张博宇
摘要:人工智能技术的快速发展,对于各行各业都有着一定的影响,尤其是在金融行业,以大数据为基础去进行有效的分析和决策,在提高数据处理速度的时候,也能降低人工成本,逐渐形成一种完善的金融服务模式。基于此,本文首先分析了人工智能給金融风险管理带来的挑战,针对其中的问题,提出了一些有效的应对策略,以期为相关人员提供一定的参考。
关键词:人工智能;金融风险管理;应用策略
金融市场本身就涵盖了诸多的不确定的因素,更应该意识到风险管理的重要性,在科学技术快速发展的当下,数据来源也愈加的多元化,这给金融风险管理带来了一些全新的挑战。为此,金融系统应该采取一些有效的技术保障措施,强化金融风险管理领域中人工智能的监管,尽快调整相应的法律规定,这样才能确保在出现安全隐患的时候,能够明确风险的来源,做出有针对性的调整。
一、人工智能给金融风险管理带来的挑战
(一)监管风险
从当下监管的法律体系而言,人工智能在发展的时候,投资账户的所有者与经营者也出现了一定的变化,所以很难找到行为主体,一般都是智能代理的。因而,监管所面临的问题是复杂的、多变的,不是任何一个人去操作的,只是智能代理下的一个“产品”,没有实际去控制账户。例如,大部分的投资人都开始去雇佣同一个智能代理,在操作逻辑上存在这一定的相似性,即便监管机构可以发现其中的“一致行动人”现象,但是如何去认定这种行为,还是一个难题。虽然从技术的层面而言,代理行为能对内控程序进行有效控制,但是没有确定具体的代理行为,而且监管的法律法规中也没有涉及到这一点。
(二)信息安全风险
人工智能的有效应用同互联网之间有着非常紧密的联系,在信息化快速发展的当下,人工智能采集信息的时候,需要运用到互联网技术,但是从当下的发展情况而言,互联网环境下还存在着各种各样的网络安全漏洞,不法分子经常利用潜在的安全漏洞去进行攻击与破坏。金融行业具备密集型的特点,在应用人工智能的时候,势必会面临着海量的数据收集和处理方面的问题,人工智能为了达到最好的应用效果时,会收集到更多的信息,所以安全风险也会随之增加,严重时,甚至会导致公众的隐私数据被泄露。
(三)金融就业风险
人工智能在金融风险管理中的运用,将会逐渐取代原本的人力操作、信贷风险分析和信用评级等,这对于金融行业的工作人员而言是一种挑战。随着人工智能的加速应用,将会逐渐改变金融风险管理领域中的就业结构,从业人员的需求量会下降,虽然人工智能的应用也会创造一些全新的工作机会,但是抢夺的工作岗位可能会超过原本的工作岗位,这会影响到当下人力资源的稳定性。
二、人工智能在金融风险管理领域中的应用策略
(一)调整法律法规,完善监管体系
人工智能在金融领域中的有效应用,对于监管的模式和手段也提出了一些全新的要求,在快速发展的当下,我国金融监管部门也应该调整法律法规,完善监管体系,进一步提高监管的效率和质量。而在具体实施的时候,最好是采用内部+外部的方法,内部是技术治理,基于人工智能的监管体系,采取实时、动态的监管,人工智能技术通过算法将其场景化,满足风险判断的相关要求,然后对科技风险进行初步的判断,对相关内容进行精准记录,有效的摆脱掉监管中信息披露所带来的问题,顺带着简化监管机构的审核工作,将更多的资源投入到交易本身。以证券交易为例,监管机构的职能之一便是防范市场风险,所以通过算法去判定市场操纵的相关行为,实行精准记录,按照实际情况对其作出有效的判定即可,既能提高效率,又能确保信息的准确性。另一方面,外部的法律制度中,法律法规存在的主要目的在于为监管提供一些法律支撑,逐渐形成一种全新的监管路径,监管过程中运用规则推理对其进行有效的判断,根据实际情况,对现有的框架做出相应的修订和解释,这样才能更好的适应金融科技的创新性理念。因此,在金融科技不断创新的背景下,强调技术的时候,也应该意识到法律法规的重要性,人工智能技术是整个治理机制的创造者,对于完善多种信息技术具有积极的作用,确保人工智能的监管效率。
