资料来源：FSB金融科技报告2017上世纪90年代以来，机器学习尤其是深度学习的大规模运用，推动了人工智能的快速发展。
目前中国的人工智能研究及运用正处于爆发期，并迎来国家层面的统筹方案和全面勾引，未来发展空间巨大。
从金融领域来看，国际银行业对人工智能的紧张运用集中在成本运营、市场剖析、客户营销、风险监管等方面。
中国银行（601988,股吧）业紧随国际银行业步伐，开始了运用人工智能技能的探索，个中互联网金融公司在人工智能研究和利用方面抢占了领先上风。
但是，人工智能的运用也对金融监管带来寻衅：一是监管工具趋于繁芜化；二是违法违规行为难以认定；三是智能代理行为增加了监管难度；四是任务主体难以界定。
监管机构要正视这种趋势，针对人工智能特点，须要研究完善金融市场交易规则；加强人工智能在金融监管方面的运用；重视对用户隐私的保护。
商业银行则一方面要积极加强技能创新，另一方面要把稳风险掌握。

杨荇

近年来发展迅速的中国人工智能家当正在迎来国家层面的统筹方案和全面勾引。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展方案》（以下简称《方案》）。
《方案》一经发布，即在世界范围内引起关注。
那么，人工智能在中国的发展前景如何？其在金融领域如何运用？将给监管系统编制带来什么样的寻衅？本文拟对这些问题进行探析。

1.人工智能观点

对付人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），国际上没有一个公认的定义。
最早提出这一观点的约翰？麦卡锡认为，“人工智能便是要让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样。
”我国《人工智能辞典》将人工智能定义为“使打算机系统仿照人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务”。
此外，还有其他诸多关于人工智能的定义。
综合来看，这些观点可以分为两类不雅观点：一类不雅观点是弱人工智能观点，认为不可能制造出能真正推理和解决问题的智能机器，这些所谓的智能机器只是看起来智能，但不会真正拥有智能，也不会具有自主意识。
另一类不雅观点是强人工智能观点，认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且能够具有知觉和自我意识。
强人工智能又可以分为两类：一是类人的人工智能，即机器的思考和推理与人的思维一样；二是非类人的人工智能，即机器拥有和人完备不一样的知觉和意识，利用和人完备不一样的推理办法。

总体来讲，无论是那种人工智能观点，都表示出这三点上风：一是事情稳定性高。
人工智能可不知疲倦地进行事情，在剖析问题时险些不受环境影响。
二是降落操作风险和道德风险。
利用人工智能取代传统人工对金融交易、做事信息审查监管，掌握交易活动中潜在的造孽行为，可更好地避免操作风险和道德风险。
三是有效提高决策效率。
人工智能可以快速地对大数据进行筛选和剖析，帮助人们更高效率地决策。
因此，本文所谈论的人工智能范畴，是包括强人工智能和弱人工智能的广义人工智能观点。

2.人工智能的理论根本

人工智能是打算机学科的一个分支，20世纪70年代以来被称为天下三大尖端技能之一（空间技能、能源技能、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技能（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
这是由于近30年来它得到了迅速的发展，并已发展成为一门独立的系统学科。

那么，机器“智能”从何而来呢？这紧张归功于一种实现人工智能的方法――机器学习。
机器学习最基本的做法，是利用算法来解析数据、从中学习，然后对真实天下中的事宜作出决策和预测。
与传统的为办理特界说务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“演习”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等。
从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

总的来看，当古人工智能的研究可归纳为六个方面：一是打算机视觉（暂且把模式识别、图像处理等问题归入个中）；二是自然措辞理解与互换（暂且把语音识别、合成归入个中，包括对话）；三是认知与推理（包含各种物理和社会知识）；四是机器人学（机器、掌握、设计、运动方案、任务方案等）；五是博弈与伦理（多代理人的交互、对抗与互助，机器人与社会领悟等议题）；六是机器学习（各种统计的建模、剖析工具和打算方法）。

3.人工智能发展现状

2012年往后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法的涌现，人工智能在家当运用上得到快速发展。
从环球范围来看，人工智能家当领先的国家紧张有美国、中国等。
截止到2017年6月，环球人工智能企业总数达到2542家，个中美国有1078家，占42%；中国有592家，占23%。
美国的人工智能呈现出百口当布局的特色，包括根本层、技能层、运用层均有布局，而中国的人工智能紧张集中在运用侧，只在技能层局部有所打破。

