葉津汶

隨著互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的完善、數(shù)據(jù)信息的積累、理論算法的優(yōu)化和計算能力的提升，人工智能也邁向深度應(yīng)用、跨領(lǐng)域融合、迅速發(fā)展的新階段，推動了金融業(yè)在內(nèi)的經(jīng)濟(jì)社會各行各業(yè)快速實現(xiàn)智能化和數(shù)字化。人工智能與大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的融合發(fā)展、廣泛應(yīng)用，不僅為建立現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系打下了基礎(chǔ)，還加速了新時代金融業(yè)的升級和轉(zhuǎn)型。人工智能與大數(shù)據(jù)在賦能智慧金融時，會伴隨著一系列新的風(fēng)險，所以必須不斷創(chuàng)新金融監(jiān)管，以應(yīng)對相關(guān)風(fēng)險性問題。

大數(shù)據(jù)有助于金融市場合理定價

現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能技術(shù)被廣泛運用于金融行業(yè)，金融大數(shù)據(jù)深度挖掘能力和信息實時處理能力得到躍升，實現(xiàn)了金融信息創(chuàng)造功能，確保了金融價格信息的豐富性、及時性和精準(zhǔn)性，提升了金融風(fēng)險管控能力和金融交易效率，優(yōu)化了風(fēng)險資產(chǎn)定價功能。資產(chǎn)價格、資金價格都屬于金融市場價格信息的覆蓋范疇。從資本市場發(fā)布的動態(tài)信息中所獲得的是資產(chǎn)價格，而資金價格是由貨幣市場和商業(yè)銀行提供，其可以用利率來表示，股票價格指數(shù)可表示資產(chǎn)價格。在金融業(yè)務(wù)及服務(wù)中融入人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)，可以提升資金流轉(zhuǎn)速度和使用率，加快清算支付效率，推動了金融行業(yè)內(nèi)的良性競爭，借助資金價格可以引導(dǎo)資金有序流動，更加精準(zhǔn)地反映貨幣市場資金供求關(guān)系。在實時報價系統(tǒng)、證券交易系統(tǒng)中合理引入人工智能、大數(shù)據(jù)及云計算等先進(jìn)技術(shù)，是資產(chǎn)價格具備市場價值的充分體現(xiàn)。因此，必須發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)分析及處理功能，使金融市場價格發(fā)現(xiàn)能力和金融行業(yè)價格信息提供能力均得到優(yōu)化和提高。

應(yīng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)積極為金融機構(gòu)、金融客戶、企業(yè)、投資者和居民建立金融開放式平臺，并制定金融產(chǎn)品最優(yōu)競價交易制度。各類金融服務(wù)平臺在大數(shù)據(jù)技術(shù)的有力支持下，為金融機構(gòu)等提供優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)價格和金融產(chǎn)品，這都是其共同參與競價所產(chǎn)生的結(jié)果。要想打破金融機構(gòu)、金融客戶、企業(yè)、投資者和居民之間的信息壁壘，就必須充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)金融便捷、快速進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和實時處理的能力，降低傳統(tǒng)金融市場信息收集、監(jiān)督履約、談判及違約處理的成本，使金融交易成本市場區(qū)間范圍得到縮小，推動金融產(chǎn)品競爭價格的形成，優(yōu)化金融大數(shù)據(jù)。

人工智能金融的內(nèi)涵、外延及應(yīng)用場景

應(yīng)立足于客戶體驗感與實時需求，在金融領(lǐng)域靈活應(yīng)用人工智能技術(shù)。金融領(lǐng)域要合理運用人工智能創(chuàng)新技術(shù)，依托完善的計算模型和龐大的數(shù)據(jù)信息，對金融服務(wù)整個流程實現(xiàn)全方位貫穿，制訂安全性強、效率高的金融解決方案，在打造的創(chuàng)新型產(chǎn)品中深度融合金融服務(wù)、人工智能等技術(shù)。自然語言處理、生物識別和機器學(xué)習(xí)等是人工智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域所涉及的主要內(nèi)容。而在金融行業(yè)應(yīng)用最廣泛的人工智能技術(shù)則非機器學(xué)習(xí)莫屬，通過深入研究龐大的金融大數(shù)據(jù)規(guī)律，學(xué)習(xí)相關(guān)方法，并將其靈活運用到金融業(yè)務(wù)的不同階段中，進(jìn)一步簡化辦事程序、提高效率。金融行業(yè)應(yīng)用較為廣泛的生物識別技術(shù)包括指靜脈識別、指紋識別、人臉識別等。自然語言處理技術(shù)可以從行業(yè)研究報告等文本中準(zhǔn)確獲取重要信息和指標(biāo)，推動金融業(yè)數(shù)據(jù)分析效率和信息收集能力的整體提升。

