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人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，基于人工智能的科技產品通過對人的意識和思維過程進行模擬、學習，使產品能像人一樣思考，在某些方面達到甚至超過人類的智力水平。2017年5月在烏鎮舉行的圍棋峰會上，AlphaGo橫掃眾多圍棋高手，以深度學習為代表的人工智能算法將AlphaGo推向了圍棋界的巔峰。這表明人工智能在對傳統制造行業產生重大效能之后，已成功滲透到復雜的分析決策領域，也預示著人工智能算法今后將對社會生活的各個領域產生重要影響。

與此同時，移動互聯、物聯網的興起使許多線下活動轉移到線上，這些線上行為積累了海量的數據，而云計算的極速發展又極大地提升了針對海量數據進行儲存與運算的能力。這些領域的發展進步為人工智能算法的深入應用創造了可行的條件。

什么是算法金融業務？

金融業作為一個“泡”于數據、“跑”在云上的行業，數字化程度很高，也極具客戶基礎、數據基礎和社會影響，在人工智能應用方面具備得天獨厚的優勢和廣闊的前景。同時，人工智能算法通過對投資決策、風險定價等金融最核心職能的優化，可以更有效地提高分析判斷的效率，助力金融經營決策的智能化、動態化與前瞻化，最終造就了算法金融的創新業務模式。

在財富管理領域，智能算法的應用領域主要包括高頻交易、統計套利策略、動量與其他資產組合管理、機器學習與計算金融智能、衍生品估值算法分析、行為金融與投資者啟發以及輿情分析與文本處理等。比如機器人投顧，可以利用遞歸神經網絡實現對金融市場中時變數據的最優估計，獲取動態最優的投資組合配置；可以利用XGBoost算法預測股票漲跌的概率，挑選股價上漲概率較大的股票；可以利用SVM算法對股票漲跌進行分類，對個股或大盤的走勢進行預測。正是在算法的驅動下，形成了從用戶屬性分析到投資組合推薦再到組合動態調整的全流程、自動化的機器人投顧業務模式（見圖1）。

在風險信貸領域，智能算法可以應用于對公企業的風險管理，實現客戶多維度數據管理、財務偵測、信用評級違約判定、授信額度計量、風險定價等功能，也可以用于審批針對零售小微客戶的線上快速貸款。比如在物流行業，通過構建物流金融風控模型，可以提高銀行等金融機構在多種企業融資模式下的風險管理能力。一方面，借助層次分析法（AHP）處理較為復雜而模糊的大數據，配合專家經驗對指標排序，通過計算判斷矩陣的最大特征值和特征向量，得到各元素的權重，實現量化打分評級的效果，并將信用評分結果應用于額度計算、貸款定價等審批決策過程，實現信貸審批精準量化決策輔助。另一方面，在數據積累到一定程度下，基于人工智能、機器學習、統計學、信息檢索、數據庫等技術，利用信息值（IV）、相關性、共線性（VIF）等技術手段篩選并刪除失效的財務指標，讓中小融資企業為迎合傳統風控模型而人為調整的各項財務指標減弱或失效，同時挖掘出那些潛在的、有效的風險特征、數據規律、規則、趨勢等，達到“總結過去、預測未來”的智能化效果（見圖2）。

算法金融的本質

算法金融的本質是要搭起計算科學、人工智能、數據科學等理論技術與金融行業具體業務場景之間的橋梁，使不同領域的算法在金融行業得到更為鮮活的應用，推動金融服務的智能化水平不斷提升。

算法的基礎理論及基本原理是公開的、共有的，但理論原理要落地，要進一步形成與金融場景相結合的具體方法技術，直到最終產品的出爐，還有很多具體環節需要實現突破。這個過程中的核心和關鍵就是算法理論和原理如何與具體的金融業務場景相融合。從這個角度，算法金融對產品或服務的創新并不一定是算法原理的改造，而是建立在金融場景與算法原理對接基礎上的數據工程化、原理實證化及算法產品化的過程。

以數據工程化為例，算法金融產品在某個金融場景能否得到成功應用，主要取決于產品對該場景中數據及信息的分析預測結果。如果說場景中的數據是基礎，如何在場景中選擇合適的數據并提取相關特征，對算法模型的效果起著至關重要的作用（見圖3）。好的訓練數據及特征能使算法模型產生更好的作用，即使在模型不是最優的情況下也能產生不錯的效果。比如，利用XGBoost算法構造選股模型以選出股價上漲概率較高的股票時，一個很重要的步驟就是篩選與股價相關的數據并提取對股價影響較大的特征因子，如財務指標、技術指標等等，特征因子的好壞會直接影響模型預測股價漲跌的效果，而特征因子的提取又需要對股票市場行情、公司基本面等領域都有一定的專業知識。

