期货企业的 ，可以从前端和后端的价值实现过程来观察。

我们将业务分成两端，也就是前端和后端。前端就是客户体验，直接体现出企业的业务价值，它的实名就是怎样给客户带来价值以及持续带来价值。后端就是运营和交付，如果没有持续交付的能力， 也就无从谈起。这些在证券行业已经做的相当不错了，期货行业还有很长的路要走，需要持续的投入。

在行业内，这其实非常符合二八原则一样，大多数的公司没有精力也没有实力也没有财力来做这个事情。在2000年，不少企业在线上部署了业务，但是现在还有很多的业务是不能在线上做的，或者是不能做到24小时在线，或者不能在线上给一个很好的服务，某些方面离客户的距离越来越远。

除了意识问题之外，技术能力也是一个重要方面。有些互金(互联网金融)公司，可能在网上或者移动端的一些业务，包括代码开发、运营，包括前端的推广，都是捆绑在一起，不管是外包还是自己组建团队经营，都非常迅捷。期货行业相对来说就比较传统。

企业需要给客户提供及时变化的数据，以及及时变化的报价等数据。后端需要一些从数据的采集整理，到算法和运算，再到给前端客户展现，这其实还是挺复杂的。在这个行业里头，很多人都在往这方面转，谁转得快，谁可能就有获得行业的未来先机。

我们目前的工作还是集中在后台的这些数据分析上，将内部的一些数据，加上一些外部的数据，还有一些行业的数据，产业的一些数据，或者国家统计的一些数据都可以拿来集中起来分析，分析之后可能会有一些输出推送给客户。对他们的决策来说，也是辅助的，这其实是一个渐进的过程。

业内比较推崇的阿里架构就是做大中台，所有的技术投入也好，项目重点也好，集中把中台做的很强大。然后前台的这些业务可以非常的散、非常的小、非常的灵活。这对我们的架构也是一样有启发的。比如说我们可能有公募基金销售的业务，也有期货经纪的业务，这两个业务一定放到一个APP上给客户去用?还是我既可以放在一个APP上，又可以单独的拿出来分开的运营，可以都放在一个微信公众号上，我也可以把他分开微信公众号来运营。因为我觉得你面向的客户面向的用户或客户是不同的，这个群体是不太一样的，你放在一起有一起的好处，分开有分开的好处。所以要想做的非常灵活，一切为了客户，一切围绕客户。

客户真正需要的是一个高参服务，不是一般的人性化服务

所谓 ，本质上是你以一个什么姿态服务客户的问题。现有的IT架构能不能支持我们企业 的需求?或者能不能支持数据分析的需求?以前我们认为是没有问题的，因为有大数据的部门，各个后台的数据都能拿过来。这种不分析，包括我们也建了自己的数据分析平台，这个技术上是没有问题的。关键难在哪儿?难在怎么把这些分析满足前台的业务部门的需求，满足客户的需求。这个还是有一定的难度，可能你分析的结果也不一定是他想要的。另外，有时候分析后得出的这个结果是不是一定有用的。

客户最终需要的是24小时可以响应的人工智服务。比如你有智能化的个人助理，它可以把秘书替代掉。如果需要和另外一个人沟通一件事情，他也有这样的个人助理。最终可能不是两个自然人在沟通，而是各自的个人助理在互相沟通，但是这个过程，两个自然人可能还不知道。

再加上物联网有关的应用，就不仅仅是人对人或者人对物，可能就是物对物的沟通了。

换到我们为期货交易的客户服务场景中来看，实际上就是需要为他们每个人配备一个这样的个人助理。最终可能他们自己并不需要工作，由助理按照他们的意志在工作。我们要充分考虑安全问题，如何确保这些个人助理不被其他力量挟持?另外就是传统的安全问题。

以后可能连人工智能也会成为基础设施，有一种提法叫人工智能即服务，以后会不会有这种趋势，能不能做到这一步?我觉得还是比较乐观的。

从智能投顾进一步展望AI的工作场景

原来我们设想的一个项目是智能研报。它涉及到IOP，语音视频，语义理解这些技术，除了技术本身的难度之外，企业要靠应用场景来使用，难度则会更大。所以初期还是要将力量集中在基础工作方面，之后是考虑到客户比较具体的应用场景，再来提供匹配数据进行业务支持。

比如说我们现在期货会有很多的品种，黄金，白银，国债等等。客户一年下来，有的品种赚钱，有些品种亏钱。到底哪些品种赚钱?为什么赚钱?哪些品种亏钱?怎么亏掉的?一些客户也不一定特别清楚。但是我们可以累计一些他的数据，帮助他做一些分析。假设他做黄金次数比较多，做白银的亏损的次数比较多，这个你就可以通过一定的数据分析也好，做一些比较简单明了的展示，展示给客户，看起来就比较直观的。包括下一次再做投资的时候，他也可以做一定的参考。这就是具体的。

智能研报就是通过语音识别技术、图文识别技术，将一些广告、文字、图标、语音、视频等自动转换成我们能理解的一种研究类的报告。它按照模板自动地将素材加进去，然后通过二次修改，能自动的或者半自动地做成一个比较规整的研究报告。目的是对客户，对服务客户的团队可以第一时间出具报告，支持决策。从更大的方面看，智能投顾的功能更多、更全面。智能投顾指利用人工智能的优势，结合客户的资产水平、期望收益以及市场动态，采用多种算法和模型进行综合的资产配置服务。智能投顾在海外具有低成本、专业化和高效等特点，在国内发展的也很快，也存在着很大的不同，比如账户的全权委托。

总之，AI在金融服务行业的应用，正在以小步快跑的模式不停推进着。