圖片來自“視覺中國”

近年來發展迅速的中國人工智能產業正在迎來國家層面的統籌規劃和全面引導。2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》（以下簡稱《規劃》）。《規劃》一經發布，即在世界范圍內引起關注。那么，人工智能在中國的發展前景如何？其在金融領域如何應用？將給監管體制帶來什么樣的挑戰？本文擬對這些問題進行探析。

一、人工智能在金融領域的應用

1、在國際金融業的應用

近年來，全球金融業正在人工智能的催化下悄然改變。據金融穩定委員會（FSB）報告，國際銀行業對人工智能的應用主要集中在以下幾個方面。

（1）面向資本運營，集中在資產配置、投研顧問、量化交易等。

人工智能在金融投資顧問方面的運用，通常被稱為智能投顧，主要是指為客戶提供基于算法的在線投資顧問和資產管理服務。具體又可分為三類：一是應用于銷售前端的大類資產配置型智能投顧，主要是通過用戶分析為客戶解決大類資產配置問題，如Wealthfront；二是應用于投資分析階段的投研型智能投顧，主要通過海量數據挖掘和邏輯鏈條解決投資研究的問題，如Kensho；三是應用于策略、交易和分析的智能量化交易系統，主要通過人工智能手段取代交易員，應用于投資交易，如WaterBridge的全天候人工智能交易。根據統計公司Statista的預測，2017年美國智能投顧管理資產規模將達到2248.02億美元，到2021年將達5095.55億美元，年復合增長率29.3%。

（2）面向市場分析，集中于趨勢預測、風險監控、壓力測試。

人工智能技術能夠從零散的歷史數據中獲得更多信息，幫助識別非線性關系，給出市場預測（價格波動）及其時效性，從而帶來直接或間接的更高回報。此外，人工智能技術還能對大型、半結構化和非結構化的數據集進行分析，考慮到市場行為、監管規則和其他趨勢的變化，進行反向測試、模型驗證和壓力測試，避免低估風險，提高透明度。例如，全球第一個以純人工智能驅動的基金Rebellion曾預測了2008年的股市崩盤，并在2009年9月給希臘債券F評級，比惠譽公司提前了1個月。日本三菱公司發明的機器Senoguchi，每月10日預測日本股市在30天后將上漲還是下跌。經過4年左右的測試，該模型的正確率高達68%。

（3）面向客戶營銷，集中于身份識別、信用評估和虛擬助手。

人工智能技術已經被廣泛應用于金融的前臺，大型的客戶數據被導入聊天程序，使其能夠為客戶“面對面”的用自然語言交流，提高“獲客”能力。2017年4月，富國銀行開始試點一款基于FacebookMessenger平臺的聊天機器人項目，虛擬助手通過與用戶交流，為客戶提供賬戶信息，幫助客戶重置密碼。而美國銀行的智能虛擬助手Erica也正式亮相。用戶可使用語音和文字與Erica互動，Erica可以幫助用戶查詢信用評分、查看消費習慣，隨著銀行流水收支的變化為4500多萬客戶提供還款建議、理財指導等。此外，匯豐銀行已經使用基于人臉和語音的生物識別技術來驗證消費者身份；蘇格蘭皇家銀行使用“LUVO”虛擬對話機器人為客戶獲取最適合的房屋貸款等等，旨在成為用戶“可信任的金融咨詢師”。

（4）面向金融監管，集中于識別異常交易和風險主體。

人工智能技術能夠用于識別異常交易和風險主體，檢測和預測市場波動、流動性風險、金融壓力、房價、工業生產、GDP以及失業率，抓住可能對金融穩定造成的威脅。當前，一些國際監管機構，例如澳大利亞證券及投資委員會（ASIC）、新加坡貨幣當局（MAS）及美國證券交易委員會（SEC），都在使用人工智能進行可疑交易識別。具體做法包括從證據文件中識別和提取利益主體，分析用戶的交易軌跡、行為特征和關聯信息，更快更準確地打擊地下洗錢等犯罪活動。