目前，中国的人工智能研究及运用正处于爆发期。
中国政府高度重视人工智能发展，在2017年7月印发的《新一代人工智能发展方案》中描述了未来十几年中国人工智能发展的宏伟蓝图：到2020年人工智能总体技能和运用与天下前辈水平同步；到2025年人工智能根本理论实现重大打破，部分技能与运用达到天下领先水平；到2030年人工智能理论、技能与运用总体达到天下领先水平，成为天下紧张人工智能创新中央。
近日，科技部确定了首批国家新一代人工智能开放创新平台，分别依托百度、阿里云、腾讯、科大讯飞（002230,股吧）公司，培植自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音等4个国家新一代人工智能开放创新平台。
与互联网技能发展相似，加速积累的技能能力和海量的数据资源，巨大的运用需求和开放的市场环境有机结合，形成了中国人工智能家当发展的独特上风。

展望未来，据英国政府《2017年英国人工智能家当发展报告》估计，估量到2024年，环球人工智能办理方案的市场代价将超过300亿英镑，部分行业在人工智能的帮助下，生产率将提高30%，节约本钱近25%。
而据领英公司《环球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，环球AI（人工智能）领域技能人才数量已超过190万。

1.在国际金融业的运用

近年来，环球金融业正在人工智能的催化下悄然改变。
据金融稳定委员会（FSB）报告，国际银行业对人工智能的运用紧张集中在以下几个方面。

（1）面向成本运营，集中在资产配置、投研顾问、量化交易等。
人工智能在金融投资顾问方面的利用，常日被称为智能投顾，紧张是指为客户供应基于算法的在线投资顾问和资产管理做事。
详细又可分为三类：一是运用于发卖前真个大类资产配置型智能投顾，紧张是通过用户剖析为客户办理大类资产配置问题，如Wealthfront；二是运用于投资剖析阶段的投研型智能投顾，紧张通过海量数据挖掘和逻辑链条办理投资研究的问题，如Kensho；三是运用于策略、交易和剖析的智能量化交易系统，紧张通过人工智好手段取代交易员，运用于投资交易，如WaterBridge的全天候人工智能交易。
根据统计公司Statista的预测，2017年美国智能投顾管理资产规模将达到2248.02亿美元，到2021年将达5095.55亿美元，年复合增长率29.3%。

（2）面向市场剖析，集中于趋势预测、风险监控、压力测试。
人工智能技能能够从零散的历史数据中得到更多信息，帮助识别非线性关系，给出市场预测（价格颠簸）及其时效性，从而带来直接或间接的更高回报。
此外，人工智能技能还能对大型、半构造化和非构造化的数据集进行剖析，考虑到市场行为、监管规则和其他趋势的变革，进行反向测试、模型验证和压力测试，避免低估风险，提高透明度。
例如，环球第一个以纯人工智能驱动的基金Rebellion曾预测了2008年的股市崩盘，并在2009年9月给希腊债券F评级，比惠誉公司提前了1个月。
日本三菱公司发明的机器Senoguchi，每月10日预测日本股市在30天后将上涨还是下跌。
经由4年旁边的测试，该模型的精确率高达68%。

（3）面向客户营销，集中于身份识别、信用评估和虚拟助手。
人工智能技能已经被广泛运用于金融的前台，大型的客户数据被导入谈天程序，使其能够为客户“面对面”的用自然措辞互换，提高“获客”能力。
2017年4月，富国银行开始试点一款基于FacebookMessenger平台的谈天机器人项目，虚拟助手通过与用户互换，为客户供应账户信息，帮助客户重置密码。
而美国银行的智能虚拟助手Erica也正式亮相。
用户可利用语音和笔墨与Erica互动，Erica可以帮助用户查询信用评分、查看消费习气，随着银行流水进出的变革为4500多万客户供应还款建议、理财辅导等。
此外，汇丰银行已经利用基于人脸和语音的生物识别技能来验证消费者身份；苏格兰皇家银行利用“LUVO”虚拟对话机器人为客户获取最适宜的房屋贷款等等，旨在成为用户“可信任的金融咨询师”。

