人工智能在金融领域的应用及应对

2016年第7期2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司的“Alpha⁃Go”对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4：1的总比分获胜。这一事件再次将人工智能的发展与应用推到了人们的视线焦点，也引发了社会各界对人工智能发展的憧憬和担忧。摩根大通和高盛均表示要在人工智能和机器学习领域进行大规模投资，以便于在业务中更加智能地为客户提供优质服务。国内金融部门也在积极布局人工智能的应用服务。人工智能在金融领域加快应用可谓大势所趋，必将打破金融市场常规，带来深远的影响。这需要我们加强前瞻性研究，做好应对之策。一、关于人工智能的概念对于人工智能，国际上没有一个公认的定义。最早提出这一概念的约翰·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”。我国《人工智能辞典》将人工智能定义为“使计算机系统模拟人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务”。此外，还有其他诸多关于人工智能的定义。综合来看，这些概念可以分为两类观点：一类观点是弱人工智能概念，认为不可能制造出能真正推理和解决问题的智能机器，这些所谓的智能机器只是看起来智能，但不会真正拥有智能，也不会具有自主意识。另一类观点是强人工智能概念，认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且能够具有知觉和自我意识。强人工智能又可以分为两类：一是类人的人工智能，即机器的思考和推理与人的思维一样；二是非类人的人工智能，即机器拥有和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。总体来讲，无论是哪种人工智能概念，都体现出三点优势：一是工作稳定性高。人工智能可不知疲倦地进行工作，在分析问题时几乎不受环境影响。二是降低操作风险和道德风险。利用人工智能取代传统人工对金融交易、服务信息审查监管，控制交易活动中潜在的非法行为，可更好地避免操作风险和道德风险。三是有效提高决策效率。人工智能可以快速地对大数据进行筛选和分析，帮助人们更高效率地决策。因此，本文所讨论的人工智能范畴，是包括强人工智能和弱人工智能的广义人工智能概念。二、人工智能在金融领域的应用现状目前，人工智能在金融领域的应用包括投资顾问、交易预测、信用评估、业务优化等方面。（一）在投资顾问方面的应用。人工智能在金融投资顾问方面的运用，通常被称为智能投顾，主要是指为客户提供基于算法的在线投资顾问和资产管理服务。一方面，智能投顾拥有主动投资的特点，可以主动选择合适的标的类型以及投资风格；另一方面，智能投顾具有量化投资的优势。目前，世界上最著名的两大“机器人投资顾问”公司Wealthfront和Betterment位于美国，其中，Wealthfront掌控的资金已超过20亿美元。其它发达经济体也涌现了大量“机器人投资顾问”公司，如英国的Moneyontoast、德国的FinanceScout24、法国的MarieQuantier等。根据花旗集团2016年发布的研究报告指出，智能顾问所掌握的资产在2015年底达到187亿美元。智能投顾是一个复杂的大型人工智能系统，具有可以不断学习完善的运行模式。其运行模式如图1：图1智能顾问系统参考模型（二）在交易预测方面的应用。全球第一个以纯人工智能驱动的基金Rebellion曾预测了2008年股市崩盘，并在2009年9月给希腊债券F评级，比惠誉提前了一个月。日本三菱公司发明的机器Senoguchi，每月10摘要：随着科技发展，人工智能的应用日益广泛且呈加速态势，对经济社会生活产生了深远影响。本文梳理了人工智能在金融领域应用的现状及发展趋势，并结合金融行业特点，分析人工智能应用可能带来的影响，并在此基础上提出对策。关键词：人工智能；金融；对策研究中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1009-3540（2016）07-0046-0002人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对人工智能在金融领域的应用及应对中国人民银行武汉分行办公室课题组（中国人民银行武汉分行，湖北武汉430071）FinancialExplore金融探索46462016年第7期日预测日本股市在30天后将上涨还是下跌。经过四年左右的测试，该模型的正确率高达68%。掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum也使用人工智能技术进行交易预测，自2009年以来一直处于盈利状态。国内长信基金旗下的量化先锋混合基金，运用模型智能选股也取得了良好业绩。截至2016年3月15日，长信量化近一年的收益率为39.23%，居同类451只基金的第2位；近两年的收益率为125.57%，居同类428只基金第1位。（三）在提供便利服务方面的应用。阿里旗下的蚂蚁金服已将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置、客户服务等领域并取得良好效果。腾讯优图是腾讯旗下人脸检测应用，与腾讯征信、微众银行、财付通开展合作，实现了对用户的信用评估。招商银行的可视柜台（VTM），通过人机互动可以实现一卡通开户、卡片激活、定期业务、转账汇款等20余项非现金银行业务，处理业务的效率是柜面的1.8倍。交通银行在2015年底推出国内首个智慧型人工智能服务机器人“娇娇”，目前已在上海、江苏、广东、重庆等近30个省市的营业网点上岗。