人工智能在金融監管的應用途徑

劉東方

在各種新興信息技術的研發應用下，互聯網金融開始迅猛發展，金融監管工作所面臨的工作量、工作壓力也在這個過程中不斷增長，傳統金融監管模式開始逐漸暴露出疲態，引入人工智能技術成為金融監管發展的必然趨勢。

我國金融行業經歷數十年的高速發展，已經全面步入高質量發展階段，技術化、精細化、智能化已經成為金融行業發展的主要趨勢，同時共享金融服務模式、去中心化金融信任體系也在快速發展。金融監管是保障金融行業有序發展的重要措施，傳統的金融監管模式已經出現疲態，難以應對當前快速發展的金融行業。在科學技術與信息技術高速發展的5G時代，各行各業都始終圍繞信息技術發展，致力于推進行業的轉型發展。人工智能技術（ArtificialIntelligence，AI）作為近年來各行各業關注的焦點，從最初戰勝象棋冠軍的深藍到大眾熟悉的自動駕駛技術，人工智能技術正在不斷下沉，開始在各個行業廣泛推廣應用，已經成為新一輪產業變革的科技支撐。上述背景下，人工智能技術無疑為金融監管提供了有效的技術支持，如何將人工智能技術應用于金融監管就成為當前研究的焦點。

一、人工智能在金融監管領域應用的優勢

（一）提高金融監管水平

5G時代，越來越多新興技術的應用，金融交易變得越來越頻繁，且交易品種也變得越來越復雜，對于海量的金融信息數據，傳統金融監管模式顯然難以應對不斷增長的金融數據。人工智能技術的應用，能夠針對海量的金融信息數據進行高效的處理，人工智能技術在金融監管領域的應用，能夠挖掘各種潛在數據之間的聯系，提升金融監管的效率。此外，人工智能能夠實時分析風險估量、風險場景等各種指標，只要潛在風險隱患出現，觸發相關風險控制指標閾值，人工智能技術即可在第一時間進行風險預警處理，而這種效率是傳統人工模式或者常規信息系統所難以企及的。

（二）降低金融監管成本

傳統的金融監管審查工作中，監管機構需要耗費大量的人力、物力、財力，去針對監管對象報表的真實性、業務操作的合規性進行審核，同時需要現場核查存在違規的金融操作。人工智能技術的應用，金融監管整個過程都能夠實現自動化、智能化監管的目標，整個監管過程完全通過人工智能技術負責，減少金融監管過程的人力資源投入，從而有效降低金融監管成本。

（三）防范監管套利問題

監管套利指的是市場主體通過制度差異性來獲取套利機會，以此來針對監管審查進行規避，獲取非法利益。通過人工智能技術的應用，能夠針對金融領域進行動態的監管，第一時間發現不合規行為、監管漏洞，從而有效避免監管套利問題的發生，規范金融市場的發展。

二、人工智能在金融監管的應用建議

（一）基于人工智能技術建立金融監管系統

人工智能技術應用于金融監管，應當基于人工智能技術建立金融監管系統，圍繞金融監管系統來開展金融監管工作。從當前金融監管工作的開展情況來看，各個金融監管機構之間仍舊存在信息壁壘問題，相互之間難以進行高效的協作。這就需要國家相關部門充分發揮自身的優勢，統籌協調金融監管部門、交易所、金融機構、司法機關、相關信息技術企業等機構開展數據整合與技術整合工作，推進全國性的金融監管系統，通過積極融入人工智能技術，為金融監管提供智能分析系統、數據平臺支持。在此基礎上，還應當針對當前的數據平臺或者資源進行整合，如互聯網企業建立的金融大數據平臺，各個機構建立的金融大數據系統，通過統籌協調，全面整合企業平臺、交易所、金融部門、政府部門、監管機構等各個主體的信息數據，建立多層級、跨行業、動態性的數據收集方式，保障各種信息技術的“互聯互通”。此外，對于金融監管系統的建設，在積極引入人工智能技術的同時，還需要納入區塊鏈、大數據、云計算等新興信息技術，利用多元化技術針對金融領域海量數據進行實時分析，并利用智能算法獲取最優風險處置方案，以此來保障金融監管決策的科學性、規范性。當完成金融監管系統建設以后，還應當全面建立覆蓋事前、事中、事后監管的監管體系（圖1），同時將金融監管相關的行業規則、法律法規等相關信息轉化為數字語言輸入系統，把監管對象的風險情況、經營行為轉化為數字化標記輸出系統，針對金融領域進行全面、動態的監督管理，同時內部各個系統之間能夠進行高效的信息交換、信息接收、信息反饋。

圖1基于人工智能技術建立金融監管系統

（二）利用大數據資源建立數據生態圈

人工智能技術在金融監管領域的應用，必然需要掌握海量的信息數據，通過大量信息數據的分析，才能夠進一步提升金融監管工作的效率與質量。從當前金融監管工作開展情況來看，現有的大數據資源未能進行有效的整合，在一定程度上制約了人工智能技術的實際應用。針對上述問題，未來需要針對當前的大數據資源進行全面整合，通過科學規劃、標簽、清洗，建立廣泛共享、安全可控的數據生態圈（圖2），為人工智能技術應用奠定良好的基礎。利用大數據資源建立數據生態圈，主要包含以下幾點：首先，加大金融業信息數據的應用力度。金融業本身作為數據信息高度密集的產業，涉及的數據量極大，因為交易的頻繁性，導致交易密度非常高。從當前金融機構的數據管理模式來看，當前正在逐步從數據倉庫、聯機在線數據庫朝著海量數據存儲和高速并行云計算平臺進行轉型。為有效保障上述信息數據的有效應用，充分發揮人工智能技術的優勢，需要針對現有金融領域數據實施清洗、標簽處理。其次，全面提升神經網絡模型綜合能力，包括自學能力、自適應能力、自組織能力、分布式儲存能力、大規模并行能力。最后，利用金融生態圈提升人工智能技術學習能力，包括學習系數調整、分層遺傳算法、增加動量等模式，針對神經網絡算法進行全面的優化調整，同時強化神經網絡訓練工作，保障人工智能深度學習算法能夠更好地適應金融監管工作。

