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忽如一夜春风来，券商扎堆搞AI。与其说这是计算机技术长足进步带来的新风，不如说是佣金战的血雨腥风所致。
根据上市券商三季报披露的代理买卖证券业务净收入及前三季度股基交易额测算，可比口径下上市券商今年前三季度佣金率平均水平同比下降9.87%，约为万分之3.8，其中最低者已降至万分之2.2。
如何在对手或者自己流尽最后一滴血之前找到突破性的新式武器，成为破局的关键。
证券业中的AI究竟玩什么？用长江证券首席金融科技官韦洪波的话说，券商语境下人工智能的核心，是把一个客户和产品服务联起来的匹配引擎。
左手为客户精准“画像”，右手解剖、重组所有能够提供的服务产品，中间通过逻辑算法加以高效可重复地匹配，成为当前券商AI探索中经典的业务架构。
通过对客户过往行为留痕信息的归纳整理，可以刻画出该客户在投资范畴内的行为模式、性格特征，从而更加精确地了解其需求，这就是客户“画像”的核心逻辑。
在光大证券网络金融部总经理张怀强看来，客户画像是一个先微分、再积分，然后不定积分的过程。
不过，券商也面临着不小挑战。
中泰证券网络金融部总经理李肇嘉在接受采访时说，目前证券公司对用户信息收集还存在短板。首先，证券公司提供的金融服务，只是居民金融服务的一部分，大量金融服务相关数据留存在各个商业机构手中。其次，全方位地获取客户数据的手段不够完善。
“所以，证券公司要构建一个全方位围绕客户的数据采集体系，在所有的触点都布置好‘传感器’。即使如此，要真正构建一个非常有效、全面和动态精准的客户画像体系，实际上需要一个漫长的过程。我觉得将来的人工智能，面临的最大问题就是数据采集分析的全面性和精准度，谁能把这个问题解决，谁就能取得更高的效益。”李肇嘉表示。
也有券商资深IT从业人员向记者透露，虽然近年来券商对IT硬件投入力度不小，但面对大数据运算的需求仍有一定缺口。“公司在AI算力上下了很大力气，本来认为已经够了，但客户标签一旦多打几个，跑起来还是不行。”某券商相关负责人告诉记者。
在采访中，“稳妥推进”是多位券商AI领域的负责人在谈及AI实际应用时的常用词。在他们看来，无论是客户画像，还是利用算法进行精准匹配，都需要时间来积累经验、迭代进化。
当探索AI的时间成本、人力成本、硬件成本居高不下，能否以及如何从这种探索中获得回报可能是决定券商AI未来发展路径甚至命运的关键因素。
在一些证券业者看来，以AI为代表的金融科技应当放在公司战略的高度加以衡量。
光大证券张怀强在接受采访时表示，证券行业从内部看是一个充分竞争的行业，牌照、资金、人员、风控都已经是竞争中相对固化的常量。如今，券商在找变量，这个变量会重新分配市场，对市场格局做出重新调整。金融科技是这里面非常重要的一个变量。
而在战略之下，AI产品如何带来增量现金流则是一个战术层面无法回避的重要问题。在反复强调AI带来“服务”“体验”的同时，如何让客户付费亦是一个不解的题。（以上信息摘自《上海证券报》）
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