该款机器人采用了全球领先的智能交互技术，交互准确率达95%以上，是国内第一款真正“能听会说、能思考会判断”的智慧型服务机器人。三、人工智能在金融领域应用的前景权威机构和专家普遍对人工智能在金融领域应用前景持乐观态度。人工智能学会主席BenGoertzel认为十年以后，人工智能可能会介入世界上大部分的金融交易。海外咨询机构科尔尼（A.T.Kearney）预计，机器人顾问未来3到5年将成为主流，年复合增长率将达68%，到2020年其管理的资产规模有望达到2.2万亿美元。花旗银行研究预测，人工智能投资顾问管理的资产，未来10年将实现指数级增长，总额将达到5万亿美元。德勤在其《银行业展望：银行业重塑》报告中指出，机器智能决策的应用将会加速发展。智能算法在预测市场和人类行为的过程中会越来越强，人工智能将会影响行业竞争，市场将变得更有效率。四、人工智能在金融领域加快应用带来的挑战（一）对金融稳定形成挑战。如果金融市场中大量投资人（或经纪商）使用同一个智能代理程序（或机器人），因其具有相似算法和运算模式，可能导致出现大量相同或相似的投资决策，给金融市场带来冲击。此外，人工智能通过“算法”交易程序能在毫秒之间自动完成大量交易，如果算法交易程序出现故障，可能带来巨大损失，甚至影响到金融稳定。例如，2010年美股出现的“闪电崩盘”、2012年美国做市商骑士资本在30分钟之内损失4亿美元等事件，均是由于算法交易程序导致的。（二）对信息安全形成挑战。一方面，与人工智能有关的通信和金融基础设施易受到攻击。近年来，针对金融信息方面的网络攻击明显增多。例如，据澳大利亚“新快网”等媒体报道，目前有一款恶意软件可植入澳大利亚四大银行的安卓手机客户端，在手机用户不知情的情况下，拦截发送到手机的验证码信息，并将验证码短信转发给黑客。黑客用上述方法获得用户的登录名称、密码以及验证码后，可以绕过银行安全机制，登录用户网上银行账户转移资金。人工智能需要运用互联网通信技术，容易成为网络攻击的目标，而安全漏洞的修补速度往往慢于不法分子的利用速度，从而面临信息安全隐患。另一方面，人工智能需要对不同群体的大量客户行为数据进行采集和分析，这一过程可能侵犯到用户隐私，甚至造成公众数据信息的泄露。（三）对金融从业人员形成挑战。随着人工智能在金融领域的广泛应用，投资顾问、信用评级、信贷风险分析、临柜等岗位对人员的需求将大幅减少，可能导致全球金融行业出现减员、裁员潮。金融数据服务商Kensho创始人预计，到2026年将有33%~50%的金融业工作岗位将被人工智能所取代。五、政策建议人工智能在金融领域加快应用是未来的发展方向，国内金融部门既要正视这种趋势，积极抢占人工智能发展高地，又必须重视人工智能应用给金融领域造成的冲击，未雨绸缪地开展前瞻性研究和战略性部署。（一）针对人工智能特点，研究完善金融市场交易规则。为解决因人工智能程序错误带来的金融市场波动问题，美国金融市场监管部门制定了相关措施。例如，美国《国家证券交易所规则》规定，当交易所电子通讯或交易设备发生故障，或为了维护特殊行情下的市场公平和秩序，交易所执行官、高级雇员或被指派人员可以提出动议审查相关交易，并宣布该类情形下交易无效。我国有关人工智能金融领域应用的市场交易规则几乎空白，应针对其潜在影响，积极研究相关金融市场的交易规则，为人工智能发展创造良好的市场环境。（二）加快人工智能在金融监管方面的应用。人工智能在金融领域的应用，对金融监管模式和手段提出了新的要求。当前，美国证券交易委员会（SEC）正在试图打造一个超级交易跟踪系统CAT。该系统基于银行、证券、保险、期货等金融市场交易数据，利用人工智能判别这些交易是否涉及操纵市场价格，SEC在此基础上进行判断，以此达到智能监管的目的。面对人工智能的快速发展，我国金融监管部门应积极引入人工智能，进一步提高监管效率。（三）强化网络安全管理。网络安全对于人工智能的推行至关重要。2015年，美国总统奥（下转第50页）FinancialExplore金融探索47472016年第7期的博弈收益矩阵可表示如下：银行1银行2实施绿色信贷不实施绿色信贷实施绿色信贷R+V-C,R+V-CR+2L,R+2V-C不实施绿色信贷R+2V-C,R+2LR+D,R+D注：对于一个银行实施绿色信贷，另一个银行不实施的情况，由于存在对比差异，实施绿色信贷的银行的企业自身估值对提高2V，而不实施绿色信贷的银行由于增加了实施绿色信贷银行损失的客户资源而使不实施绿色信贷的风险收益增加到2L。可以看出，我国商业银行参与绿色信贷的均衡比例与贷款的收益没有关系，且当V=2L+C时，几乎所有的商业银行均愿意实施绿色信贷。因而，我国商业银行有效执行绿色信贷的主要因素有：1.在信贷成本和不实施的风险收益给定不变的情况下，通过增加实施绿色信贷的收益V，使其趋近于2L+C。2.在实施绿色信贷的收益和成本给定不变的情况下，通过使不实施绿色信贷的声誉风险损失的收益减小到趋近于（V-C）/2。3.在实施绿色信贷的收益和不实施绿色信贷的声誉风险收益给定不变的情况下，通过使实施绿色信贷的成本降低到V-2L。由此可见，有效促进商业银行实施绿色信贷的措施在于：（1）增加实施绿色信贷的收益，减小绿色信贷的成本。建议对商业银行实施绿色信贷的具体项目进行财政贴息、税收减免和信贷支持，增加对商业银行绿色信贷的激励；（2）减小商业银行声誉风险的潜在收益。建议严格禁止违反绿色信贷，对“两高一剩”产业和企业的信贷支持的商业银行市场准入或撤销其贷款牌照，明确列出不合理的行业和企业的信贷支持，加大惩罚力度；（3）从现实意义来看，要加大对绿色产业和绿色信贷发展的宣传和知识的传播，借鉴和引进国外可持续融资发展的经验，研发先进环保、节能技术，加强对污染大、能耗高行业和企业的治理力度。▲[参考文献][1]龙卫洋，季才留.基于