（三）有效保障业务连续性
在当前疫情常态化管控的背景下 ， 交易人员无法全员到岗的情况时有发生 ， 货币市场业务连续性面临挑战 。 “AI交易员”可全天候24小时在线 ， 已逐步成为货币市场交易不可或缺的一份子 ， 可以大大缓解特殊情况下在岗交易人员询报价压力 ， 保障业务连续运营 。
（四）丰富交易对话场景 ， 实现主动/被动、自动/人工对话自由切换
经过持续的模型训练 ， “AI交易员”在对话处理情景方面具备较高的准确率 ， 并实现人工应答和自动应答的即时切换 ， 以及主动询报价功能等 ， 可以应对绝大多数交易沟通场景 。 例如 ， 在融出较多资金的情况下 ， “AI交易员”不必被动等待交易对手发出询价请求 ， 可以主动根据交易对手交易历史和实时交易策略差别化批量发出交易报价 ， 进一步提升了询报价效率 。
（五）提升中小金融机构覆盖广度 ， 优化客户体验
中小金融机构具有机构数量多、交易笔数多、交易金额小等特点 。 人工询报价时 ， 由于人手有限、时间紧张等原因 ， 往往难以有效顾及到这些长尾客户 ， 而“AI交易员”可有效解决中小金融机构覆盖度问题 。 截至2022年7月 ， 建行“AI交易员”交易对手已达数百家 ， 以其无差别对待、响应速度快等优势获得了众多交易对手尤其是中小金融机构的欢迎 。
（六）加强风控 ， 实现交易闭环管理
“AI交易员”可将询报价与内部风控模块全面实时对接 ， 实现风险事前管控 ， 降低操作风险 ， 大幅提高风控能力 。 同时 ， 运用iDeal意向单和CFETS系统上下行接口 ， 实现交易对话、意向单生成、审批、成交和清结算全流程闭环管理 ， 无需人工进入交易前台进行手工操作 。
（七）提升信息处理能力
“AI交易员”具有强大的信息统计功能 ， 可实现询报价和交易数据全方位统计分析 ， 帮助交易员监测资金面松紧情况 ， 及时调整交易策略 。
四、人工智能应用于金融市场交易的发展前景
目前 ， 人能智能技术在金融市场交易的运用还处于初级阶段 ， 以解决高频重复的人工操作为主 ， 降低操作风险 ， 提高交易效率 ， 但人工智能技术的运用远不止于此 。 金融市场交易要求在不断变化的市场环境中寻找交易机会 ， 迅速准确地做出决策 ， 在通过深度融合大数据 ， 利用人工智能技术 ， 全面快速分析市场行情 ， 减少人为情绪影响 ， 让交易策略更理性、更客观 。
未来“AI交易员”还可在以下几个方面进一步优化提升：一是提升机器人自动应答的智能度 。 通过算法优化提升信息识别的准确度 ， 应答内容更加人性化 ， 覆盖产品更加多元化 。 二是智能化制定交易策略 。 通过宏观和微观数据进行未来趋势判断 ， 结合市场情绪、舆情信息等进行交易策略的自动化、智能化调整 ， 做出最优化的交易策略 。 三是智能化管理交易对手 。 及时、自动地捕捉市场舆情信息及相关数据 ， 通过智能分析实时给出对手交易分析报告 ， 提升业务效率 。
作者：孙冉 ， 中国建设银行金融市场部
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