人工智能在金融行业的应用与影响

文/朱莉莉，厦门大学

1 引言

人工智能普遍被认为是未来科技的制高点，尤其是在2016年世界围棋冠军选手李世石以1:4输给“Alpha-Go”之后，人工智能未来的发展和应用受到了更多人的关注。人工智能在应用方面也相对比较广泛，如我国首款由人工智能系统运营管理的私募基金产品——跃然人工智能交易基金，就是由跃然科技公司所成立，这也体现了人工智能在金融行业具有比较广阔的应用前景。基于此，我们需要开始重视人工智能在金融行业的应用与影响。

2 人工智能在金融行业的应用

2.1 面向客户的应用

2.1.1 信用评分

在金融行业的信用评分中，大多数模型都是使用支付数据和金融机构的交易，并运用决策、回归和统计分析工具来形成信用评分。而随着科学技术的发展，很多金融机构也在改变其自身的信用评分，采用半结构化的数据来源与新型的非结构化模型，获取客户的信用，同时使用人工智能对客户的支付意愿和消费者行为等定性因素进行评估，促使其业务的高效。由此可见，对于信贷可得性的提高具有非常重要的效果。在之前的信用评分模型中，是需要比较多客户的历史信用信息，这些是被认定为可评分的内容，如果缺少相关的数据就会导致信用评分的无法形成。而在应用机器学习算法和新型数据来源，可以对借款人的意愿和偿还能力进行评估，从而使得信贷决策促成，对于像我国信贷市场不成熟的经济体适用。

2.1.2 保险业

人工智能在保险行业的应用主要是用于分析大数据，将此作为保险定价的基础，在一些发达国家保险科技采用人工智能的程度比价普遍，比如保险代理商就是利用此来分析保险公司所收集来的数据，并将数据进行分类，从里面找出比较高的应用，从而尽可能降低索赔额。还有部分保险公司，采用人工智能来改进保险产品的营销和定价，主要是通过人工智能对数据进行整合和高度细化。

2.1.3 聊天机器人

聊天机器人就是一种帮助客户处理问题的虚拟助手，是采用N LP以文本或者语音与客户进行交互，在大多数金融服务公司的社交媒体或其移动应用程序都已引进聊天机器人。但是由于相关技术还不够成熟，在实际应用阶段还处于适用阶段，功能还不够完善，目前只是简单的为客户提供余额信息、回答问题等，随着不断地改进，其正在转向引导客户采取行动，向客户提供建议的方向，智能化的程度在不断增强。除了以上的功能之外，聊天机器人与客户之间的交互还可以帮助金融机构获取客户的相关信息，向客户提供实时的建议。

2.2 面向运营的应用

2.2.1 资本的优化

历来银行等金融机构所追求的目前就是使用数字方法来实现稀缺资本的利用最大化，也就是所说的优化资本。因此，建立在大数据、计算能力和最优化数据概念基础上的人工智能，对于提升优化资本的效率、速度以及准确性都具有非常好的效果，正因为如此近些年来受到了重点关注。

2.2.2 市场影响分析

其在此方面的应用，主要是用于评估公司的自身交易对市场价格的影响，公司交易选择交易的时机与实现交易成本最小化都很大程度依赖于准确估计交易市场影响。现如今，利用机器学习法或拓展原有模型来构建市场影响模型，这样就可以获得更多的信息熟悉，对于实现市场价格或者流动性影响的最小化具有重要的意义。

2.3 交易执行与投资组合管理的应用

2.3.1 交易执行

人工智能在交易执行方面的应用，有两个方面的内容，首先是提高公司管理风险的基础，其具体操作是证券交易所在建立模型的时候，是将人工智能作为基础，以此来实现对会员交易账户头寸风险进行评估，看是否需要进行干预；其次，是交易公司利用人工智能来改善其销售能力，利用人工智能对客户的历史交易记录进行分析，以此来预测客户未来可能产生的订单。

2.3.2 投资组合管理

在此方面的应用主要是通过将机器学习工具与人工智能用户识别价格变动的新信号，同时利用人工智能可以实现对大量数据和市场情况的高效分析，来预测不同时期的价格情况，这样就能够产生更高的“不相关”回报。

2.4 合规性与监管的应用

2.4.1 合规性

合规性方面重点考虑来两方面，一是识别客户的身份，人工智能的使用能够更加高效确定客户的身份，并且成本也相对较低；二是遵守新规，公司利用其它机器学习工具与NLP将法规翻译为通用语言，编纂与分析成为自动化规则，然后编入报告与风险系统，对于企业降低投资经理解释和减少执行新规的成本具有重要的作用。

