李 根

(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院 北京 100026)

引言

2019年9月6日，中國(guó)人民銀行正式印發(fā)《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021)》規(guī)劃提出穩(wěn)步應(yīng)用人工智能，深入把握新一代人工智能發(fā)展的特點(diǎn)，統(tǒng)籌優(yōu)化數(shù)據(jù)資源、算法模型、算力支持等人工智能核心資產(chǎn)，穩(wěn)妥推動(dòng)人工智能技術(shù)與金融業(yè)務(wù)深度融合。作為重要落地場(chǎng)景的金融行業(yè)，與金融科技具有天然的融合性，金融科技應(yīng)用空間廣闊。作為金融科技中重要的人工智能技術(shù)也必將對(duì)金融市場(chǎng)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，因此我們是有必要做前瞻性的戰(zhàn)略知識(shí)儲(chǔ)備和應(yīng)用研究。

一、人工智能的背景及意義

(一)人工智能簡(jiǎn)史

隨著通用電子計(jì)算機(jī)的誕生，人工智能技術(shù)嶄露頭角。以艾倫圖靈提出圖靈測(cè)試為標(biāo)志，智能游戲、符號(hào)推理與邏輯理論家、自然語(yǔ)言等里程碑式的技術(shù)，掀起了人工智能的第一次熱潮。其中最著名的要屬1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議，‘人工智能’便由此起源，從此人工智能相關(guān)研究進(jìn)入了一段黃金時(shí)代。但是十多年之后人們發(fā)現(xiàn)人工智能曾經(jīng)的那些美好承諾都沒能兌現(xiàn)，以1973年萊特希爾報(bào)告為誘因，人們開始認(rèn)為人工智能技術(shù)只是科學(xué)家和科幻小說(shuō)家們描繪的海市蜃樓，讓人工智能行業(yè)陷入第一個(gè)寒冬。

在20世紀(jì)80年代初期，一種叫做“專家系統(tǒng)”的人工智能程序享譽(yù)世界，知識(shí)也因此變成了人工智能研究的焦點(diǎn)。但是由于專家系統(tǒng)無(wú)法自我學(xué)習(xí)并更新知識(shí)庫(kù)，維護(hù)和使用成本越來(lái)越高，以至于很多企業(yè)最終放棄了專家系統(tǒng)并升級(jí)到其它系統(tǒng)。因此在80年代末期人工智能進(jìn)入了第二個(gè)寒冬。進(jìn)入90年代初期，概率統(tǒng)計(jì)方法見見得到認(rèn)可，因而出現(xiàn)了Siri最早的原型產(chǎn)品Casper。1997年IBM的計(jì)算機(jī)深藍(lán)Deep blue戰(zhàn)勝了人類世界象棋冠軍卡斯帕羅夫,成為了當(dāng)年最具轟動(dòng)的人工智能事件。同年長(zhǎng)期短期記憶(LSTM)被提出，至今應(yīng)用于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中。進(jìn)入21世紀(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全新架構(gòu)被提出，奠定了深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)。

2011年后，隨著移動(dòng)互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及計(jì)算機(jī)算力由CPU過(guò)渡到GPU帶來(lái)算力的海量提升，人工智能技術(shù)邁入了新時(shí)代。從AlphaGo戰(zhàn)勝李世石與柯潔，到人臉識(shí)別在二維圖像識(shí)別中的大規(guī)模應(yīng)用，再到特斯拉自動(dòng)駕駛等三維圖像領(lǐng)域的應(yīng)用以及行人車駛軌跡的預(yù)判，人工智能科學(xué)家在半個(gè)多世紀(jì)前描繪的美好藍(lán)圖正在逐一實(shí)現(xiàn)。

(二)人工智能對(duì)金融領(lǐng)域的意義

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和海量數(shù)據(jù)的形成，傳統(tǒng)的金融分析通過(guò)已有數(shù)據(jù)總結(jié)歷史規(guī)律并建模預(yù)測(cè)的方法在效率上已出現(xiàn)瓶頸。金融分析是指基于常見的數(shù)量分析方法如概率與貨幣時(shí)間價(jià)值等，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，并利用已有的金融數(shù)據(jù)，例如財(cái)務(wù)報(bào)表，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)合特定的金融產(chǎn)品，通過(guò)適當(dāng)?shù)姆椒ê图夹g(shù)來(lái)分析預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)金融的發(fā)展和變化。金融分析師傳統(tǒng)金融行業(yè)必用的一套方法體系，因此如何利用人工智能技術(shù)來(lái)解決大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)高速并精確處理的問題，便成為了下一個(gè)研究重點(diǎn)，因此人工智能技術(shù)對(duì)金融有著深遠(yuǎn)的意義。

