人工智能──金融創(chuàng)新的新起點(diǎn)

【摘要】具有大量數(shù)據(jù)資源的金融業(yè)，在人工智能技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)的今天，正在經(jīng)歷著深刻的變革，本文就新的技術(shù)環(huán)境下，人工智能在金融領(lǐng)域的現(xiàn)狀及應(yīng)用進(jìn)行了介紹和分析。

【關(guān)鍵詞】人工智能 金融

一、引言

2016年3月，在全世界超過一億觀眾的關(guān)注下，Alpha Go戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石，這場賽事是人工智能領(lǐng)域一個(gè)重要的里程碑，同時(shí)也讓人工智能廣受社會(huì)關(guān)注。金融業(yè)作為數(shù)據(jù)高度集中的行業(yè)，在人工智能快速發(fā)展的時(shí)代，也在經(jīng)歷著深刻的變革。

二、人工智能相關(guān)概念及發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能（Artificial Intelligence）簡稱AI。有著人工智能之父之稱的約翰·麥卡錫最早提出過關(guān)于人工智能的概念，他將其描述為“結(jié)合科學(xué)技術(shù)和機(jī)械手段制造出智能機(jī)器的過程?！边@個(gè)概念被沿用至今。我國《人工智能辭典》將人工智能定義為“使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人類的智能活動(dòng)，完成人用智能才能完成的任務(wù)?！贝送?，人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，它是人們運(yùn)用計(jì)算機(jī)編程技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器自主學(xué)習(xí)的過程，從而模仿人類做出決策的一種技術(shù)。

從1956年約翰·麥卡錫首次提出人工智能的概念以來，人工智能已經(jīng)取得了很多的發(fā)展成就，除了前文提到的進(jìn)行棋類對弈，還有自動(dòng)駕駛汽車，大數(shù)據(jù)挖掘，生物識別技術(shù)以及對金融業(yè)影響深刻的各種基于人工智能算法的交易系統(tǒng)。

三、人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀

（一）金融服務(wù)的變革

人工智能的出現(xiàn)雖說沒有顛覆傳統(tǒng)的金融業(yè)的服務(wù)，但對于諸如銀行業(yè)前端業(yè)務(wù)、證券投資顧問業(yè)務(wù)、企業(yè)和個(gè)人的信貸業(yè)務(wù)都產(chǎn)生了深刻的影響。2015年交通銀行推出的智能網(wǎng)點(diǎn)機(jī)器人，是國內(nèi)采用人工智能技術(shù)進(jìn)行金融服務(wù)的先導(dǎo)之一，其利用人臉識別、聲音識別技術(shù)，針對用戶需求進(jìn)行業(yè)務(wù)引導(dǎo)，甚至可以判斷客戶的情緒進(jìn)行工作；國內(nèi)外很多證券公司都推出了自己的智能投顧，基于對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行投資組合的管理；很多金融機(jī)構(gòu)的信貸業(yè)務(wù)辦理也可以由客戶與智能客服的交互去完成。

（二）風(fēng)險(xiǎn)控制的應(yīng)用

風(fēng)險(xiǎn)控制作為金融業(yè)一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，也隨著人工智能的發(fā)展出現(xiàn)了很多新的變化。螞蟻金服通過分析用戶的網(wǎng)購記錄數(shù)據(jù)，針對用戶進(jìn)行信用評級對客戶進(jìn)行授信管理，不論從覆蓋范圍還是處理效率都遠(yuǎn)高于人工。京東白條基于高緯的數(shù)據(jù)模型為依據(jù)，應(yīng)用超過500個(gè)消費(fèi)金融系統(tǒng)中的風(fēng)控模型，用到超過4萬個(gè)風(fēng)控目標(biāo)，從而判斷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行授信。這些海量數(shù)據(jù)靠人工顯然是不現(xiàn)實(shí)的，但是人工智能的應(yīng)用很好的解決了這些問題。

針對海量的金融數(shù)據(jù)，具有深度學(xué)習(xí)能力的人工智能程序從金融歷史數(shù)據(jù)中自行發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，如分析信用交易數(shù)據(jù)，識別欺詐交易，并總結(jié)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)預(yù)測交易變化的趨勢，提前進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防控。大數(shù)據(jù)的挖掘還可以應(yīng)用在與金融業(yè)相關(guān)的上下游產(chǎn)業(yè)分析中，多維度針對具體行業(yè)、項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。

