Dealing Matrix，用AI技术拥抱债券投资

　　今年以来,彭博、富时罗素等国际指数机构相继宣布将中国债券市场纳入全球性基准指数的计划,中国债券市场作为全球第三大债券市场,已经成为国际投资者不容忽视的债券市场。

　　随着债券市场的不断发展,国内金融机构也在升级着自己的装备。

　　在智能风控领域,财务质量监测模型、投资组合管理工具、风险信息监测网络正在被更多机构使用,OCR防伪、数据鉴真等综合AI技术的引入,帮助机构更好地把控标的信用评估。

　　在投资交易领域,回归分析的深度学习能对活跃交易品种实现一定程度上的因子判断与模型分析,为交易员提供交易策略推荐及交易信号提醒。

　　在信息处理领域,通过OCR技术与自然语言处理(Natural Language Processing)增强算法的结合,实现对新闻、研报、舆情等非结构数据的逻辑分析,辅助机构开展投资业务。

　　在NLP算法方面,寰擎信息的Dealing Matrix产品团队积累了丰富的债券投资相关领域的模型搭建经验。

　　Dealing Matrix团队使用深度学习中的神经网络模型(如LSTM,CNN等),对非结构化的新闻舆情数据、交易员报价数据进行文本预测模型的训练,达到快速高效地判断报价要素、新闻情绪、风险分类的目标。

　　在信用投资中标的主体风险监测领域,实现低延迟、高精度的舆情监测效果,省去传统交易员日常浏览海量新闻信息的时间。DM在新闻关键要素的标注和投资风险倾向的判别方面独有建树,使用人工智能算法和NLP技术对舆情内容进行自动摘要等中文自然语言处理,便于快速掌握舆情重点,节约大量人工处理舆情的时间和成本。

　　在报价领域,经由NLP模型对各类口语化中文报价关键语句的结构化处理,DM实现了对场外资金、债券、存单、理财、票据等多种资产报价的高效整理,帮助金融机构从冗杂的信源中快速获取有效报价,达成交易。

　　在日前发布的第三代金融终端产品DM3.0中,我们看到DM通过与货币经纪合作推出免费的债券报价板,已经将对企业基本面信息强大的聚合处理能力与一线交易报价结合起来,打通交易与投研,让部门协作更高效。

　　在信息爆炸的时代,相较于单纯的信息堆砌,如何将数据更有条理的呈现,并从中分析加工整理,发现深层的大数据信息更有价值,是科技拥抱金融过程中的一个重要命题。

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