管信息技术的高级管理人员负责，建立网络和信息安全工作协调和决策机制。
（2）安全制度上，围绕网络安全、数据安全、投资者个人信息保护、研发事故和应急管理、IT基础设施建设和保护等方面，发布网络和信息安全管理相关制度或规范，健全网络和信息安全管理制度体系。
（3）安全测评上，落实网络安全等级保护制度，公司系统通过三级等保测评；同时，公司通过ISO27001信息安全管理体系认证、ISO27701隐私信息管理体系认证，网络和信息安全管理水平上了一个新台阶。
（4）安全管理上，公司搭建安全运营中心，搭建一体化运维和数据监控平台，覆盖业务、应用、基础架构和基础设施的监控体系，健全网络和信息安全防护体系，保障各类信息系统持续安全稳定运行，保护隐私和数据安全。
股市广播：未来证券投顾业务有什么发展趋势？如何通过大数据赋能投顾合规业务？
陈杰：在证券行业数字化和财富管理转型的大背景下，投顾业务的主要发展趋势是智能化、专业化和买方化，更好的满足投资者多样化的财富管理需求，提升投资者的获得感。
一是投顾业务的智能化。大数据和人工智能技术赋能量化投资研究和智能投顾服务，通过搭建投顾业务的数据中心，深度洞察用户需求、偏好和行为，通过用户画像、产品画像、内容画像、策略画像、投顾画像等标签体系，为客户匹配合适的产品和服务，提供有针对性的投资建议，提升服务效率和精准性；同时，通过自然语言处理、生成式AI、智能聊天机器人等技术，赋能投顾会话和客户沟通，创新陪伴方式，提升服务体验。
二是投顾业务的专业化。随着证券市场发展和投资品种的多样化，需要持续提升投顾的专业能力，特别是投研能力、组合管理能力、产品配置能力、陪伴服务能力等，以更好的满足客户的投顾服务需求。专业化是一项系统性工程，需要大力发展投顾人才队伍，打造高质量的投顾培训体系，建设多层次的投顾能力认证体系，形成标准化、体系化的顾问服务流程，不断提升投顾服务的效能。
三是投顾业务的买方化。随着监管政策驱动和财富管理转型，投顾业务买方化是大趋势。买方投顾以客户为中心，扭转“重投轻顾”的展业倾向，着力发挥顾问引导作用。一方面从投资端出发，基于客户账户提供专业化的投资建议或资产配置服务，更加注重资产保有量和客户长期收益的考核；另一方面从顾问端出发，做好“投前-投中-投后”的全流程陪伴服务，加强投资者教育，提升投资者认知，改善投资者行为，建立和维护良好的客户关系，帮助客户穿越周期获得回报。
合规通过大数据赋能投顾业务的发展，主要体现在两个方面：一方面是健全投顾业务的数据治理体系，加强“采、存、管、用”的数据生命周期管理，完善数据标签体系，沉淀数据资产，释放数据要素价值，这是投顾业务数字化转型、业务降本增效和变革创新的基础，也是合规数字化创造价值的基础；另一方面是通过大数据与AI能力，拓展合规科技的应用场景，不断提升投顾业务全流程的留痕、追溯、监控、审核、质检、适当性、风险管理、人机协同等效率，实现高效的合规管理，推进业务规范化运营，保护投资者权益，赋能投顾业务的高质量发展！
股市广播：基于大数据的投顾业务智能合规管理平台项目，未来发展的方向或规划是什么？
陈杰：未来，项目将持续拓展和深化合规科技在证券服务领域的应用，持续提升证券投顾合规的数智化能力，主要包括以下几个方面：
（1）沉淀证券投顾合规风控管理的数据资产，完善合规风控的数据标签体系和问答知识库，通过数据资产的场景化和模型化运用，增强合规风控管理驾驶舱和数字化决策，驱动智能合规管理转型。
（2）升级多源异构大数据系统架构，提升实时数据处理效率；持续完善区块链客户关键行为留痕管理，让数据可信可溯；应用隐私计算技术，让数据可用不可见，更安全；
（3）增强大模型在智能合规风控的应用，提升证券投顾服务场景的语义识别有效性，提升智能监控质检效率；
（4）完善生成式AI内容的安全评估、审核、备案、监控和质检管理，健全合规安全特征库，有效评估算法机制和应用结果，完善人工干预和用户自主选择机制，保护投资者权益。
（南方财经全媒体股市广播 邓炜晴）