二、金融科技之人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

(一)金融科技在金融產(chǎn)業(yè)體系發(fā)展的特點(diǎn)

根據(jù)我國(guó)金融科技產(chǎn)業(yè)主體發(fā)展的特點(diǎn)，金融科技企業(yè)主要有兩大類型：科技金融類和金融科技類。

其中科技金融類是依托互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，結(jié)合金融行業(yè)發(fā)展所產(chǎn)生的新興技術(shù)需求，提供創(chuàng)新型金融服務(wù)。而金融科技企業(yè)則主要依托在金融領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)應(yīng)用人工智能、云計(jì)算等新興技術(shù)，為傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)賦能和支持。

1.科技金融類企業(yè)布局

由于人工智能這項(xiàng)技術(shù)在產(chǎn)業(yè)化的過(guò)程中有較高的壁壘，因此在行業(yè)初期便能夠快速成長(zhǎng)和發(fā)展的公司必須具有相關(guān)的數(shù)據(jù)和技術(shù)的雙重優(yōu)勢(shì)。目前國(guó)內(nèi)在此領(lǐng)域的4大巨頭分別為騰訊、阿里、百度、京東。這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭也結(jié)合起在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)，在與金融機(jī)構(gòu)合作(參股)中積累的寶貴的經(jīng)驗(yàn)，成為了科技金融的龍頭企業(yè)。

表1 科技金融類企業(yè)行業(yè)布局

2.金融科技企業(yè)布局

傳統(tǒng)金融企業(yè)依靠自己在金融業(yè)務(wù)層面的積淀，也在設(shè)法成立科技子公司，憑借著自己在垂直領(lǐng)域的深耕，以及對(duì)行業(yè)的深入理解，并擁有新興科技應(yīng)用的相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，更加受到傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的青睞。目前的發(fā)展趨勢(shì)看，部分傳統(tǒng)銀行機(jī)構(gòu)已經(jīng)在積極籌備獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的科技子公司，大型傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)也在聯(lián)合成立獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的科技子公司，以金融業(yè)務(wù)為出發(fā)點(diǎn)，金融科技企業(yè)賦能傳統(tǒng)金融企業(yè)。

表2 傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)所成立的科技子公司

(二)人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景

人工智能技術(shù)目前所在金融領(lǐng)域大致可以分為以下5種應(yīng)用場(chǎng)景，分別為智能助手、智能投顧、智能風(fēng)控、智能投研、智能營(yíng)銷。

1.智能助手

智能助手主要依靠于語(yǔ)音技術(shù)、自然語(yǔ)言理解等技術(shù)，通過(guò)人機(jī)交互與已有知識(shí)庫(kù)進(jìn)行匹配分類以得出結(jié)果，從而幫助客戶解決一些簡(jiǎn)單問題，常見的基于文字的聊天機(jī)器人和基于語(yǔ)音的語(yǔ)音機(jī)器人便是基于此技術(shù)。實(shí)時(shí)盯盤方面，一個(gè)智能交易程序可以同時(shí)關(guān)注幾十幾百只證券，還能根據(jù)市場(chǎng)的實(shí)時(shí)情況按照預(yù)定策略精準(zhǔn)執(zhí)行。結(jié)合預(yù)測(cè)算法，可以實(shí)現(xiàn)高頻量化交易，在金融以及衍生品市場(chǎng)有著廣泛的應(yīng)用。

