智能投研对提升券商经营能力的作用分析及对策建议

摘要随着自然语言处理、机械教育等人工智能技术在金融领域的应用日益增加，金融技术也在不断发展。各大券商抓住机会驱动证券公司开启新一轮的变革浪潮，利用金融科技推动证券各个业务变革创新，通过借助金融科技力量为证券业务赋能。以人工智能为基础的智能投研将成为面对券商等B端机构的未来发展方向之一，是提升券商经营能力的必要前提。本文总结了智能投研的内涵及业务流程，其次研究我国券商的总体现状和利用智能投研的概况，并在此基础上分析归纳了智能投研对券商经营能力的提升作用，而且针对智能投研在券商经营过程中存在的问题，最后提出了通过券商有效开发并使用智能投研的相关建议和对策，有利于我国券商经营效率和风险管理能力的显著提高，也推动智能投研向规范化、创新化和专业化方向发展。本论文拟全面分析智能投研对提升券商经营能力的作用分析及对策建议，运用文献研究法和实践调查的方法充分诠释了当代券商利用智能投研的现状，通过对券商利用智能投研来提高经营能力的分析，希望可以为券商充分利用金融科技的进一步发展提供可参考的建议。通过本文对当前券商应用智能投研的现状分析以及智能投研在券商经营过程中存在的问题和解决对策等这三个方面的创新研究有利于帮助券商更好的利用智能投研。进一步提升自己的投资研究能力，经营能力和业务效率，同时也有助于为其它金融机构利用智能投研来提高经营能力提供一定的方法和思路。关键词：智能投研；券商；经营能力

ABSTRACTWiththeincreasingapplicationofartificialintelligencetechnologysuchasnaturallanguageprocessingandmechanicaleducationinthefieldoffinance,financialtechnologyisalsodeveloping.Themajorsecuritiescompaniesseizetheopportunitytodrivethesecuritiescompaniestostartanewroundofreformwave,usefinancialtechnologytopromotethereformofsecuritiesbusiness,andstrivetoempowerthesecuritiesbusinesswiththepoweroffinancialtechnology.Intelligentinvestmentandresearchbasedonartificialintelligencewillbecomeoneofthefuturedevelopmentdirectionsforb-endinstitutionssuchassecuritiescompanies,anditisthenecessarypremisetoimprovetheoperationabilityofsecuritiescompanies.Thispapersummarizestheconnotationandbusinessprocessofintelligentinvestmentresearch,thenstudiesthegeneralsituationofsecuritiescompaniesinChinaandthegeneralsituationoftheuseofintelligentinvestmentresearch,andonthisbasis,analyzesandsummarizestheroleofintelligentinvestmentresearchinimprovingtheoperationabilityofsecuritiescompanies,andinviewoftheproblemsexistingintheoperationofsecuritiescompaniesintheprocessofintelligentinvestmentresearch,finallyputsforwardtherelevantconstructionofeffectivedevelopmentanduseofintelligentinvestmentresearchbysecuritiescompaniesThenegotiationofcountermeasuresisconducivetothesignificantimprovementoftheoperationefficiencyandriskmanagementabilityofChina'ssecuritiescompanies,andalsopromotesthedevelopmentofintelligentinvestmentresearchinthedirectionofstandardization,innovationandspecialization.Thispaperintendstocomprehensivelyanalyzetheroleofintelligentinvestmentandresearchinimprovingtheoperationabilityofsecuritiescompanies,analyzethecountermeasuresandsuggestions,fullyinterpretthecurrentsituationofusingintelligentinvestmentandresearchofcontemporarysecuritiescompaniesbyusingthemethodsofliteratureresearchandpracticalinvestigation,andthroughtheanalysisofusingintelligentinvestmentandresearchtoimprovetheoperationabilityofsecuritiescompanies,hopetoprovidereferenceforfurtherdevelopmentoffinancialtechnologyforsecuritiescompaniesDiscussion.Throughtheanalysisofthecurrentsituationoftheapplicationofintelligentinvestmentandresearchinsecuritiescompanies,theproblemsexistingintheoperationprocessofintelligentinvestmentandresearchandthesolutions,theinnovativeresearchinthesethreeaspectsisconducivetohelpsecuritiescompaniestomakebetteruseofintelligentinvestmentandresearch.Furtherimprovetheirinvestmentresearchability,operationabilityandbusinessefficiency,atthesametime,helptoprovidesomemethodsandideasforotherfinancialinstitutionstouseintelligentinvestmentresearchtoimprovetheiroperationability.Keywords:intelligentinvestmentandresearch;securitiescompanies;businesscapacity目录TOC\o"1-2"\h\u一、引言 智能投研对提升券商经营能力的作用分析及对策建议一、引言（一）选题背景及意义1、选题背景随着中国证券交易所市场20多年的发展，技术是提高效率和降低成本的最重要线路，同时也出现了一些基本技术，如主要数据、云计算、块链和人工智能等。金融业的方方面面将受到深刻影响和改变，证券业是传统金融的重要组成部分。创新技术和科技手段的重大突破和运用，要更加注重投资管理，这是证券业的独特优势和魅力所在，也决定了金融工程在证券业的实践将是下一个重点。金融科技的使用帮助客户的业务发展，人工智能的快速发展以及金融领域的不断创新。