中國(guó)人民銀行太原中心支行 周衛(wèi)峰

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)金融科技發(fā)展迅猛，為金融業(yè)帶來(lái)前所未有新機(jī)遇的同時(shí)，也為金融監(jiān)管帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。在此背景下，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)手段的應(yīng)用，為監(jiān)管當(dāng)局實(shí)現(xiàn)更加高效的監(jiān)管提供了可能。因此，加強(qiáng)人工智能等新技術(shù)在外匯管理領(lǐng)域的應(yīng)用研究，使外匯監(jiān)管能夠更加適應(yīng)金融科技的飛速發(fā)展，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。本文介紹了外匯領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的必要性，分析了人工智能在外匯領(lǐng)域應(yīng)用的基礎(chǔ)條件，最后，基于外匯市場(chǎng)“宏觀審慎 + 微觀監(jiān)管”兩位一體框架提出了人工智能在外匯領(lǐng)域應(yīng)用的一些思考。

1 人工智能技術(shù)概述

1.1 人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是以機(jī)器為載體所展示出來(lái)的人類(lèi)智能，其一般是通過(guò)普通的計(jì)算機(jī)程序來(lái)呈現(xiàn)人類(lèi)的智能技術(shù)。人工智能具備綜合性、技術(shù)性和專(zhuān)業(yè)性等特點(diǎn)，涉及各個(gè)領(lǐng)域，涉及范圍非常廣泛。它的核心在于能夠建立與人相似甚至超越人的學(xué)習(xí)、推理、使用工具等能力。人工智能最初的誕生是為了降低人力與物力成本，隨著其迅速發(fā)展并漸漸被廣泛認(rèn)可，它逐漸從計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支演變?yōu)橐婚T(mén)獨(dú)立的學(xué)科，并被列為二十一世紀(jì)三大頂尖技術(shù)之一。人工智能未來(lái)會(huì)是產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心，將對(duì)一個(gè)國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力和綜合實(shí)力起著關(guān)鍵性的作用。隨著人工智能核心算法的突破，運(yùn)算能力的提高以及海量數(shù)據(jù)的支撐，其在與眾多領(lǐng)域逐漸深度融合的同時(shí)，還促進(jìn)了相應(yīng)領(lǐng)域的發(fā)展，將對(duì)社會(huì)進(jìn)步產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

1.2 人工智能技術(shù)的應(yīng)用

人工智能在國(guó)內(nèi)外的研究及應(yīng)用正如火如荼，國(guó)際上人工智能被用于對(duì)金融機(jī)構(gòu)和上市公司的經(jīng)營(yíng)及財(cái)務(wù)表現(xiàn)的監(jiān)管，美國(guó)證監(jiān)會(huì)利用人工智能處理分析注冊(cè)申請(qǐng)人填報(bào)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從多維度對(duì)申請(qǐng)人的行為進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，并將信息反映到風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中。以人工智能為核心的投資咨詢(xún)迅速發(fā)展，通過(guò)建立相應(yīng)的學(xué)習(xí)機(jī)制，運(yùn)用自主學(xué)習(xí)、模擬推理及決策技術(shù)，大幅提高了資產(chǎn)配置、投資決策以及跨境投融資等方面的效率及精準(zhǔn)度。國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域也搶占了領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，阿里巴巴旗下螞蟻金服將人工智能技術(shù)應(yīng)用于小額貸款、保險(xiǎn)及資產(chǎn)配置等領(lǐng)域，取得了良好的效果。同時(shí)，傳統(tǒng)銀行機(jī)構(gòu)對(duì)用戶(hù)信貸資質(zhì)評(píng)估需求的增加，推動(dòng)了人工智能技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的發(fā)展。通過(guò)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等多項(xiàng)技術(shù)搭建一套成體系的風(fēng)控系統(tǒng)，用于客戶(hù)背景調(diào)查（Know-your-customer，KYC）、信用評(píng)估、信貸審批、貸后催收等環(huán)節(jié)，大幅提高了各個(gè)流程的效率，改善了客戶(hù)體驗(yàn)，并在使用過(guò)程中不斷根據(jù)數(shù)據(jù)反饋迭代模型以增加準(zhǔn)確度。

