人工智能(néng)在金融行业有(yǒu)极大发展空间
2019-09-11 08:40:57

随着科(kē)學(xué)技术的不断发展，人工智能(néng)、大数据等金融科(kē)技技术成為(wèi)各國(guó)关注的焦点。目前，包括我國(guó)在内的许多(duō)國(guó)家都将人工智能(néng)发展划入到國(guó)家長(cháng)期战略的规划中，力争抢占该领域制高点。8月1日，科(kē)技部印发《國(guó)家新(xīn)一代人工智能(néng)开放创新(xīn)平台建设工作指引》，鼓励人工智能(néng)细分(fēn)领域领军企业搭建开源、开放平台，面向公众开放人工智能(néng)技术研发资源，向社会输出人工智能(néng)技术服務(wù)能(néng)力，推动我國(guó)人工智能(néng)技术创新(xīn)和产业发展。

根据同盾科(kē)技发布的相关报告，近年我國(guó)人工智能(néng)市场发展非常迅猛，而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段，其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用(yòng)成熟度方面都处于领先地位。目前，“AI+”主导的行业智能(néng)化提升正处于初级阶段，人工智能(néng)在各个行业尤其是金融行业中的应用(yòng)仍具有(yǒu)极大的深度挖掘空间。

1.  何為(wèi)人工智能(néng)

1956年夏，麦卡锡、明斯基等科(kē)學(xué)家首次提出“人工智能(néng)（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志(zhì)着人工智能(néng)學(xué)科(kē)的诞生。2016年，由于阿尔法狗在围棋人机大战中力压世界冠军，人工智能(néng)引起全球的广泛关注。之后因為(wèi)智能(néng)手机上的语音助手、智能(néng)机器人等普及，人工智能(néng)逐渐走入我们的生活。但这都只是人工智能(néng)的“容器”并不是人工智能(néng)。

简单来说，人工智能(néng)是对人类智能(néng)的模仿，并力图实现某些任務(wù)。它是研究用(yòng)计算机来模拟人类學(xué)习、思考、推理(lǐ)等思维活动和智能(néng)行為(wèi)的基本理(lǐ)论、方法和技术。当下已经发展比较成熟的人工智能(néng)技术包括图像处理(lǐ)、语音识别以及自然语言处理(lǐ)等领域。

随着人工智能(néng)的不断发展，当前各行各业都在探索人工智能(néng)的种种可(kě)能(néng)。其中金融领域由于其科(kē)技手段应用(yòng)广泛、信息化建设起步早、新(xīn)技术投资回报率高等特性，成為(wèi)人工智能(néng)最好的应用(yòng)领域之一。

2.  人工智能(néng)+金融= ？

金融科(kē)技的重点就是两个:一个是赋能(néng),一个是风控。一方面是注重科(kē)學(xué)技术在金融领域里面的应用(yòng)，推动金融业更好地服務(wù)实體(tǐ)经济,提高金融产品和金融服務(wù)的质量；另一个非常重要的方面就是控制金融风险。

（1）人工智能(néng)+金融投资与服務(wù)

 人工智能(néng)目前在金融投资领域和服務(wù)领域的应用(yòng)较多(duō)。在金融投资领域，人工智能(néng)有(yǒu)智能(néng)投顾、反欺诈、投资预测等方向的应用(yòng)。在服務(wù)领域，人工智能(néng)有(yǒu)身份识别和智能(néng)客服等方向的应用(yòng)。人工智能(néng)技术与金融投资和服務(wù)领域相结合，助力金融投资与服務(wù)的标准化、模型化、智能(néng)化，大大升级优化了金融业现有(yǒu)的服務(wù)模式，最大限度的保障了消费者的收益要求，减少了金融风险事件的发生，同时降低了人工投入成本，提高了工作效率。

（2）人工智能(néng)+风控

以“互联网+金融”為(wèi)代表的金融科(kē)技发展阶段更多(duō)的属于“渠道革命”，那么新(xīn)一代的“AI+金融”的影响则包括两方面：产品和风控——让产品更加智能(néng)，让风控更加安全。

人工智能(néng)由于其具有(yǒu)的技术属性，使之在识别和应对系统性金融风险中更具优势。目前，國(guó)际和國(guó)内都积极将人工智能(néng)应用(yòng)于风险控制和金融监管上，以期尽可(kě)能(néng)的降低金融风险、探索更加有(yǒu)效的监管范式。