随着金融科技的形成，主要证券公司抓住了机会，带动证券公司开始新一轮的转型，并利用金融科技推动各种证券业务的变革，并在金融科技的帮助下努力赋予证券业务权力。人工智能与各种证券业务相结合，形成了智能投研研究。它使用大数据，人工智能和其他金融技术方法来实现对业务，数据，质量和风险的统一管理和控制。极大地提高了证券公司的效率，投资研究能力，判断和分析投资策略的能力，从而提高了券商的核心竞争力。金融大数据与智能算法的结合涵盖了智能识别，营销，风控，投顾，投研，客户服务，保险，定价和合规性等各种金融应用场景。其中，智能投研在提高当代证券公司的经营能力方面发挥着非常明显的作用，并且是提高证券公司的经营能力的必要前提。2、选题意义由于传统的投研已经落后,券商及金融公司只有充分利用智能投研才能提高其经营能力。本文的重点在于分析智能投研提高券商的整体经营效率、综合投资研究能力、资管业务专业能力和投行业务效率，来提高其核心竞争力，最后提高券商的经营能力。本文的创新点在于在现有理论研究的基础上更深层次地剖析了智能投研对提升券商经营能力的作用分析，不仅扩大和丰富了智能投研领域的研究成果，而且对于刚进入智能投研行业的同行和券商而言，也具有一定的学习指导和理论价值。此外本文着重分析智能投研对当代券商经营能力提升的作用分析与存在的问题，通过智能投研对券商经营能力的提升作用分析与存在的问题，同时进一步分析对策，使得券商更有效开发并使用智能投研，同时券商能在智能投研发展更加完善，使研究和分析的结果更富有借鉴意义。（二）文献综述王彦平在（2011）《提高中国证券公司核心竞争力的初步研究》中指出，中国证券市场目前正在结构调整中。证券公司必须建立并不断增强其在市场竞争中的核心竞争力。冯钦元（2017）《智能投研咨询发展趋势跟踪报告》强调，人工与机器的混合模式将成为智能投研咨询的主流。任辰羽在（2018）在“智能投研研究行业分析报告”中分析了智能投研行业在证券交易商和整个金融行业中的地位和重要性。向伟（2018）《智能投研的昨天，今天和明天》强调了人工智能更多地用于实现数据收集和组织，并且可以执行简单的推理。对于智能投研，人工智能与传统量化相结合取得了许多成果。李家宝（2019）提出了智能投研研究是金融行业的发展趋势之一。智能投研不仅扩展了获取信息的渠道，可以实时处理大量信息。而且完全合理地揭示事物之间的联系，避免了情绪，偏见，知识体系和稳定性的影响。另外，智能投资研究，包括大量固定格式，如符合性章节、IPO文档、研究等，都是完全自动化的。不仅提高了单个经纪人的效率而且提高了杰出研究人员的个人属性，从而提高整个机构的投资效率和效益。综上所述，前人关于智能投研的研究主要集中在对券商的经营能力和核心竞争力方面，但是关于提高券商经营能力的作用分析和存在问题以及解决对策的研究很少有必要进行深入研究，以进一步发展智能投研领域的研究，提高券商经营能力。二、 智能投研的内涵及业务流程（一）智能投研的内涵及原理投研是指投资研究，是指对金融市场，行业和公司进行基础分析。与传统的人工投研相比，智能投研通过人工智能等现代科学技术，对数据、事件和前景进行全面、自动化的处理和分析，从而提高投资效率，加强投资决策的分析和投资能力。智能投资研究的重点是提高财务分析手册的能力和效率产业投资链包括数据的收集、处理和应用。前端是数据源，包括传统财务数据，人工数据和备用数据；中间环节是数据收集和标准化；后端是数据需求方和应用程序场景，包括投资机构，监管机构和非金融机构。智能投研研究领域的参与者是传统金融数据服务提供商，新兴公司，互联网巨头以及投资机构的内部研发。（二）智能投研的业务流程本质上讲智能投资研究与传统投资研究没有明显区别，而是基于人工智能、主要数据等技术上能够提高传统投资研究各个阶段的效率和优化质量，如图1所示。图1智能投研的业务流程作为信息搜索和知识积累的一部分，智能投资研究开发了一种基于自然语言处理技术的智能搜索引擎，使系统具有更强的实用性，并且可以理解更多流行和模糊的搜索表达式。在分析研究的背景下，基于知识的制图技术可以自动从企业通信、研究报告、第三方报告等不同的信息来源获取，以建立研究主题网络。基于因果推理和大数据技术，智智能研究可以发现许多相关的事件，在电子研究成果的透视文本中，可以获得智能投影结果的技术数据库，搜索数据可以自动转换成表格或图表，然后自动翻译、排版。