中國人民銀行太原中心支行 周衛(wèi)峰

近年來，國內金融科技發(fā)展迅猛，為金融業(yè)帶來前所未有新機遇的同時，也為金融監(jiān)管帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在此背景下，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術手段的應用，為監(jiān)管當局實現(xiàn)更加高效的監(jiān)管提供了可能。因此，加強人工智能等新技術在外匯管理領域的應用研究，使外匯監(jiān)管能夠更加適應金融科技的飛速發(fā)展，具有重大的現(xiàn)實意義。本文介紹了外匯領域應用人工智能的必要性，分析了人工智能在外匯領域應用的基礎條件，最后，基于外匯市場“宏觀審慎 + 微觀監(jiān)管”兩位一體框架提出了人工智能在外匯領域應用的一些思考。

1 人工智能技術概述

1.1 人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是以機器為載體所展示出來的人類智能，其一般是通過普通的計算機程序來呈現(xiàn)人類的智能技術。人工智能具備綜合性、技術性和專業(yè)性等特點，涉及各個領域，涉及范圍非常廣泛。它的核心在于能夠建立與人相似甚至超越人的學習、推理、使用工具等能力。人工智能最初的誕生是為了降低人力與物力成本，隨著其迅速發(fā)展并漸漸被廣泛認可，它逐漸從計算機學科的一個分支演變?yōu)橐婚T獨立的學科，并被列為二十一世紀三大頂尖技術之一。人工智能未來會是產業(yè)競爭的核心，將對一個國家的競爭力和綜合實力起著關鍵性的作用。隨著人工智能核心算法的突破，運算能力的提高以及海量數(shù)據(jù)的支撐，其在與眾多領域逐漸深度融合的同時，還促進了相應領域的發(fā)展，將對社會進步產生深遠影響。

1.2 人工智能技術的應用

人工智能在國內外的研究及應用正如火如荼，國際上人工智能被用于對金融機構和上市公司的經(jīng)營及財務表現(xiàn)的監(jiān)管，美國證監(jiān)會利用人工智能處理分析注冊申請人填報的非結構化數(shù)據(jù)，從多維度對申請人的行為進行分析和預測，并將信息反映到風險等級中。以人工智能為核心的投資咨詢迅速發(fā)展，通過建立相應的學習機制，運用自主學習、模擬推理及決策技術，大幅提高了資產配置、投資決策以及跨境投融資等方面的效率及精準度。國內互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司在人工智能應用領域也搶占了領先優(yōu)勢，阿里巴巴旗下螞蟻金服將人工智能技術應用于小額貸款、保險及資產配置等領域，取得了良好的效果。同時，傳統(tǒng)銀行機構對用戶信貸資質評估需求的增加，推動了人工智能技術在風險控制領域的發(fā)展。通過神經(jīng)元網(wǎng)絡、知識圖譜、機器學習、大數(shù)據(jù)分析等多項技術搭建一套成體系的風控系統(tǒng)，用于客戶背景調查（Know-your-customer，KYC）、信用評估、信貸審批、貸后催收等環(huán)節(jié)，大幅提高了各個流程的效率，改善了客戶體驗，并在使用過程中不斷根據(jù)數(shù)據(jù)反饋迭代模型以增加準確度。

2 外匯領域應用人工智能的必要性

人工智能正在改變著人們的行為習慣，與人工智能技術相關的金融業(yè)務創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，不論是模式創(chuàng)新還是資本投資創(chuàng)新，客觀上要求金融監(jiān)管措施，需與人工智能技術的發(fā)展相適應。隨著某些互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的規(guī)模直逼傳統(tǒng)大型金融機構，運用人工智能技術的業(yè)務與日俱增，這些現(xiàn)實情況的復雜性，金融監(jiān)管部門在確認金融創(chuàng)新行為的合規(guī)性上變得越來越難，尤其是在很多情況下，創(chuàng)新合規(guī)與不合規(guī)的界限不清晰，金融監(jiān)管面臨著新的挑戰(zhàn)。

近年來，外匯局在強化科技治理、推動技術和業(yè)務融合發(fā)展、推進監(jiān)管數(shù)據(jù)整合、建立跨境資金流動監(jiān)測體系、優(yōu)化外匯科技基礎設施和技術運維、提高信息系統(tǒng)安全管理等方面取得了明顯成效，為推進外匯管理改革，落實便利化政策，防范跨境資金流動風險和擴大對外開放提供了有力支持。隨著國內外經(jīng)濟金融環(huán)境復雜性的加深，涉外企業(yè)行為多樣性的加劇，以及外匯管理方式的轉變，這些因素都對外匯管理部門宏觀審慎管理、微觀行為監(jiān)管和跨境資金異常流動風險預判等能力提出了更高的要求。同時，外匯管理領域數(shù)據(jù)信息存在體量大、來源多、關聯(lián)復雜等特點，也對數(shù)據(jù)價值的有效利用提出了更大的挑戰(zhàn)。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術手段在外匯管理領域的應用，將會大幅提升監(jiān)管的效率和精準度，以及外匯管理科學決策的水平，成為外匯形勢“把得準”、跨境風險“防得住”、違規(guī)行為“看得見”的根本保障。