（4）面向金融监管，集中于识别非常交易和风险主体。
人工智能技能能够用于识别非常交易和风险主体，检测和预测市场颠簸、流动性风险、金融压力、房价、工业生产、GDP以及失落业率，捉住可能对金融稳定造成的威胁。
当前，一些国际监管机构，例如澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）及美国证券交易委员会（SEC），都在利用人工智能进行可疑交易识别。
详细做法包括从证据文件中识别和提取利益主体，剖析用户的交易轨迹、行为特色和关联信息，更快更准确地打击地下洗钱等犯罪活动。

2.在中国金融业的运用

在中国，银行业也紧随国际银行业步伐，开始了运用人工智能技能的探索，个中互联网金融公司在人工智能研究和利用方面抢占了领先上风。
例如，阿里旗下的蚂蚁金服已将人工智能利用于互联网小贷、保险、征信、资产配置及客户做事等领域并取得了良好效果。
腾讯优图是腾讯旗下人脸检测运用，也与腾讯征信、微众银行、财付通开展互助，实现了对用户的信用评估。

（1）智能客服。
交通银行（601328,股吧）在2015年底推出海内首个聪慧型人工智能做事机器人“娇娇”，目前已在上海、江苏、广东、重庆等省份的业务网点上岗。
该款机器人采取了环球领先的智能交互技能，交互准确率达95%以上，是海内第一款真正“能听会说、能思考会判断”的聪慧型做事机器人。
工商银行（601398,股吧）在“企业通”平台根本上，利用数据对接和智能设备，优化业务流程，创新推出了对公客户的自助开户做事，客户仅需到网点一次，就可以完成账户开立、结算产品领取、资料打印、预留印鉴等业务处理。

（2）智能投顾。
目前我国供应此做事的公司很多，个中银行系（如广发智投、招行摩羯智投、工行“AI”投等）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财等）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺（300033,股吧））和第三方创业公司（如弥财、蓝海财富、拿铁财经等）都在智能投顾上有所运用。

（3）智能量化交易。
在中国现行的金融监管系统编制下，目前银行在这方面的运用相对较少，但京东金融、蚂蚁金服、科大讯飞、因果树等进行了积极的探索。
例如，因果树每周都通过机器来自动甄选优质项目并推出超新星企业，帮助企业在未来6个月内顺利拿到下一轮融资的概率提高到了30%旁边。
而嘉实基金（博客,微博）则研发了一套从市场预测、资产配置到产品选择的完善的投资决策系统“嘉实FAS系统”，并实现了超过大盘收益率的投资回报水平。

（4）风险掌握和管理。
这紧张包括以下三个方面：一是数据搜集和处理；二是风险掌握和预测模型；三是信用评级和风险定价。
例如，一个传统的贷款业务可能须要2至3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只须要几秒钟就可以完成，同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月乃至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。
中国银行推出贸易融资业务反洗钱核查项目，综合利用文本分析、图像识别、机器学习等人工智能技能，将原来每单审核韶光从手工2小时低落到2分钟，效率与质量得到极大提升，银行人工本钱大幅降落。

3.人工智能在金融领域的发展空间

（1）增强金融机构黏客能力，获取市场竞争主动权。

人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上仿照人的功能，实现批量人性化和个性化地做事客户，这对付身处做事代价链高真个金融业将带来深刻影响，人工智能将成为银行沟通客户、创造客户金融需求的主要手段，进而增强银行对客户的黏性。
它将对金融产品、做事渠道、做事办法、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。
人工智能技能在前端可以用于做事客户，在中台支持授信、各种金融交易和金融剖析中的决策，在后台用于风险防控和监督，它将大幅改变金融现有格局，金融做事更加个性化与智能化。

（2）降落金融机构运营本钱，提高事情效率。

金融机构能够利用人工智能和机器学习发展新的业务需求，降落本钱和管理收益风险，提高运作效率，优化客户流程。
据中国银行业协会发布的《2016年度中国银行业做事改进情形报告》显示，2016年银行业金融机构离柜交易达1777.14亿笔，同比增长63.68%；银行业离柜业务率为84.31%，同比提高6.55个百分点；离柜交易金额达1522.54万亿元。
个中，有15家银行的离柜业务率已经超过了90%。
未来，越来越多的金融机构将加入到利用人工智能来增强自身竞争力的进程中。

