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在大宗商品產(chǎn)業(yè)中，套期保值已經(jīng)是一個深入人心的概念，從國內大宗商品期貨陸續(xù)上市的十幾年間，人們對期貨、金融、風險管理的認識不斷深化，套期保值不再是一個只有專業(yè)金融工作者才可使用的方法，從鋼廠、到貿(mào)易商、再到終端企業(yè)，都多多少少的參與到其中。相信產(chǎn)業(yè)中每個參與者都對套期保值有著自己獨到的理解，但套期保值給每個市場參與者帶來的價值和回報，卻是大不相同。

市場參與者的資金、專業(yè)度、信息獲取途徑的不均衡，經(jīng)常導致期貨、現(xiàn)貨市場走勢不一致；期貨交割制度的問題，導致期現(xiàn)貨價格最終不能收斂；個人投機意識的影響，導致套期保值變成了變相的投機?？偨Y下來，套期保值失敗的原因無非是：對市場的認識不夠，對金融衍生品的認識不夠，對自己的認識不夠。

鋼來鋼往大宗商品期貨專家表示，目前大家對套期保值的認知基本可以分為三個層次：第一層次，認為自己有多少現(xiàn)貨，就應該做空多少噸期貨；第二層次，分析現(xiàn)貨成本結構，期現(xiàn)貨波動率、相關性等因素后再進行套保；第三層次，除了分析上述因素外，結合期權、掉期、基差點價等多種衍生品，形成動態(tài)對沖策略。

而鋼來鋼往平臺的智能套保功能，是在第三層次的基礎上，加入了對未來價格走勢的分析預測，智能匹配銷售與采購策略，同時盡可能規(guī)避掉了人主觀干預的成分，減少投機情緒、恐慌情緒對策略實施的影響。

首先鋼來鋼往大數(shù)據(jù)中心，涉及了宏觀、金融、產(chǎn)業(yè)等多個維度，覆蓋了不同地區(qū)、不同時間、不同方式的各類型數(shù)據(jù)，為智能套保的分析奠定了基礎。

其次金融數(shù)學以及人工智能的應用，在價格預測、風險預測等方面，從傳統(tǒng)的邏輯回歸到深度學習的建模，數(shù)十個模型分別對價格走勢、風險變化進行預測，并根據(jù)動態(tài)監(jiān)測，實時調整預測模型，保證價格預測的準確性與及時性。

鋼來鋼往應用科學的大宗商品風險管理方法，針對不同的參與者，不同的交易場景，分別設計相應的風險管理策略，根據(jù)用戶不同的現(xiàn)狀和目標，結合不同的衍生品，實施不同的操作手段，達到不同的效果，從而真正做到智能化。

目前鋼來鋼往上線產(chǎn)品是僅為初代智能套保板塊。在未來的戰(zhàn)略規(guī)劃中，鋼來鋼往將依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術， 以“技術+金融”雙輪驅動模式賦能產(chǎn)業(yè)鏈，同時以智能交易決策系統(tǒng)引爆產(chǎn)業(yè)鏈，賦能智慧金融、智能物流，從而切實做到為產(chǎn)業(yè)鏈上下游的企業(yè)降低成本、提高效率、優(yōu)化資源配置。