（三）券商利用智能投研的发展趋势及意义从产品和企业的角度来看，智能化研究是行业趋势的一部分。智能投资研究有效拓展了信息获取和各种信息的实时处理，有助于提高分析的完整性，降低投资者和投资公司在某些领域的能力；智能投资研究能够全面、合理地发现情感因素、偏见和知识体系的影响。除此之外，对于一些包含大量固定格式的书面文件，如部分合规文件、首次公开募股文件、研究报告和其他文件，智能投资研究自动化生产定稿生产关系可以使专业研究机构在高层次的分析活动中节省大量的时间和精力，如思考和思考。智能投研存在的市场空间要比现在的金融数据公司的规模远远要大，资产管理公司在数据和智能技术的投入增速远远要比管理规模的增速要大，从机构角度来看，重要金融机构正在测试和研究智能投资研究等新技术，以保持竞争力，利用自身平台与供应商合作来提高自身的能力；中小型金融机构可以通过智能投研产品以较低的成本提高自身的投资和研究效率以及效率，并且可以学习和验证外国案例和国内大型金融机构的模型，以确定智能投研研究的时机。三、智能投研在券商应用的现状分析（一）智能投研在券商投顾业务应用现状分析1、提高券商投顾业务的准度与时效性智能研究金融市场的投资数据支持的基础上,通过深入学习,自然语言处理,人工智能方法的自动化等的数据和事件,得出结论和其他的信息分析和处理大量的数据结构基本的层面上,挖掘机械的数据之间的联系形成的领域的知识图谱。向券商和专业金融机构的从业人员(例如证券分析师、基金经理、投资者等)提供投资和研究援助，提高他们的整体工作效率和分析能力。拿兴业证券来说。兴业证券优理宝APP于2017年10月正式推出人工智能客服功能。兴业证券的人工智能客服基于客户意向识别、自然语言解析、主观情感识别、目标对话分析以及深度学习等多个技术维度支持，目前涵盖大概6万条证券行业知识的海量知识库，可以实现以自然语言简单人机对话形式完成业务办理引导、业务问题查询、行情速查、行业知识问答、快速计算等功能。现如今客户满意指数高达97.5%，机器人客服回复延迟平均低于0.2s。除此之外，公司致力于建立投教基地设置智能实体机器人，把主要精力用于一些线下服务，例如为提供专业证券知识解答、投资者教育等。利用服务+科技这个理念创造且加大了券商对人工智能的需求，为了让人工智能有了更多实施才华的地方。2、促使券商整体从传统投顾向智能投顾转型智能投资具有“一对多”的特点，边际的成本可以忽略不计。因此，智能投顾不仅能提高服务效率，还能在普惠金融的发展中发挥作用，促进金融配置合理化，使国内广大的一般收入阶层也能享受到资产配置服务，促进客户群体的发展。从实践的角度看，除了普惠性方面最明显的客户开发优势外，券商和证券公司还通过智能投顾实现了传统经纪业务的转型。还需要考虑减少劳动力成本和提高效率。例如，在区块链等大数据信息处理技术的支持下，经纪人的清算，经纪业务，风险管理和客户服务等主要功能将大大提高运营效率，提高风险安全性。在东吴证券、平安证券、广发证券中，“东吴秀才”APP推出首个“定制化”智能投资管理产品。2016年广发证券根据中小投资者的资产管理需求推出“贝塔牛”首个智能投资管理品牌。它提供了四种类型的策略，分别对应不同的投资风格和风险偏好，包括短线智能、综合轮换、价值选择、灵活反转等。同年，平安证券推出了基于平安集团3.5亿互联网用户信息的智能资产配置服务系统。该智能资产配置系统将金融投资模型与专家策略分析与验证相结合，以及多维度的大数据脱敏，准确了解和分析客户，能够智能计算风险与收益的平衡点，为客户规划大型资产配置方案。（二）智能投研在券商研究所业务应用现状分析1、提高券商投研效率智能投研通过信息的智能集成来实现数据之间的智能关联，从而提高券商的工作效率和整体的投资研究能力，此外，通过结构化，基于模型的处理方法，智能投研研究还将改善财务数据的效用和价值。从智能投研赋予的能量上来看，智能投资研究在基础上将庞大的数据结构化，更多的让机器将各个数据之间进行采集、相互贯连和挖掘，形成领域知识图谱。到目前来看，智能投资研究已经减少了绝大部分金融分析师在桌面调研的所花费的时间精力。例如，Kensho的搜索引擎可以将过去分析师所需耗费几天时间完成信息搜索的工作缩减至一分钟之内。