人工智能時代金融科技發展應用研究

沈蘇鵬 王英姿 楊晨

摘要：隨著大數據的逐步完善，計算機算力的提升，人工智能產業發展迅速。同時，人工智能在金融領域的運用也越來越廣泛。本文描述了人工智能的運用對金融業發展的促進作用，分析了人工智能在金融領域應用將會面臨的問題，并給出了相應的對策建議。同時展望了未來人工智能在金融領域的發展前景。

關鍵詞：人工智能;金融科技;智慧金融;

中圖分類號：F83233??文獻識別碼：A??文章編號：

2096-3157（2020）08-0156-02

一、人工智能在金融領域的發展現狀

2012年以后得益于數據庫的創建、計算機算力的提升，人工智能產業得到迅速發展。未來，人工智能產業的競爭也會隨著消費者的需求而演化，各金融企業也會在不斷提升人工智能科技中取得進步。針對目前人工智能技術發展和市場應用情況，人工智能在金融行業將會帶來巨大變革。

1金融業的服務模式更加主動與高效

1956年，約翰·麥卡錫在一次會議上提出了“人工智能”一詞，而這也被世人認為是人工智能誕生的標志。到了20世紀90年代，伴隨著神經網絡技術的發展，人們更加理性地去看待人工智能。隨著大數據、算法、云計算的技術穩步提升，金融服務模式變得更加快捷高效。具體包括以下方面：

（1）精準的客戶服務。人工智能會通過數據庫來獲取客戶的行為數據、資產數據、興趣數據以及對客戶的行為意愿做出推測和模擬，從而形成精確的定位。并且根據用戶、產品、服務等進行定位和標簽化處理，從而精確推薦和預判服務。

（2）洞察商業機會。通過數據回收分析處理，提取價值數據，提高決策水平，改善業務水平與銷售模式。充分了解客戶資產分布以及投資喜好，當有符合客戶意愿的產品出現時，可以通過對客戶的洞察，主動及時地進行推銷。

2金融業務處理能力得到提高

人工智能不同于人腦，它有固定的算法以及冗余系統，在面對復雜情況下，它總能給出最優的選擇，通過云數據計算技術，人工智能將極大地提高信息處理能力以及降低系統性風險。

（1）金融大數據處理能力增強。隨著金融行業的發展，截至2017年行業所累積的數據量已超過100TB。擁有著巨大的數據，人工智能可以與多種基于大數據開展的金融業務深度融合，如銀行業、證券業、保險業。基于新興的云技術，企業可以通過大數據分析制定最優戰略。并由此獲得相應的戰略風險報告，促進資源的合理利用，提高企業利潤。

（2）金融系統性風險減小。基于計算機的超強計算能力，為其打造更廣闊的全局觀和更遠預見的可能性。面對復雜的情況，人類會因為情感左右自己的選擇。但人工智能不同于人類，它沒有情感體系，只會通過系統算法進行最優選擇。因此人工智能會通過系統的計算與數據分析，最大程度的降低金融性風險。

3客觀反映客戶風險承受能力，提供個性化的金融服務

人工智能的加速進步，是由于云計算、云存儲等因素的成熟;而深度、自我學習帶來算法上的突破，則是推動人工智能發展的重要因素。通過深度分析客戶行為模式、比對數據庫，以及根據客戶的資產投資比例，客觀地反映客戶的風險承受等級，并由此提供個性化、智能化的一體性的投資建議。給客戶提供屬于他獨一無二的投資建議。

二、人工智能在金融領域應用的局限及挑戰

我國的人工智能技術起步晚，相對技術掌握不充分。一方面，人工智能的發展需要數據庫進行支撐，因此數據庫的建設就顯得尤其重要。另一方面，數據的存儲以及運用也會成為制約發展的一部分。下面介紹Al金融面臨的局限以及挑戰。

1智能金融應用并未制定信息披露統一標準機制

就目前人工智能技術在金融領域內的應用情況來說，主要缺乏完善的信息披露體系，因此一旦出現業務或者服務糾紛便會面臨多種多樣的難題，且此類問題因為是近幾年才出現的，并沒有相應的法律法規能對其進行約束，對于智能金融的發展會產生一些不良影響。在信息處理上，人工智能需要對大量群體客戶進行數據采集與行為分析。在這一過程中是最有可能造成客戶信息數據的泄露，侵犯客戶隱私。一旦發生隱私泄露，影響的不僅是單個用戶，而往往是巨大規模的數據泄露。

2智能金融領域的人才隊伍仍有缺陷

我國的人工智能研究起步較晚，在關鍵性技術上研發能力不強，因此并沒有做到在金融業的廣泛應用。對于智能金融這個新興行業，國內設立人工智能專業的高校還比較少。全國范圍內既懂人工智能技術又懂金融的復合型人才更是難得。想要推動智能金融的大力發展，就必須要擁有這種復合型人才。而缺少大量的復合型人才恰恰是制約我國人工智能技術在金融領域應用的關鍵原因。

3龐大的數據量處理給人工智能在金融領域發展帶來困難

我國人工智能技術研究相比西方國家起步較晚，現在雖然在某些技術上已經達到了一些西方發達國家的水平，但是遠遠還沒達到發達國家對于相關方面問題的處理水平。人工智能在金融行業的應用，關鍵是建立智能數據分析模型，擁有了強大的數據分析模型才能發展和使用人工智能。而在此之前，需要數據庫為其提供支持。目前我國想要推進人工智能技術與金融產業融合發展，必須要解決數據庫中的大數據與標簽化處理的高成本問題。因此，只有在國內將數據庫相對完善的建立起來之后，智能金融發展才會更加迅速。

