人工智能在金融行業的應用與影響

文/朱莉莉，廈門大學

1 引言

人工智能普遍被認為是未來科技的制高點，尤其是在2016年世界圍棋冠軍選手李世石以1:4輸給“Alpha-Go”之后，人工智能未來的發展和應用受到了更多人的關注。人工智能在應用方面也相對比較廣泛，如我國首款由人工智能系統運營管理的私募基金產品——躍然人工智能交易基金，就是由躍然科技公司所成立，這也體現了人工智能在金融行業具有比較廣闊的應用前景。基于此，我們需要開始重視人工智能在金融行業的應用與影響。

2 人工智能在金融行業的應用

2.1 面向客戶的應用

2.1.1 信用評分

在金融行業的信用評分中，大多數模型都是使用支付數據和金融機構的交易，并運用決策、回歸和統計分析工具來形成信用評分。而隨著科學技術的發展，很多金融機構也在改變其自身的信用評分，采用半結構化的數據來源與新型的非結構化模型，獲取客戶的信用，同時使用人工智能對客戶的支付意愿和消費者行為等定性因素進行評估，促使其業務的高效。由此可見，對于信貸可得性的提高具有非常重要的效果。在之前的信用評分模型中，是需要比較多客戶的歷史信用信息，這些是被認定為可評分的內容，如果缺少相關的數據就會導致信用評分的無法形成。而在應用機器學習算法和新型數據來源，可以對借款人的意愿和償還能力進行評估，從而使得信貸決策促成，對于像我國信貸市場不成熟的經濟體適用。

2.1.2 保險業

人工智能在保險行業的應用主要是用于分析大數據，將此作為保險定價的基礎，在一些發達國家保險科技采用人工智能的程度比價普遍，比如保險代理商就是利用此來分析保險公司所收集來的數據，并將數據進行分類，從里面找出比較高的應用，從而盡可能降低索賠額。還有部分保險公司，采用人工智能來改進保險產品的營銷和定價，主要是通過人工智能對數據進行整合和高度細化。

2.1.3 聊天機器人

聊天機器人就是一種幫助客戶處理問題的虛擬助手，是采用N LP以文本或者語音與客戶進行交互，在大多數金融服務公司的社交媒體或其移動應用程序都已引進聊天機器人。但是由于相關技術還不夠成熟，在實際應用階段還處于適用階段，功能還不夠完善，目前只是簡單的為客戶提供余額信息、回答問題等，隨著不斷地改進，其正在轉向引導客戶采取行動，向客戶提供建議的方向，智能化的程度在不斷增強。除了以上的功能之外，聊天機器人與客戶之間的交互還可以幫助金融機構獲取客戶的相關信息，向客戶提供實時的建議。

2.2 面向運營的應用

2.2.1 資本的優化

歷來銀行等金融機構所追求的目前就是使用數字方法來實現稀缺資本的利用最大化，也就是所說的優化資本。因此，建立在大數據、計算能力和最優化數據概念基礎上的人工智能，對于提升優化資本的效率、速度以及準確性都具有非常好的效果，正因為如此近些年來受到了重點關注。

2.2.2 市場影響分析

其在此方面的應用，主要是用于評估公司的自身交易對市場價格的影響，公司交易選擇交易的時機與實現交易成本最小化都很大程度依賴于準確估計交易市場影響。現如今，利用機器學習法或拓展原有模型來構建市場影響模型，這樣就可以獲得更多的信息熟悉，對于實現市場價格或者流動性影響的最小化具有重要的意義。

2.3 交易執行與投資組合管理的應用

2.3.1 交易執行

人工智能在交易執行方面的應用，有兩個方面的內容，首先是提高公司管理風險的基礎，其具體操作是證券交易所在建立模型的時候，是將人工智能作為基礎，以此來實現對會員交易賬戶頭寸風險進行評估，看是否需要進行干預；其次，是交易公司利用人工智能來改善其銷售能力，利用人工智能對客戶的歷史交易記錄進行分析，以此來預測客戶未來可能產生的訂單。

2.3.2 投資組合管理

在此方面的應用主要是通過將機器學習工具與人工智能用戶識別價格變動的新信號，同時利用人工智能可以實現對大量數據和市場情況的高效分析，來預測不同時期的價格情況，這樣就能夠產生更高的“不相關”回報。

2.4 合規性與監管的應用

2.4.1 合規性

合規性方面重點考慮來兩方面，一是識別客戶的身份，人工智能的使用能夠更加高效確定客戶的身份，并且成本也相對較低；二是遵守新規，公司利用其它機器學習工具與NLP將法規翻譯為通用語言，編纂與分析成為自動化規則，然后編入報告與風險系統，對于企業降低投資經理解釋和減少執行新規的成本具有重要的作用。

