沈蘇鵬 王英姿 楊晨

摘要：隨著大數(shù)據(jù)的逐步完善，計(jì)算機(jī)算力的提升，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。同時(shí)，人工智能在金融領(lǐng)域的運(yùn)用也越來越廣泛。本文描述了人工智能的運(yùn)用對(duì)金融業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用，分析了人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用將會(huì)面臨的問題，并給出了相應(yīng)的對(duì)策建議。同時(shí)展望了未來人工智能在金融領(lǐng)域的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：人工智能;金融科技;智慧金融;

中圖分類號(hào)：F83233??文獻(xiàn)識(shí)別碼：A??文章編號(hào)：

2096-3157（2020）08-0156-02

一、人工智能在金融領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀

2012年以后得益于數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建、計(jì)算機(jī)算力的提升，人工智能產(chǎn)業(yè)得到迅速發(fā)展。未來，人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭也會(huì)隨著消費(fèi)者的需求而演化，各金融企業(yè)也會(huì)在不斷提升人工智能科技中取得進(jìn)步。針對(duì)目前人工智能技術(shù)發(fā)展和市場應(yīng)用情況，人工智能在金融行業(yè)將會(huì)帶來巨大變革。

1金融業(yè)的服務(wù)模式更加主動(dòng)與高效

1956年，約翰·麥卡錫在一次會(huì)議上提出了“人工智能”一詞，而這也被世人認(rèn)為是人工智能誕生的標(biāo)志。到了20世紀(jì)90年代，伴隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們更加理性地去看待人工智能。隨著大數(shù)據(jù)、算法、云計(jì)算的技術(shù)穩(wěn)步提升，金融服務(wù)模式變得更加快捷高效。具體包括以下方面：

（1）精準(zhǔn)的客戶服務(wù)。人工智能會(huì)通過數(shù)據(jù)庫來獲取客戶的行為數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)以及對(duì)客戶的行為意愿做出推測和模擬，從而形成精確的定位。并且根據(jù)用戶、產(chǎn)品、服務(wù)等進(jìn)行定位和標(biāo)簽化處理，從而精確推薦和預(yù)判服務(wù)。

（2）洞察商業(yè)機(jī)會(huì)。通過數(shù)據(jù)回收分析處理，提取價(jià)值數(shù)據(jù)，提高決策水平，改善業(yè)務(wù)水平與銷售模式。充分了解客戶資產(chǎn)分布以及投資喜好，當(dāng)有符合客戶意愿的產(chǎn)品出現(xiàn)時(shí)，可以通過對(duì)客戶的洞察，主動(dòng)及時(shí)地進(jìn)行推銷。

2金融業(yè)務(wù)處理能力得到提高

人工智能不同于人腦，它有固定的算法以及冗余系統(tǒng)，在面對(duì)復(fù)雜情況下，它總能給出最優(yōu)的選擇，通過云數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)，人工智能將極大地提高信息處理能力以及降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（1）金融大數(shù)據(jù)處理能力增強(qiáng)。隨著金融行業(yè)的發(fā)展，截至2017年行業(yè)所累積的數(shù)據(jù)量已超過100TB。擁有著巨大的數(shù)據(jù)，人工智能可以與多種基于大數(shù)據(jù)開展的金融業(yè)務(wù)深度融合，如銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)。基于新興的云技術(shù)，企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)分析制定最優(yōu)戰(zhàn)略。并由此獲得相應(yīng)的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，促進(jìn)資源的合理利用，提高企業(yè)利潤。

（2）金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)減小?；谟?jì)算機(jī)的超強(qiáng)計(jì)算能力，為其打造更廣闊的全局觀和更遠(yuǎn)預(yù)見的可能性。面對(duì)復(fù)雜的情況，人類會(huì)因?yàn)榍楦凶笥易约旱倪x擇。但人工智能不同于人類，它沒有情感體系，只會(huì)通過系統(tǒng)算法進(jìn)行最優(yōu)選擇。因此人工智能會(huì)通過系統(tǒng)的計(jì)算與數(shù)據(jù)分析，最大程度的降低金融性風(fēng)險(xiǎn)。

