人工智能+金融在证券投资领域应用

【摘 要】本文以人工智能为研究主体，探究出其在证券投资领域的应用，来分析证券投资领域人工智能对其的影响。并在人工智能的智能投顾、智能交易和智慧经营等几方面做出概述，最后针对完善人工智能在证券市场的发展基础上提出改善对策，为我国证券市场的持续发展指明方向。

【关键词】人工智能;金融;证券投资;应用分析

一、人工智能+金融在证券投资领域应用的意义

（一）提升工作效率

在风控中，利用用户数据积累和人工智能技术，评估贷款人贷前还款意愿和还款能力，贷中的异常行为监控以及贷后信用评分的评定;在征信中，基于大数据和人工智能技术可以实现智能征信审批，极大地提高工作效率。证券市场借助人工智能技术对贷款人的还款能力提前做出评估，进而针对性的作出评估，风控在证券市场的应用可以极大的对工作效率做出提升。具体表现在以下方面。

第一，人工智能加金融更具智能化，借助智能化工具，可以梳理信息流、社会数据以及各个资金流之间的关联，全面分析金融微观维度，借助智能化项工具，也会第一时间找寻潜在的风险，从而通过跨市场关联探究来强化流动管理，明确风险传播路径，对金融风险进行识别，来提高其具备的系统性。

第二更具合规性。例如人工智+金融可以涵盖现有制定的各项条规、法律、流程文件和内部控制制度，利用时下智能和大数据技术来进行分析对比，提升合规以及适用性，在应用程序编程接口向业务流程进行嵌入，通过对合规成本的降低来提高合规能力。

（二）帮助市场做好投资决策

市场投资决策指的是各个投资主体提前作出论证和调查，为最终的活动投资决策提供参考依据。投资决策在市场活动决策中至关重要，直接决定着企业的未来。有效的做出市场决策可以辅助企业预防风险，未雨绸缪，对应的，错误的投资决策会加大企业面临的金融风险，严重还会影响企业的资金周转。

与此同时，人工智能还具备自动投资能力。华夏基金曾指出“现有机器都具备深度学习能力，克服了人性对恐惧和贪婪的弱点，也不会像人类一样受到外部情绪化的影响”。人工智能机器具备自行交易等优势，会总结之前失败的经验，在顺应科技特征基础上提升自主探究学习的深度和广度，也会收集历史数据，拓宽投资者的交易模型，在互相对抗中提出最优质的交易对策。所以人工智能在市场投资决策上属于良好的辅助工具。

（三）降低人力成本

在大规模知识处理基础下，智能客服衍生而来，它属于一项面向各行各业应用的智能客服，不但可以为企业提供各项管理技术，还能连接企业和用户，创建快捷有效的基于自然语言基础上的技术手段，在为企业提供管理技术的同时，统筹各项分析信息。

在金融或商业活动中生成的大量数据，包括结构化和非结构化数据，必须转换为可读、可见和交互式数据，而非人工智能。人工智能为企业转型和产品创新提供了科学的决策，进而推动了金融智能的发展。目前，智慧投资能力是人工智能在金融投资领域的一项重要成就。智能投资是基于投资组合理论，如资本资产定价模型、套利定价模型等。相关算法用于为具有不同风险偏好的用户提供智能化、自动化的投资组合决策或资产配置建议。招商证券市场的“莫杰智能投资”和工商证券市场的“A1投资”都是在人工智能技术的基础上发展起来的，取得了可喜的成绩。中信证券、海通证券、华泰证券等国内大型证券公司也利用人工智能金融技术的东风，在智能投资顾问领域开展了人工智能定量交易，取得了顯著的成就。

二、人工智能在证券投资市场上存在的问题

（一）人工智能在业务运用方面没有得到实质性的突破

现阶段我国证券投资市场工作的主体依旧是传统业务，人工智能的应用被市场看做是“锦上添花”，或者是没有对人工智能做出一定的关注，究其原因是因为第一，在证券市场内部，传统业务依旧属于主要的业务利润来源，很多工作人员因为受到业绩考核以及外部竞争的压力导致在日常经营中无法兼顾其他;第二是因为人工智能的应用还没有基于风险和成本的角度上做出考量，还比较倾向于待同业取得进步之后再继续跟进。因为以上等因素，使得我国证券市场在人工智能创新上没有取得本质性的突破，无法改变传统的生产形式，由此也会对新技术的应用产生一定的影响。

（二）缺少专业的研发人员

证券市场内部信息技术部门日常的主要职责就是负责内部系统的开发和对人工智能、大数据以及云计算等技术的维护，但是实际发展中这些内部人员缺少对新技术的研发力度，同时内部的信息技术部门人员普遍缺乏对业务的了解，直接导致各大证券市场缺少专业的人工智能改造人员。虽然可以借助技术优势的互联网公司，但是证券市场为了对自身核心内容做出保护，不会将自身业务内容向互联网公司做出告知，一定程度上限制了技术的开发水平。人工智能人才不足，基础层人才储备尤其薄弱，是我国在该领域仍然落后于欧美国家的一个主要原因。

