人工智能對金融業發展的影響研究

趙春旭

摘要： 隨著智能互聯網的快速發展，人工智能將對傳統金融業產生巨大影響。人工智能與金融的結合將提供個性化金融服務，完善信用和風險評級體系，增強金融市場信息對稱性，提升金融交易的便捷性、效率和安全性，促使經濟資源配置效率提高。未來，金融業將朝著大眾金融、普惠金融、消費型金融方向發展，為更多普通用戶、長尾用戶服務，在中國還有助于推動農村金融的發展。基于闡述智能金融應用途徑和應用場景，分別從金融系統和金融市場主體的角度分析了人工智能對金融業的影響及可能出現的問題，并提出相應對策。研究有助于為金融業各方應對人工智能對金融業的沖擊提供思路，促進人工智能與金融業更好地融合。

關鍵詞：智能金融;大眾金融;個性化金融服務;結構調整;金融監管

Abstract： As the economy moves from offline to online， from mobile Internet to smart Internet， artificial intelligence also has an impact on the traditional financial industry. The combination of artificial intelligence and finance will provide personalized financial services， improve the credit and risk rating system， enhance the symmetry of financial market information， enhance the convenience， efficiency and security of financial transactions， and promote the efficiency of economic resource allocation. In the future， the financial industry will develop in the direction of mass finance， inclusive finance， and consumer finance， serving more ordinary users and long-tail users， and will also help promote the development of rural finance in China. Based on the analysis of intelligent financial application channels and application scenarios， this paper analyzes the impact of artificial intelligence on the financial industry from five perspectives： financial market， commercial banks， non-bank financial institutions， financial regulatory agencies， and financial practitioners. Problems and propose corresponding countermeasures. The research will help to provide ideas for the financial sector to deal with the impact of artificial intelligence on the financial industry， and promote the better integration of artificial intelligence and financial industry.

Keywords： Intelligent Finance; Public Finance; Personalized Financial Services; Structural Adjustment; Financial Supervision

近年來，處理器速度加快、硬件成本降低、云服務普及等因素促使計算能力極大增強，用于學習和預測的數據集快速增長，為智能金融的產生提供了技術支持。金融行業良好的數據基礎和服務屬性使其成為人工智能最有前途的應用領域之一。智能金融的核心是金融業信息數據處理方式的全面重構。本文在對智能金融應用途徑和應用場景分析的基礎上，在部門結構調整、人才系統升級、權責劃分、法律法規的重新定義、金融市場可能出現的新風險以及監管力度的把握等方面提出建議。研究有助于為金融業各方應對人工智能對金融業的沖擊提供思路，促進人工智能與金融業更好地融合。

一、人工智能在金融領域的應用途徑與應用場景

（一）應用途徑

機器學習（ML）可以在海量的金融大數據中學習各種規律和方法，應用于金融業務的各個階段，從而有效地優化流程、提高效率。指紋識別、人臉識別、虹膜識別和指靜脈識別是金融行業應用較為廣泛的四項生物識別技術（BT）。自然語言處理（NLP）可以顯著提升金融行業獲取、清洗、加工和分析數據的效率。語音識別（SR）通常與語音合成技術相結合，提供基于語音的自然流暢的人機交互方法，主要用于電話客服和各類智能終端的語音導航、業務咨詢等場景。知識圖譜（KG）從“實體—關系”的角度整合金融業現有數據，并結合外部數據建立連接，形成大規模的實體關系網絡，便于有效地挖掘潛在客戶、預警潛在風險，幫助金融業提高效率、優化流程。