3客觀反映客戶風(fēng)險(xiǎn)承受能力，提供個(gè)性化的金融服務(wù)

人工智能的加速進(jìn)步，是由于云計(jì)算、云存儲(chǔ)等因素的成熟;而深度、自我學(xué)習(xí)帶來算法上的突破，則是推動(dòng)人工智能發(fā)展的重要因素。通過深度分析客戶行為模式、比對(duì)數(shù)據(jù)庫，以及根據(jù)客戶的資產(chǎn)投資比例，客觀地反映客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受等級(jí)，并由此提供個(gè)性化、智能化的一體性的投資建議。給客戶提供屬于他獨(dú)一無二的投資建議。

二、人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的局限及挑戰(zhàn)

我國的人工智能技術(shù)起步晚，相對(duì)技術(shù)掌握不充分。一方面，人工智能的發(fā)展需要數(shù)據(jù)庫進(jìn)行支撐，因此數(shù)據(jù)庫的建設(shè)就顯得尤其重要。另一方面，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及運(yùn)用也會(huì)成為制約發(fā)展的一部分。下面介紹Al金融面臨的局限以及挑戰(zhàn)。

1智能金融應(yīng)用并未制定信息披露統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制

就目前人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用情況來說，主要缺乏完善的信息披露體系，因此一旦出現(xiàn)業(yè)務(wù)或者服務(wù)糾紛便會(huì)面臨多種多樣的難題，且此類問題因?yàn)槭墙鼛啄瓴懦霈F(xiàn)的，并沒有相應(yīng)的法律法規(guī)能對(duì)其進(jìn)行約束，對(duì)于智能金融的發(fā)展會(huì)產(chǎn)生一些不良影響。在信息處理上，人工智能需要對(duì)大量群體客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與行為分析。在這一過程中是最有可能造成客戶信息數(shù)據(jù)的泄露，侵犯客戶隱私。一旦發(fā)生隱私泄露，影響的不僅是單個(gè)用戶，而往往是巨大規(guī)模的數(shù)據(jù)泄露。

2智能金融領(lǐng)域的人才隊(duì)伍仍有缺陷

我國的人工智能研究起步較晚，在關(guān)鍵性技術(shù)上研發(fā)能力不強(qiáng)，因此并沒有做到在金融業(yè)的廣泛應(yīng)用。對(duì)于智能金融這個(gè)新興行業(yè)，國內(nèi)設(shè)立人工智能專業(yè)的高校還比較少。全國范圍內(nèi)既懂人工智能技術(shù)又懂金融的復(fù)合型人才更是難得。想要推動(dòng)智能金融的大力發(fā)展，就必須要擁有這種復(fù)合型人才。而缺少大量的復(fù)合型人才恰恰是制約我國人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵原因。

3龐大的數(shù)據(jù)量處理給人工智能在金融領(lǐng)域發(fā)展帶來困難

我國人工智能技術(shù)研究相比西方國家起步較晚，現(xiàn)在雖然在某些技術(shù)上已經(jīng)達(dá)到了一些西方發(fā)達(dá)國家的水平，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)還沒達(dá)到發(fā)達(dá)國家對(duì)于相關(guān)方面問題的處理水平。人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用，關(guān)鍵是建立智能數(shù)據(jù)分析模型，擁有了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析模型才能發(fā)展和使用人工智能。而在此之前，需要數(shù)據(jù)庫為其提供支持。目前我國想要推進(jìn)人工智能技術(shù)與金融產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，必須要解決數(shù)據(jù)庫中的大數(shù)據(jù)與標(biāo)簽化處理的高成本問題。因此，只有在國內(nèi)將數(shù)據(jù)庫相對(duì)完善的建立起來之后，智能金融發(fā)展才會(huì)更加迅速。

