張兆鵬
(北京工商大學數(shù)學與統(tǒng)計學院,北京100048)
金融科技以科技為中心,以金融為對象。 “金融+科技”并不只是簡單的物理疊加,它們的結(jié)合能形成更深層次的化學反應,不僅推動科學技術在金融服務產(chǎn)品上的技術創(chuàng)新,還將會催生新型金融生產(chǎn)力,為傳統(tǒng)金融的資管模式、風險控制帶來顛覆性的變化。 Chunchun Chen 在研究中提出,為了使金融投資更穩(wěn)定、更有利可圖,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習技術對金融投資進行量化,實現(xiàn)對金融投資的高回報、低風險。 Maximilian Palmié 指出,許多曾經(jīng)的成熟產(chǎn)業(yè)被顛覆性創(chuàng)新,而今演變出的金融科技將會帶來一場全面的產(chǎn)業(yè)革新。 金融科技將會迅速成為金融業(yè)未來發(fā)展的突出科學和主流趨勢,該領域?qū)秃闲腿瞬盘岢龈叩囊螅瑒荼貢l(fā)起金融人才的“戰(zhàn)爭”。
安永調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,我國金融科技的應用率高居全球首位,其中金融科技在資產(chǎn)管理業(yè)務的實際應用率位居第二,貢獻了巨大能量。 Phan 在研究中發(fā)現(xiàn)金融科技公司的成長對銀行績效產(chǎn)生至關重要的負面影響。 Weizhi Meng 提到由于金融業(yè)廣泛采用信息技術,各種金融科技應用程序被金融業(yè)用來幫助處理信息和提供資產(chǎn)管理服務。 Robert Hinson將金融科技與數(shù)字化農(nóng)業(yè)相融合,在經(jīng)濟可持續(xù)性和成本方面展開研究,強化了農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)的轉(zhuǎn)型,指出需要進一步更新的金融科技模型的有效性,并提出合理的政策建議。
金融科技不僅在服務資管機構提升了自身經(jīng)營管理水平,還創(chuàng)造了新的業(yè)務模式,比如智能投顧。 智能投顧是人工智能和投資顧問的結(jié)合體,最初發(fā)源于美國,至今也是全球最大的智能投顧市場國家。 智能投顧的誕生,對于信息獲取分析、投資策略優(yōu)化、資產(chǎn)組合起到了舉足輕重的作用,不僅滿足了客戶簡單的投資需求,還實現(xiàn)了個性化資產(chǎn)配置方案,做到低成本、低收費。
在國外的研究中,G.Kiinder 認為智能投顧是一種人與機器相結(jié)合的模式,可以通過人工智能技術來為用戶提供多元化的投資組合方案。 Dominik Jung 指出智能投顧業(yè)務是在線上的一種自動投資咨詢業(yè)務,為銀行與用戶提供了很大程度上的便利。 Welsch 指出智能投顧主要的特征已經(jīng)從投資技術轉(zhuǎn)到了用戶體驗上面,并且認為由于高凈值客戶所依賴的體驗式服務和理財受眾的個人體驗會影響行業(yè)發(fā)展,因此該技術的核心在于提升客戶體驗。 H.Haapio 和M.Salo 從智能投顧的產(chǎn)品設計角度出發(fā),指出客戶和智能顧問之間的互動能夠啟發(fā)產(chǎn)品的特點,并且深入研究了信息設計在智能投顧中應用的重要性。 P.Kokfai 和K.Francis 指出智能投顧能夠通過人和機器模式的結(jié)合,來滿足私人財富客戶的多樣化需求,但是希望傳統(tǒng)的財富管理機構能夠利用具有競爭力的收費模式提供新的綜合服務。
