人工智能在金融交易中的作用及未來的發展方向

姜瑜

[摘 要]所謂人工智能，就是在以研發模擬與擴展人的智能的理論或方法、技術以及應用的一門新興科學。通俗點來講，就是能夠讓機器替代人類工作，從而節約人工成本與提高工作效率。人工智能屬于一種范式轉化技術，可以無縫改變我們的生活出行以及購物的方式，而金融行業是人工智能所涉及的重要領域。在未來活動中，人工智能能夠很大程度上對金融業產生顛覆性的影響作用。

[關鍵詞]人工智能;范式轉化技術;金融業

[中圖分類號]F832 [文獻標識碼]A

近三十年以來，人類在科技上取得了重大建樹，其中包括“二十一世紀三大頂尖技術（基因工程、納米科學、人工智能）”。而人工智能的應用不僅在計算機領域中得到了廣泛的重視，而且在機器人與金融業、控制與仿真系統中有著極其突飛猛進的發展。

1 人工智能與金融交易

1.1 什么是人工智能

在很久以前，人們就幻想過能夠用非生物替代人類的工作與思考，從而幫助人們解決困難的問題，甚至有著比人類有過之無不及的智力。伴隨著20世紀40年代計算機的出現，開始了全新的電子計算機信息技術時代。這幾十年來計算機的發展速度迅猛之快，從原先的互聯網變為“互聯網+”，對人類生活產生著顛覆性變化。而人工智能則是計算機科學技術發展的一顆結晶果實，是以一門基于計算機科學、心理學、生物學、神經科學、數學與哲學等學科的科學與技術。著名的人工智能之父John McCarthy曾經說過：人工智能不僅是制造智能的機器，更指的是制作人工智能的程序，其能夠模仿人類的思考方式，從而讓計算機以智能的思考方式解決問題。人工智能能夠通過研究人類大腦的思考、學習與工作方式，再將研究成果作為開發一個又一個智能軟件和系統的應用基礎。

1.2 什么是金融交易

金融指的是對現有資源進行重新的整合后實現價值與利潤的等效流通。而金融交易指的是在機構單位中金融資產所有權變化的所有交易，包括金融債權的產生與負債的清償。金融的本質只是價值流通，而金融交易的產品卻有很多，包括銀行、證券、保險與信托等，金融交易強調交易活動的本身和反復性，實質是用一種資金流交換另一種資金流，交易的結果不是市場結清，往往是同時產生了債權和債務——交易的一方獲得金融債權， 另一方則承擔金融債務。

2 金融交易中人工智能的應用現狀及作用

2.1 人工智能的應用現狀

在2017年8月1日的《金融時報》報道，美國紐約的摩根大通集團（JPMorgan Chase & Co，NYSE：JPM;）將在全球的股票算法業務部門中采用AI機器人LOXM執行交易操作，其效率比傳統的買賣方式高許多。根據統計，在2000年金融交易的頂峰時期，高盛集團在美國紐約總部的先進股票交易柜臺雇傭了600名交易員，替投行金主的大額訂單進行股票買賣操作，但是在2017年，這里只有兩名股票交易員。早在2016年9月起，高盛集團已經裁員超過400人之多。微軟的李開復曾公開表明“人工智能最好的應用領域之一在于金融領域”，而人工智能的普遍應用對金融交易員來說面臨著工作崗位的巨大變動。在人工智能逐漸滲透在社會生活的各個領域中的今天來看，金融的人工智能化早已經是大勢所趨。

2.2 人工智能的作用

2.2.1 數字金融顧問

機器人是人工智能的一大應用，也是一大特色，深受人們的喜愛。而金融交易中機器人能夠替代傳統的金融交易員。在金融交易方面能夠為用戶提供財務的輔助以及咨詢服務，而客戶可以將人工智能機器人視為數字助力，可以幫助用戶瀏覽整個財務計劃，加以節省、支出成本，利用NLP處理數據，從中基于算法與用戶之間的交易推進適宜的產品服務。這樣不再拘泥于交易員的隱私性和客戶的可操作局限性，最大化提升了用戶的參與度與改善用戶的體驗感。

2.2.2 客戶風險預警

在傳統的銀行與保險行業中，工作人員的工作最關鍵的一步在于根據客戶的風險評分進行風險分析。而在人工智能的應用下，AI可以根據客戶的風險狀況從低往高自動分類客戶，而客戶亦可以根據每種風險概況選擇相關適宜的金融產品，最大化根據客戶的風險評分為客戶提供最為理想的產品。

2.2.3 交易搜索透明化

人工智能可以為客戶提供良好的交易搜索，能夠讓用戶在歷史數據中搜索特定商家的特定交易，從而避免以后在與銀行對賬中尋找這些交易的繁瑣程序。不僅如此，人工智能能夠利用搜索將人的信用評分與債務總額進行整體性統計，從而讓用戶的使用更加人性化和合理化。