4人工智能在金融領(lǐng)域的銀行監(jiān)管滯后

人工智能在面對(duì)權(quán)責(zé)主體無法界定的條件下，不能通過系統(tǒng)內(nèi)置算法進(jìn)行分析處理，這樣便使監(jiān)管過程面臨復(fù)雜的問題。傳統(tǒng)的審慎監(jiān)管和行為監(jiān)管的原則已經(jīng)無法適用于高速發(fā)展的人工智能金融，應(yīng)審慎監(jiān)管約束金融企業(yè)以降低其承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)投機(jī)的幾率。但是這些約束不僅使金融機(jī)構(gòu)的資金使用效率降低，且降低了金融機(jī)構(gòu)在使用人工智能時(shí)的運(yùn)行效率，提高了營運(yùn)成本。

三、推動(dòng)人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的對(duì)策建議

面對(duì)上述問題，在研究了相關(guān)的資料文件后，給予下列解決方法。

1加強(qiáng)機(jī)制創(chuàng)新，完善智能金融應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制

隨著金融與人工智能融合度不斷提高，金融界要高度重視這一趨勢，推動(dòng)有關(guān)方面的立法，積極參與制定基于“智能業(yè)務(wù)”的標(biāo)準(zhǔn)體系。此外，針對(duì)智能金融領(lǐng)域應(yīng)用的特殊性，應(yīng)建立多種相應(yīng)的安全防范措施。建立相對(duì)的信息管理體系，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)庫中的巨大數(shù)據(jù)量，減少人工的干預(yù)窗口，推進(jìn)數(shù)據(jù)處理的智能化。

2加強(qiáng)人才建設(shè)，培養(yǎng)復(fù)合型人才

鼓勵(lì)國內(nèi)高等院校開設(shè)、發(fā)展人工智能專業(yè)，從國外引進(jìn)相應(yīng)的科技人才。加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)研究隊(duì)伍的建設(shè)扶持。建立健全激勵(lì)機(jī)制，對(duì)相對(duì)技術(shù)領(lǐng)域建設(shè)的“領(lǐng)頭羊”進(jìn)行政策性培養(yǎng)。深入探索關(guān)鍵性科技，由前期的“中國制造”變成“中國智造”，成立具有自我知識(shí)產(chǎn)權(quán)的研究體系。

3加強(qiáng)智能金融數(shù)據(jù)的應(yīng)用，促進(jìn)智能化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型

金融業(yè)是數(shù)據(jù)和信息密集型服務(wù)業(yè)，因此建議對(duì)金融業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)、專項(xiàng)處理，為人工智能提供集不同行業(yè)部門、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)資源做下鋪墊。研究人工智能的自我學(xué)習(xí)能力，由被動(dòng)學(xué)習(xí)到主動(dòng)學(xué)習(xí)。人工智能可以通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主動(dòng)采集數(shù)據(jù)，不斷提升自我算法，進(jìn)行自我升級(jí)。對(duì)信息進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)，并將其數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)判處理，從而更好地將人工智能融入金融領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用。

4配合與時(shí)俱進(jìn)的穿透式智能銀行監(jiān)管

加強(qiáng)監(jiān)管層面技術(shù)開發(fā)，如建立多種交易規(guī)則以應(yīng)對(duì)不同需求、加強(qiáng)開發(fā)人員的自我責(zé)任意識(shí)，建立全方面監(jiān)控，時(shí)刻關(guān)注操作，并在后臺(tái)設(shè)立相應(yīng)的操作預(yù)警提示。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面一定要確保安全并且要有應(yīng)急預(yù)案，為人工智能技術(shù)在金融銀行領(lǐng)域應(yīng)用、創(chuàng)新和發(fā)展?fàn)I造適宜的監(jiān)管環(huán)境。

四、人工智能在金融領(lǐng)域發(fā)展前景

人工智能的應(yīng)用不僅僅是在銀行、證券公司、保險(xiǎn)等行業(yè)，其在生活的各個(gè)領(lǐng)域都會(huì)有所涉及。目前我國對(duì)于人工智能的研究起步較晚，但是發(fā)展卻為迅速，當(dāng)國內(nèi)云存儲(chǔ)建設(shè)完成之后，人工智能的發(fā)展將被推到一個(gè)頂峰。通過云數(shù)據(jù)的共享，每位客戶都會(huì)有獨(dú)一無二的標(biāo)簽，它會(huì)顯示著你的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、投資偏好、風(fēng)險(xiǎn)承受能力。甚至人工智能會(huì)了解你的喜好、你的物流信息等。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的整合與分析，人工智能將在物流領(lǐng)域、信用領(lǐng)域、資產(chǎn)管理方面做出巨大貢獻(xiàn)。