國內(nèi),于文菊認為智能投顧依據(jù)的是現(xiàn)代投資組合理論等投資分析方法,不僅可以自動計算,也能夠為組合配置提供相關建議。 蔚趙春和徐劍剛在智能投顧概念中加入了行為金融學的理論,根據(jù)市場的變化和投資者狀況做出智能化調(diào)整,從而實現(xiàn)投資組合再平衡的財富管理工具或服務模式。 孫清云和趙艷群、艾佳寧和孟克均用招商銀行摩羯智投作為案例,指出我國要注重人與機器的深度融合,將處理數(shù)據(jù)和模型的優(yōu)勢和人為構建非結(jié)構化數(shù)據(jù)庫的經(jīng)驗結(jié)合起來,促進智能投顧業(yè)務的發(fā)展。
智能投顧這種模式的創(chuàng)新產(chǎn)生,也伴隨著未知風險和挑戰(zhàn),既包括金融產(chǎn)品的風險特征,還包括人工智能化、虛擬化特點產(chǎn)生的互聯(lián)網(wǎng)風險。 智能投顧未知風險的出現(xiàn),各國都紛紛提出監(jiān)管指南予以管控、降低風險。 澳大利亞既在宏觀監(jiān)管層面上實行了智能投顧的準入許可、一般義務、人員組織設置、算法監(jiān)督等規(guī)章制度,又從微觀角度出發(fā)做出了準入門檻、運營平臺的一般與特殊義務等方面的特殊監(jiān)管要求。 美國也主要從算法的信息披露的角度規(guī)定了對算法的監(jiān)管。 2015 年,加拿大對智能投顧運營機構的義務和責任進行了正式的規(guī)定和界定,并對該技術的中立性、市場投資者在市場中的適應性以及測試、評估及審查方面的義務做出了一定程度上的強調(diào)。
該領域近五年也投入了大量研究,成果較為突出。Xuelei Jing 提出兩個觀點:一是政府應建立完善的法律法規(guī)體系,規(guī)范網(wǎng)絡安全技術,加強網(wǎng)絡監(jiān)管,以阻止互聯(lián)網(wǎng)犯罪的行為;二是為了防止在線欺詐,互聯(lián)網(wǎng)用戶需要提高對網(wǎng)絡安全的意識,并且網(wǎng)絡安全研究人員應該對網(wǎng)絡安全提出相應的措施和策略。 John Lightbourne 在研究中提到了人工智能能否滿足人類現(xiàn)有的信義標準,以及當自主算法達不到信義標準并可能對客戶有損害之時,應如何劃分責任。Victor Dostov 提出有越來越多的證據(jù)表明有些新技術被金融排斥,且對跟不上金融科技步伐的社會群體帶來了適得其反的作用,借此說明了“更多的科學技術”并不總是與金融結(jié)合有效,也應修改金融普惠政策,以納入數(shù)字掃盲和獲取現(xiàn)金的建議。 Kazim Degerli 在研究中發(fā)現(xiàn)盡管金融科技公司非常靈活,但它們往往會忽視金融機構的監(jiān)管,其研究了FinTech在付款方面的成功和不成功項目,以及它們違反法規(guī)的情況,并為更好地接受建議提供了補救措施。
通過對資產(chǎn)管理中金融科技的應用、智能投顧市場及相應風險管理方面的文獻綜述,發(fā)現(xiàn)國外研究大多以量化模型為基礎,注重金融科技對整體金融市場的影響,整體分析行業(yè)和市場情況來對風險進行分類度量并且提出細化的措施。而國內(nèi)研究仍停留在定性、提出風險管理措施的理論層面,缺乏有關資管行業(yè)中金融科技的定量模型研究。
在智能投顧市場,我國平臺還處于發(fā)展的初級階段,智能投顧整體發(fā)展時間較短,沒有人專門針對智能投顧領域監(jiān)管做出體系的、具體的、深入的研究。 在智能投顧風險管理方面,我國智能投顧研究主要聚焦于發(fā)現(xiàn)風險和提出簡單的風險管理措施,而國外學者對智能投顧平臺的風險發(fā)現(xiàn)和風險管理更深入,已實現(xiàn)算法檢測。