（三）监管体系不完善，存在多种安全隐患

虽然人工智能支撑能力较强，但是也会加大金融局部性风险，例如一些不成熟的人工智能不但会提升系统风险系数，还会对金融市场的稳定和谐造成影响。在证券金融领域，目前对人工智能监管还存在诸多问题，具体体现在：第一，监管的对象过于复杂，无法有效的界定各个责任主体，主要原因是，在人工智能应用阶段中涉及的参与主体较多，不但包含向证券领域提供人工智能技术的部门、应用人工智能机构以及设计人工智能模型以及系统的公司等等。与此同时，人工智能基于深度学习基础上具备自学习的作用，但是因为在技术创建中不够公开透明，所以，我国人工智能证券应用存在问题时，无法第一时间确定各个责任方。虽然在行业中目前已经构建了有效的监管罚则，但是因为没有确定具体的适用条文，基于法律层面也无法界定各个责任方应当承担的责任。

第二，随着近些年金融技术的不断发展，也对目前证券监管队伍提出了更高的标准要求，要求有关监管人员不但要了解人工智能基础知识，明确人工智能系统的运作流程，也要评估人工智能的系统算法，要加深对证券金融领域的认知程度。但是目前我国监管部门有关队伍综合素质还有待加强，在应用中还存在着部分监管人员不清晰人工智能系统算法和基础知识等问题，都对人工智能技术的有效应用造成了危害。

三、完善人工智能在证券领域的应用分析

（一）适当转变经营策略，不断创新适应时代发展

1.开拓新的业务增长点

现阶段证券市场重要的利润增长点就是中间业务，针对我国大部分市场来说，资产负债依旧属于中间业务的重要来源， 证券市场与发达国家的55%相比，我国证券市场中间业务占总收入比较低。基于这一背景，我国证券市场就要提高中间业务的创新力度，借助对托管业务、投资证券市场业务的开展，来进行债卷联合承销模式，更好的对中间业务做出创新。

其次就要实施混业经营。目前混业经营已经成为了世界金融发展下的主要趋势，对于证券市场来说，贷款利息和股权投资收益之间具有较大的差距，这就使得证券市场一定要加快混业经营的开展速率，借助对客户资源渠道优势和证券市场品牌优势的利用，更好的提升证券市场的营业利润。

2.组建大数据库

在当代电子商务市场营销环节，应用大数据已经成为了主要的手段，并且随着信息数据的不断发展，证券市场本身已经构建了资源，规模较大的客户数据信息库。对比于互联网企业具备的优势较多。比如构建大数据库，证券市场的客户在网点进行业务时，大数据库就会将客户有关的职业、身份等信息做出保存，为证券市场预留有效的数据资源，同时也会降低大量的成本。因此，对于证券市场来说，如何总结客户资源、深度挖掘客户信息、在调研客户个性化需求基础上展开产品销售也是未来需要关注的话题。在此背景之下，建议我国证券市场要构建大数据库，来拓宽客户资源，提升业务分析能力，将证券市场具备的服务导向作用充分的发挥出来，融合各项数据信息技术，促进金融市场的不断发展。

（二）加大人工智能专业人才的培养力度

目前，我国还存在着人工智能缺少复合型人才等问题，很多需要的技术人才都需要于外国引进，本国在对高层次人才培养力度有待提升。依据数据显示：全球共计有370所人工智能方向的高校，其中美国有170所，我国仅仅不到30所，而且培养出来的复合型技术人才也无法顺应各个智能企业的需求。

当前属于知识引领的时代，归根结底，各个企业，各个行业竞争的主要需求依旧是人才和技术。在世界领域上，针对人工智能复合型高端人才的战争已经打响，不论是国际领域、互联网高科技企业还是传统行业以及多个高校之间，目前对人才的争夺都非常激烈。对于我国高校来说，如何在之后提高人才培养力度，构建完善的培育机制至关重要，为了促进人工智能+金融的长足发展，我国要在之后加大创新投入的资金和保障，为培养复合型高端人才奠定基础。

（三）推动政府构建行业标准化规范，加强风险防范力度

作为市场的基石，证券市场在之后也要强化和政府之间的沟通力度，和政府部门一起尽快的构建完善规范的金融体制行业标准，在其中融入it审计、评估机制、数据管理以及开发测试等标准内容，帮助金融统计、金融监管以及风险防控部门有标可依。同时，证券市场也要提前对客户实际需求做出调研，结合现实经营现状来开发产品，也要提前评估客户数据，着重分析客户的投资理念、消费理念以及客户资料等，在了解客户实际需求基础上，发展和优化人工智能技术，来为不同客户提供个性化的需求方案。

四、结论

本文以人工智能为主体，通过对现阶段在证券投资市场应用分析，来分析出存在的问题，最后针对性的提出改善对策，本文的第一部分人工智能在证券市场的应用，介紹了带给市场的积极意义;第二部分找寻出人工智能在市场上存在的问题;第三部分针对存在的问题提出完善对策。通过本文的阐述概述出人工智能在证券投资市场上的应用，进而为有关人员提供发展方向。

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作者简介：吴艳威，对外经济贸易大学金融学院在职人员高级课程研修班学员。