（二）應用場景

智能客服，是利用自然語言處理技術和知識圖譜，提供知識管理、語言應答、多角度可配置統計分析及人工輔助服務，促進企業與用戶之間的有效溝通，改善用戶消費體驗，幫助企業統計和了解客戶需求，實現業務的精細化管理。智能投顧，旨在使用計算機程序評估用戶的風險偏好和理財需求，提供自動化、個性化的理財方案、配置建議。智能投研，是指利用大數據和機器學習智能地整合數據、信息和決策，實現數據之間的智能關聯，從而自動完成信息收集、清洗、分析和決策，自動實現從信息搜索到投資觀點的一步跨越。智能保險，是利用大數據、人工智能、區塊鏈等技術實現保險的全流程優化，通過跨平臺獲取用戶信息，創建用戶畫像，優化定價、信用評級、精準營銷等流程，為用戶提供個性化的產品推送。智慧銀行，是利用人工智能、大數據等技術實現銀行服務方式與業務模式的再造與升級。包括智慧網點、智能客服、刷臉支付、智能風控、精準營銷和智能化運營。智能信貸，是基于大數據和人工智能等相關技術，優化和監控在線信貸業務的全流程，從而提高風控能力和運營效率，降低人員維護成本。智能支付主要體現在兩個方面：一是采用生物識別技術，實現指紋支付、刷臉支付;二是使用NFC進行支付。智能監管，是通過智能巡檢系統發現高頻交易、算法交易和大額成交等異常行為，并通過自學確定何時需要執法干預，以便迅速采取措施減少市場影響。

二、人工智能對未來金融系統的影響

（一）積極影響

1.智能金融有助于解決中小微企業融資難的“麥克米倫缺口”問題，提高金融資源配置效率，實現普惠金融、大眾金融。在中國還有助于推動農村金融的發展。長期以來，由于商業銀行很難獲取中小微企業信用狀況而不愿給中小微企業貸款。智能金融利用科技手段獲取中小微企業的信用狀況，創新出給小微企業、個體商戶、小微經營者量身定做的金融支持工具，為解決這一難題提供了很好的思路。浙江網商銀行是一個成功的案例。

2.智能金融能夠推動金融市場更加規范、有序運行。（1）人工智能技術能夠通過整個大數據體系自動識別出金融詐騙和違規交易行為。（2）人工智能在金融領域的應用排除了人的主觀性因素的影響。在龐大的智能金融體系中，既定的規則是極其復雜而又透明的，幾乎不可能被個人或某一利益集團操控。（3）完善的征信體系將對金融業內各方行為起到約束作用。（4）在智能金融模式下，信息透明度非常高、傳遞速度十分迅速，極大地提高了市場信息的對稱性，這將使政策和法律法規執行的效果更佳。

（二）可能出現的問題

1.各種“偽金融”公司，借著創新科技的名義混入金融行業，給金融市場帶來不穩定因素。例如，近兩年連續傳出“暴雷”消息的“P2P”。

2.交易行為趨同可能會加大市場波動。具有相似背景和使用相似投研系統的用戶將可能獲得相同的投資建議，如果較多市場主體采用了相同或類似的算法，很可能產生相同的交易行為。例如，市場可能發生單一賣出而無人買入的情況，從而在短期內給市場帶來較大的沖擊。

3.人工智能的介入可能過度加劇金融市場變動，導致市場參與者的多樣化喪失，形成壟斷。例如，在中國，以“BATJ”為代表的科技巨頭涉足金融行業后壟斷格局日益顯著。

4.技術風險加強。智能金融對技術的依賴性越來越高，在金融系統中，技術漏洞引起異常交易、市場波動等風險事件具有極強的不確定性。一旦遭遇黑客襲擊、病毒入侵，可能導致數據丟失、客戶信息泄露、甚至整個系統癱瘓。

（三）解決對策

在技術方面，要升級優化加密技術，做好信息保護和系統防護工作，及時進行信息備份。同時完善人工智能模型的設計步驟，指導人工智能模型的全生命周期實施過程，提供并保證人類能夠介入糾正錯誤的機會，當錯誤發生時人有最后的決策力。