（三）資產(chǎn)管理另辟蹊徑

人工智能在資產(chǎn)管理中的作用也愈發(fā)受到行業(yè)重視，深度的機(jī)器學(xué)習(xí)可以分析海量的金融交易數(shù)據(jù)，并24小時(shí)不間斷的進(jìn)行工作，完成高頻的投資操作?；ㄆ煦y行近期就發(fā)布研究報(bào)告，從2012年至2015年底，人工智能管理的資產(chǎn)規(guī)模從0升至290億美元，未來管理資產(chǎn)的規(guī)模更是有望呈幾何級增長，預(yù)計(jì)會(huì)達(dá)到5萬億美元。歐美等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體已經(jīng)有在市場中成熟運(yùn)行的人工智能資金服務(wù)管理機(jī)構(gòu)，Wealthfront和Betterment兩家公司就是通過人工智能對資產(chǎn)進(jìn)行管理，截至2016年2月Wealthfront已經(jīng)管理了近30億美元的資產(chǎn)。量化對沖基金的出現(xiàn)也為投資者提供更加多元化的選擇，雖然其實(shí)際盈利能力還未經(jīng)過很長時(shí)間的考驗(yàn)，但未來量化基金發(fā)展、增加已經(jīng)成為行業(yè)趨勢。

（四）金融業(yè)生物識別技術(shù)的應(yīng)用

從最早的指紋識別開始，人們就在不斷探索便捷的身份認(rèn)證方式。人工智能學(xué)科的發(fā)展，為生物識別技術(shù)帶來了前所未有的革新。金融作為私人信息、財(cái)富信息密集的行業(yè)，更是對客戶、機(jī)構(gòu)的身份認(rèn)證有迫切的需求。面部識別、聲音識別、虹膜識別等都是基于復(fù)雜的算法對目標(biāo)進(jìn)行身份識別管理，通過這些技術(shù)的應(yīng)用大大提高了金融機(jī)構(gòu)管理的安全性，同時(shí)也為客戶辦理業(yè)務(wù)節(jié)省了時(shí)間成本?；ヂ?lián)網(wǎng)科技的普及為人工智能大展手腳已經(jīng)奠定了一定的基礎(chǔ)，人們可以通過面部識別體統(tǒng)進(jìn)行取款，登錄金融機(jī)構(gòu)的交易軟件，完成交易操作，這些應(yīng)用對于防范金融犯罪有很好的作用?，F(xiàn)在各類金融機(jī)構(gòu)都在推出自己的人工智能產(chǎn)品，很多銀行已經(jīng)開始部署智能銀行網(wǎng)點(diǎn)，客戶進(jìn)入網(wǎng)點(diǎn)后，通過人機(jī)交互即可完成各類業(yè)務(wù)的辦理。對于金融機(jī)構(gòu)來說，可以節(jié)省成本并且提供全天候的服務(wù)。對于客戶來說，可以安全高效的辦理業(yè)務(wù)。

四、存在的風(fēng)險(xiǎn)及展望

人工智能作為一個(gè)新生事物，對于金融有著很多積極的影響，但其和任何事物一樣都存在著兩面性，所以對于人工智能潛在的風(fēng)險(xiǎn)我們也要給予高度的重視。

（一）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

如果較多市場主體采用了相同或者類似的算法，其“協(xié)同”效應(yīng)將被放大，在交易進(jìn)行中基于同樣的因素采取了相同大量的交易操作，這就有可能導(dǎo)致市場偏離正軌。除此之外，所使用的程序也容易成為被攻擊的對象，程序、設(shè)備的故障也會(huì)增加整個(gè)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。

（二）信息安全風(fēng)險(xiǎn)

人工智能需要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、學(xué)習(xí)，而這些信息的獲取本身就可能成為一種風(fēng)險(xiǎn)。對交易數(shù)據(jù)、用戶信息的深度挖掘，若不是建立在用戶授權(quán)的情況下，信息來源主體的利益就會(huì)受到潛在的威脅。這其中往往包含了很多個(gè)人的隱私信息，所以對于信息源頭的甄別、管理是人工智能技術(shù)能否真的造?？蛻舻囊粋€(gè)關(guān)鍵因素。

（三）監(jiān)管難度的增加

人工智能是計(jì)算機(jī)通過分析自主決策，所以對于權(quán)責(zé)主體的界定不是非常清晰，監(jiān)管所面臨的復(fù)雜性也隨之提高。這就要求監(jiān)管層面也要根據(jù)技術(shù)的發(fā)展提出應(yīng)對措施，比如對于交易規(guī)則的建立，開發(fā)人員的責(zé)任劃分，操作過程的監(jiān)控，都是值得思考的。

（四）后續(xù)展望

我國作為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高度發(fā)達(dá)的國家之一，數(shù)據(jù)密集的金融行業(yè)引入人工智能是必要的，也是積極可行的。金融科技的不斷深化，對于傳統(tǒng)金融業(yè)提高效能，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，提供定制化服務(wù)，加深風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知控制都有著深刻的現(xiàn)實(shí)意義。金融的本質(zhì)是優(yōu)化資源的配置，未來如何更好的利用人工智能造福于社會(huì)，值得我們探索與期待。

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作者簡介：樊嶸（1989-），男，漢族，籍貫：甘肅省慶陽市，碩士研究生在讀，研究方向：金融學(xué)。