而从需求和技术水平两方面考虑，智能投资研究升降应用的未来趋向将是以自动提取报告中的观点从而来撰写基础研报为首，譬如：在深度学习的基础上，自动生成金融中介机构向上报送的规范性文件、券商分析师每日的市场短评等。2、智能投研提升券商有效产能一定时期内智能投研与证券公司之间将不会存在竞争关系，反而是一种良好的互补关系。券商在金融大数据多方面的综合分析利用，同时还可以借助知识和逻辑对智能投研大数据揭露的联系进行解释，而智能投研基于对大数据的分析和处理，为券商和机构节约大量时间、精力用于市场分析和投资决策。智能投研在券商资管、自营业务应用现状分析从长远来看，智能投研的势头将是辅助投资决策的确立，但这种直接通过智能投研来指挥决策在目前看来还是不能够实现的。值得关注的是，就金融机构而言，投资逻辑和战略是基本竞争力不可或缺的一部分，决定了公司的收益与品牌知名度，其结果和对投资品牌的理解决定了不公布公司有效的战略模式，也就是说，金融机构的信心是智能投资研究扰乱投资承诺的必要条件。另一方面，需要明确了解金融投资所设想的解决办法。1、智能投研能有效提升资管、自营数据处理能力智能投研主要帮助券商及资管、自营部门在数据收集，数据处理和算法优化方面提高其在资产管理业务中的专业能力。使用自然语言技术通过语义识别，机器学习等来预测金融市场的兴衰，从而为证券公司形成前沿的投资前景，或者建立独特的索引以提高非结构化数据的处理效率。其次，利用智能投研研究还可以帮助券商根据客户的风险属性优化资产配置，并为客户提供个性化的智能资产管理，资产配置和财务规划。将定量和非定量的基本信息转换为实用的配置建议，并从新的角度向客户展示全球资产分配。2、智能投研在指定量化投资策略中优势明显智能投研对于券商资管、自营业务中进行量化投资应用中优势明显。量化投资定义，应该说在学术界没有严格统一的量化投资定义，主要是指通过计算机算法程序，利用相关数据及特征，通过学习、计算等给出的买卖的最优决策进行。国外量化投资已基本实现了从最初的技术分析手段，逐渐发展演变为如今有金融理论支撑的金融设计工具、以计算机程序算法主导的高频交易。我国的量化投资则起步较晚。从2004年开始出现量化投资产品，但因缺乏有效的对冲手段直至2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。量化投资的特点包括以下五个方面：①机器数据处理、客观执行，避免情绪因素影响；②支持金融大数据处理，提高决策效率；③统计模型支撑，策略选股择时精准；④程序化交易，缩短决策与交易时滞；⑤能够有效控制风险。量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、统计套利、算法交易和资产配置等。案例1：以趋势追踪为基础的量化交易策略研究就是一个例子。目前，量化交易是国际金融市场上最重要的交易方式，而趋势追踪在量化交易模型是其中的重要环节，所以有机构在趋势追踪的基础上对移动平均线MA、异同移动平均线MACD和随机指标STOCH三种指标进行研究，同时在MT4交易平台中进行验证。在2012年复盘模拟运行的5年时间里，取得了年复41.08%的收益，账内资金波动幅度平稳，而且程序运行该计划开始时的损失限于本金的30%。案例2：将通过配对交易策略进行量化投资的研究为例。配对交易是统计套利的一种，一般视为市场中性投资策略，其原理是利用统计技术来确定证券市场上的长期风险资产和均衡的投资策略；如果不平等率和价差达到一定的阈值，则配对组存在价差，如果看涨一种资产的就必须看跌另一种资产，以此达到平仓，因而达到市场中性化收益的目标，更好的避免市场波动风险。拣选2009年7月1日之后的一年，共245个交易日的SAC二级分类主要的21类行业指数数据，相关系数在0.95以上将被我们采用，我们采取配对组是存在协整关系的造纸石化行业和批零机械行业进行研究。在近一年的造纸石化行业指数配对交易的总体收益情况中发现：一是配对交易策略都达到了统计套利的正相关收益；二是单独看涨或看跌的情况基本上都大于于配对交易的标准差，显示了该策略风险相对低很多；三是造纸石化行业配对交易比批零-机械行业配对交易的收益情况相对高一些，不过还是达到了标准差相对较小的正收益。