当前，一些國(guó)际监管机构，例如澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新(xīn)加坡货币当局（MAS）及美國(guó)证券交易委员会（SEC），都在使用(yòng)人工智能(néng)进行可(kě)疑交易识别，比如从证据文(wén)件中识别和提取利益主體(tǐ)，分(fēn)析用(yòng)户的交易轨迹、行為(wèi)特征和关联信息，更快更准确地打击地下洗钱等犯罪活动。

在國(guó)内，人工智能(néng)在风控上的应用(yòng)主要是数据搜集和处理(lǐ)、风险控制和预测模型、信用(yòng)评级和风险定价以及实现金融监管的实时监控。在风控与管理(lǐ)上，人工智能(néng)依托高维度的大数据和人工智能(néng)技术对风险进行及时有(yǒu)效的识别、预警、防识，包含数据收集、行為(wèi)建模、用(yòng)户画像和风险定价四个流程。开发神经网络、专家系统、支持向量机以及混合智能(néng)等人工智能(néng)模型应用(yòng)在金融风险管理(lǐ)领域。在对于金融监管上，人工智能(néng)的应用(yòng)实现了金融监管实时监控，随时暂停。在实际应用(yòng)中当某些金融机构的金融活动超过监管部门所规定的红線(xiàn)时，人工智能(néng)自动连接监管部门的接口便会识别出不符合规定的业務(wù)并且在第一时间叫停此项业務(wù)，并且生成相关报告以备使用(yòng)。当被叫停的金融业務(wù)指标回归到正常水平时，系统也可(kě)以及时取消锁定、恢复业務(wù)办理(lǐ)，这样便实现了实时监控。

3.  技术创新(xīn)带来的风险

近几年人工智能(néng)在金融领域取得了相当的进展，它让人们看到创新(xīn)步伐的加速以及新(xīn)技术应用(yòng)带来的惊喜，但作為(wèi)技术驱动的金融创新(xīn)也随之带来了更多(duō)的风险。主要包括以下几个方面：用(yòng)户隐私容易被泄露；系统风险大幅增加；故障排解和行為(wèi)监管成本大幅提升；技术发展将面临失控风险。其中需要重点指出的是，随着人工智能(néng)的应用(yòng)，许多(duō)传统金融业務(wù)的行為(wèi)模式发生变化，给金融监管带来了巨大挑战。一方面，监管对象更加复杂，加上难以确定责任主體(tǐ)，后续处理(lǐ)成本也比较高。

从整體(tǐ)氛围来看，金融界对于AI技术还并没有(yǒu)彻底的接受。一方面可(kě)能(néng)是AI在业界的表现并不算好。它使用(yòng)更复杂得多(duō)的模型，却很(hěn)难做出更好的效果。另一方面还是风险控制问题。金融业，尤其是量化交易，对风险控制极其严格，对模型最重要的要求是稳健、可(kě)解释性强。而AI的风险是很(hěn)难测量和控制的。

结语

我们普遍认為(wèi)人工智能(néng)有(yǒu)三个发展阶段：计算智能(néng)、认知智能(néng)和感知智能(néng)。第一个阶段是计算智能(néng)，能(néng)存会算，比如我们现在使用(yòng)的个人计算机；第二个阶段是认知智能(néng)，能(néng)说会听、能(néng)看会认，能(néng)够对各种类型的输入数据进行感知和处理(lǐ)；第三个阶段也是目前的最高阶段，是感知智能(néng)，它要求机器或系统能(néng)理(lǐ)解会思考，这是人工智能(néng)领域正在努力的目标。

目前人工智能(néng)在金融行业的应用(yòng)仅仅停留在算法、数据处理(lǐ)等金融電(diàn)子化层面（计算智能(néng)、认知智能(néng)），金融智能(néng)化（感知智能(néng)）还需要技术更进一步的发展。正如计算机科(kē)學(xué)家Donald Knuth所说，“在金融领域的应用(yòng)主要还是局限于一些认知任務(wù)，而对于一些更加复杂的任務(wù)，涉及到感知领域的，需要人来进行理(lǐ)解、思考和推理(lǐ)。人工智能(néng)已经在几乎所有(yǒu)需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物(wù)不需要思考就能(néng)完成的事情上，还差得很(hěn)遠(yuǎn)。”