三、人工智能對未來金融市場主體的影響

（一）人工智能對商業銀行的影響

1.積極影響

（1）有助于商業銀行走出逐漸被邊緣化的困境。近年來，金融市場化改革的加速導致銀行壟斷市場的局面被打破。直接融資的巨大發展導致銀行渠道間接融資大幅度萎縮。“支付寶”、“微信”搶走了大部分商業銀行的重要中間業務收入來源，同時也沖擊了銀行賴以生存的存款業務等負債業務。商業銀行憑借自身雄厚的資金實力和豐富的數據累積，引入智慧網點、智能支付、智能風控、精準營銷和智能合同等，有利于在貸款和支付結算領域搶回原有的用戶和市場份額。

（2）有助于提高商業銀行的征信能力，降低經營風險。在信貸領域，近幾年銀行的不良貸款迅速暴露，呈增長趨勢。智能金融借助大數據挖掘分析的優勢，深度挖掘金融交易對手的信用狀況，來決定是否與交易對手發生金融交易，可減少不良貸款。在支付領域，相比數字密碼，指紋或人臉獨特、穩定且難以復制，沒有記憶過多數字的煩惱，也省去了輸入密碼的過程，安全性更高。

（3）有助于提高商業銀行的經營效率，節約經營成本。越來越多的商業銀行配備 “智能柜臺機”，銀行的離柜交易量越來越大，未來物理性的銀行網點將會越來越少，這樣就省去了大量的設施成本。基于各銀行APP推出的智能客服，也將省去很多人力成本。

2.需要解決的問題

（1）商業銀行現有的數據量大但較陳舊且破碎。相比支付寶在融資到消費、投資全程一體化的模式下獲取用戶全部金融數據，傳統商業銀行的數據則是碎片化的。近幾年，商業銀行客戶大數據嚴重流失，銀行對客戶數據獲取能力嚴重下降，現有數據相對比較陳舊。

（2）內部人員結構中缺乏復合型人才和科技人才，創新活力不足，在科技實力方面遠遠落后于“BATJ”，以及后起的華為。

3.解決對策

（1）與科技企業合作。一方面可以利用科技企業提供的技術，另一方面可以使用互聯網科技企業積累的大數據，推動建立金融數據共享體系。花旗銀行、富國銀行、桑坦德銀行等國際大型銀行都已有所行動，而國內的商業銀行才剛剛開始意識到這一點。

（2）重視人才培養，引入復合型人才。商業銀行應加大對員工隊伍的整合，要在人才培養機制的基礎上，高度重視并積極建立靈活的人工智能人才引留機制，為高級技術人才提供良好的發展空間。為加快人工智能專家隊伍建設，積極挖掘內部資源，培養兼顧技術和業務的專家。

（二）人工智能對非銀行金融機構的影響

1.積極影響

（1）最直接的影響是提高運營效率，節省運營成本。以往金融分析師花很久才能完成的工作，機器人可以在幾秒鐘內完成。如果智能投顧研發成功，那么將會給研發者帶來即時的高回報。雖然研發階段的一次性投入成本較大，但邊際效益高，邊際成本小。此外，機器人不但全年無休，而且避免了在工薪、勞動保護等各方面存在雇傭糾紛的可能性，在忠誠度、穩定性方面幾乎沒有問題。

（2）提供個性化服務，提高吸引客源能力。人工智能基于分層設想，探索具備智能特征的適當性管理形式，針對不同層級的賬戶權限和產品風險，匹配不同等級和不同方式的適當性管理規范。例如，德意志銀行推出的機器人顧問AnlageFinder，利用問卷調查和計算機設計的程序算法，為客戶提供股票投資組合的建議。這種個性化服務，能夠同時實現提升客戶體驗、增加客戶收益、降低客戶支取的服務費用，對非銀行金融機構來講實際上是一種雙贏。

（3）降低經營風險，使風險更加可控。這一影響主要體現在保險行業。與商業銀行不同，智能保險運用大數據技術構建定價和反欺詐模型，以有效評估覆蓋客戶承保前、中、后的風險。通過大數據分析促進核保流程自動化，縮短核保時間，提高核保準確度，主動挽留高退保風險客戶，并分析不同客群退保原因，降低退保率。

