中国网7月28日讯 新浪财经与国内金融科技企业优品财富在北京举行战略合作新闻发布会。双方以“科技驱动、炒火A股“为主题，将围绕品牌、产品、数据、产业等多维度展开合作，并以寻找股市牛人、炒股大赛等多种形式全面推进。新浪网副总裁邓庆旭、前海开源首席经济学家杨德龙以及优品财富副总裁高卫东、董事兼副总经理廉涛、金融研究所所长邓亮、总裁助理游龙、财经直播首席导师赵苡民、产品总监陈杰、房宋、20多位A股民间高手以及多家媒体代表出席。 　　新闻发布会后，优品财富总裁助理游龙先生接受了中国网记者专访，就当下金融科技热点话题进行了探讨。 　　“技术”+“智囊”夯实两大堡垒 　　据我了解，优品财富是一家以大数据和金融科技为核心、在云端提供证券智能投资服务的公司。公司以金融研究所、金融大数据中心为基础，搭建了PC应用终端、移动应用终端、智能投顾平台、大数据财经新媒体等一系列证券智能投资服务平台。如果我的理解没错的话，我想请问游总，优品财富这样的战略定位，其现实基础是什么?或者说科技优势有哪些?比如，云计算、大数据、智能投顾之类的。 　　游龙：你说的很对。金融科技的本质是以技术手段提升金融效率，优品财富通过多年默默深耕，已在三个方面奠定了金融科技的现实基础。 　　首先，优品财富创立之初，建设的第一个团队就是技术团队，经过5年的发展，已经搭建了从后台的交易底层交易系统到中台行情平台、再到前端资讯平台全流程开发的技术架构，这在行业内是非常罕见，这就形成了优品财富的技术堡垒。 　　其次，如果说技术开发能力是优品财富的底层堡垒，那么，基于金融大数据和金融研究所多年的深耕细作就是优品的应用级堡垒。 　　基于对未来金融服务场景的预测，优品财富深信对信息的获取、存储、分析、展示是金融业未来的竞争之道，而获取信息的规模，速度、质量则是关键。因此，在2014年，优品财富成立了整个证券投资领域第四家大数据中心，已经构建了超过120人的团队，专注于大数据，在DT级信息抓取、清洗、大规模数据存储等领域有一定突破。 　　第三，假如说技术中心和大数据中心是互联网企业区别于传统金融企业的一个关键，那么，研究所的构建则是优品财富区别于一般互联网企业的关键，采集什么样的数据，用什么样的方式存储数据，用什么样的理论解构数据，服务什么样的投资者，数据的清洗、处理的方式必须是基于金融的特殊性，优品财富构建金融研究所得目的就在于此。优品财富金融研究所已经构建了从大类资产配置、金融创新实验室、风险控制小组等专业团队，在包括推荐引擎、预测分析、自然语言处理、机器人学习系统、自然语言生成、前景分析等前沿领域取得了一些突破，推出了包括大盘涨跌模型、研报智能生成系统、智能投资组合等智能化应用。 　　可以看出，无论是规模，还是投研、技术实力方面，优品财富在底层技术和智囊团队上，确实奠定了坚实的基础。 　　“三不”+“四智”布局全球交易 　　在应用层面，优品财富已经夯实了基础。那么，请问游总，优品财富未来将在哪些领域实现业务突破? 　　游龙：优品财富在业务布局上基于三个原则：第一，不合规的业务肯定不做;第二，看不到未来3到5年增长空间的业务不做;第三，破坏用户体验的业务不做。 　　基于这三个原则，我们布局了四大智能投资业务：智能投顾、智能理财、智能研报、智能交易。 　　智能投顾，优品财富的定义是通过大数据及金融工程等工具，给股票投资者提供大盘涨跌预测，自选股测评，个性化策略组合、风控系统、仓位控制等工具，解决目前存在的服务不足，服务短期利益驱使严重的问题，真正使得个人投资者能够获得机构一样的投资模型。 　　智能理财，优品的思路是，“立足中国，全球交易”，借助优品财富在港股、美股市场的资源，借助优品财富对全球市场的深研和大类资产配置模型的应用，使得优品财富的客户能够摆脱A股“牛短熊长”的周期性风险，优化资产配置，实现全球交易。 　　智能研报，优品财富希望通过机器学习、自然语言处理、自然语言生成等技术，将高质量信息的传递、处理的过程缩短，使得客户能够更快、更简洁地改善投资思路。 　　智能交易，由优品财富借助程序设计语言，通过编写程序交易指令，模拟人类交易员的行为进行下单操作，力求实现机器人自动交易。 　　“立足中国，全球交易。”这个格局很大，优品财富也迈出了坚实的步伐，比如，在港股美股行情、交易、咨询等方面已有业务拓展。我深信，未来3到5年，优品财富一定能构建成投资高效率、低风险的金融科技新生态。 　　“策略”+“模型”加速金融创新 　　证券投资服务经历了三个划时代的变革。证券投资软件加互联网证券服务，结束了此前券商营业部的物理网点制胜时代，开启了流量为王的时代。未来两到三年，金融科技将重构金融服务场景，进入科技实力决胜投资服务效率的全新时代。物理网点和流量，都可以称之为“人海战”，而优品财富的金融创新实验室，将走一条全新的路线，请游总介绍一下你们将有哪些新突破? 　　游龙：优品财富自创立以来，积累的金融大数据完整覆盖了行情数据、自身平台客户行为数据、及涉及宏观、行业、个股的结构化数据及文本数据，将量化与大数据相结合，程序自动完成客户的诊断报告。比如，下一个交易日大盘涨跌概率，并以此提供整体仓位建议、自选股个股技术指标诊断、舆情分析、风险评测，自动完成自选股权重调整建议。 　　平台还集合海量因子及策略，行业、概念、个股舆情实时监控，实时更新;并根据客户画像，完成策略、资讯的精准推送。未来将在信息点识别的基础上，深入信息链的识别，渗透宏观逻辑链条及细分行业领域，将人工智能渗透传统的宏观、行业分析，并作出及时且准确率更高的预判。 　　过去，互联网金融浪潮涌动，如今，金融科技遍地开花。在你看来，二者有什么本质的区别? 　　游龙：它们本质上都是对原有金融行业效率改善的方式。互联网金融是金融互联网化的第二阶段，而金融科技是金融互联网化的第三阶段。 　　互联网金融能够降低信息搜寻成本，但提升了信息处理成本，比如P2P某种程度上是线下民间金融的互联网化，但P2P在突破了线下民间金融的地域限制、资本金限制之后，形成了更大地理空间的信息聚合、流转之后，无法提升甄别信息质量的能力，使得信息本身成本反而更高，反过来又制约了P2P的发展。 　　而金融科技通过更大的数据样本，更精准的算法、模型。能够降低信息的处理成本。同时，金融科技通过大数据分析，在建立征信体系方面，对防范金融风险大有作为。