人工智能助力綠色金融發(fā)展要點(diǎn)分析

王 博

（上海睿量私募基金管理有限公司，上海 201306）

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，生態(tài)環(huán)境問題日益突出，保護(hù)生態(tài)環(huán)境、建設(shè)美麗中國已成為國家發(fā)展的重大戰(zhàn)略問題。在此背景下，黨中央、國務(wù)院高度重視綠色金融的發(fā)展，提出要將綠色發(fā)展理念融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全局，推動(dòng)綠色產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。在這一背景下，綠色金融成為當(dāng)前的熱點(diǎn)話題之一。在此背景下，金融機(jī)構(gòu)要轉(zhuǎn)變經(jīng)營理念，將環(huán)境和社會(huì)因素納入金融決策中，將環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)納入風(fēng)險(xiǎn)評估體系中，強(qiáng)化綠色金融的發(fā)展能力，完善綠色金融相關(guān)的政策措施，以實(shí)現(xiàn)對環(huán)境污染的有效控制和綠色經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展。

1 人工智能技術(shù)的特點(diǎn)

1.1 預(yù)測性

預(yù)測是人工智能的一大特征，也是其能夠應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域的重要原因之一。從根本上說，預(yù)測就是根據(jù)已有的信息，預(yù)測未來事件或狀態(tài)的變化趨勢，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對未來趨勢的精準(zhǔn)預(yù)判。人工智能通過算法和算力對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尋找其中與目標(biāo)變量相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法將其轉(zhuǎn)化為可供計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)信息，通過一系列算法與模型對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理、挖掘和分析，最終實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)變量的精準(zhǔn)預(yù)測。當(dāng)輸入一個(gè)數(shù)據(jù)集后，人工智能模型將通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法與模型建立連接關(guān)系，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理、分析和挖掘，得出相關(guān)結(jié)論[1]。

1.2 自適應(yīng)性

自適應(yīng)性是指人工智能系統(tǒng)對環(huán)境變化和不確定因素的適應(yīng)性，人工智能系統(tǒng)能夠通過學(xué)習(xí)獲取知識和信息，自動(dòng)分析數(shù)據(jù)信息，并作出準(zhǔn)確的判斷和決策。

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：人工智能的核心是對數(shù)據(jù)的處理、挖掘與分析，其對數(shù)據(jù)的分析來源于計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)，是一種通過模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法從數(shù)據(jù)中提取信息和知識，并作出決策的能力。

2.實(shí)時(shí)分析：人工智能系統(tǒng)可以將大量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理與分析，并作出決策。在某一階段內(nèi)，系統(tǒng)可以根據(jù)環(huán)境變化對決策進(jìn)行調(diào)整。

3.自我學(xué)習(xí)：人工智能系統(tǒng)在長期的學(xué)習(xí)過程中可以不斷改進(jìn)，達(dá)到自我優(yōu)化、自我完善。

1.3 智能性

人工智能技術(shù)具有較強(qiáng)的邏輯能力和決策能力，可以依據(jù)用戶的需求和目標(biāo)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，并將結(jié)果反饋給用戶，解決問題。比如，人工智能技術(shù)可以對語音數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，自動(dòng)識別客戶的聲音，并根據(jù)聲音識別結(jié)果和客戶的習(xí)慣進(jìn)行交流。人工智能技術(shù)還可以通過邏輯判斷、推理、演繹等方式對人類思維過程進(jìn)行模擬，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。比如，人工智能可以通過人機(jī)交互方式在游戲中運(yùn)用自身的思維和行為習(xí)慣，設(shè)計(jì)出更符合人類邏輯的游戲體驗(yàn)[2]。

2 人工智能助力綠色金融發(fā)展的技術(shù)路徑

2.1 智能風(fēng)控

智能風(fēng)控是指利用人工智能技術(shù)，通過大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，對企業(yè)及個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，并為金融機(jī)構(gòu)提供智能風(fēng)險(xiǎn)控制的服務(wù)。智能風(fēng)控可以運(yùn)用于企業(yè)融資業(yè)務(wù)中，對綠色企業(yè)及項(xiàng)目進(jìn)行全面評估，依據(jù)評估結(jié)果給出綠色信貸支持的力度，為綠色企業(yè)及項(xiàng)目提供全生命周期的融資支持。