（四）智能投研在券商风险管理业务应用现状分析券商利用智能投研可以挖掘到更多的数据，并对海量数据进行储存和分析，为投资组合进行实时风险智能监控识别、客户风险评测、异常交易、和风险敞口，有效提高券商风险管理能力。一方面，证券公司使用智能投研可以帮助在交易过程中创造更多的财富，另一方面，可以帮助预防和控制金融风险。控制风险需要对发行人和产品持有人进行监视和分析，以及预警。目前，智能投研研究已初步涉足这一领域。通过捕获替代维度和NLP等创新维度的信息来构造信息，它探索了不同主体之间有效的信息关联，并深入分析了不同信息违约的风险的影响程度。例如，平安科技的EulerAtlas可以使用知识图谱将公司，人员，事件和行业之间的联系建立到关系网络中，并发现风险链，利差，风险隔离距离以及可能的循环担保圈，资本圈，等等。在发生异常变化之前，先发出信号提示。四、智能投研在券商经营过程中存在的问题（一）智能投研不能直接代客理财由于智能投研研究主要面向B端企业用户，它为券商，证券金融机构和投资银行机构提供了辅助投资研究工具。它不会直接面对C端客户，因此无法直接为客户管理财富。而且由于影响投资决策的大多数信息是私人信息，而不是公共信息，但是机器无法直接获得此类信息，因此现场调查还需要券商和分析团队的指导和验证。因此，需要线下间接获取和分析的信息可能会偏离智能投研研究提供的服务，从而影响服务效果。其次，国家也不支持智能投研直接替客户进行投资理财。目前，关于智能投研方面的监管尚不明确。现当前的法律背景下，智能投研无法直接帮助客户进行投资。它只能用于给券商或证券金融机构提供经纪业务在投资决策或撰写研究报告方面。至于能否采纳建议，则取决于证券公司或投资金融机构。所以一系列后续都无法展开包括资产管理、账户跟踪等环节，不能形成有效的商业闭环。因此，智能投研不能直接代客户管理财富，并且智能投研与代客理财之间没有形成最直接的关系。且外，监管规定下，不能将金融数据提供给第三方机构使用，以免造成交易数据集中在金融机构，而用户个人数据集中在互联网公司的尴尬局面，使得数据端与技术端的数据分离，一分为二，智能投研的发展一定程度被抑制了。因此，智能投研的效率尚未提高。（二）智能投研底层核心竞争力尚不足1、智能投研缺乏模型数据及算法首先，在技术层面上，金融业务和新兴软件技术的结合衍生出智能投研，但两者的融合还不够深入，因此缺乏用于智能投研研究的模型数据和算法，可用的分析数据参差不齐，影响了最终的研究成果。此外，在具有复杂规则的金融市场中，智能投研研究产品难以发挥出其真正应有的价值和作用。第二，在应用层面，智能投研的当前价值主要体现在提高券商经营效率和降低成本上，并且由于其价值和作用尚未得到充分证明，因此许多金融机构并不热衷于采用智能投研产品。金融机构一般不会选择购买一套昂贵的投资研究产品，而是更倾向于招募可以从事一些基础投资研究工作的雇员。第三，在市场层面，传统金融机构和互联网巨头纷纷涉足金融科技智能投资研究领域。这意味着，初创企业必须找出巨人的弱点，并对其产品的生产进行垂直通风，而那些对客户的痛点负责的人肯定会阻止新客户。2、智能投研尚未形成逻辑推理能力在技术层次上，目前事件与资产价格的关系是根据历史事件的经验判断的，不能自动分析新的事件。换句话来说就是对智能投资的研究还没有提供逻辑依据；同样，智能投资研究系统也不具备逻辑推理能力，只反映企业之间的关系，而无法清晰区分因果关系和相关关系。其次，需要提高智能投研系统的人机交互友好性。（三）智能投研的“非人性”特征加大风控难度1、智能投研缺乏情感分析情感分析是自然语言处理的一个重要方面。它分析、加工、理解、排除带有情感色彩的主观特征。然而，言语分析得益于社交媒体的出现，这导致了对人们的各种个人评论。而且机器学习可以产生一个可量化的数据库。一方面，智能投研所属研究服务机构在优化升级过程中面临的问题之一是智能投研系统缺乏情感分析。由于机器无法通过自学习产生更近一步的因果判断，所以智能投资研究的判断和决策缺乏远见和严谨性。因此，智能投研不能直接用于代客管理财富，其财务模型也不太被接受。另一方面，受传统财务管理概念和习惯的影响，投资者可能更希望与券商和投资顾问进行面对面的交流。