圖2金融生態圈數據

（三）圍繞人工智能技術完善金融監管機制

科學合理的規章制度是保障金融監管工作開展的基礎，人工智能技術在金融監管中的應用，必然需要圍繞人工智能技術完善金融監管機制，通過制度進一步推進金融監管的規范化開展：一方面，政府部門應當圍繞人工智能技術在金融監管領域應用建立針對性的法律規章制度，通過法律法規規范金融監管工作，保障人工智能技術應用的規范性、合法性；另一方面，圍繞人工智能技術在金融監管領域應用，針對金融監管建立系統、規范的規章制度，明確人工智能技術應用的方法、流程，同時建立規范的責任體系、責任追究機制，明確人工智能技術應用下金融監督各方的責任體系，保障各方都能夠在自身責任范圍內落實金融監管工作，進一步保障人工智能技術的順利應用。需要注意的是，人工智能技術本身具備主動學習能力，開發者能夠進行的控制程度相對較低，通常都不會主觀惡意引發差錯問題，即人工智能系統并不會產生主觀錯誤，所以對于人工智能技術因為深度學習不足而引發的錯誤問題，相關部門可以設計一定的免責范圍，掃清人工智能技術應用面臨的障礙。

（四）持續加大人工智能金融監管投入力度

人工智能技術在金融監管中的應用是一項系統、漫長、復雜的系統工程，想要一蹴而就顯然是不現實的。要想保障人工智能技術的作用得以充分發揮，必然需要不斷針對技術進行迭代優化，同時提升金融監管領域的軟硬件水平。這就需要持續加大人工智能金融監管領域的投入力度，在加大人工智能技術研發工作的同時，針對系統進行不斷優化調整。結合當前人工智能技術發展動態，未來可以從以下幾個方面加大投入力度：首先，加大自然語言識別系統的投入力度。自然語言識別技術的應用，能夠讓系統本身的文字閱讀能力得以有效提升，同時可以提高文本挖掘的深度、文字理解的效率，但因為各方面因素的影響，包括我國句法模糊性大、金融語言更新頻率過快、單詞存在多種意思等，實際應用情況并不理想。這就需要加大自然語言識別技術的投入力度，推進自然語言識別技術系統建設，嘗試整合自然語言識別技術、人工智能技術。其次，加大光學字符識別系統投入力度。光學字符識別能夠讓系統直接掃描各種圖片、文本當中的信息數據，同時能夠針對這些信息數據進行動態分析，通過加大光學字符識別系統投入力度，嘗試將應用于金融交易管理體系，動態抓取各種金融交易信息，如募集說明書、財務報表、審計報告等，為人工智能技術提供數據支持。最后，加大機器學習系統投入力度。機器學習系統能夠幫助計算機不斷模擬人類學習模式，通過源源不斷獲取新的知識體系，進一步完善系統的知識結構，從而有效提升金融監管的效率與質量，大幅縮短技術開發的時間。

（五）提高人工智能技術風險防控水平

金融監管的開展，安全歷來是基礎所在。人工智能技術在金融監管的應用，必然需要將安全作為各項工作開展的基礎，在全面保障系統本身安全性的基礎上，必須構建針對性的應急預案，在全面保障系統本身風險可控之后，才能夠讓系統正式投入使用。為避免由于深度學習不足導致系統性安全問題，應當針對深度學習框架、軟件漏洞進行梳理，針對漏洞進行及時的修補，保障深度學習的有效推進。在此基礎上，結合人工智能技術發展動態，同時參考金融監管領域常見的風險，結合具體情況采取針對性風險防控措施。比如，針對人臉識別相關的金融交易行為，人臉識別存在長相類似問題，可以在這個過程中引入其他生物識別模式聯合驗證；為防止生物特征偽造問題的發生，人工智能系統可以針對人體活動數據進行采集，通過活體驗證來進行判斷；針對互聯網中異地登錄的用戶群體，不但需要開展指紋識別、人臉識別、活體檢測，同時還需要結合GPS定位、IP等多元化的指標進行綜合判斷，從而有效提升風險防范能力。

結語：

5G時代的全面到來，人工智能技術的不斷拓展應用，為金融監管提供了有效的技術支持。在金融行業高速發展的大環境下，我們必須正確認識人工智能技術，了解人工智能技術在金融監管應用的優勢，同時充分結合金融監管要求、人工智能技術發展動態，通過基于人工智能技術建立金融監管系統、利用大數據資源建立數據生態圈、圍繞人工智能技術完善金融監管機制、持續加大人工智能金融監管投入力度、提高人工智能技術風險防控水平，從而有效提升金融監管的效率、質量，促進金融行業的健康發展。