就金融業(yè)業(yè)務(wù)板塊而言，風(fēng)險控制、投資和服務(wù)是人工智能技術(shù)應(yīng)用于金融行業(yè)的三個主要方面。從金融業(yè)務(wù)執(zhí)行的前中后端順序來看，前端智能身份識別和智能客服、中端智能風(fēng)險控制和智能營銷、后端智能量化交易和智能投資顧問等是人工智能在金融領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景。具體而言，提高效率、降低費用是金融行業(yè)對人工智能的主要需求。第一，在金融風(fēng)險控制、智能投資顧問等領(lǐng)域應(yīng)用人工智能數(shù)字化技術(shù)，并按照算法策略要求予以嚴(yán)格執(zhí)行，與傳統(tǒng)的人工操作相比更加便捷高效、客觀具體，通過人工智能推動了技術(shù)能力的整體躍升。第二，人工智能的應(yīng)用使金融服務(wù)成本得到大幅降低。因此，在人工智能等前沿技術(shù)的大力支持下，風(fēng)控、資產(chǎn)投資以及金融服務(wù)等重要領(lǐng)域?qū)⒅鸩綄崿F(xiàn)智能化。

大數(shù)據(jù)、人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)

一、挑戰(zhàn)傳統(tǒng)金融監(jiān)管體系

由于大數(shù)據(jù)對金融行業(yè)的影響面甚廣，若金融監(jiān)管體系不能覆蓋到位，對日常監(jiān)管工作而言將面臨巨大的考驗，極易引發(fā)大數(shù)據(jù)金融危機。

人工智能深入發(fā)展帶來了技術(shù)變革紅利的同時，也導(dǎo)致監(jiān)管環(huán)境更加復(fù)雜化，其中包括監(jiān)管對象的多樣化、責(zé)任主體的復(fù)雜化和法律界限的模糊化。第一，算法是人工智能的核心。通常所說的“算法黑箱”就是指人工智能算法不具備透明性和公開性的問題，這也是人工智能所帶來的諸多新型重大問題中的一個。應(yīng)該如何通過法律制度促進(jìn)算法的規(guī)范化，是對“算法黑箱”的挑戰(zhàn)，已然成為當(dāng)下迫切需要解決的難題。第二，嚴(yán)格落實反洗錢監(jiān)管。隨著人工智能化時代的到來，很多金融業(yè)務(wù)都可以進(jìn)行遠(yuǎn)程操作，從真正意義上實現(xiàn)了無紙化辦公，但這也大大增加了有關(guān)部門追蹤資金來源及去向的難度。第三，潛在影響了市場監(jiān)管。金融機構(gòu)的風(fēng)險管控如果采取自主學(xué)習(xí)和人工智能等方式，不僅會導(dǎo)致微觀金融風(fēng)險的加劇，還會引發(fā)順周期行為，嚴(yán)重影響市場環(huán)境的穩(wěn)定性。

二、尚未完善風(fēng)險控制管理體系

金融行業(yè)的核心就是風(fēng)險控制。必須緊緊圍繞風(fēng)險這個話題，對整個大環(huán)境及個體進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。金融企業(yè)要想順利開展金融服務(wù)，并且在線上融資、信貸投資等方面最大限度地控制風(fēng)險，就必須及時引進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)。消費金融公司、小額貸款公司、銀行等金融機構(gòu)只存在金融產(chǎn)品、客戶群體和風(fēng)險偏好等方面的差異，它們的底層業(yè)務(wù)邏輯基本相似，并且普遍都有風(fēng)險控制的需求。金融機構(gòu)與金融大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合不緊密，且尚未完善風(fēng)險管理體系，致使金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用于信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行風(fēng)險控制的過程中，缺少相關(guān)風(fēng)險預(yù)警機制、退出機制和激勵機制，不可避免地提高了風(fēng)險發(fā)生的概率。