(二)强化用户信息加密技术,做好信息防范工作
保障信息和相关数据的安全性,对于金融风险管理领域有着非常重要的作用,从外在因素而言,当美国等发达国家愈加注重金融行业在人工智能中的有效运用时,也会去分析大数据技术是否具备一定歧视性和欺诈性,避免出现数据无法销售,侵犯隐私等行为。现阶段,我国的用户信息安全保障基础还是比较薄弱的,所以要鼓励人工智能技术的研发和加密技术,金融机构在进行风险管控的时候,要加强同人工智能技术的合作,借助更为专业化的能力和优势去避免各类风险的发生。第一,引进人工智能的基础上,梳理信息安全与数据,明确算法、业务之间的关系,确保应用系统从指定需求到投产上线中有足够的安全评估和安全测试,避免为了快速上线而压缩系统的开发时间。第二,金融机构应该利用新技术对信息安全风险进行评估与预防,随着人工智能等新技术的产生,也会产生一些新的安全风险,为了避免新技术造成的信息披露和资源损失,就应该利用更为先进的技术对安全风险进行评估,感知到整个安全态势。第三,加强访问控制和身份认证,人工智能的安全性在某种程度上已经超过了智能用户的控制,这就要求开发者和使用者都应该考虑到以数据中心,服务器群组的安全防御工作,有效的借助网络安全防御技术,确保机密数据的安全性。同时,也要结合全局身份认证技术,统一用户的身份管理,这就能实行统一的访问管理,增强安全性。
(三)培养高新技术人才,推动在职人员的转型、升级
人工智能数据和算法的不断结合,促进了整个行业的发展,而在就业领域,也削减了工作岗位,减少了标准化和重复性的劳动力,改变了当下的工作性质,提升了整体的工作质量。在削弱岗位的时候,工作人员的失业率会提高,但是从另一个层面而言,人工智能的有效应用,也会创造出一些全新的就业就会,这就要求相关从业人员抓住这些机遇,不断去提高自身的个人素质和综合能力。人工智能时代在就业需求和人才结构上会出现一定的变化,而这一变化已经在西方的一些发达国家和先进企业中有了比较明显的体现,例如美国在手工和日常认知活动方面的工作岗位需求呈现出一种长期下降的趋势。按照相关的报告显示,人工智能时代对人才提出一些硬性的要求,未来,企业需要具备一些交叉学科背景和综合能力非常强的技术性人才,拥有极强的学习能力和商业逻辑能力,更应该具备跨界合作与各方沟通的能力。这样,企业才能对人才的创造力,情感沟通提出更高的要求,对于整个金融体系而言,有助于推进在职人员的转型与升级。
结语:在大数据、互联网快速融合的当下,人工智能在多个方面都做出了突破性的改变,而在未来的发展中,人工智能在金融领域也会逐渐完善。但是在金融服务愈加标准化、模型化的时候,也存在着一些不可忽视的信息安全风险隐患,可能会导致数据在分析的时候出现错误,对整个金融系统造成负面影响。因此,监管者和投资者应该理性的面对这一问题,在利用人工智能去控制金融风险的时候,又应该防范人工智能中那些潜在的风险。
参考文献:
[1]赵毅敏. 人工智能在金融风险管理领域的合理运用[J]. 企业改革与管理, 2018, No.328(11):8-9.
[2]吴泽宇. 浅谈人工智能在金融风险控制中的创新应用[J]. 商场现代化, 2017(21):121-122.
[3]张逸凡. 人工智能技术在金融行业中的应用[J]. 电子技术与软件工程, 2016(23):258-258.
[4]金建新. 人工智能技术在风险感知领域的研究与应用[J]. 金融电子化, 2017(11):63-64.
[5]房安. 人工智能在金融行业的应用及风险分析[J]. 电子技术与软件工程, 2019, 150(04):253.