人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應用

人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應用唐圣昕摘要：20世紀50年代初，“人工智能”的概念在達特茅斯會議上被首次提出，這之后，人工智能已經(jīng)經(jīng)歷將近70年的飛速發(fā)展。人們相信，人工智能是開啟未來世界大門的鑰匙。近年來，隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，其發(fā)展軌跡也從單純的科學研究走向了應用領(lǐng)域，在金融行業(yè)的應用就是其中的典型場景。本文介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展現(xiàn)狀及核心技術(shù)特點，并對人工智能在金融領(lǐng)域的相關(guān)研究進行了綜述。重點介紹了大數(shù)據(jù)、云計算和專家系統(tǒng)這三種典型的人工智能技術(shù)，并將上述技術(shù)與金融行業(yè)進行結(jié)合，論述了金融監(jiān)管、金融投資、信用體系和銀行業(yè)務(wù)等方面的應用，基于此分析出人工智能的廣闊前景。關(guān)鍵詞：人工智能；金融行業(yè)；監(jiān)管；投資0.引言近年來，隨著計算機科學的進步，人工智能已經(jīng)逐漸滲入各行各業(yè)?，F(xiàn)如今，許多企業(yè)，無論是國有企業(yè)還是新興科創(chuàng)公司，都在大力發(fā)展人工智能方面的應用。中國工商銀行在2017年便成立了包括人工智能在內(nèi)的七大創(chuàng)新實驗室，2018年又建立了人工智能平臺。如今，在7月9日，2020世界人工智能大會云端峰會上，向世界展示了在服務(wù)客戶、線上線下融合、風險控制等多個領(lǐng)域的最新智能化創(chuàng)新成果。與此同時，360金融通過人工智能實現(xiàn)了高達97%的智能風控自動化過件率，并提出了數(shù)據(jù)+AI融合中臺概念，在金融領(lǐng)域可謂是意義非凡。上述事件都預示著，在未來的金融行業(yè)發(fā)展中，人工智能將是一股不可忽視的強大力量。目前，人工智能于金融領(lǐng)域，主要在數(shù)字金融顧問、風險預警、自動索賠等方面被廣泛應用。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、深度學習等計算機技術(shù)的發(fā)展，“未來已來”這一說法常常被提及，毫無疑問，人工智能就是通向未來的道路之一。1.“人工智能+金融”概述自達特茅斯會議上，“人工智能”這一概念被提出以來，人工智能經(jīng)歷了發(fā)展的高潮與低谷，呈螺旋式上升的趨勢。本文梳理了人工智能各發(fā)展階段的標志性時間，形成表1。表1人工智能發(fā)展歷程及標志事件2.人工智能核心技術(shù)2.1大數(shù)據(jù)2.1.1大數(shù)據(jù)的基本概念大數(shù)據(jù)本身是一個比較抽象的概念。目前，對于大數(shù)據(jù)尚未有一個公認的定義。現(xiàn)階段對大數(shù)據(jù)提出的各式各樣的定義基本是從大數(shù)據(jù)的特征出發(fā)，通過這些特征的闡述和歸納。在這些定義中，比較有代表性的是4V定義，即認為大數(shù)據(jù)需滿足以下四個特點：規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）和低價值密度性（Value）[1]。2.1.2大數(shù)據(jù)的來源大數(shù)據(jù)是由數(shù)據(jù)庫演進而來的。從數(shù)據(jù)庫到大數(shù)據(jù)，看似只是一個簡單的技術(shù)演進，但細細考究不難發(fā)現(xiàn)兩者有著本質(zhì)上的差別。（1）大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模相較數(shù)據(jù)庫有了一個質(zhì)的飛躍。（2）大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)類型上也有著許多不同。（3）模式不同。（4）處理對象不同。（5）處理工具不同。2.2專家系統(tǒng)2.2.1專家系統(tǒng)的定義專家系統(tǒng)定義為：使用人類專家推理的計算機模型來處理現(xiàn)實世界中需要專家作出解釋的復雜問題，并得出與專家相同的結(jié)論。