基于大數(shù)據(jù)的人工智能，在其業(yè)務(wù)開展時需要對海量個人信息進(jìn)行收集、利用、分析和處理，其中不可避免地會涉及個人資料信息的保護(hù)、個人隱私權(quán)利的維護(hù)等方面，如何做好保護(hù)工作，是當(dāng)前亟待解決的問題。雖然人工智能技術(shù)顯著降低了人力、物力消耗成本，為金融行業(yè)的發(fā)展帶來了極大的便利，其在信息處理方面的優(yōu)勢也是有目共睹的，但在遭遇不法分子攻擊網(wǎng)絡(luò)時，也會面臨極其嚴(yán)重的不良影響。因此，必須確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、真實性和廣泛性，才能真正推動智能金融的發(fā)展。

三、專業(yè)人才隊伍仍有缺陷

現(xiàn)階段，我國大部分金融機構(gòu)缺乏大數(shù)據(jù)金融領(lǐng)域的優(yōu)秀人才，高精尖金融人才更是極度匱乏，已然成為首要招聘對象。當(dāng)代傳統(tǒng)金融人才總體素質(zhì)有待提高，知識結(jié)構(gòu)比較單一，無法跟上大數(shù)據(jù)金融快速發(fā)展的步伐?；ヂ?lián)網(wǎng)高端人才的流失率過高，大數(shù)據(jù)金融技術(shù)型人才十分稀缺。此外，金融機構(gòu)工作人員對待工作缺乏積極性和創(chuàng)造性，這也在一定程度上制約了大數(shù)據(jù)金融創(chuàng)新服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展。

人工智能在我國起步時間晚，研發(fā)能力薄弱，對關(guān)鍵性技術(shù)沒有展開深入研究，所以在金融業(yè)未能被廣泛應(yīng)用。智能金融作為一個新興行業(yè)，在國內(nèi)只有極少數(shù)高校設(shè)立了人工智能專業(yè)，既了解金融專業(yè)知識又掌握人工智能技術(shù)的復(fù)合型專業(yè)人才嚴(yán)重匱乏，對人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用產(chǎn)生負(fù)面影響，制約了金融業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

大數(shù)據(jù)、人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的改善路徑

一、推動監(jiān)管體系創(chuàng)新

現(xiàn)階段，我國已經(jīng)建立了與金融數(shù)據(jù)保護(hù)相關(guān)的法律體系，實現(xiàn)了多個領(lǐng)域的全面覆蓋，層次更加豐富。具體來講，就金融科技企業(yè)而言，應(yīng)從網(wǎng)絡(luò)平臺個人信息使用的規(guī)范、流程及標(biāo)準(zhǔn)等方面入手加以明確，大力懲處、披露違規(guī)使用數(shù)據(jù)的行為，并且在監(jiān)管范圍內(nèi)納入企業(yè)經(jīng)營所產(chǎn)生的商業(yè)數(shù)據(jù)與交易數(shù)據(jù)。在銀行數(shù)據(jù)開放共享領(lǐng)域制定指導(dǎo)性及可操作性都很強的數(shù)據(jù)公開標(biāo)準(zhǔn)，明確規(guī)定好質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)更新及公開的范圍，使數(shù)據(jù)開放程序更加具有規(guī)范性和標(biāo)準(zhǔn)性。

在金融監(jiān)管過程中合理應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)，并將人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用于各項金融業(yè)務(wù)中，以便于追蹤隱藏于海量數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，通過智能化的機器深入挖掘各類問題、分析相關(guān)風(fēng)險，實現(xiàn)智能金融的同步追蹤。

對各地金融機構(gòu)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)進(jìn)行收集是大數(shù)據(jù)非現(xiàn)場監(jiān)管的核心技術(shù)方法。一是在大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，建立監(jiān)管數(shù)據(jù)集市，基于此全面分析各地金融機構(gòu)合法合規(guī)情況、經(jīng)營管理及風(fēng)險管控情況，并綜合評價風(fēng)險管理中存在的問題及穩(wěn)健性。二是群體劃分高頻交易客戶，建立用戶畫像體系，充分發(fā)揮動態(tài)鏈接、客戶畫像及機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的作用，實時監(jiān)控一批交易異常的賬戶，以便于更加及時、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)問題。三是在風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)中，合理運用GBDT、XGBoost以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)算法，借助模型準(zhǔn)確評估數(shù)據(jù)集，使監(jiān)管自動化程度得到顯著提升，從而有力甄別各類風(fēng)險。