威信机构和专家普遍对人工智能在金融领域运用前景持乐不雅观态度。
人工智能学会主席BenGoertzel认为，10年往后人工智能可能会参与天下上大部分的金融交易。
外洋咨询机构科尔尼（A.T.Kearney）估量，机器人投资顾问未来3到5年将成为主流，年复合增长率将达68%。
到2020年，机器人投资顾问管理的资产规模有望达到2.2万亿美元。
花旗银行研究预测，未来10年人工智能投资顾问管理的资产将实现指数级增长，总额将达到5万亿美元。
德勤在《银行业展望：银行业重塑》报告中指出，机器智能决策的运用将会加速发展。
智能算法在预测市场和人类行为的过程中会越来越强，人工智能将会影响行业竞争，市场将变得更有效率。

1.监管工具趋于繁芜化

在当前的监管法规体系中，被监管工具每每是法人和自然人。
由于人工智能技能的发展，投资账户的所有者和经营者可能发生变革。
对付所有权为凑集主体的账户，采取穿透原则将难以追溯至行为主体，这是由于实际的掌握人并不是某个主体，而是智能代理。
因而，监管面临的寻衅是繁芜的，投资人认为账户不是他们中的任何一人操作的，实际掌握人不是他们。
智能代理做事商只供应了智能代理“产品”，并没有实际掌握账户。
这时，监管部门就不得不面对如何监管既不是自然人也不是法人的“智能代理”的问题。

2.违法违规行为难以认定

例如，大量投资人雇佣同一款表现精良的智能代理，管理其自身账户的投资。
由于同一款智能代理的操作逻辑相似，那么这些账户虽然法律上是各自独立，并不关联，但其实际操作可能表现为“同等行动人”的征象。
因此，纵然监管机构的大数据剖析系统能够很灵敏地“捕捉”到这个征象，但是如何认定这种“英雄所见略同”式的行为，将是一个监管难题。

3.智能代理行为增加了监管难度

虽然从技能层面上讲，智能代理行为可以从内控程序上加以掌握，但对付其详细代理行为的监管边界以及任务主体，目前的监管法规均未涉及。

4.任务主体难以界定

如果个别研发职员设计出一个恶意的智能代理，并被一些凑集性子的基金所利用，就可能引发个别股票价格的异动。
对付这样的违规行为，现有监管法规将难以界界说务主体。

人工智能在金融领域加快运用是未来的发展方向，监管机构既要正视这种趋势，积极抢占人工智能发展高地，又必须重视人工智能运用给金融领域造成的冲击，未雨绸缪地开展前瞻性研究和计策性支配。

1.针对人工智能特点，研究完善金融市场交易规则

我国有关人工智能金融领域运用的市场交易规则险些空缺，应针对其潜在影响，积极研究干系金融市场的交易规则，为人工智能发展创造良好的市场环境。

2.加快人工智能在金融监管方面的运用

人工智能在金融领域的运用，对金融监管模式和手段提出了新的哀求。
面对人工智能的快速发展，我国金融监管部门应积极引入人工智能，进一步提高监管效率。

3.重视对用户隐私的保护

当前，我国有关隐私保护的法律制度还不健全，金融消费者的隐私保护意识较为薄弱，个人信息透露的征象时有发生，无论从保护公民基本权利，还是从发展人工智能的须要考虑，都亟须完善我国金融隐私权保护制度，加强干系行政监管，明确金融机构干系奉告责任、信息安全保障责任，以及涌现问题后的赔偿任务，有效担保人工智能在金融领域运用中的信息安全。

对付商业银行而言，一是大型金融集团要做好前期资金技能的投放，提前参与，加强技能创新；要加快业务创新，在行业转型上保持领先地位，要增强技能及掩护职员储备，尤其是智能型、复合型人才的引进及培养，提高核心竞争力，适应发展哀求。
二是加强风险掌握。
在数据处理方面，人工智能技能极大地扩展了数据来源，因而更多的数据被纳入剖析体系。
同时，金融工具能自动进化交易策略，乃至仿照专家进行决策，这会隐含许多新的风险。
必须对前期数据来源、智能化程序设计等环节进行严格审查，加强风险掌握。
尤其在胆怯打击、监管变革和履行卖空禁令等个别极度情形下，还须要专家进行必要的风险检测及应对。

（作者单位：中国工商银行城市金融研究所。
本文系个人不雅观点，不代表所在机构）

本文源自上海证券报

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