從數據工程化到算法產品化，整個過程的實現必須建立在算法產品研發人員對場景、數據、算法原理、算法產品的系統部署等整個流程均具有較深厚的理解與認知的基礎上；需要將算法與場景連接起來，通過設計算法、開發模型來刻畫、描繪場景，將場景關系轉換成可以定量描述的狀態、空間，或者將變化規律通過數理方程、圖論支持的圖示、神經網絡等算法刻畫出來。一個量化概念的構造或一個算法原理在不同場景中的應用過程往往千差萬別，其應用效果也是大相徑庭。比如，概率通常被用來表示一個事件發生的可能性，但既可以用來篩選建模樣本，也可以用來預測股票漲幅大小，還可以通過概率思維來表達特定個體某種嘗試行為的次數及相應的數據生成過程。

最近鄰域算法（KNN）是機器學習的分類算法之一。這一算法可以應用于信用卡產品的精準營銷上，基于海量信用卡交易信息，推算所有POS機的位置，以此構建每個用戶的消費軌跡，為精確進行用戶畫像、個性化推薦、商圈營銷等提供依據；也可用以判斷股票走勢分化趨勢，確定強勢、中等、弱勢股票的分類邊界，分類邊界的形狀會因K的取值不同而不同，因此關鍵就是要找到合適的K值，而尋找最優K值的過程可能又會涉及其他算法；同時，針對不同的數據特點，最適合的K值的算法也有所不同（見圖4）。

算法金融業務的特點

算法金融業務的最典型特征就是貫穿整個業務場景的全鏈條服務，而不是只在業務的某一個環節或者產品建設的某一個階段發揮作用（見圖5）。

從產品的打造過程來看，算法金融業務是全流程的算法驅動與串聯：從業務場景端的切入開始，到場景內外部數據整合、清洗挖掘、特征變量的加工，到算法體系設計與具體實施步驟，逐層落地算法偽代碼，業務實證結果的編碼實現，數據集的增廣，直至業務痛點被解決，全過程均有算法的支持與驅動。整個過程中，為達到階段性的目標需要構造具體的、可描述的目標（函數），這些目標（函數）的優化又會涉及不同領域的算法推理實現環節及實現步驟的編碼過程。

從產品的生命周期來看，算法產品的開發驗證、測試上線、監控優化形成了一個閉環，每一環節中都存在著不斷的調整優化，甚至涉及具體實現算法的重新構造。算法模型通過不斷試錯迭代，循環修正當前算法對場景變遷刻畫不充分、不到位的地方，不斷化解場景與數據的關聯度、適配度不足的問題。因此，智能化算法金融業務產品往往能夠自動做出更精確有利的金融決策，提升金融資源利用效率，提高服務質量，增強客戶的差異化競爭能力，增加業務經營的商業價值。

以風控類的算法產品為例，金融機構對公客戶的授信審批催生了對風控算法產品的需求，產品建設的整個過程中，需要整合企業內外部數據并提取風險相關特征，利用機器學習算法進行訓練分析，從業務穩定性、還款能力、還款意愿、信用歷史等方面全面評估企業的信用風險，并將算法結果應用于授信審批過程，以降低業務審批的邊際成本。在風控算法產品上線使用后，仍需要對其表現持續監控和驗證，評估實際運行效果，進行更新優化及再開發，修正其中存在的缺陷，以確保算法模型的有效性和滿足監管合規要求。

算法金融產品的全流程數據算法驅動、模型不斷調整優化等特點使得其與傳統人工決策相比具有較明顯的優勢：算法金融產品利用大量數據對算法模型進行訓練，由模型自動生成分析結果，在數據信息發生變化時會及時調整，給出新的最優結果；人工決策主要基于業務經驗，對長期的業務實踐進行歸納總結，得出一些事件發生的規律，對變化的捕捉相對滯后。相比之下，算法金融產品在對客觀特征的發現識別、對未知的判斷預測上有更高的精準度。同時，算法金融產品基于強大的數據處理能力，在處理問題尤其是處理大量問題時的效率要明顯優于人工。在很多情形下，算法金融產品所起到的服務效果往往需要許多相同種類的人工服務才能達到。