2.2.2專家系統(tǒng)的發(fā)展方向?qū)＜蚁到y(tǒng)作為人工智能發(fā)展第一次高潮期就誕生的技術(shù)，其發(fā)展遵循著一定的規(guī)律，從基于規(guī)則、基于案例，近年來伴隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應用，出現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)。在未來，專家系統(tǒng)應具備如下基本特征：分布式系統(tǒng)協(xié)同處理、基于深度學習的推理機制、糾錯和進化能力、高級人機交互模式，而基于現(xiàn)有人工智能技術(shù)，完成上述目標任重道遠[2]。3.人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應用3.1大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應用現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)的發(fā)展已然成熟，在各行各業(yè)都被廣泛運用。在金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)有著以下幾方面應用。3.1.1大數(shù)據(jù)信用體系在互聯(lián)網(wǎng)金融中的運用在當下的社會，人們的信用已經(jīng)成為衡量一個人不可或缺的重要成分。對國家而言，有一個成熟完備的社會信用體系是非常必要的。在歐美等發(fā)達國家，該體系經(jīng)過了百余年的構(gòu)建，已經(jīng)非常完備。而我國的征信體系，在近十年來也有了一定的發(fā)展，主要包括公共信用體系和市場化信用體系兩部分。但是再金融領(lǐng)域，信用體系仍存在如下問題：（1）缺乏金融系統(tǒng)統(tǒng)一信用體系標準，銀行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)金融各自為戰(zhàn)。（2）信用場景化發(fā)展滯后。而大數(shù)據(jù)的應用則很好的優(yōu)化了這些問題[3]。當今社會，由于互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融的應用場景不斷增多，因此需要構(gòu)建具有普適性的信用評價體系，來實現(xiàn)信用體系為互聯(lián)網(wǎng)金融的保駕護航?；诖髷?shù)據(jù)的信用體系構(gòu)建主要原理為：通過用戶在金融交易場景下產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，將被評價對象的信用指數(shù)或交易習慣進行量化體現(xiàn)，并基于此對被評價對象的信用等級做出評判。基于此將信用主體的信用等級進行劃分，可廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)金融各個場景。由此可見，在互聯(lián)網(wǎng)金融呈現(xiàn)一個如此開放的趨勢下，大數(shù)據(jù)的加入提高了信用體系的完整性，相信未來大數(shù)據(jù)將是促進互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的一大優(yōu)秀助力。3.1.2大數(shù)據(jù)驅(qū)動金融科技轉(zhuǎn)型眾所周知，在如今的互聯(lián)網(wǎng)時代下，大數(shù)據(jù)的應用可謂是促進了傳統(tǒng)市場金融發(fā)展，使得在溝通，信用審批，服務(wù)能力上有著長足的進步，促進了金融科技的轉(zhuǎn)型。從以上的實例中，我們不難看出，大數(shù)據(jù)技術(shù)所引導的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)整合理念，對于商業(yè)銀行的金融服務(wù)方式和金融科技條件創(chuàng)新，具有推進作用，推動了金融的轉(zhuǎn)型發(fā)展。在大數(shù)據(jù)市場環(huán)境背景之下，商業(yè)銀行可以通過技術(shù)學習和創(chuàng)新等方式，將大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)銀行金融服務(wù)相互結(jié)合，打造專業(yè)化的銀行金融服務(wù)能力，從而在金融市場當中占據(jù)主動[4]。