2、在中國金融業的應用

在中國，銀行業也緊隨國際銀行業步伐，開始了應用人工智能技術的探索，其中互聯網金融公司在人工智能研究和運用方面搶占了領先優勢。例如，阿里旗下的螞蟻金服已將人工智能運用于互聯網小貸、保險、征信、資產配置及客戶服務等領域并取得了良好效果。騰訊優圖是騰訊旗下人臉檢測應用，也與騰訊征信、微眾銀行、財付通開展合作，實現了對用戶的信用評估。

（1）智能客服。交通銀行在2015年底推出國內首個智慧型人工智能服務機器人“嬌嬌”，目前已在上海、江蘇、廣東、重慶等省份的營業網點上崗。該款機器人采用了全球領先的智能交互技術，交互準確率達95%以上，是國內第一款真正“能聽會說、能思考會判斷”的智慧型服務機器人。工商銀行在“企業通”平臺基礎上，利用數據對接和智能設備，優化業務流程，創新推出了對公客戶的自助開戶服務，客戶僅需到網點一次，就可以完成賬戶開立、結算產品領取、資料打印、預留印鑒等業務處理。

（2）智能投顧。目前我國提供此服務的公司很多，其中銀行系（如廣發智投、招行摩羯智投、工行“AI”投等）、基金系（如南方基金超級智投寶、廣發基金基智理財等）、大型互聯網公司系（如百度金融、京東智投、同花順和第三方創業公司（如彌財、藍海財富、拿鐵財經等）都在智能投顧上有所應用。

（3）智能量化交易。在中國現行的金融監管體制下，目前銀行在這方面的應用相對較少，但京東金融、螞蟻金服、科大訊飛、因果樹等進行了積極的探索。例如，因果樹每周都通過機器來自動甄選優質項目并推出超新星企業，幫助企業在未來6個月內順利拿到下一輪融資的概率提高到了30%左右。而嘉實基金則研發了一套從市場預測、資產配置到產品選擇的完善的投資決策系統“嘉實FAS系統”，并實現了超過大盤收益率的投資回報水平。

（4）風險控制和管理。這主要包括以下三個方面：一是數據搜集和處理；二是風險控制和預測模型；三是信用評級和風險定價。例如，一個傳統的貸款業務可能需要2至3天來審批，而一個基于人工智能模型的自動審批方案可能只需要幾秒鐘就可以完成，同時有些傳統風控模型的迭代周期可能要數個月甚至數年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自動。中國銀行推出貿易融資業務反洗錢核查項目，綜合運用文本分析、圖像識別、機器學習等人工智能技術，將原本每單審核時間從手工2小時下降到2分鐘，效率與質量得到極大提升，銀行人工成本大幅降低。

3、人工智能在金融領域的發展空間

（1）增強金融機構黏客能力，獲取市場競爭主動權。

人工智能的飛速發展，使得機器能夠在很大程度上模擬人的功能，實現批量人性化和個性化地服務客戶，這對于身處服務價值鏈高端的金融業將帶來深刻影響，人工智能將成為銀行溝通客戶、發現客戶金融需求的重要手段，進而增強銀行對客戶的黏性。它將對金融產品、服務渠道、服務方式、風險管理、授信融資、投資決策等帶來新一輪的變革。人工智能技術在前端可以用于服務客戶，在中臺支持授信、各類金融交易和金融分析中的決策，在后臺用于風險防控和監督，它將大幅改變金融現有格局，金融服務更加個性化與智能化。

（2）降低金融機構運營成本，提高工作效率。

金融機構能夠利用人工智能和機器學習發展新的業務需求，降低成本和管理收益風險，提高運作效率，優化客戶流程。據中國銀行業協會發布的《2016年度中國銀行業服務改進情況報告》顯示，2016年銀行業金融機構離柜交易達1777.14億筆，同比增長63.68%；銀行業離柜業務率為84.31%，同比提高6.55個百分點；離柜交易金額達1522.54萬億元。其中，有15家銀行的離柜業務率已經超過了90%。未來，越來越多的金融機構將加入到運用人工智能來增強自身競爭力的進程中。