2.需要解決的問題

（1）非銀行金融機構在優化升級過程中面臨的第一個問題仍然是科技和人才的缺乏。具體描述和解決方案同商業銀行的相似。

（2）智能理財模式的被接受程度可能較低。受傳統理財觀念和習慣影響，投資者可能更期待和理財顧問面對面交流。由于人工智能剛開始應用到金融領域，目前尚處于試驗階段，客戶對沒有情感的機器人的信任程度較低。

3.解決對策

同商業銀行一樣，非銀行金融機構應加大與科技企業合作，利用科技企業的技術和大數據，提高金融服務的科技含量和準確度;調整人員結構，重視人才培養，引入復合型人才。同時，還應加強新型投資理念的宣傳教育，增強客戶對智能服務的認識和信任度。

（三）人工智能對金融監管機構的影響

1.積極影響

（1）提高金融監管效率。在中國，滬深兩大交易所各自掌握的檢測系統主要分為對內部交易的監察、對重大事項交易的監察、聯動監察機制和實時監察機制四個方面。這套監控系統有一定的大數據分析能力，并有實時報警等功能，主要用于跟蹤和判斷盤中異常表現。

（2）降低執行成本。在傳統的監管模式中，從大量信息中進行人工篩選和現場調查確認等都要耗費大量的人力和物力，而自動化的智能監管省去了大量的人力物力成本。

2.需要面對的問題

（1）跨界合作將加大金融市場的監管難度。原來金融的歸金融，科技的歸科技，人工智能應用到金融領域后，權責界限不再那么分明，出現監管空白區，一旦市場出現動蕩，究竟該找哪一方問責便成了問題。

（2）可能出現監管過度的情況。面對新技術對傳統金融的沖擊，監管部門急切想要維護市場秩序，可能導致金融創新受到打擊，智能金融發展緩慢。

3.解決對策

（1）監管部門應該改革和完善監管體系，盡快劃出監管紅線，明確劃分權責界限。根據新金融模式暴露出的問題，對相關法律規章制度作出修改和完善，開展混業監管和跨地區監管。

（2）需要增強科技管理能力，創新監管方式。深入研究科技創新領域的風險，開發和完善信用評價體系，健全風險分擔體系，利用金融科技來監管金融機構。

（3）監管部門應給予智能金融足夠的發展和試驗時間與空間，監管的力度和范圍要和風險程度成比例。社會輿論也要做到積極引導，避免一邊倒的情況發生，要明確重點，避免誤傷其他金融類型。做到在“發展中規范”和“規范中發展”。

（4）承擔起推動建立數據共享體系的工作。只要實現了數據共享，金融市場就難以形成壟斷。2017年，中國人民銀行推出“網聯”政策來應對阿里、騰訊的壟斷趨勢，但進展十分緩慢，效果也不明顯。因此，這方面的工作仍不能放松。

（四）人工智能對金融從業人員的影響

1.積極影響

從人工智能和人類的替代關系上來講，人工智能在金融領域的應用對金融從業人員似乎沒有積極影響，其實不然。人工智能應用于傳統崗位，可以使金融從業人員從大量繁瑣重復的勞動中解放出來，極大地提高工作效率，縮短工作時間。

2.需要面對的問題

短期內將造成大量從業人員失業。隨著金融智能化的發展，不僅柜員之類的前臺服務人員，金融分析師、信貸資產評估師、理財投資分析師、金融股票外匯期貨等部門的分析師，無一例外將被取代。CFA協會已意識到這一危機，將人工智能列入CFA考試內容，希望持證人能充分利用人工智能來指導投資決策。

3.解決對策

（1）從從業人員自身角度來講，要與時俱進，及時更新自己的知識儲備，積極學習相關操作技能，與人工智能和諧共處。

（2）從金融機構的角度來講，應及時開展新技能培訓，提升員工的工作能力和素質。

（3）從政府人才培養的角度來講，應給予相關政策支持，及時更新大學等科研機構的課程，培養出與時俱進的實用型人才。目前，在國內人大和浙大已經開設智能金融的相關課程，但都還處于試驗階段。

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（責任編輯：喬虹 董博雯）