2 外匯領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的必要性

人工智能正在改變著人們的行為習(xí)慣，與人工智能技術(shù)相關(guān)的金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，不論是模式創(chuàng)新還是資本投資創(chuàng)新，客觀上要求金融監(jiān)管措施，需與人工智能技術(shù)的發(fā)展相適應(yīng)。隨著某些互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的規(guī)模直逼傳統(tǒng)大型金融機(jī)構(gòu)，運(yùn)用人工智能技術(shù)的業(yè)務(wù)與日俱增，這些現(xiàn)實(shí)情況的復(fù)雜性，金融監(jiān)管部門(mén)在確認(rèn)金融創(chuàng)新行為的合規(guī)性上變得越來(lái)越難，尤其是在很多情況下，創(chuàng)新合規(guī)與不合規(guī)的界限不清晰，金融監(jiān)管面臨著新的挑戰(zhàn)。

近年來(lái)，外匯局在強(qiáng)化科技治理、推動(dòng)技術(shù)和業(yè)務(wù)融合發(fā)展、推進(jìn)監(jiān)管數(shù)據(jù)整合、建立跨境資金流動(dòng)監(jiān)測(cè)體系、優(yōu)化外匯科技基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)運(yùn)維、提高信息系統(tǒng)安全管理等方面取得了明顯成效，為推進(jìn)外匯管理改革，落實(shí)便利化政策，防范跨境資金流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)和擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放提供了有力支持。隨著國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境復(fù)雜性的加深，涉外企業(yè)行為多樣性的加劇，以及外匯管理方式的轉(zhuǎn)變，這些因素都對(duì)外匯管理部門(mén)宏觀審慎管理、微觀行為監(jiān)管和跨境資金異常流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判等能力提出了更高的要求。同時(shí)，外匯管理領(lǐng)域數(shù)據(jù)信息存在體量大、來(lái)源多、關(guān)聯(lián)復(fù)雜等特點(diǎn)，也對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的有效利用提出了更大的挑戰(zhàn)。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)手段在外匯管理領(lǐng)域的應(yīng)用，將會(huì)大幅提升監(jiān)管的效率和精準(zhǔn)度，以及外匯管理科學(xué)決策的水平，成為外匯形勢(shì)“把得準(zhǔn)”、跨境風(fēng)險(xiǎn)“防得住”、違規(guī)行為“看得見(jiàn)”的根本保障。

3 人工智能在外匯領(lǐng)域應(yīng)用基礎(chǔ)

外匯局信息化經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，沉淀了海量有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。由于受外匯局業(yè)務(wù)管理?xiàng)l線(xiàn)化，以及外部數(shù)據(jù)共享不夠廣泛深入等因素的限制，數(shù)據(jù)的一致性與多樣性，距離智能外管的實(shí)施還有一定差距。因此，加大數(shù)據(jù)治理力度，是人工智能在外匯領(lǐng)域應(yīng)用的基礎(chǔ)。

3.1 外匯監(jiān)管數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

目前，外匯局履職所需的數(shù)據(jù)主要有外匯局內(nèi)部日常監(jiān)管數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)外匯業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部監(jiān)管部門(mén)共享數(shù)據(jù)三類(lèi)數(shù)據(jù)，具有多來(lái)源、多結(jié)構(gòu)、多形式等特點(diǎn)，基本滿(mǎn)足了外匯局日常管理需要。但也存在一些問(wèn)題，比如，外匯局內(nèi)部日常監(jiān)管數(shù)據(jù)存在業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致、關(guān)聯(lián)程度不高、整合深度不夠的情況。金融機(jī)構(gòu)外匯業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要由界面方式和接口方式采集，直接從金融機(jī)構(gòu)核心系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)不多，存在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與真實(shí)交易數(shù)據(jù)不一致現(xiàn)象。外部監(jiān)管數(shù)據(jù)涉及人行、海關(guān)、稅務(wù)等多個(gè)部門(mén)，目前僅采集到海關(guān)、稅務(wù)部門(mén)企業(yè)進(jìn)出口業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，與其它監(jiān)管部門(mén)的數(shù)據(jù)共享仍采用傳統(tǒng)的人工方式進(jìn)行。