2.智能投顧

智能投顧主要是根據(jù)已有的用戶數(shù)據(jù)，包括風(fēng)險(xiǎn)偏好，個(gè)人的財(cái)務(wù)收支狀況，結(jié)合用戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和收益目標(biāo)，運(yùn)用智能算法進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，并提供相關(guān)的投資組合作為參考，并提供理財(cái)顧問服務(wù)。同時(shí)智能投顧還具有人類不具備的能力優(yōu)勢(shì)，比如快速的交易執(zhí)行力，以及不被情緒左右的特點(diǎn)。舉例來(lái)說(shuō)，如美國(guó)肯碩(Kensho)公司的新一代數(shù)據(jù)分析工具沃倫(Warren)，基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)作為中間層，從而實(shí)現(xiàn)前端的‘顧問’角色進(jìn)行人機(jī)交互。

3.智能風(fēng)控

利用人工智能中的知識(shí)圖譜技術(shù)，可以應(yīng)用于企業(yè)征信和反欺詐領(lǐng)域，將關(guān)注點(diǎn)上下游的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化的形式，以一種直觀的方式展示出來(lái)。典型的應(yīng)用案例就是企業(yè)的上下游穿透分析，股東關(guān)聯(lián)關(guān)系分析，引申進(jìn)來(lái)還可以做資金流向分析等。利用這種智能分析技術(shù)可以檢測(cè)上下游的風(fēng)險(xiǎn)和欺詐點(diǎn)?？梢詮V泛應(yīng)用于信用評(píng)級(jí)領(lǐng)域，建立評(píng)估模型。例如如螞蟻金服、陸金所、宜信等機(jī)構(gòu)，在發(fā)展智能信貸服務(wù)，有利于減少壞賬損失。

4.智能投研

傳統(tǒng)投研需要手機(jī)大量的數(shù)據(jù)，從金融新聞、報(bào)告、投資意向書、財(cái)務(wù)報(bào)表等處獲取信息，之后經(jīng)過(guò)分析師的處理，產(chǎn)生投資研報(bào)。以往都是靠分析師手工或者半自動(dòng)化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，由于海量數(shù)據(jù)的存在，使得分析師很難在段時(shí)間之內(nèi)處理完全部數(shù)據(jù)。人工智能恰巧就解決了這部分耗費(fèi)大量人力成本的任務(wù)。在免費(fèi)工具方面，同花順公司所提供的愛問財(cái)同樣使用了相似的技術(shù)。使得以往半自動(dòng)的篩選搜索功能可以在幾秒之內(nèi)完成。

5.智能營(yíng)銷

人工智能可以利用現(xiàn)有海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。使用采集來(lái)的海量數(shù)據(jù)，通過(guò)聚類分析，把人群分為特定的種類，根據(jù)不同的種類提供相應(yīng)的產(chǎn)品推薦，做到精確匹配特定目標(biāo)客戶，實(shí)施精準(zhǔn)推薦，實(shí)時(shí)分析消費(fèi)者喜好，并不斷自我優(yōu)化模型，具有時(shí)效性強(qiáng)，準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)?，F(xiàn)實(shí)中我們?cè)诘晟掀脚_(tái)購(gòu)物所經(jīng)歷的便是精準(zhǔn)營(yíng)銷，平臺(tái)會(huì)根據(jù)你的瀏覽和購(gòu)買記錄，推薦相應(yīng)的產(chǎn)品。擴(kuò)展到金融產(chǎn)品也是同樣的道理。

