近日，由中国计算机学会主办的2019中国大数据技术大会在北京召开，来自学术界和企业界的百余位专家济济一堂，聚焦大数据技术如何促进数字经济迅速发展，深入解析热门技术在行业中的实践和落地。陆金所人工智能团队负责人在大会“人工智能赋能金融科技论坛”上发表演讲，结合陆金所丰富的金融科技经验，分享科技赋能理财的最佳实践。500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
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推荐算法，可以说是各大电商和社交媒体等线上平台的看家本领，对提升点击率和转化率起着重要作用，已经成为各大互联网公司的核心技术之一，大家在日常的工作、生活中或多或少都有领略。
不过，陆金所人工智能团队负责人齐越博士表示，线上财富管理平台的推荐算法，可不只是给用户推荐可能感兴趣的理财产品那么简单。因为金融产品的特殊属性，一旦算法存在问题，就可能造成金融风险错配，甚至还会触及金融监管的红线。再者，理财投资的频率不同于电商和社交媒体。对平台来说，如何在数据“量”有限时，精炼数据“质”，提升结论准确性，是一个更大的考验。因此，线上财富管理平台的推荐算法决不能照搬电商和社交媒体等互联网公司通用的主流推荐算法，而必须进行定制化改进和优化。
推荐算法虽然可以智能匹配，但它推荐的依据还是以人为本。据介绍，为了更精准地了解用户，陆金所为用户数据设立了数百种数据维度标签，包括用户的行为数据、交易数据、活动、金融数据，精准描绘出用户画像，即KYC(Know Your Customer)投资者适当性管理体系。陆金所以此为基础，从用户画像再加以层层提炼，又整理出用户画像的一些特征，以识别用户对产品各要素的偏好，包括风险偏好与承受力；再结合近期浏览投资足迹，来识别用户短期偏好，对用户感兴趣的产品做出精准预测，赋能今年7月陆金所推出的KYI(Know Your Intention)意图预测模型系统。
与此同时，陆金所在产品端还做好了KYP(Know Your Product)产品适当性管理体系，即对平台要销售的产品、引入的资产做精确的风险评估，对金融资产的好坏进行评分，而且这个评估是动态的，全流程的，从销售行为一直到安全兑付、还本付息，它才会结束。这三者的风险适配加上陆金所饱经打磨的推荐算法，共同构成了其推荐模型的整体框架。
除了探讨这些“独门算法”外，齐越博士还分享了陆金所如何让自动化创新深入金融的心得体会。推荐算法一一单独开发，对人力需求巨大，限制了为客户提供及时更新的频率。陆金所的解决方案是，把所有算法像乐高积木一样进行分解，每个模块是代表不同的的功能或者是策略。先把一块块积木做好，到时候让系统通过标签体系自动按需求搭建起来就行了。这样既可以保证效果，又兼顾工作效率, 缩短了算法开发的时间。