2.2.4 合同分析

在金融行業中，合同分析的任務比較仔細且重復，在人工智能的引用下，合同分析不再充斥著枯燥性。不僅如此，在光學字符（OCR）的利用下，將硬拷貝文檔進行數字化管理，具有分層業務的邏輯NLP模型，從而對合同進行記錄與糾正，在這種基礎下，合同的重復性檢查與模擬結果的準確性大大提高。

2.2.5 預測流失率

流失率是任何行業中的關鍵績效指標。客戶對企業來講就是利潤的來源，而流失客戶的數量關系到企業的收成所在。對此，在人工智能的應用下預測即將到來的流失并采取預防措施對企業來講很有幫助。

2.2.6 算法交易

算法交易應用對金融行業來講有著重要的地位，而大多算法交易的應用都是在投資后進行的。人工智能的應用可以快速計算分析數據，從而做出決策。這種算法檢測通常以難以發現的模式進行計算，比傳統的人工交易員有著更快更迅捷的計算速度，并且能夠以從數據中導出的洞察自動執行整個交易過程。

2.2.7 估值模型

估值模型能夠用資產和歷史示范的數據點快速對資產進行估值，而這個數據點則是人們用來評估資產的內容。能夠使用財務分析數據點，比如經濟指標、市場倍數與增長預測公司/財產的價值。

3 人工智能帶給金融交易的影響

3.1 對金融交易的潛在微觀正面影響

（1）搜集分析更多信息，減少信息的不對稱性。促進市場的參與者了解市場的價格形成與各種因素的關系，從而提升市場的穩定性以及效率性;

（2）促進更多金融機構處理各種金融交易操作，從而實現日常的業務管理流程，能夠以客戶的真正需求定制產品，從而將更多緣分配給有著明顯增長潛力的客戶;

（3）能夠更加準確地開展風險評估，使金融機構能夠正確地管理風險，從而減輕整個交易的尾部風險;

（4）降低金融的服務成本，讓消費者與投資者能夠支付較低的費用和借貸成本;

（5）通過大數據的分析，能夠讓人工智能對每位消費者與投資者的特點了如指掌，從而便于提供更多個性化與定制化的金融服務。

3.2 對金融交易的潛在微觀負面影響

（1）如果市場的參與者使用著相似的人工智能技術，可能產生金融穩定的風險;黑客可以利用高級的優化技術和可預測的行為模式操作市場價格，對市場產生不利的影響;

（2）存在著決策的盲區，由于金融機構與監管機構對人工智能進行交易與決策中有著較大的盲區，從而不知道在發生事情后有著怎樣的防范措施;

（3）如果在第三方的人工智能工具的應用中給金融中介產生了巨大的經濟損失，那么執行交易的一方承擔損失還是監管機構以及其他各方承擔損失，尚未明確，責任難以劃分;

（4）如果一家重要的人工智能供應商遭到操作風險事件，可能導致大量的金融機構終斷其運營，從而產生較大的風險;

（5）利用大數據可能引發隱私與信息安全問題，除此以外，在敏感的數據收集中引發傳統的信用評分與信貸提供的歧視。

3.3 對金融交易的潛在宏觀影響

（1）影響金融市場的集中度。由于金融市場的企業大小不一，而人工智能的應用只有個別大企業才能開發和使用的成本，故此很容易造成金融市場的壟斷性，導致金融市場的某些功能集中度提高;

（2）影響銀行系統的全面性。如果銀行的傳統服務被金融市場分割后，讓銀行對服務的提升更多關注的只是更為狹窄的活動，而不是全面的服務性，可能降低銀行的系統重要性。

（3）容易受到極端的沖擊不良性。在金融機構中，使用的人工智能應用大同小異。如果一個金融機構的人工智能數據因某種不良因素所攻破，則對其他當地的金融機構產生相同的沖擊作用。

4 人工智能未來的發展方向

根據以上分析，我們不難預測在未來人工智能的發展具有著多樣性。

（1）在應用中，人工智能能夠與科技水平不斷發展，從而進行優化;

（2）在監管中，人工智能的應用有著相關的法律文獻說明，從而更好地約束著人工智能的多種不利性;

（3）在服務中，金融能夠利用人工智能對客戶進行更加合理、優良的規劃利用。

5 結語

現代科學技術的不斷發展，所呈現出來的日新月異的科技水平早已令人們對其有著足夠多的自信與樂觀。而人工智能雖然在現階段有著諸多弊病，但是在問題上終究會得到有效化的解決，從而讓人工智能技術由金融行業不斷發展到人類生活領域的方方面面。

[參考文獻]

[1] 李欣怡.人工智能在國內科技金融監管中的應用思考[J].現代金融，2018（09）.

[2] 吳澤宇.淺談人工智能在金融風險控制中的創新應用[J].商場現代化，2017（21）.