新金融科技背景下行為金融的應用前景與建議

董 昊

(蘭州大學經濟學院，甘肅 蘭州730000)

一、 引言

金融科技被金融穩定委員會(FSB)定義為“技術驅動的金融創新，可以導致產生新的商業模式應用或產品，并對金融市場機構以及金融服務的提供產生實質性的影響。”技術驅動、對傳統金融的實質影響、新金融服務是其核心內容。伴隨著區塊鏈、人工智能以及大數據的不斷應用，金融科技在全球不斷深化發展。 需要注意的是，很長一段時間內，經濟學的研究基礎一直建立在“經濟人假設”之上。 該假設認為市場中的人所做的決策都是基于理性分析之后的。 金融學中有兩個重要的理論流派，分別是有效市場假說與行為金融學。 實際我們都知道，投資者的非理性心理活動在金融市場中幾乎是不可避免的。 那么，基金經理與金融分析師們基于“經濟人假設”所得出的各類結論正確與否也值得商榷，依照此假設所研發的金融科技衍生產品也極有可能存在著同樣的缺陷。 這一現實情況就真實地映射了行為金融學對于金融科技未來發展的重要作用。 基于此，我們把之前建立在“經濟人假設”基礎上的決策模式不靈活、如程序般的金融科技暫且稱為舊金融科技或“機器金融科技”，而將行為金融學融入其中的金融科技稱為新金融科技。

近年來，知名經濟學者在行為金融分支領域獲得諾貝爾經濟學獎，國外也正在積極地構建為基于行為金融學的金融科技的架構，開始著重思考與補充傳統的金融學理論以及市場有效理論，并逐步將社會心理學等學科內容滲透于風控、投資等領域。 抓住新舊金融科技的轉折契機是深化我國金融創新發展的關鍵點。 相比于舊金融科技，基于行為金融學的更考慮行為數據、情緒的新金融科技能夠在領域內更好地實現金融作用，促進金融市場宏觀經濟的深層發展。

二、 行為金融在新金融科技實際中的應用

(一)行為金融下的量化交易

金融投資一直與技術發展密不可分，以量化交易為代表的金融投資活動在理論與實踐方面愈加成熟。 當前的量化投資模型主要是建立相對準確的模型，借助代碼從諸多數據中選擇有較高收益率的目標股票，代替了以往分析師的主觀判斷分析，在某種程度上，相對規范的程序設計規避了一定的因情緒而導致的非理性行為。 再者，量化投資的背后主體雖然是人，但基于自身交易特性，量化交易可以輕松地突破時空甚至生理限制，在全球不同市場之間不間斷地運行，以高頻的交易密度來及時應對金融市場的變化。 對比之下，傳統投資活動需要獲取數據、分析信息、手工操作等一系列程序，效率低，不能很好地適應股票市場快速變化的實際情況，從而極易使投資者不能在恰當時間點采取合適的投資決策，錯過交易時機致使收益受損，而根據系統指示的電子自動交易，有著精準快速、高頻的特征，符合市場交易需求。

關于市場是否應該有效，學術界現在普遍認可的有兩個立場：一是市場有效假說，二是基于行為金融學派的反方觀點。 目前較為經典的資產定價理論，如三因子模型、被動型投資、羊群效應等投資策略都是基于這兩個理論立場衍生出來的。 從收益結果看，不同立場下所運用的投資策略都能依照自身觀點的特性而產生相應收益。 作為量化投資的重要手段，多因子模型的運用使得廣大投資者獲得可觀的收益，而基于行為金融學派所產生的反轉效應、動量效應等也逐漸在金融市場上得到廣泛的認證與使用，也使得基于行為金融理論的量化投資成為較為普遍的投資策略，專注于行為金融研究的芝加哥大學的理查德·塞勒也獲得了2017 年諾貝爾經濟學獎。 從前景趨勢看，外部科技手段可以使投資策略更加精準，智能化個人理財、便捷的投資及在線貿易、數字化保險業務都是新金融科技與行為金融發展的機遇。 量化投資活動中的科技含量占比會只增不減，有關投資者的行為數據也會越來越多地應用于量化交易中。

一方面，借助技術手段，金融公司能夠更好地通過情感分析和新聞分析，處理社交媒體、新聞報道等數據，對投資者情緒與市場行情給出判斷預測。 另一方面，新的數據類型將會通過借助科技得以產生，從而達到更加多元新式的維度，以往難以分析、無法分析或者分析成本巨大的經濟現象和行為現象，在很大程度上可以找到突破口得以驗證，行為數據的填充將使行為金融學也能獲得新一輪的發展，而新理論又將進一步指導實踐，使金融投資更加適應市場發展。

(二)行為金融下的保險技術

金融經濟學與人類認知交叉學科的成果表明，一項金融決策的制定與主體間的內在情緒變化有著重要關聯。 丹尼爾·卡尼曼認為人類的思維系統包括直覺與邏輯，但在這兩套系統當中，由于邏輯的理性思維需要消耗人體大腦更多的能量，所以人類在執行決策時更傾向于使用直覺系統進行決策與判斷。 基于此可以解釋以往的保險選擇往往是主體根據風險概率的主觀概念做出決定，并非根據客觀風險概率。過度自信往往導致人們無形中違背新古典經濟學中“全局最優選擇”策略，這便是投保人的非理性行為。 現如今，保險產品銷售、出險理賠等環節滲透了越來越多的智能科技，降低人工成本，提高效率，逐步實現新舊保險業的轉變。 CB Insights 研究院數據顯示，2012 年到2018 年全球保險科技的融資金額和次數的增長速度高達年均182.76%和76.45%(圖1)。 無論是人身保險還是財產保險等，受益者都是投保人，因此人的心理活動始終貫穿于保險過程，將行為金融理論更好的結合保險行業，會顯著提升保險服務質量。