3.2 數(shù)據(jù)治理是人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)

要加快內(nèi)部數(shù)據(jù)整合，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，打破業(yè)務(wù)條線(xiàn)障礙，清除數(shù)據(jù)壁壘，建立起以數(shù)據(jù)為核心，跨部門(mén)的數(shù)據(jù)管理框架，統(tǒng)籌外匯局內(nèi)部數(shù)據(jù)的采集、治理和整合利用。要不斷擴(kuò)大數(shù)據(jù)源，銀行體系內(nèi)龐大的數(shù)據(jù)資源，尚未得到充分利用，可以利用人工智能技術(shù)，在數(shù)據(jù)授權(quán)使用的前提下，將外匯管理數(shù)據(jù)采集模型嵌入銀行端核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，擴(kuò)大外匯管理數(shù)據(jù)源采集范圍，使采集數(shù)據(jù)更加全面。還可擴(kuò)大數(shù)據(jù)源至商務(wù)部、市場(chǎng)監(jiān)管局等國(guó)家部委，采用統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口實(shí)現(xiàn)部門(mén)間數(shù)據(jù)共享，減少人工成本，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。最終將來(lái)源各異的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，形成全方位、多維度的的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為人工智能的應(yīng)用創(chuàng)造良好的數(shù)據(jù)環(huán)境。

4 人工智能在外匯領(lǐng)域應(yīng)用思考

外匯管理與人工智能的深度融合是發(fā)展的必然趨勢(shì)。在外匯市場(chǎng)“宏觀審慎 + 微觀監(jiān)管”兩位一體框架下，探索運(yùn)用人工智能技術(shù)，深入挖掘數(shù)據(jù)資源價(jià)值，發(fā)揮科技支撐作用，實(shí)現(xiàn)更高智能化水平的外匯管理。

4.1 宏觀外匯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

完善跨境資金流動(dòng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮人工智能自組織計(jì)算能力和推理能力，借助非監(jiān)督學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)跨境收支歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位深入學(xué)習(xí)，從巨量復(fù)雜的歷史數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立風(fēng)險(xiǎn)管理模型，針對(duì)可能的跨境資金流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行逆周期調(diào)控，防范由跨境資金流動(dòng)導(dǎo)致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。

4.2 銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范

運(yùn)用Python構(gòu)建智能化的銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)，全面自動(dòng)監(jiān)測(cè)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，在此基礎(chǔ)上可根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)對(duì)銀行實(shí)施差異化分類(lèi)管理。建立銀行審慎經(jīng)營(yíng)評(píng)估規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)，借助專(zhuān)家系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析銀行運(yùn)行的整體指標(biāo)，更好評(píng)估其外匯業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)形勢(shì)進(jìn)行逆周期調(diào)節(jié)，有效降低發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的概率，提升外匯市場(chǎng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

4.3 微觀異常行為監(jiān)管

隨著金融科技的迅猛發(fā)展，原先基于關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)庫(kù)管理體系的傳統(tǒng)監(jiān)管手段，已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)新形勢(shì)下外匯微觀監(jiān)管需要。隨著人工智能等新技術(shù)的不斷完善，人工智能的應(yīng)用已成為實(shí)現(xiàn)更高水平外匯微觀監(jiān)管的助推器。借助人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，采用聚類(lèi)分析方法將微觀監(jiān)管主體聚集成多個(gè)類(lèi)別，對(duì)各個(gè)類(lèi)別的特征進(jìn)行分析畫(huà)像，針對(duì)不同的特征實(shí)施不同的監(jiān)管措施。引入人工智能知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)海量監(jiān)管數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，穿透各類(lèi)外匯交易的表面真實(shí)性，精準(zhǔn)識(shí)別異常交易行為，有效防范和打擊市場(chǎng)主體的違規(guī)違法行為，維護(hù)外匯市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行。