“人工智能+金融”在證券投資領域的應用分析

檀柯

摘 要：隨著人工智能技術的不斷升級和發展，人工智能在證券投資領域中的應用也越來越廣泛，而其在證券投資領域的應用意義重大。相比西方發達國家，我國證券投資市場尚處于初級發展階段，在人工智能技術的應用上尚且存在著一些問題，如業務進展緩慢、專業研發人員缺乏、監管體系不完善等。本文在完善人工智能在證券市場的發展基礎上，提出了一些建議對策，并分析了“人工智能+金融”在證券投資領域的應用，旨在為相關工作人員提供發展方向，為推動證券事業的健康蓬勃發展提供理論參考依據。

關鍵詞：人工智能;金融;證券投資;應用分析

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2020.09.20

1 “人工智能+金融”在證券投資領域應用的意義

1.1 提升工作效率

在“人工智能+金融”下，證券市場利用人工智能的相關工具，對信息數據進行歸納、分析，對金融的微觀維度進行分析，可以最大化地規避風險，降低風險發生概率，通過市場關聯度來加強對市場的管理，切斷風險的傳播，從而提升系統性和整體性。另外，在“人工智能+金融”下，各項條款內容以及內控制度等，都可以進行涵蓋，以此來與大數據技術對比，提高合規性，提升工作效率。

1.2 幫助市場做好投資決策

市場投資決策指的是各個投資主體提前作出論證和調查，為最終的活動投資決策提供參考依據。企業進行投資決策，是進行市場活動決策中的重要組成內容，其決定著企業的生死存亡。市場決策是否有效，將直接影響著企業的風險發生概率，只有未雨綢繆才能提高投資決策的成功率，反之則企業所面臨的金融風險將會大大提高，更嚴重者還會對企業的資金產生一定的威脅。

1.3 降低人力成本

在大數據技術的處理下，智能客服應運而生，它可以應用到各行各業中，是連接企業與用戶的橋梁，是基于自然語言之上的技術方式，為企業管理技術提供了便利，統籌安排各項信息數據，大大降低了人工的成本。廣發證券、中信證券、華泰證券等國內大型證券公司也利用人工智能金融技術的東風，在智能投資顧問領域開展了人工智能定量交易，取得了顯著的成就。

2 人工智能在證券投資市場中存在的問題

2.1 人工智能在業務運用方面沒有得到實質性的突破

當下傳統業務依舊是證券投資市場中的主要業務，而人工智能在業務方面的應用并沒有引起足夠重視，人工智能作為高科技的產物，往往被認為徒有虛表，在應用中不切實際，產生這種現象的原因是：傳統業務的根深蒂固，相關工作人員為了業績考核以及上層壓力，只對傳統業務感興趣。另外，人工智能在我國的應用不夠成熟，對于風險和成本的控制還有待提高。所以人工智能在證券市場業務方面進步不明顯，傳統業務形式依舊為主流，所以不能適應人工智能創新技術的運用。

2.2 缺少專業的研發人員

證券市場中的內部信息技術人員，要對內部信息系統進行開發、維護，對人工技術、大數據技術等進行相應的創新和完善，但是在實際工作中，內部信息技術人員只熟知內部信息系統，而對于新技術的研發和維護專業知識能力不夠，對業務的理解不全面，所以具有人工智能改造技術的綜合性研發人員少之又少。雖然專業研發人員可以從互聯網公司引進，但是由于證券市場自身的特點，相關業務內容具有保密性等，專業研發人員從互聯網企業引進不夠現實，這使技術的開發受到了限制。所以，在人工智能時代下，證券市場中專業研發人員不足，沒有一定的人才儲備，也是證券投資領域發展緩慢的重要因素。

2.3 監管體系不完善，存在多種安全隱患

眾所周知，人工智能所帶來的優勢頗多，但是人工智能所帶來的金融風險較高，對于尚不成熟的人工智能技術，影響的不僅僅是系統的風險指數，同時對于金融市場也會造成一定的影響。所以在證券市場中，人工智能監管體系同樣重要，現階段，由于種種因素導致的監管體系不完善，安全隱患較多，主要表現在以下兩個方面：其一，被監管主體眾多，無法清晰劃定標準，由于在人工智能應用中，參與主體的形式不一，如人工智能技術的提供部門和應用部門、人工智能技術的模型設計部門以及系統部門等。一旦人工智能證券在使用中出現了問題，相關責任方無法確認，而現階段，監管罰則雖然已經構建，但適用條文不夠具體和明確，所以責任無法落到實處，這是監管不完善的一個重要方面。其二，“人工智能+金融”對證券監管人員也提出了更高要求，不僅要求其能夠了解并熟知人工智能系統的應用，同時也要對人工系統算法進行相應的評估和判斷，以全面了解證券金融領域的相關知識內容，提高其認知度。但是在實際工作中，證券監管人員的綜合素質還遠遠不夠，對于人工智能系統算法以及基礎知識了解的相關工作人員不多，傳統監督手段根深蒂固等，導致了人工智能技術應用效果不佳。