圖1 2012～2018 年全球保險科技融資金額與次數

長期而言，保險行業必將朝著復雜精細化的方向發展，將會產生越來越多的個性定制化的產品，通過大數據等可實現復雜保險產品定價、賠付等要素的個性化和透明化。 客戶可基于自身實際，結合人工智能客服系統的精確反饋，按需定制。 短期而言，目前在市場上已經有一批保險產品以創新場景定制化作為行業增量而被大量設計并面向市場。 銷售層面而言，中介平臺的壯大與保險營銷員的重定位將成為未來兩大行業走向。 隨著自然語言處理等技術愈加成熟以及相關智能硬件的普及，具備或接近具備自由對話與互動能力的客服營銷系統將專業、高效地部分替代保險營銷員的銷售服務工作。 從運營上看，基于保險公司的數字化智能轉型，查勘、理賠等環節更加高效，使得運營模式主要體現為“輕前端+大后臺”、中心統籌邊緣響應等。

受傳統觀念影響，有相當一部分客戶對于保險業存在規避態度，不能理性對待保險產品，行為金融應該注意到這一點，讓客戶從心理上接受保險。 應該以解放投保人思想負擔為主要目標改進保險技術，從而達到協助投保人做出正確的投保選擇，使投保行為更符合投保人實際情況。 加快保險產品的創新，針對行為金融大數據開發個性化的保險產品來滿足不同投保人和不同風險的需求。 當然值得注意的是，發揮行為金融在保險業的積極作用的同時，也要抵制部分行為金融效應在保險業的消極作用，行為金融學理論中的羊群效應，在保險市場上很大程度影響了投保人對保險產品的購買意愿。 在羊群效應下，投保人往往不考慮個人風險差異，盲目投資購買保險產品，有時也有簡單拒絕保險產品的現象發生，這也在一定程度上導致了保險市場上需求不足。 在保險科技層面上，可以考慮創建能識別各種投保認知差異的大數據信息篩選體系，保險科技公司可積極開展研究認知特征與金融行為之間關系的基礎性工作。

(三)行為金融下的風險防控

新金融科技的發展，對于數字金融、傳統借貸等服務的監管提出了更高要求。 隨著新金融科技被廣泛運用，各種新型潛在風險相繼衍生，而公司原有的風險復雜性、風險傳遞程度都將更加強化以及更加難以察覺。 基于此，金融機構為更好地化解風險，需要適時改革已有的風險監管方式，提高科技含量、突破傳統管理模式。

Markowitz 投資組合理論在風險度量上起到了指導作用，該理論認為投資者的風險厭惡程度是一定的，將每個資產組合視作一個單位，并只考慮組合內部各個證券之間的協方差。 但并沒有將主體的情緒、偏好等要素融入架構中，而行為金融理論恰好能作出補充，創新出行為組合理論和行為資產定價模型(BAPM)。 Shefrin 和Statman 認為行為金融理論是BAPM 的內核，信息交易者和噪聲交易者是模型中的兩大交易對象。 因為噪聲交易者并沒有嚴格的均值方差偏好，在市場中就會犯認識性錯誤，使得噪聲交易風險會在短期內進一步擴大。 BAPM 模型中交易者的行為活動與決定證券預期回報的β 產生關聯，從幾何上看，行為要素與均值方差有效組合的切線密切相關。 BAPM 模型既結合了市場有效性原理，也秉承了行為金融學所堅持的交易者有限理性、有限控制力和有限自利。 從現實金融活動來看，相當一部分投資者的資產管理組合呈現金字塔式，不同層對應著不同目的和風險。 因此，通過相關行為金融學理論，結合金融科技改進風險度量模型將更有利于提高風險識別能力。

三、 結論與建議

部分金融實證主義者將行為金融學視為純粹的軟科學，并沒有將投資者以及機構心理很好地融入金融科技中，導致了金融科技產品以及相關決策方式僵化，并不能充分人性化的實現金融目標。 論文以行為金融學為出發點，探究將認知心理學等人文學科更好地滲透到原有的金融科技中來，把基于行為金融學的新金融科技更好地運用于市場之中。

(一)加強科技與金融的協同發展

現代金融的創新改革離不開以大數據等為代表的科學技術的推動。 一方面，要在現有階段繼續加強金融領域與新技術的融合，推動已有金融科技場景的進步發展，加強平臺間的交流與合作，促進金融機構之間的數據共享，從平臺搭建、資金利用、數據分析以及產品創新等方面系統推進其精細化和網絡化建設。 另一方面，要積極地求索未來可以適用的新領域新場景，在做好風險防控的同時刺激更多金融領域的創新變革。

(二)創新行為金融理論研究

物聯網以及互聯網的廣泛應用催生了一系列新的金融產品、模式以及金融理論，極大地刺激了金融領域的蓬勃發展，使得金融研究在挑戰中發展。 基于移動設備的廣泛運用，大量行為數據由此產生，改善了以往無法獲得數據的局面，通過建立模型等方式讓以往難以預測的金融現象變得可以檢測。 相比于傳統金融而言，行為金融科學性更強，其科學性在于意識到在今后相當長的一段時間內，從事金融活動的主體是極易做出“非理性”行為的實際人，人的各項金融活動始終影響著市場。 在新金融科技的風口下，行為金融學也應不斷創新以此適應金融市場變化。