例如，平安銀行開發(fā)了“平安數(shù)科”普惠金融智能風(fēng)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)依托大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，通過數(shù)據(jù)采集、清洗、計(jì)算和挖掘等方法，從海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，幫助銀行進(jìn)行客戶身份識別、客戶信用評估和貸后跟蹤。通過該系統(tǒng)，銀行可以基于客戶的信息，對其進(jìn)行信用評分，并生成不同的授信方案。銀行可以據(jù)此對不同的客戶進(jìn)行差異化定價(jià)，并結(jié)合客戶的實(shí)時(shí)狀態(tài)、行為特征等信息，為客戶提供更為精準(zhǔn)的服務(wù)[3]。

智能風(fēng)控還可以運(yùn)用于個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評估中，如征信、反欺詐等場景。征信是指對個(gè)人信用進(jìn)行記錄和評價(jià)，以方便人們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫男畔?；反欺詐是指防止不法分子利用客戶信息進(jìn)行欺詐活動(dòng)，保護(hù)銀行的資金安全。智能風(fēng)控可以運(yùn)用于個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評估中，通過對個(gè)人信息和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有效識別用戶的欺詐行為并及時(shí)攔截、提醒，從而保護(hù)銀行資金安全。

2.2 智能客服

智能客服是通過語音、文本、圖像、視頻等方式，根據(jù)客戶的輸入指令，提供服務(wù)的平臺。智能客服可以使客戶在金融產(chǎn)品的購買、使用、維護(hù)過程中獲得更好的體驗(yàn)。

目前，我國的智能客服主要應(yīng)用在在線客服和語音聊天兩個(gè)方面，綠色金融機(jī)構(gòu)可以利用智能客服來解決客戶咨詢問題，提高客戶滿意度和忠誠度。但是，目前智能客服技術(shù)仍然存在很多問題：首先是智能客服系統(tǒng)的智能化程度較低，尤其是對復(fù)雜業(yè)務(wù)的處理能力有待提高；其次是缺乏完善的知識庫，很難有效地識別客戶提出的問題；最后是缺少自然語言處理技術(shù)來處理大量復(fù)雜的對話信息。

為了解決這些問題，一些綠色金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始嘗試使用自然語言處理技術(shù)來解決智能客服的相關(guān)問題，例如在手機(jī)銀行APP 中使用語音識別技術(shù)，自動(dòng)識別用戶輸入的指令，并根據(jù)用戶的語言習(xí)慣提供更適合的解決方案[4]。

與自然語言處理相比，深度學(xué)習(xí)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自我進(jìn)化能力，可以更好地處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)。在金融領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)也被應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控領(lǐng)域，通過分析大量歷史數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對企業(yè)和市場的預(yù)測，為決策者提供實(shí)時(shí)的參考信息。因此，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高綠色金融機(jī)構(gòu)在綠色金融風(fēng)險(xiǎn)管理和控制中的智能化水平。

2.3 智能投顧

智能投顧是借助機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，根據(jù)客戶的資產(chǎn)配置、投資偏好、風(fēng)險(xiǎn)承受能力等因素，為客戶提供個(gè)性化的投資建議，并通過資產(chǎn)配置模型來實(shí)現(xiàn)投資組合的優(yōu)化。在傳統(tǒng)金融行業(yè)，傳統(tǒng)投資顧問是根據(jù)客戶的收入和資產(chǎn)狀況，向客戶提供資產(chǎn)配置建議，但由于受到傳統(tǒng)金融模式下，資產(chǎn)配置需要大量人力、時(shí)間和資金等成本的限制，普通投資者難以負(fù)擔(dān)。