3 完善人工智能在證券領域的應用分析

3.1 適當轉變經營策略，不斷創新適應時代發展

3.1.1 開拓新的業務增長點

目前，相比較發達國家證券市場而言，我國的證券市場仍處于初級發展階段，而中間業務作為證券市場中的利潤點，其資產負債仍舊占據了較多的份額，所以我國證券市場的中間業務收入不高。在這種情況下，如何提高中間業務的總收入，并對其進行創新，開拓新的業務利潤增長點，可以采取的方式有：對托管業務、投資證券市場業務等進行債券聯合承銷模式，以對中間業務進行創新，提高收入。另外，實施混業經營，也是提高業務利潤增長點的一種有效方式，該方式在世界金融市場的大環境下成為主流，由于貸款利息和股權投資收益之間的差距明顯，所以混業經營的方式得到了快速的提升，合理有效地利用客戶渠道以及證券市場品牌的優勢，是提高證券市場營業利潤的關鍵因素，這也是改變經營策略，符合時代發展需求的重要手段。

3.1.2 組建大數據庫

現階段，電子商務營銷作為主要營銷方式，大數據庫的建立是根本，而在證券市場中，龐大的客戶數據信息庫，是證券市場本身的最大優勢，所以要更好地利用大數據庫，推動金融市場的蓬勃發展。在組建大數據庫的過程中，市場中的用戶通過對應的網點開展相關業務，而用戶的信息（職業、身份等）都可以存入到數據庫中，是證券市場中有效的數據信息，這對于互聯網企業而言是無比強大的優勢，而這個過程不需要任何成本。所以，在證券市場中，要合理、科學、有效的利用大數據庫信息，對大數據庫信息進行深度的剖析、總結客戶資源、針對需求大的客戶要開展個性化的產品服務，而產品營銷創新也是未來的發展目標。在證券市場中建立大數據庫，是證券市場符合時代發展需要的重要表現，以大數據庫為根本，拓寬業務渠道，提高產品營銷力度等，將產品的服務功能更好地展現出來，以此提高金融市場的發展。

3.2 加大人工智能專業人才的培養力度

在人工智能時代下，我國人工智能專業人才匱乏，而復合型人才主要都是從國外引進，我國對于人工智能綜合型人才的培養力度還遠遠低于發達國家。根據調查研究表明，我國與發達國家相比，人工智能方面的高校比例為1∶8，而且培養出來的人工智能專業人才與智能企業的人才要求還相差甚遠。在“智能+知識”的時代，人才是企業賴以生存的根本，企業之間的競爭終究是專業人才的競爭。人工智能專業人才的匱乏，加大了各企業之間的人才爭奪。無論對于互聯網企業、高科技企業，還是傳統企業，培養人工智能專業人才，是順應時代發展的必然，只有加大人才的培養力度，才能為企業的發展保駕護航。對于高校而言，構建完善的培訓機制同樣重要，如何推動“人工智能+金融”的發展，教育體制的創新和資金的投入必不可少，所以要在符合我國基本國情的前提下，對人工智能專業人才的培訓進行創新，為培養復合型綜合人才打下基礎。

3.3 建立行業規范體制，提升個性化產品服務

以證券市場的健康發展為導向，加強與政府的溝通，促進金融行業的規范化和嚴格化發展，構建完善的金融體制，并將體制細化到各個環節，做到各業務流程的有章可循，有法可依，降低風險發生的概率。另外，以客戶為根本，分析客戶的需求（投資理念、消費觀念、個性化需求等），對現有產品進行創新和升級，只有充分了解客戶的需求，才能利用人工智能技術，開展個性化的產品服務。

4 結語

綜上所述，在“人工智能+金融”下，證券投資市場的發展方向更為寬廣，人工智能是時代發展的必然趨勢，而金融證券投資領域中要以人工智能為根本，為其市場的發展起到積極的推動作用。本文對人工智能在證券投資領域應用中存在的幾點問題展開了一系列的論述，并提出了相應的完善方案，以期望人工智能能夠給證券投資領域帶來全新的發展，為相關工作人員指明發展方向，推動證券投資領域的穩步向前。

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