權威機構和專家普遍對人工智能在金融領域應用前景持樂觀態度。人工智能學會主席BenGoertzel認為，10年以后人工智能可能會介入世界上大部分的金融交易。海外咨詢機構科爾尼（A.T.Kearney）預計，機器人投資顧問未來3到5年將成為主流，年復合增長率將達68%。到2020年，機器人投資顧問管理的資產規模有望達到2.2萬億美元。花旗銀行研究預測，未來10年人工智能投資顧問管理的資產將實現指數級增長，總額將達到5萬億美元。德勤在《銀行業展望：銀行業重塑》報告中指出，機器智能決策的應用將會加速發展。智能算法在預測市場和人類行為的過程中會越來越強，人工智能將會影響行業競爭，市場將變得更有效率。

 二、人工智能在金融領域的監管

1、監管對象趨于復雜化

在當前的監管法規體系中，被監管對象往往是法人和自然人。由于人工智能技術的發展，投資賬戶的所有者和經營者可能發生變化。對于所有權為集合主體的賬戶，采用穿透原則將難以追溯至行為主體，這是因為實際的控制人并不是某個主體，而是智能代理。因而，監管面臨的挑戰是復雜的，投資人認為賬戶不是他們中的任何一人操作的，實際控制人不是他們。智能代理服務商只提供了智能代理“產品”，并沒有實際控制賬戶。這時，監管部門就不得不面對如何監管既不是自然人也不是法人的“智能代理”的問題。

2、違法違規行為難以認定

例如，大量投資人雇傭同一款表現優異的智能代理，管理其自身賬戶的投資。由于同一款智能代理的操作邏輯相似，那么這些賬戶雖然法律上是各自獨立，并不關聯，但其實際操作可能表現為“一致行動人”的現象。因此，即使監管機構的大數據分析系統能夠很靈敏地“捕捉”到這個現象，但是如何認定這種“英雄所見略同”式的行為，將是一個監管難題。

3、智能代理行為增加了監管難度

雖然從技術層面上講，智能代理行為可以從內控程序上加以控制，但對于其具體代理行為的監管邊界以及責任主體，目前的監管法規均未涉及。

4、責任主體難以界定

如果個別研發人員設計出一個惡意的智能代理，并被一些集合性質的基金所使用，就可能引發個別股票價格的異動。對于這樣的違規行為，現有監管法規將難以界定責任主體。

 三、人工智能在金融領域的發展建議

人工智能在金融領域加快應用是未來的發展方向，監管機構既要正視這種趨勢，積極搶占人工智能發展高地，又必須重視人工智能應用給金融領域造成的沖擊，未雨綢繆地開展前瞻性研究和戰略性部署。

1、針對人工智能特點，研究完善金融市場交易規則

我國有關人工智能金融領域應用的市場交易規則幾乎空白，應針對其潛在影響，積極研究相關金融市場的交易規則，為人工智能發展創造良好的市場環境。

2、加快人工智能在金融監管方面的應用

人工智能在金融領域的應用，對金融監管模式和手段提出了新的要求。面對人工智能的快速發展，我國金融監管部門應積極引入人工智能，進一步提高監管效率。

3、重視對用戶隱私的保護

當前，我國有關隱私保護的法律制度還不健全，金融消費者的隱私保護意識較為薄弱，個人信息泄露的現象時有發生，無論從保護公民基本權利，還是從發展人工智能的需要考慮，都亟須完善我國金融隱私權保護制度，加強相關行政監管，明確金融機構相關告知義務、信息安全保障義務，以及出現問題后的賠償責任，有效保證人工智能在金融領域應用中的信息安全。

對于商業銀行而言，一是大型金融集團要做好前期資金技術的投放，提前介入，加強技術創新；要加快業務創新，在行業轉型上保持領先地位，要增強技術及維護人員儲備，尤其是智能型、復合型人才的引進及培養，提高核心競爭力，適應發展要求。二是加強風險控制。在數據處理方面，人工智能技術極大地擴展了數據來源，因而更多的數據被納入分析體系。同時，金融工具能自動進化交易策略，甚至模擬專家進行決策，這會隱含許多新的風險。必須對前期數據來源、智能化程序設計等環節進行嚴格審查，加強風險控制。尤其在恐怖襲擊、監管變革和實施賣空禁令等個別極端情況下，還需要專家進行必要的風險檢測及應對。