淺析人工智能在金融領域應用及發展

曹軍奇

（中國人民銀行焦作市中心支行，河南 焦作 454000）

一、引言

人工智能技術的日臻完善，給金融風險管理領域帶來翻天覆地的變革。神經網絡、支持向量機以及混合智能等人工智能模型在金融風險管理領域的應用，能夠提高數據處理速度、加深數據分析深度、降低人工成本，從而提升金融風險控制的效能。但與此同時，人工智能可能存在失控風險，帶來信息采集合法性以及信息安全隱患問題，甚至會對金融業帶來沖擊。

人工智能給金融風險管理帶來的挑戰人工智能的發展將會給金融風險管理領域帶來重大變革。通過運用人工智能的深度學習系統，如果有足夠多的數據供其不斷進行學習，人工智能就可能不斷完善，甚至能夠超過人類的知識回答能力。金融風險管理需要處理大量復雜數據，應用人工智能將有助于金融系統大幅降低人力成本并提升金融風險管理能力。

二、人工智能及應用現狀

（一）人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence）是用于模擬、延伸及擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[1]。作為計算機科學一個分支，它是集多種學科滲透的基礎上發展起來的新興邊緣學科。通過用機器去放大和延伸人類自身的智能，實現腦力勞動自動化。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能的理論和應用技術日益成熟，應用領域廣泛，可以想象未來由人工智能技術衍生的科技產品，必將是人類智慧的更高機會領域。

（二）人工智能在金融領域的應用現狀

當前人工智能技術在金融領域的應用廣泛，包括金融服務領域、智能投顧領域、金融風控等方面。

1.在金融服務領域。人工智能讓金融服務的邊界更寬，大大提升了金融服務效率。例如平安集團旗下的平安科技人工智能實驗室，進行智能客服及人臉識別等人工智能金融應用開發。平安天下通利用人臉識別技術完成遠程身份認證、解鎖、刷臉支付以及刷臉貸款等多項功能。平安科技人工智能技術已成熟穩定服務于金融領域多項應用場景。智能信貸，采用大數據分析統計實現自動審批，大大降低了運營成本。阿里巴巴已將人工智能技術成果運用于電商、支付、底層平臺搭建、客戶服務、互聯網小貸等多個領域并取得良好效果。交通銀行推出智能網點機器人，通過人臉識別和語音識別等人工智能技術，進行人機交互，在網點進行客戶指引、介紹銀行的各類業務等，提高了業務處理效率，提升了金融服務質量。

2.在智能投顧領域。智能投顧又稱機器人投顧，是人工智能技術在金融投資顧問方面的應用。主要是為客戶提供基于一系列智能算法的在線投資顧問和資產管理服務。簡而言之智能投顧是借助于人工智能技術、量化金融模型以及大數據分析，機器人根據投資者財務狀況、風險承受水平、理財目標及投資風格偏好等，利用已搭建的數據模型和智能化算法為投資者提供量身定制的投資參考建議信息。人工智能技術智能化的信息分析和決策能力，滿足客戶投資策略多樣化的需求，同時避免了人為主觀性。國內陸續出現了京東智投、藍海財富、彌財、聚愛財PULS、宜信投米RA、企名片、同花順、摩羯智投等多家的智能投顧平臺。

3.在金融風控領域。金融與互聯網行業的深度結合提供了便利，高效與快捷的客戶體驗，同時也給金融產品中使用的信用建模和風險控制帶來了新的挑戰，人工智能在金融風控方面優勢凸顯。它是通過把用戶信息及數據統一在一起進行建模，將非數值數據全部轉換為高維向量表達，人工智能模型在此基礎上進行建模分析。利用半監督機器學習的方法和交互式數據挖掘的工具，以及有監督機器學習模型做風險評估，達到有效、精準、又能實時追蹤團伙欺詐活動，進而提升金融風控能力。

例如阿里旗下螞蟻金服運用人工智能技術變革了運營方式及產品體系，打造的螞蟻智能客服替代了人工方式，提高了響應速度。同時打造的螞蟻安全大腦，利用智能化的風險分析和決策中樞，有效降低了交易風險。又如蘭州銀行引入的海致智能金融知識圖譜，應用在挖掘客戶、風險預警、反欺詐等多個金融業務場景，同時為貸前決策、貸后風控提供有力的數據支撐，有效防范了金融風險。

三、人工智能技術在金融領域應用中的難點

（一）用戶隱私容易泄漏

人工智能的背后，是基于大數據及智能算法的機器學習智能系統，人工智能系統通常具有記憶功能，通過收集、統計、分析用戶的數據來不斷提升自己的智能性。而系統一旦被入侵，用戶隱私必然面臨泄露風險，導致用戶財產損失。

（二）系統風險大幅增加

系統風險大幅增加如果很多事情都以人工智能的方式來完成，則社會對互聯網的依賴將更強，而影響互聯網正常運行的不確定因素太多，面臨的系統風險也將大幅增加。除可能遭受攻擊之外，網絡設施受損、運轉不正常等，都可能造成系統故障。另外，如果用戶不能在識別應用程序的真實性和有效性上得到高水平的保障，用戶會將信息導入到錯誤的應用程序中。同樣的，如果應用程序不能識別用戶，可能會造成數據的錯亂，進而導致資金損失，減少貸款和保險的資格，并破壞名譽[2]。

（三）人工智能失控風險

隨著人工智能對人工的更多取代，在技術制勝的金融市場，面對收益和風險都不可估量的未來，一旦應用環境和數據脫離用戶的可控范圍，尚無技術可以在提高獲得收益的同時避開或減少人工智能失控帶來的風險。雖然這一風險的發生概率相對較低，但卻無法徹底消除。內部技術失誤或是外部因素刺激都可能會使人工智能失控。基于金融風險管理在保障金融市場穩健運行方面的重要作用，金融系統必須更加重視人工智能失控風險。

四、應對策略建議

（一）制定采集準則

金融風險管理領域運用人工智能進行信息采集，必須遵循一定的準則。例如目前的“網絡爬蟲”技術所遵守Robots協議而言，由于其缺乏強制性和嚴格性，單純依靠信息采集者的自覺性來保證信息采集的規范性，因而不能有效地維護信息采集的合法性。因此，有必要制定嚴格的人工智能信息采集準則，以保障信息采集合法性和不損害信息來源者的利益為前提，明確人工智能信息采集種類、強度，規范信息采集行為。

（二）強化人工智能監管

人工智能在金融風險管理領域的應用，對于金融監管的體系設置和運作模式提出了新的要求。我國大力推進人工智能產業重心放在鼓勵技術研發方面，對于人工智能技術應用所帶來的產業與社會轉型沖擊以及監管方面的及時調整和跟進，目前還缺乏整體認識和應對。為此，建議盡快調整相關法律法規、監管體系和管理架構，以此保障當出現人工智能應用的重大缺陷或者安全隱患時，有相應的規則來明確各方的風險處置責任。

（三）建立安全可控數據生態圈

應建立數據規范，在安全可控的條件下向公共領域開放數據，構建一個更為完善的數據生態系統。數據標準的建立是進行廣泛數據分享和實現系統間交互操作的重要前提，有助于提升人工智能技術的使用價值[3]。制定數據脫敏的相關標準和規范，確保人工智能開發者在收集、使用數據的過程中采取相適應的管理措施和技術手段，防止未經授權的個人信息檢索、泄露、損毀、篡改等，確保個人信息安全。