智能投研应用于金融领域的时间较短，并且仍处于发展阶段。客户对没有情感的机器人的的信任度还比较低。2、智能投研在投资上的趋同性而隐含大风险智能投研是利用机器系统学习和大数据来智能地集成数据，信息和决策，以完成数据与数据之间的智能关联，从而自动完成信息的收集，分析和研究决策，并直接实现自动化一步跨越从搜索信息到整理投资建议。因此，智能投研与其他智能金融交易行为的趋同可能会增加市场波动性，并给证券市场带来巨大风险。例如，不同用户收到相同的投资建议是与其是否拥有相似背景以及使用相似的投资研究系统有关。如果更多的市场主体采用相同或相似的方法，则极大可能会产生相同的交易行为。例如,市场可能会发生单一买入而无人卖出的现象,因此在短期内对市场产生更大的影响，导致金融市场不稳定。（四）智能投研缺乏完善的监管体制鉴于现阶段智能投研的发展还不够成熟，中国缺乏良好的市场环境，较低的普及率和不成熟的投资者。在新技术形势下，智能投研的风险控制将导致原来的监管体制很难适应新的需求，尤其是智能投研的运作模式困难重重，需要在各个监管机构之间建立相应的协调机制，明确监管责任，适时出台相应的智能投研的相关法律制度来保护和完善智能投研的监管体系。还应该认识到，开发新事物实际上是不断反复试验的过程。在实施具体监督时，应避免一刀切的行政干预。五、 券商有效开发并使用智能投研的对策分析（一）券商加大对智能投研的研发和使用来保持其创新性首先，证券公司应加大对智能投研的研究研发和利用。它可以设立一个金融科技创新办公室来吸引和招募大量相关人才，确保知识投资领域的研究，以维持技术创新并解决人力和技术资源短缺的问题。其次，尽可能在自主研发的基础上进行智能投资研究。以客户、客户体验为导向，根据客户的实际需求，全面参与开发过程。从而保证智能投资和研究系统更好地适应客户和公司发展的需要。第三，我们还应专注于权益投资和资产配置方面的大力发展智能投研，避免市场风险，从经纪型向赋能类公司转型,并开放技术能力和产品创新能力为金融机构提供服务，例如与基金公司合作。开放式机器学习技术，在定量投资领域探索产品开发等，这同时能够为更多的潜在客户创造更多的资金收入。考虑到智能投资研究的领域投资大且周期特征长，将来有可能使用有偿或付费服务来确保智能投研研究领域中先进和创新的信息服务。（二）券商经营过程中提升智能投研的专业性在券商经营业务过程中，提高智能投研研究的专业性包括两个因素：一个因素是面向零售客户，扩大智能投研产品服务的范围，提高服务竞争力，更好的了解用户，塑造三维动态用户画像，使智能投研产品提供的服务更加精确，及时地覆盖客户；另一个因素是在零售业务的基础上，将人工智能和综合信息技术等技术应用于智能投研研究等领域，投资机构和基金管理主要是基于零售和推广使用智能投资研究产品，提升其专业性。（三）券商使用智能投研时应有一套完善的风控体系就大多数国内证券公司的发展阶段而言，大多数处于起步阶段，即互联网化的初始阶段。因此，一套完善的风控体系应该被建立。在此阶段，证券公司在使用智能投研产品时，应首先在线处理和存储数据，然后使用数据建立风险控制模型，为准确的市场营销和基本价格准确定价奠基。第一阶段结束时，投资公司可以发挥本身优势为投资公司总部提前搭建平台，与第三方在线支付平台合作，负责金融机构和各委办局进行数据融合，以及然后打通线上和线下的连接点。本地市场扩展完成后，风险控制模型成熟，将逐步应用到其他地方。（四）政府加快出台相关智能投研的监管制度从现有的证券模式来看，不管是券商是从外部获取信息还是向其他方提供信息，没有合适的渠道来实现，因此无从谈起相应的监管，无形中切断了证券行业与互联网融合和扩展的重要渠道。目前主要采取混业经营下的职能监督。1、监管部门加强了对金融业系统性风险的管理，对各项监管指标的要求更加明确，提高了数据报送的频率和及时性。2、监管政策的动态调整。监管部门根据外部环境的变化和对整体市场风险的评估，动态调整监管要求。在制订财政政策时有一些考虑，这些考虑与国家经济发展和全球政治和经济环境密切相关。对于信息管理公司来说，它们必须迅速适应监管机构的监管要求，规章制度降低了合规成本和监管变化对数据转换和调整操作的影响。诸如数据库转换和数据接口的建立从而解决计算机报表控制指标的速度问题，通过采用云计算，从而