3.2專家系統(tǒng)在金融領(lǐng)域的應用3.2.1信貸業(yè)務(wù)專家系統(tǒng)抵押信貸和擔保信貸構(gòu)成了我國銀行業(yè)信貸的兩大業(yè)務(wù)。在我國經(jīng)濟持續(xù)高速發(fā)展和我國國民信用體系不斷完善的背景下，信貸業(yè)務(wù)將呈現(xiàn)井噴式發(fā)展。但不可忽視的是，信貸業(yè)務(wù)風險較大，因此對貸款風險的評審非常必要?；诖?，誕生了信貸專家系統(tǒng)。知識庫是專家系統(tǒng)的重要組成部分，將專家系統(tǒng)的知識進行專門存儲，如專家經(jīng)驗、操作流程和相關(guān)規(guī)則等內(nèi)容，將貸款需求進行前期預測、貸款種類進行合理分配，并通過知識庫規(guī)則進行合理表示。綜合數(shù)據(jù)庫將初始數(shù)據(jù)和推理過程中的中間數(shù)據(jù)進行存儲，通過數(shù)據(jù)反映當前的事實，如貸款額度預測值和預測可信度值。推理機的作用為基于知識庫的經(jīng)驗和規(guī)則，以及綜合數(shù)據(jù)庫所存儲的數(shù)據(jù)，來推進專家系統(tǒng)進行邏輯推理，將規(guī)則結(jié)合當下狀態(tài)進行推理判斷，不僅僅是將已有的答案進行搜索呈現(xiàn)。在信貸業(yè)務(wù)中，推理機常采用預測技術(shù)、遺傳算法、多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法進行推理。而知識界面負責呈現(xiàn)專家系統(tǒng)的推理結(jié)果，將推理的正確性以及原因進行解釋說明，并可提供其他可能的結(jié)果，來防止推理判斷行為的片面化[5]。預測技術(shù)作為一項系統(tǒng)工程，要考慮以下問題：首先是預測的全局性，要綜合考量全局變量進行預測，其次要考慮最優(yōu)性，要從眾多預測結(jié)果中選擇最高可信度的預測結(jié)果進行輸出，最后是實踐性，預測結(jié)果要與實踐結(jié)果相關(guān)聯(lián)，不僅僅停留在理論層面。3.2.2金融投資顧問投資顧問是金融行業(yè)的重要角色，承擔著為客戶提供投資建議、配置優(yōu)良資產(chǎn)的角色，而隨著人工智能在金融領(lǐng)域的深度應用，基于專家系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)的智能金融投資顧問成為替代傳統(tǒng)投資顧問的新選擇。花旗銀行的一組數(shù)據(jù)表明，2012—2015年，智能投資顧問所管理的資產(chǎn)規(guī)模從0增長到接近300億美元，而這一趨勢正在延續(xù)，在可見的未來，智能投資顧問管理的資產(chǎn)規(guī)模將呈指數(shù)級增長，預計總的市場規(guī)模將達到五億美元。近年來，已有一定數(shù)量的公司可提供智能投資顧問的資產(chǎn)管理服務(wù)，如Betterment和WealthFront公司，其管理的資金超過25億美元，是行業(yè)內(nèi)兩家規(guī)模較大的互聯(lián)網(wǎng)公司[6]。人工智能提供了內(nèi)容豐富的金融領(lǐng)域相關(guān)服務(wù)，例如：首先，基于專家系統(tǒng)的人工智能投資顧問，可提供的豐富的服務(wù)內(nèi)容，包括：基于深度學習的知識庫，使得智能金融投資顧問能夠進行自主學習、判斷和決策。其次，人工智能可提供金融新聞、行研報告、股權(quán)協(xié)議書等金融業(yè)文本的自動化編輯和生產(chǎn)。此外，智能投資顧問具有速度快、精度高以及執(zhí)行交易敏捷的優(yōu)勢[7]。4.結(jié)論人工智能技術(shù)自誕生以來，已經(jīng)經(jīng)歷了半個多世紀的發(fā)展，經(jīng)歷了多次發(fā)展的高潮期，也不可避免地經(jīng)歷了低谷期。現(xiàn)階段，人工智能正經(jīng)歷著第三次發(fā)展浪潮，隨著機器學習、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的發(fā)展成熟，人工智能已經(jīng)逐漸從科學研究走向了應用層面的深水區(qū)。在金融領(lǐng)域，人工智能有著諸多應用，主要集中于大數(shù)據(jù)和專家系統(tǒng)的應用，大數(shù)據(jù)在金融上的應用包括基于大數(shù)