人工智能在金融领域的应用研究.docx
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1、 人工智能在金融领域的应用研究 王艳李凤娇薛怡摘要:人工智能技术飞速发展,目前在投资顾问、投资预測、等级测评、身份识别和智能客服等方向有着广泛的应用,帮助提高金融行业工作效率和信息质量,但在行业层面、技术层面、人才层面还有不足之处,并对信息安全和监管体系提出了挑战,需要予以研究并提出解决思路。文章介绍了人工智能及在金融领域的应用,并分析了发展过程中的风险,基于此提出了加大政策扶持力度、培养复合人才、出台监管法规等建议。关键词:人工智能;金融;大数据技术;风险控制一、引言2018年政府工作报告中明确提出要发展人工智能,在此之前,阿尔法狗战胜柯洁九段、深蓝大败国际象棋大师等案例让人们意识到人工智能
2、的巨大潜力。近年来,人们开始尝试将人工智能应用到金融领域,以借助人工智能的帮助使金融得到进一步发展。张启宏(2002)在研究中指出,可以将人工智能应用到构建金融监管信息系统中;邹昊(2016)论述了人工智能在金融投资领域的应用,并对人工智能在普惠金融方向的应用保持乐观态度;于孝建、彭永喻(2016)论述了人工智能在金融风险管理中的现状,并对这一现状提出了建议。本文将论述人工智能的概念和人工智能在金融服务领域应用的现状,简单分析现存的问题,并提出一些解决的建议,化解潜在的风险,希望人工智能在金融领域能有更快更好的发展。二、人工智能概述和应用人工智能(Artificial Intelligence
3、)是模拟和拓展人类智能的科学,它试图探索人类智能的原理,并以计算机科学模仿这一程序,从而使过程和结果也类似人类的思维方式。这一领域的前沿研究包括机器人、图像识别技术、语言识别技术、自然语言处理和专家系统等。最早提出“人工智能”这一概念的约翰麦卡锡认为,人工智能就是要让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样。自诞生以来,人工智能就以其广阔的应用领域和诱人的前景受到学界普遍关注,理论和技术都有了长足的发展。学界普遍乐观的认为,在可以想见的未来,人工智能将和大数据、虚拟现实技术等前沿科技一起,赋予机器人类的智慧,创造体验感和技术性俱佳的智慧时代。人工智能目前在金融投资领域和服务领域的应用较多。在
4、金融投资领域,人工智能有智能投资顾问、投资预测、等级测评等方向的应用。智能投资顾问简称“智能投顾”,指应用人工智能技术到筛选投资组合上。这类应用目前被资本普遍看好,美国WealthFront 公司和 Betterment 公司各自掌控着超过 26 亿美元的资产;在国内,2016年招商银行推出的“摩羯智投”是中国首个智投产品,目前规模已逾50亿元。在投资预测上,人们利用人工智能分析海量历史数据并设置复杂的参数,为投资者提供更科学的投资信息,以规避风险和扩大收益。比如以纯人工智能驱动的基金Rebellion 曾准确预测了2008年经济危机;国内嘉实基金以多年投资经验开发出的人工智能选股策略组合“嘉
5、实FAS系统”,其涨幅超过100%,远超同期大盘收益率。在等级测评方面,人工智能也显示了其优越的性能。例如2009年人工智能驱动基金Rebellion将希腊的风险等级定为F,并在此基础上提前猜测了希腊主权债务危机的爆发,这一惊艳之举发生在惠誉给希腊的风险等级仍为A的时候。在服务领域,人工智能有身份识别和智能客服等方向的应用。身份识别一边是人工智能综合应用计算机科学和生物识别技术的成果,利用生物学中虹膜识别、指纹识别、声波识别、人脸识别等技术,不仅能高效准确的确定身份,提高工作效率,也能保证安全性。比如中国建设银行近年来大力推进的“智慧柜员机”,随着机器的全面铺开,它能受理和处理银行全部业务的超
6、过80%的部分,大大减轻大堂、柜台、理财室的压力。在智能客服方向上,将人工智能应用到客服领域,将有效减少电子商务带来的巨大客流压力,不仅在沟通远程客户方面节约了大量人工,也带给了客户更好的体验感。三、人工智能在金融领域应用的问题(一)金融行业体系首先,学界普遍承认,我国金融业发展在近年来已经取得了很大进步,但是离西方发达国家还有一段距离。以人工智能为例,1956年提出的这一概念在西方应用于金融已经接近20年,而我国真正意义上的“人工智能金融元年”已经到了2016年。在这之后,虽然人工智能应用于金融的速度很快,多家金融企业开始铺设人工智能机器,推出人工智能投资产品,但是从行业总体来说,智能金融的
7、应用领域依然有限。其次,宣传和服务脱节,客户总体认同感不高。严格意义上已经广泛应用的人工智能技术,只有身份识别技术,而且现阶段即使是身份识别技术也是作为人工服务的辅助手段投入应用的,没有发挥人工智能真正系统性的作用。最后,出于保密或者商业竞争等因素,很多企业不愿意和同行共享自己的数据。人工智能技术和大数据技术通常是一起使用的,而机器对数据的分析和处理是人工智能的核心,通常人工智能的准确度是和处理的数据量成正比的,这也限制了人工智能的发展。(二)技术角度目前,我国人工智能尖端技术发展滞后。以深度神经网络算法为例,要求必须具有先进的半导体、微处理器和高端计算技术,但是我国计算机行业CPU长期依赖进
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