2.4.2 监管报告和数据质量

监管报告的完成是需要更多资源来完成，加上监管报告与频率的不断提高，这就使得相关工作人员面临巨大的压力，同时大量的数据中还存在着一些空白字段、重大差错以及其他的数据质量问题，还需要大量的时间、人力成本来促使数据的质量。而人工智能的应用，不仅可以有效提升工作的效率，确保数据的质量，还很大程度降低了成本。

3 人工智能在金融行业的影响

3.1 对金融市场的潜在影响

正面影响有，分析和收集更多的信息，并且可以根据市场的变化情况来及时调整投资与交易的策略，还可以促使交易速度和效率的提升，对于增加金融市场的流动性具有积极影响；负面影响有，相似的人工智能在市场参与者使用的时候，存在一定得金融稳定风险，有的不法分子也会采用高级的技术来操纵市场。

3.2 对金融机构的潜在影响

正面影响有，可以根据不同客户为其提供更加合理的产品；对于促使日常业务自动化具有积极影响。其次，人工智能可以更准确、更早对风险进行评估，促进了检测和预测欺诈、违约、可疑交易和网络攻击等风险。最后，人工智能还可以用来检测比较复杂的交易和过渡风险承担，并构建更加有效的风险管理对冲措施。负面影响有，意识难以划分损失责任，假如第三方所开发的人工智能技术为金融中介造成经济损失，而其中谁应该承担巨大的损失，而如果工具开发商不愿赔偿，各方和监管机构又应该如何索赔。

3.3 对消费者与投资者的潜在影响

正面影响有，一是能够促使投资者和消费者获得更加广泛的金融服务；二是人工智能的应用，降低了金融机构的服务成本，也就使得投资者与消费者在享受服务的时候，所需要交纳的费用将会减少。负面影响有，对引起信贷提供、信用评分和保险方面的歧视，除了宗教、种族和性别等比较敏感的数据，机器学习算法和人工智能也可能会产生与其相似的内容；同时，采用人工智能虽然可以对大量数据进行研究分析，但是数据的隐私和信息安全是其中很可能会出现的问题。

4 关于人工智能在金融行业应用的几点思考

随着人工智能的不断发展，在金融领域的运用也逐渐成熟，虽然相关方面的数据还比较有限，但可以看到人工智能在金融领域的应用前景是非常广阔的，所以需要结合目前的应用情况来分析人工智能对于金融行业发展的潜在影响，笔者主要从以下几点进行了思考。

4.1 人工智能有助于金融体系更加高效

在金融领域应用人工智能主要对三个方面具有重要的影响：首先，对于面向客户的应用，人工智能可以促使更低成本实现客户交互和更高效处理信用风险信息；其次，对于面向运营商的应用，有助于欺诈检测、风险管理以及合规性管理的改进，成本也相对更低；再其次，应用在投资组合管理中，可以将信息进行更加高效的处理，减少交易拥挤和及早降低价格失调，使得金融市场的弹性和效率得到提高；最后，应用于金融监管中，能够对金融市场的风险进行更高效的预警和分析，进一步提升监管的效率。

4.2 人工智能技术存在不可理解性或审计性

只有金融行业对人工智能技术的深化理解，才可以增进监管机构和工作对重要金融服务更大的信任，同时也是开展风险管理的基本条件。不过，在实际的应用中，由于人工智能模型或者算法比较复杂而不容易理解，导致很多企业在使用人工智能技术时，导致他们难以预测算法和模型所引导的行为将如何影响金融市场。并且，当模型的行为在市场中相互作用时，甚至还会致使金融市场出现负面后果。除此之外，以目前监督机构的专业知识和技能，对于人工智能算法或者模型的审计相对比较难实现，对于其中的新风险难以揭示。

4.3 人工智能可能带来监管盲区

现阶段，人工智能在金融行业的应用大部分还是主要依赖于第三方机构提供的人工智能服务，加上外包规则确实或被不理解，一些供应商就会游离于监管之外。而如果这些供应商向零售客户或者金融机构提供金融服务的话，那么也会导致这些金融服务行为不受监管。

5 结束语

综上所述，人工智能就会成为未来的科技制高点，而其所具有的特性对于在众多领域的应用也有着不可忽视的效果。随着人工智能逐渐被金融行业所应用，我们需要对此进行更加深入的研究，通过结合实际的应用和影响来不断优化与完善，促使人工智能可以在金融领域的应用取得更理想的效果，从而能够推动我国人工智能应用的良好发展。