二、重視風(fēng)控的基礎(chǔ)工作

金融大數(shù)據(jù)在應(yīng)用于風(fēng)險控制的過程中存在諸多障礙，影響其有效性的充分發(fā)揮，所以金融機構(gòu)應(yīng)立足于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為客戶數(shù)據(jù)的連續(xù)性、真實性和有效性提供可靠的保證，以此確保運用于風(fēng)險分析時的數(shù)據(jù)不僅有效而且真實。

要想切實增強跨市場、跨行業(yè)交叉性金融風(fēng)險防范能力，就必須利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)。涉及跨市場、跨行業(yè)金融需要更加重視行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范化，落實標(biāo)準(zhǔn)化管理，加大信息安全保護(hù)力度。建立健全企業(yè)及個人征信體系，企業(yè)及個人信用的好壞對其未來發(fā)展具有直接影響，因此必須充分運用大數(shù)據(jù)實時分析、人工智能和交叉驗證等技術(shù)，以實現(xiàn)對退出程序、募投管理等內(nèi)容的一體化風(fēng)險預(yù)測及監(jiān)管。政策理念的深化，一是金融機構(gòu)要對國家重要政策進(jìn)行深入研究，及時調(diào)整企業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，以更好地配合國家各項決策，為金融智能化發(fā)展創(chuàng)造穩(wěn)定的環(huán)境。二是在金融創(chuàng)新過程中，要先筑牢基礎(chǔ)，將各項基礎(chǔ)工作做到位，再攻克難題，按照循序漸進(jìn)的原則進(jìn)行政策引導(dǎo)，積極引進(jìn)先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，為金融行業(yè)注入新的生命力。

三、大力培養(yǎng)復(fù)合型人才

近幾年我國傳統(tǒng)金融業(yè)正向金融科技方向轉(zhuǎn)型升級，進(jìn)一步優(yōu)化了自身結(jié)構(gòu)，通過對云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的運用，使傳統(tǒng)運營方式得以改變，各金融機構(gòu)在此過程中對復(fù)合型人才的需求量也在不斷擴大。

必須保證人才儲備的充足，才能確保大數(shù)據(jù)在金融企業(yè)的應(yīng)用價值得到充分發(fā)揮。只有持續(xù)不斷地向金融行業(yè)輸入高質(zhì)量的綜合型人才，才能為大數(shù)據(jù)金融的發(fā)展提供隨時可調(diào)用的、充足的后援支撐力量?，F(xiàn)階段，政府、金融監(jiān)管部門試著采用前沿技術(shù)處理、監(jiān)督和管理金融數(shù)據(jù)，但科技水平仍有提升的空間。一是要促進(jìn)技術(shù)監(jiān)管水平的提高，二是要大力培養(yǎng)數(shù)據(jù)人才。

加大跨學(xué)科智能金融教育力度，使該領(lǐng)域的從業(yè)人員可以獲取到更多計算機、金融等方面的專業(yè)知識，高校在進(jìn)行課程規(guī)劃時，應(yīng)把金融知識貫穿于其他學(xué)科中，不斷推陳出新，以提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，探索人工智能、大數(shù)據(jù)分析等課程，增強課程的綜合性，全面提高學(xué)生的綜合技能。

金融、人工智能和大數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，推動了金融行業(yè)邁入創(chuàng)新發(fā)展的新階段，進(jìn)一步拓寬了金融服務(wù)范圍，使資金融通更具精準(zhǔn)性、快速性及靈活性，重新塑造了金融生態(tài)與金融價值鏈，實現(xiàn)了金融產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，使應(yīng)用場景更加廣闊、豐富。金融類企業(yè)、科技研發(fā)類企業(yè)在今后也將展開更加深入成熟的合作。此外，在融合金融、人工智能和大數(shù)據(jù)的過程中，必須高度重視相關(guān)問題，增強憂患意識，做好風(fēng)險防范工作，確保數(shù)據(jù)的安全性，以實現(xiàn)共同發(fā)展。