2.4.2 監管報告和數據質量

監管報告的完成是需要更多資源來完成，加上監管報告與頻率的不斷提高，這就使得相關工作人員面臨巨大的壓力，同時大量的數據中還存在著一些空白字段、重大差錯以及其他的數據質量問題，還需要大量的時間、人力成本來促使數據的質量。而人工智能的應用，不僅可以有效提升工作的效率，確保數據的質量，還很大程度降低了成本。

3 人工智能在金融行業的影響

3.1 對金融市場的潛在影響

正面影響有，分析和收集更多的信息，并且可以根據市場的變化情況來及時調整投資與交易的策略，還可以促使交易速度和效率的提升，對于增加金融市場的流動性具有積極影響；負面影響有，相似的人工智能在市場參與者使用的時候，存在一定得金融穩定風險，有的不法分子也會采用高級的技術來操縱市場。

3.2 對金融機構的潛在影響

正面影響有，可以根據不同客戶為其提供更加合理的產品；對于促使日常業務自動化具有積極影響。其次，人工智能可以更準確、更早對風險進行評估，促進了檢測和預測欺詐、違約、可疑交易和網絡攻擊等風險。最后，人工智能還可以用來檢測比較復雜的交易和過渡風險承擔，并構建更加有效的風險管理對沖措施。負面影響有，意識難以劃分損失責任，假如第三方所開發的人工智能技術為金融中介造成經濟損失，而其中誰應該承擔巨大的損失，而如果工具開發商不愿賠償，各方和監管機構又應該如何索賠。

3.3 對消費者與投資者的潛在影響

正面影響有，一是能夠促使投資者和消費者獲得更加廣泛的金融服務；二是人工智能的應用，降低了金融機構的服務成本，也就使得投資者與消費者在享受服務的時候，所需要交納的費用將會減少。負面影響有，對引起信貸提供、信用評分和保險方面的歧視，除了宗教、種族和性別等比較敏感的數據，機器學習算法和人工智能也可能會產生與其相似的內容；同時，采用人工智能雖然可以對大量數據進行研究分析，但是數據的隱私和信息安全是其中很可能會出現的問題。

4 關于人工智能在金融行業應用的幾點思考

隨著人工智能的不斷發展，在金融領域的運用也逐漸成熟，雖然相關方面的數據還比較有限，但可以看到人工智能在金融領域的應用前景是非常廣闊的，所以需要結合目前的應用情況來分析人工智能對于金融行業發展的潛在影響，筆者主要從以下幾點進行了思考。

4.1 人工智能有助于金融體系更加高效

在金融領域應用人工智能主要對三個方面具有重要的影響：首先，對于面向客戶的應用，人工智能可以促使更低成本實現客戶交互和更高效處理信用風險信息；其次，對于面向運營商的應用，有助于欺詐檢測、風險管理以及合規性管理的改進，成本也相對更低；再其次，應用在投資組合管理中，可以將信息進行更加高效的處理，減少交易擁擠和及早降低價格失調，使得金融市場的彈性和效率得到提高；最后，應用于金融監管中，能夠對金融市場的風險進行更高效的預警和分析，進一步提升監管的效率。

4.2 人工智能技術存在不可理解性或審計性

只有金融行業對人工智能技術的深化理解，才可以增進監管機構和工作對重要金融服務更大的信任，同時也是開展風險管理的基本條件。不過，在實際的應用中，由于人工智能模型或者算法比較復雜而不容易理解，導致很多企業在使用人工智能技術時，導致他們難以預測算法和模型所引導的行為將如何影響金融市場。并且，當模型的行為在市場中相互作用時，甚至還會致使金融市場出現負面后果。除此之外，以目前監督機構的專業知識和技能，對于人工智能算法或者模型的審計相對比較難實現，對于其中的新風險難以揭示。

4.3 人工智能可能帶來監管盲區

現階段，人工智能在金融行業的應用大部分還是主要依賴于第三方機構提供的人工智能服務，加上外包規則確實或被不理解，一些供應商就會游離于監管之外。而如果這些供應商向零售客戶或者金融機構提供金融服務的話，那么也會導致這些金融服務行為不受監管。

5 結束語

綜上所述，人工智能就會成為未來的科技制高點，而其所具有的特性對于在眾多領域的應用也有著不可忽視的效果。隨著人工智能逐漸被金融行業所應用，我們需要對此進行更加深入的研究，通過結合實際的應用和影響來不斷優化與完善，促使人工智能可以在金融領域的應用取得更理想的效果，從而能夠推動我國人工智能應用的良好發展。