1智能物流金融

通過大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃，將其客戶包裹的目的地進(jìn)行匯總核算，計(jì)算出最優(yōu)的運(yùn)送路線。并將線路上傳至數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)積累，給物流公司信息支持。以往的快遞中轉(zhuǎn)站點(diǎn)都會(huì)設(shè)置在偏遠(yuǎn)的郊區(qū)，以降低租房費(fèi)，但這會(huì)提高運(yùn)輸成本。運(yùn)用智能運(yùn)算，人工智能可以根據(jù)包裹的運(yùn)輸密度、各時(shí)間段不同地方寄送包裹的數(shù)量等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而給出最優(yōu)的中轉(zhuǎn)站點(diǎn)地址。這不僅可以極大地提高快遞的運(yùn)輸效率，并且可以降低企業(yè)的營運(yùn)成本，增加企業(yè)的利潤。

2智能授信預(yù)警

人工智能通過數(shù)據(jù)庫以及區(qū)塊鏈技術(shù)，與社會(huì)信息產(chǎn)生緊密的聯(lián)系。這樣使銀行內(nèi)部積累了大量的信息數(shù)據(jù)，涉及各類業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)、客戶信息、投資顧問等。人工智能通過這些海量的數(shù)據(jù)對(duì)客戶進(jìn)行分析，將對(duì)客戶信用層級(jí)上進(jìn)行復(fù)雜的結(jié)構(gòu)性計(jì)算從而給出綜合性風(fēng)險(xiǎn)最低的授信額度，并且根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。當(dāng)系統(tǒng)檢測出用戶的異常行為時(shí)，系統(tǒng)會(huì)給予警示，并根據(jù)以往的數(shù)據(jù)給出相對(duì)合理的對(duì)策建議，用以提供給機(jī)構(gòu)參考。例如阿里巴巴旗下的螞蟻金服，在研究人工智能的深度學(xué)習(xí)，計(jì)劃將創(chuàng)新型Al金融運(yùn)用在小微企業(yè)的貸款管理以及互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險(xiǎn)等多個(gè)方面。

3智能資產(chǎn)管理

資本市場的產(chǎn)品多樣性、復(fù)雜性是其巨大特點(diǎn)，因此資產(chǎn)和資金管理方具有較多的難點(diǎn)。而當(dāng)人工智能運(yùn)用在金融行業(yè)上時(shí)，人工智能的最大作用就是可以改善跨期資源配置中的信息不對(duì)稱。一方面，國內(nèi)的資產(chǎn)證券化并沒有實(shí)現(xiàn)“主體信用和債項(xiàng)信用分離”這一本質(zhì)作用，傳統(tǒng)的調(diào)查方式并不能夠進(jìn)行穿透式結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。而引進(jìn)人工智能之后，可以通過欺詐和大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。另一方面，隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的成熟，如“智能合約”“聯(lián)盟鏈”等，這些產(chǎn)品可以通過資產(chǎn)證券化交易，降低人為操作風(fēng)險(xiǎn)，提高數(shù)據(jù)的透明度。

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[注]

基金課題：2019年江蘇省高校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基金項(xiàng)目;項(xiàng)目名稱：《人工智能時(shí)代智慧金融應(yīng)用研究》;項(xiàng)目編號(hào)：201913994008Y

作者簡介：

1

沈蘇鵬，南京審計(jì)大學(xué)金審學(xué)院學(xué)生。

2王英姿，南京審計(jì)大學(xué)金審學(xué)院副教授，碩士;研究方向：金融學(xué)。

3楊晨，南京審計(jì)大學(xué)金審學(xué)院學(xué)生。