4人工智能在金融領域的銀行監管滯后

人工智能在面對權責主體無法界定的條件下，不能通過系統內置算法進行分析處理，這樣便使監管過程面臨復雜的問題。傳統的審慎監管和行為監管的原則已經無法適用于高速發展的人工智能金融，應審慎監管約束金融企業以降低其承擔高風險投機的幾率。但是這些約束不僅使金融機構的資金使用效率降低，且降低了金融機構在使用人工智能時的運行效率，提高了營運成本。

三、推動人工智能技術在金融領域應用的對策建議

面對上述問題，在研究了相關的資料文件后，給予下列解決方法。

1加強機制創新，完善智能金融應用風險防范機制

隨著金融與人工智能融合度不斷提高，金融界要高度重視這一趨勢，推動有關方面的立法，積極參與制定基于“智能業務”的標準體系。此外，針對智能金融領域應用的特殊性，應建立多種相應的安全防范措施。建立相對的信息管理體系，應對數據庫中的巨大數據量，減少人工的干預窗口，推進數據處理的智能化。

2加強人才建設，培養復合型人才

鼓勵國內高等院校開設、發展人工智能專業，從國外引進相應的科技人才。加強對人工智能技術研究隊伍的建設扶持。建立健全激勵機制，對相對技術領域建設的“領頭羊”進行政策性培養。深入探索關鍵性科技，由前期的“中國制造”變成“中國智造”，成立具有自我知識產權的研究體系。

3加強智能金融數據的應用，促進智能化業務轉型

金融業是數據和信息密集型服務業，因此建議對金融業的數據進行單獨、專項處理，為人工智能提供集不同行業部門、跨區域的數據資源做下鋪墊。研究人工智能的自我學習能力，由被動學習到主動學習。人工智能可以通過互聯網技術主動采集數據，不斷提升自我算法，進行自我升級。對信息進行深入的學習，并將其數據進行預判處理，從而更好地將人工智能融入金融領域進行應用。

4配合與時俱進的穿透式智能銀行監管

加強監管層面技術開發，如建立多種交易規則以應對不同需求、加強開發人員的自我責任意識，建立全方面監控，時刻關注操作，并在后臺設立相應的操作預警提示。在系統設計方面一定要確保安全并且要有應急預案，為人工智能技術在金融銀行領域應用、創新和發展營造適宜的監管環境。

四、人工智能在金融領域發展前景

人工智能的應用不僅僅是在銀行、證券公司、保險等行業，其在生活的各個領域都會有所涉及。目前我國對于人工智能的研究起步較晚，但是發展卻為迅速，當國內云存儲建設完成之后，人工智能的發展將被推到一個頂峰。通過云數據的共享，每位客戶都會有獨一無二的標簽，它會顯示著你的資產結構、投資偏好、風險承受能力。甚至人工智能會了解你的喜好、你的物流信息等。通過對這些數據的整合與分析，人工智能將在物流領域、信用領域、資產管理方面做出巨大貢獻。

1智能物流金融

通過大數據分析規劃，將其客戶包裹的目的地進行匯總核算，計算出最優的運送路線。并將線路上傳至數據庫，通過數據積累，給物流公司信息支持。以往的快遞中轉站點都會設置在偏遠的郊區，以降低租房費，但這會提高運輸成本。運用智能運算，人工智能可以根據包裹的運輸密度、各時間段不同地方寄送包裹的數量等數據進行分析，從而給出最優的中轉站點地址。這不僅可以極大地提高快遞的運輸效率，并且可以降低企業的營運成本，增加企業的利潤。

2智能授信預警

人工智能通過數據庫以及區塊鏈技術，與社會信息產生緊密的聯系。這樣使銀行內部積累了大量的信息數據，涉及各類業務交易數據、客戶信息、投資顧問等。人工智能通過這些海量的數據對客戶進行分析，將對客戶信用層級上進行復雜的結構性計算從而給出綜合性風險最低的授信額度，并且根據實時數據進行更新。當系統檢測出用戶的異常行為時，系統會給予警示，并根據以往的數據給出相對合理的對策建議，用以提供給機構參考。例如阿里巴巴旗下的螞蟻金服，在研究人工智能的深度學習，計劃將創新型Al金融運用在小微企業的貸款管理以及互聯網小貸、保險等多個方面。

3智能資產管理

資本市場的產品多樣性、復雜性是其巨大特點，因此資產和資金管理方具有較多的難點。而當人工智能運用在金融行業上時，人工智能的最大作用就是可以改善跨期資源配置中的信息不對稱。一方面，國內的資產證券化并沒有實現“主體信用和債項信用分離”這一本質作用，傳統的調查方式并不能夠進行穿透式結構性風險識別。而引進人工智能之后，可以通過欺詐和大數據的風險控制系統，對數據進行實時監控。另一方面，隨著區塊鏈技術的成熟，如“智能合約”“聯盟鏈”等，這些產品可以通過資產證券化交易，降低人為操作風險，提高數據的透明度。

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[注]

基金課題：2019年江蘇省高校大學生創新創業基金項目;項目名稱：《人工智能時代智慧金融應用研究》;項目編號：201913994008Y

作者簡介：

1

沈蘇鵬，南京審計大學金審學院學生。

2王英姿，南京審計大學金審學院副教授，碩士;研究方向：金融學。

3楊晨，南京審計大學金審學院學生。