3 人工智能在外匯領域應用基礎

外匯局信息化經(jīng)過多年的發(fā)展，沉淀了海量有價值的數(shù)據(jù)信息。由于受外匯局業(yè)務管理條線化，以及外部數(shù)據(jù)共享不夠廣泛深入等因素的限制，數(shù)據(jù)的一致性與多樣性，距離智能外管的實施還有一定差距。因此，加大數(shù)據(jù)治理力度，是人工智能在外匯領域應用的基礎。

3.1 外匯監(jiān)管數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

目前，外匯局履職所需的數(shù)據(jù)主要有外匯局內部日常監(jiān)管數(shù)據(jù)、金融機構外匯業(yè)務數(shù)據(jù)和外部監(jiān)管部門共享數(shù)據(jù)三類數(shù)據(jù)，具有多來源、多結構、多形式等特點，基本滿足了外匯局日常管理需要。但也存在一些問題，比如，外匯局內部日常監(jiān)管數(shù)據(jù)存在業(yè)務系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑不一致、關聯(lián)程度不高、整合深度不夠的情況。金融機構外匯業(yè)務數(shù)據(jù)主要由界面方式和接口方式采集，直接從金融機構核心系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)不多，存在統(tǒng)計數(shù)據(jù)與真實交易數(shù)據(jù)不一致現(xiàn)象。外部監(jiān)管數(shù)據(jù)涉及人行、海關、稅務等多個部門，目前僅采集到海關、稅務部門企業(yè)進出口業(yè)務相關數(shù)據(jù)，與其它監(jiān)管部門的數(shù)據(jù)共享仍采用傳統(tǒng)的人工方式進行。

3.2 數(shù)據(jù)治理是人工智能應用基礎

要加快內部數(shù)據(jù)整合，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，打破業(yè)務條線障礙，清除數(shù)據(jù)壁壘，建立起以數(shù)據(jù)為核心，跨部門的數(shù)據(jù)管理框架，統(tǒng)籌外匯局內部數(shù)據(jù)的采集、治理和整合利用。要不斷擴大數(shù)據(jù)源，銀行體系內龐大的數(shù)據(jù)資源，尚未得到充分利用，可以利用人工智能技術，在數(shù)據(jù)授權使用的前提下，將外匯管理數(shù)據(jù)采集模型嵌入銀行端核心業(yè)務系統(tǒng)，擴大外匯管理數(shù)據(jù)源采集范圍，使采集數(shù)據(jù)更加全面。還可擴大數(shù)據(jù)源至商務部、市場監(jiān)管局等國家部委，采用統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口實現(xiàn)部門間數(shù)據(jù)共享，減少人工成本，提升數(shù)據(jù)質量。最終將來源各異的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，形成全方位、多維度的的數(shù)據(jù)倉庫，為人工智能的應用創(chuàng)造良好的數(shù)據(jù)環(huán)境。

4 人工智能在外匯領域應用思考

外匯管理與人工智能的深度融合是發(fā)展的必然趨勢。在外匯市場“宏觀審慎 + 微觀監(jiān)管”兩位一體框架下，探索運用人工智能技術，深入挖掘數(shù)據(jù)資源價值，發(fā)揮科技支撐作用，實現(xiàn)更高智能化水平的外匯管理。

4.1 宏觀外匯風險預警

完善跨境資金流動系統(tǒng)性風險監(jiān)測指標體系，在此基礎上，充分發(fā)揮人工智能自組織計算能力和推理能力，借助非監(jiān)督學習和神經(jīng)網(wǎng)絡技術對跨境收支歷史數(shù)據(jù)進行全方位深入學習，從巨量復雜的歷史數(shù)據(jù)中挖掘關聯(lián)關系，建立風險管理模型，針對可能的跨境資金流動風險進行逆周期調控，防范由跨境資金流動導致的系統(tǒng)性風險發(fā)生。

4.2 銀行業(yè)務風險防范

運用Python構建智能化的銀行業(yè)務風險監(jiān)測分析平臺，全面自動監(jiān)測識別風險，在此基礎上可根據(jù)不同的風險等級對銀行實施差異化分類管理。建立銀行審慎經(jīng)營評估規(guī)則數(shù)據(jù)庫，借助專家系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術分析銀行運行的整體指標，更好評估其外匯業(yè)務經(jīng)營風險，根據(jù)形勢進行逆周期調節(jié)，有效降低發(fā)生系統(tǒng)性風險的概率，提升外匯市場的抗風險能力。

4.3 微觀異常行為監(jiān)管

隨著金融科技的迅猛發(fā)展，原先基于關聯(lián)性數(shù)據(jù)庫管理體系的傳統(tǒng)監(jiān)管手段，已經(jīng)無法適應新形勢下外匯微觀監(jiān)管需要。隨著人工智能等新技術的不斷完善，人工智能的應用已成為實現(xiàn)更高水平外匯微觀監(jiān)管的助推器。借助人工智能機器學習技術，采用聚類分析方法將微觀監(jiān)管主體聚集成多個類別，對各個類別的特征進行分析畫像，針對不同的特征實施不同的監(jiān)管措施。引入人工智能知識圖譜技術對海量監(jiān)管數(shù)據(jù)進行深入分析，穿透各類外匯交易的表面真實性，精準識別異常交易行為，有效防范和打擊市場主體的違規(guī)違法行為，維護外匯市場平穩(wěn)運行。