三、人工智能技術(shù)在金融科技和金融服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展

任何一門技術(shù)與業(yè)務(wù)以及產(chǎn)業(yè)鏈融合時(shí)通常分為三個(gè)階段，人工智能也不例外。第一階段是技術(shù)先于應(yīng)用，該階段主要研究如何將一種新興技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中。在這個(gè)階段中，技術(shù)無(wú)疑是重要的決定因素。這也是為什么互聯(lián)網(wǎng)公司能夠憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)從而進(jìn)入金融行業(yè)。第二階段業(yè)務(wù)主導(dǎo)技術(shù)應(yīng)用落地，該階段強(qiáng)調(diào)技術(shù)賦能行業(yè)，因?yàn)樵谶@個(gè)階段無(wú)論是科技公司還是傳統(tǒng)金融公司，技術(shù)的門檻在逐漸降低，同時(shí)技術(shù)的成熟度在不斷的提高，如果使得這種新技術(shù)，如人工智能，落地才是這一階段的重點(diǎn)。在這一個(gè)階段各種應(yīng)用得以百家爭(zhēng)鳴，最終能夠高效解決實(shí)際問題的技術(shù)和應(yīng)用經(jīng)過(guò)大浪淘沙會(huì)被沉淀下來(lái)。第三階段是技術(shù)產(chǎn)業(yè)化階段，技術(shù)和應(yīng)用都不再是問題，技術(shù)已經(jīng)深入業(yè)務(wù)的方方面面，如何選擇一款合適的應(yīng)用并切實(shí)的應(yīng)用到金融行業(yè)，不僅自己的公司會(huì)用，同行業(yè)公司也要用，興城一定的產(chǎn)業(yè)化規(guī)模，才能帶來(lái)規(guī)模效應(yīng)。目前對(duì)于金融行業(yè)來(lái)說(shuō)人工智能技術(shù)處于第二階段與第三階段的過(guò)渡期，如何結(jié)合企業(yè)自身的業(yè)務(wù)，把重技術(shù)合理有效的應(yīng)用到日常工作中，是本階段應(yīng)該考慮的重點(diǎn)工作。不僅要關(guān)注于業(yè)務(wù)和技術(shù)本身，更要密切監(jiān)督日常的運(yùn)營(yíng)效果，及時(shí)調(diào)整技術(shù)和應(yīng)用方向。

四、人工智能等金融科技對(duì)金融行業(yè)所產(chǎn)生的影響

從金融行業(yè)看，金融科技以及人工智能技術(shù)可以有效減少信息不對(duì)稱，使得市場(chǎng)更加公開公正透明，以便提高市場(chǎng)的穩(wěn)定性，降低整體交易成本，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)讀取、分析和處理海量數(shù)據(jù)信息，提高效率。對(duì)金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，自身發(fā)展過(guò)程中最大的困難還是來(lái)自于金融風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)解決金融風(fēng)險(xiǎn)的方法通常是聘請(qǐng)金融評(píng)估師，利用個(gè)人經(jīng)驗(yàn)低于風(fēng)險(xiǎn)。隨著人工智能等金融科技的發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)可以通過(guò)建模，大數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)監(jiān)控，提前檢測(cè)欺詐、可疑交易、違約和網(wǎng)絡(luò)攻擊等風(fēng)險(xiǎn)，能夠有效提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平。同時(shí)金融行業(yè)也屬于服務(wù)行業(yè)，人工智能使得金融機(jī)構(gòu)使用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)日常業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，提高溝通效率，降低服務(wù)成本；還能分析客戶需求并挖掘客戶潛在的需求，提供其定制產(chǎn)品，使得金融服務(wù)更加主動(dòng)，更加智慧，也便于提供更多定制化與個(gè)性化金融服務(wù)。

五、結(jié)語(yǔ)

人工智能乃至金融科技作為時(shí)下最為熱點(diǎn)的技術(shù)，無(wú)疑對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。上到國(guó)家層面，下到普通民眾，從市面琳瑯滿目的產(chǎn)品來(lái)看，大家對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用熱情無(wú)比高漲。相信在不久的將來(lái)，人工智能技術(shù)一定會(huì)在中國(guó)的金融領(lǐng)域發(fā)展出有中國(guó)特色的應(yīng)用實(shí)踐來(lái)。讓金融從業(yè)人員從繁雜的體力勞動(dòng)中解脫出來(lái)，從信息的搬運(yùn)工蛻變?yōu)檎嬲姆治鰩煟嵘ぷ餍?，促進(jìn)企業(yè)的穩(wěn)定和長(zhǎng)久發(fā)展，金融從業(yè)人員應(yīng)適當(dāng)儲(chǔ)備相關(guān)知識(shí)。

同時(shí)我們也要警惕新技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)和安全隱患，在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈快速發(fā)展的同時(shí)，時(shí)刻警惕金融風(fēng)險(xiǎn)的的發(fā)生，要堅(jiān)持把好的工具用到正確的地方。當(dāng)遇到系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候，確保人工智能服務(wù)不會(huì)加劇負(fù)面影響；同時(shí)金融從業(yè)人員不能完全依賴人工智能技術(shù)開展業(yè)務(wù)；加強(qiáng)消費(fèi)者隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全防護(hù)，對(duì)人工智能程序做合理的監(jiān)督和管理，確保數(shù)據(jù)與服務(wù)的準(zhǔn)確性。