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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）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长期依赖进口，不仅成本高昂，而且对发展人工智能技术和人工智能应用都不利。
技术不成熟还可能导致客户信息泄露。本来网络上就存在着大量用心不良的、以非法盗取他人计算机上信息为生的黑客，如果黑客避开防火墙，盗取数据，将导致恶性的商业竞争和企业信誉的严重下滑，造成难以估计的后果。
（三）金融从业者角度
现阶段，高端复合型人才严重短缺。人工智能是建立在计算机技术基础上的科学，大量依赖计算机程序和算法支持，金融是智慧密集型产业，本就需要严格复杂的计算。懂得计算机算法的程序员不懂金融操盘手考虑的要素，懂业务的经理人不懂如何用机器语言表达复杂的对比和计算。这就导致了一个僵局，人工智能本来是要解决这个黑箱，但是懂技术的人才和懂业务的人才却无法沟通，也对人工智能在金融领域的应用带来挑战。
从另一个角度思考，随着人工智能技术的不断发展，很多傳统的金融从业者将面临严峻的转型危机。很多信用评级、投资顾问、风险分析等工作将交给更准确、更快速的人工智能，金融企业需要的人将少而精，这无疑将颠覆现在的金融企业人力布局和毕业生就业模式。
四、人工智能在金融领域应用的启示
（一）国家层面
1. 出台法律法规，规范人工智能发展
人工智能在金融领域的应用对金融监管体系提出了新的挑战。近年来我国大力鼓励人工智能的发展，大部分也集中在鼓励人工智能技术的创新和应用上，在监管方面的法律法规还不够健全。为此国家应当跟进人工智能应用趋势，根据实际情况出台相应的法律法规，以规范人工智能的应用，积极应对因人工智能而造成的一系列社会结构和产业结构调整，切实加强监管部门对金融风险的把控力度。2015 年 7 月国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确提出，依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用，在终端产品领域内，大力丰富以可穿戴设备为代表的智能化产品。但具体到不同产业的相关政策和扶持还需进一步细化。
同时，监管部门应当认识到人工智能发展的潜在信息泄露风险，积极组建专业化监督应对小组强化网络安全问题。
2. 鼓励创新，培养复合型人才
人工智能属于前沿科技，它的金融方面应用属于跨学科融合，既懂技术又懂业务的复合型人才是人工智能顺利应用到金融领域的必要前提。2018年年初，教育部已将人工智能相关内容纳入到高中新课标中，同时启动了“人工智能+教师队伍”建设行动计划，并筹划以智能教育为核 心的教育信息化2.0。从长远来看，国家布局人工智能要从源头技术创新，基于深度学习的数学统计建模方法和类脑计算的交叉学科要融合起来。国家应当出台相关政策，鼓励高校、企业、科研院所积极创新，加快人工智能技术研发，同时大力发展基础科学建设，为人工智能技术的顺利应用夯实坚实的技术基础。
（二）企业层面
2016年，工业和信息化部赛迪研究院、中国电子报社联合发布的《2016中国人工智能产业演进及投资价值研究》显示，我国人工智能市场在2015年规模已达203.9亿元，预计2018年将达到361亿元，复合增长率为21%。而在2017年，中国人工智能核心产业规模已经超过了700亿元。因此，金融企业应当从思想上认识到人工智能发展的重大潜力，同时也应当认识到自身存在的不足，加大员工的培训力度。
同时，企业应当清楚的认识到人工智能在普惠金融方面存在的巨大优势，应当加快人工智能机器的投放，加大人工智能金融领域运用的基础设施建设，把握人工智能发展的机会。
（三）从业者层面
1. 不断学习，培养复合能力
从我国改革开放以来，金融就是热门高薪的代名词，每年吸引了大批学生报考，每年又有大量职业新人进入职场，金融行业的竞争非常激烈。人工智能投入金融领域应用以来，其优越的性能、高效的能力、精确的计算将非常具有竞争力，毫无疑问将挤占很多基层工作人员的生存空间。面对如此严峻的形势，金融从业人员应当从思想上树立终身学习的信念，同时应当认识到行业对复合型人才的大量需求，投资自己，不断学习，将自己打造成可以喝人工智能具有一战之力的复合型人才。
2. 在日常工作中普及金融知识
金融从业人员和客户接触广，在日常的工作和生活中应当和客户宣传人工智能的相关知识和业务，消除客户对人工智能机器的疑惑和顾虑。未来金融企业将不再需要密集的人力从事基础阶段的工作，金融从业人员就应当从现在开始考虑自己的转型，一是不断学习成为高端复合型人才，二是提高自己沟通营销能力，成为客户指导者和业务销售者。
五、结语
人工智能技术的不断发展，和政策的大力扶持，将无疑为人工智能在金融领域的应用创造良好条件。目前人工智能在金融领域应用有多个方向，也取得了令人关注的成绩，彰显了人工智能在金融领域应用的巨大潜力。本文分析了人工智能迅速发展的时代，金融行业应怎样应对的问题，在人工智能的金融监管领域应用留待讨论。发展的同时应当警惕可能出现的问题和监管的空白。人工智能的金融领域应用势必将对社会结构和产业结构带来影响，这启示了国家、金融业和金融从业者思索如何应对这些挑战。
参考文献：
[1]周睿敏，张文秀.金融科技创新风险及控制探析——基于大数据、人工智能、区块链的研究[J].中国管理信息化，2017（19）.
[2]于孝建，彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战[J].南方金融，2017（09）.
[3]程东亮.人工智能在金融领域应用现状及安全风险探析[J].金融科技时代，2016（09）.
[4]邹昊.“机器投顾”开启普惠金融服务新时代[J].金融电子化，2016（08）.
[5]中国人民银行武汉分行办公室课题组，韩飚，胡德.人工智能在金融领域的应用及应对[J].武汉金融，2016（07）.
[6]张启宏.基于人工智能的金融监管信息系统[J].现代计算机（专业版），2002（06）.
*本文是江苏大学第十七批大学生科研立项项目“人工智能在金融领域的应用和启示”的阶段性成果。
（作者单位：江苏大学财经学院）

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