智能投顧通過大數(shù)據(jù)分析，可為客戶提供“千人千面”的資產(chǎn)配置方案，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)整資產(chǎn)配置的目標(biāo)和策略，將傳統(tǒng)投資顧問從繁瑣的重復(fù)性工作中解脫出來。智能投顧對客戶資產(chǎn)配置的影響主要體現(xiàn)在以下兩方面：一是可以減少因投資顧問離職而造成的客戶流失，尤其是在財(cái)富管理市場中，由于服務(wù)期限通常較長，一旦服務(wù)機(jī)構(gòu)出現(xiàn)問題，客戶的資產(chǎn)將面臨風(fēng)險(xiǎn)。二是可以為投資者提供更加個(gè)性化的投資組合，根據(jù)投資者的年齡、收入水平、風(fēng)險(xiǎn)承受能力等因素，為其提供量身定制的投資組合。

智能投顧在綠色金融領(lǐng)域的應(yīng)用：首先，可以為客戶提供更加個(gè)性化的投資組合建議，幫助客戶進(jìn)行更好的資產(chǎn)配置；其次，在幫助客戶進(jìn)行資產(chǎn)配置的同時(shí)，可節(jié)省大量的人力、時(shí)間和資金成本；最后，在客戶進(jìn)行資產(chǎn)配置之后，還可在一定程度上降低客戶的投資風(fēng)險(xiǎn)。

2.4 智能營銷

在互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天，用戶可以隨時(shí)隨地地獲取金融信息和金融服務(wù)，對金融機(jī)構(gòu)的營銷活動(dòng)提出了更高要求，傳統(tǒng)的營銷手段已難以滿足消費(fèi)者日益增長的金融服務(wù)需求，智能營銷技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

智能營銷可以通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，結(jié)合自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段，對消費(fèi)者的消費(fèi)行為和消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。智能營銷還可以根據(jù)消費(fèi)者的偏好和習(xí)慣，對商品進(jìn)行精準(zhǔn)定位，為消費(fèi)者推薦相關(guān)商品和服務(wù)。智能營銷通過對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在充分了解用戶需求的基礎(chǔ)上，將合適的商品推送給合適的用戶，幫助用戶節(jié)約時(shí)間成本，提升用戶體驗(yàn)。

智能營銷還可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與營銷策略的有效匹配。例如：一家保險(xiǎn)公司利用人工智能技術(shù)建立了一套完整的保險(xiǎn)產(chǎn)品運(yùn)營體系，通過對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，將用戶分群后投放到不同產(chǎn)品中去，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營銷。智能營銷的應(yīng)用對于金融機(jī)構(gòu)來說，不僅可以精準(zhǔn)定位用戶需求，還能通過算法進(jìn)行個(gè)性化推薦，增強(qiáng)用戶粘性，提升用戶體驗(yàn)；對于客戶而言，不僅可以及時(shí)獲取金融信息和金融服務(wù)，還能降低成本、提升效率。

3 人工智能助力綠色金融發(fā)展的未來發(fā)展趨勢

3.1 技術(shù)革新：從經(jīng)驗(yàn)決策到人工智能決策

目前，金融機(jī)構(gòu)對綠色金融產(chǎn)品的創(chuàng)新主要通過以下兩種方式實(shí)現(xiàn)：一是基于風(fēng)險(xiǎn)和收益的平衡，采用量化、程序化的方法對綠色產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目進(jìn)行篩選和分析，然后進(jìn)行決策。二是根據(jù)金融機(jī)構(gòu)自身的風(fēng)險(xiǎn)管理能力、對客戶的了解程度、客戶管理系統(tǒng)的完善程度等，基于特定行業(yè)內(nèi)成熟、有效的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或?qū)＜抑R，進(jìn)行決策。兩種方式都面臨著如何將經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭闪炕?、可編程、可操作的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對綠色產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目的有效判斷。

然而，由于金融行業(yè)所涉及的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)非常多，每個(gè)環(huán)節(jié)都存在一定的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，從而導(dǎo)致對金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)評估存在較大難度。傳統(tǒng)的量化分析方法是以定性為主，量化分析方法也已經(jīng)在金融行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、專家系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)分析等。但這些方法存在一定缺陷，如定性與定量相結(jié)合的量化分析方法在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí)往往存在一定誤差；專家系統(tǒng)雖然能夠提高分析效率，但對于較為復(fù)雜的模型識別，可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。因此，如何通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法、建立可編程模型等方式，解決傳統(tǒng)量化方法中存在的問題是當(dāng)前亟須解決的重要問題[5]。

3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：從定性分析到量化分析

從國際經(jīng)驗(yàn)來看，綠色金融在發(fā)展初期往往更側(cè)重于對“綠色”的定性描述，而在后期逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐远繛橹?。綠色金融發(fā)展初期，相關(guān)研究多是在對環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的關(guān)系進(jìn)行定性分析，但隨著國際國內(nèi)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的不斷完善，綠色金融逐漸向更高層次、更全面的方向發(fā)展，逐漸開始強(qiáng)調(diào)對“綠色”的定量化評價(jià)。但目前我國對綠色金融的定量研究仍然不足，未來這一趨勢將不斷得到強(qiáng)化。

第一，數(shù)據(jù)收集及處理能力的提升。我國在綠色金融領(lǐng)域的實(shí)踐起步較晚，目前尚無專門的數(shù)據(jù)收集及處理平臺。這對于通過人工智能技術(shù)進(jìn)行量化分析并提高數(shù)據(jù)采集及處理能力提出了更高要求。

第二，模型開發(fā)的多樣化。傳統(tǒng)金融領(lǐng)域使用的模型多為統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)建模，而在綠色金融領(lǐng)域，由于需要考慮到環(huán)境影響、社會(huì)影響以及經(jīng)濟(jì)影響等方面，所涉及的指標(biāo)眾多，同時(shí)考慮到不同行業(yè)間的差異性，導(dǎo)致傳統(tǒng)模型開發(fā)方法難以適應(yīng)綠色金融領(lǐng)域的實(shí)際需求。因此，在未來的綠色金融研究中，將會(huì)有越來越多的領(lǐng)域涉及定量分析，需要模型開發(fā)人員能夠不斷嘗試新方法和新技術(shù)，以滿足綠色金融領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)的不同需求。

第三，模型應(yīng)用范圍的擴(kuò)大。隨著綠色金融發(fā)展水平不斷提高、相關(guān)政策不斷完善以及綠色金融實(shí)踐逐步深入，未來將會(huì)有越來越多的領(lǐng)域涉及對環(huán)境影響或經(jīng)濟(jì)影響的分析。

3.3 場景拓展：從線上應(yīng)用到線下應(yīng)用

人工智能在綠色金融的場景拓展主要包括線上場景和線下場景。隨著數(shù)據(jù)的積累、算法的優(yōu)化，人工智能在綠色金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景也將不斷拓寬。

1.線上場景可以解決綠色金融的信息不對稱問題，提升效率和減少成本。首先，通過大數(shù)據(jù)收集企業(yè)環(huán)境、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)信息，對環(huán)境污染行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并提出整改方案；其次，利用智能投顧和智能交易等技術(shù)，幫助客戶優(yōu)化投資組合，降低風(fēng)險(xiǎn)。

2.線下場景：綠色金融是一個(gè)較長周期的過程，需要有足夠長的時(shí)間去驗(yàn)證和優(yōu)化算法。因此，目前人工智能在綠色金融領(lǐng)域的應(yīng)用大多是基于線上場景。隨著線下場景的不斷拓展，將有越來越多的綠色金融應(yīng)用場景是基于線下的。比如，針對“三農(nóng)”主體，人工智能可以利用傳感器、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，采集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的環(huán)境、氣候、氣象等信息，實(shí)時(shí)監(jiān)測農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

4 結(jié)語

總而言之，在大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)等新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的今天，綠色金融業(yè)務(wù)不僅需要綠色信貸、綠色保險(xiǎn)等傳統(tǒng)金融產(chǎn)品，還需要包括綠色信貸、綠色保險(xiǎn)等在內(nèi)的各種創(chuàng)新產(chǎn)品。盡管人工智能技術(shù)能夠在一定程度上降低金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)，但依然存在著監(jiān)管套利、信息不對稱等問題，需要金融機(jī)構(gòu)不斷提升自身能力和水平，積極應(yīng)對新技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，探索建立和完善有關(guān)人工智能在綠色金融領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)制度，加快推動(dòng)我國人工智能在綠色金融領(lǐng)域的應(yīng)用，在保障經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的同時(shí)，推動(dòng)我國由“制造大國”向“制造強(qiáng)國”轉(zhuǎn)變。