人工智能在金融领域的应用、风险及应对

王疆

摘要：人工智能作为新兴技术的代表，在国家的重视和鼓励下与各产业融合发展，从而推动产业智能升级。人工智能与金融领域的融合催生了所谓的智能金融。虽然人工智能技术的引入对于金融领域有着重大意义，但现阶段的人工智能技术尚未成熟，仍潜在着诸多风险，因此加强风险的识别与应对对行业的有序和长远发展至关重要。本文首先介绍了人工智能应用于金融领域的意义，其次分析了该技术在金融领域的主要应用状况，最后多角度剖析了行业潜在的风险并提出应对之策。

关键词：人工智能;金融行业;技术风险;信息安全;金融监管

1 人工智能应用于金融领域的意义

人工智能最早由约翰·麦肯锡提出，意指对人的意识、思维的模拟，现衍生发展成为计算机科学的一个分支，目的在于研究如何让计算机像人类一样智能、具备系统的学习思考能力[1]。其虽为一门新兴的前沿科技，但因巨大的商用价值早已被运用到各个领域，如金融学、心理学等。

国务院于2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》，指出应利用人工智能推动各产业智能升级，其中就包括构建“智能金融”[2]。与将人工智能技术应用到在金融领域中，能产生诸多经济效益，因而受到广泛欢迎。首先，其能帮助实现金融业的数字化服务目标。现如今人类社会已步入大数据时代，数据量的巨大单凭人类的脑力是无法准确有效地计算的，然而人工智能技术可以迅速有效地对大数据进行汇总及分析，在大大减少人力资源投入节约成本之余，还能将误差控制在一定范围内，一举多得。例如，2015年7月才上线的移动端APP“用钱宝”，短短一年半的时间，其单月交易笔数就突破了100万，增速惊人，而这是通过运用人工智能技术自动分析数据、自动判断交易风险来实现的。其次，人工智能的运用能加强投资中的风险管控。如今将人工智能引入投资理财的有美国的Wealthfront和Betterment、英国的MoneyonToast、法国的MarieQuantier等。而全球首家以纯人工智能驱动的Rebellion基金曾在2008年成功预测股市崩盘，并早在2009年9月就给了希腊债券F评级，比专业的评级公司惠誉都提前了1个月。[3]这些信息对于金融投资及其中的风控环节而言，无疑是具有极大价值的。

2 人工智能在金融领域的应用

2.1 智能获取客户

在传统金融模式下，银行等金融机构获取一个新客户的成本极其高昂。鉴于银行筛选客户时一以贯之的“二八法则”，即占用户总量仅2成的高质量客户能带来银行的8成利润。因此很多理财经理会以各类方式获取购买过奢侈品或珠宝的高端消费者名单，通常以电话销售的形式向目标用户推荐理财产品，但以此类方式获取新用户的成功率并不高。有了人工智能之后，金融机构的理财广告能够通过基于网民消费数据、信息检索记录和个人社交平台数据的个性化推荐算法，精准投放到目标用户的信息获取渠道，从而大大提高广告点击率及之后的获客率。

2.2 智能身份认证

在传统金融模式下，去商业银行办理各类业务时，要带身份证件等材料证明自己的身份;而在网络银行，则需要网盘、u盾等工具，不仅保存麻烦，而且使用时的步骤繁琐。如今基于生物特征识别和机器学习算法的人脸识别、虹膜识别等智能身份认证方式，能够解决线上线下服务中的身份认证环节过于繁琐的痛点。如今人脸识别技术逐渐被国内各大银行接纳并推行试点，试点过程中人脸取代了银行卡，只需要人脸+密码即可完成取款[4]，如农行和招行就抢先一步在ATM上线了刷脸取款功能。

2.3 智能财富管理

市场上的各类智能投顾平台已经能够将人工智能较为成熟地运用于投资领域或由各项投资决策所组成的财富管理活动。根据传统金融机构所遵循的“二八定律”，只有一小部分富豪能够享受专业理财顾问的财务管理服务。但人工智能的加入，大大降低了基于用户财富量和风险偏好的个性化定制服务的成本，且用户群体扩大，发挥“长尾效应”，在极大程度上拓宽了财富管理的市场。以2017年7月投入运营的银华基金“天玑智投”为例，其利用本土化的現代投资组合理论搭建底层算法，借由大数据精准刻画用户画像，通过云计算分析市场并筛选有价值的基金，从而开展投资活动。

2.4 智能客服

目前用户获取金融服务的途径和方式正在发生变革，其中用户感知最为明显的一点就是各种“聊天机器人”。其按照是否有实体分为线上机器人和线下机器人，前者更为常见。比如，打开第三方支付软件“支付宝”，点击“我的客服”，在用户尚未提问时，智能客服“小蚂答”就已自动分析其来源、身份特征、行为轨迹并推断出用户意向咨询的问题，且能够在1秒左右的时间就完成5轮问答，效率是人工客服的几十倍[5]，完成了对传统中繁琐、僵硬的客服电话系统的突破。

3 人工智能在金融领域应用的风险和挑战

作为一项新兴技术，其在实际运用过程中会潜在着一定的风险。在风险尚未发生时，人们通常无法预估其后果的严重性。而金融业对于国民经济的重要性不容置疑。因此在将于人工智能技术与金融领域结合时，一定要预判其中的风险并做好风险管控工作，这对于我国的金融安全乃至经济安全意义重大。

3.1 人工智能自身层面的风险

3.1.1 信息安全隐患

人工智能技术本身的特性及应用领域导致其存在信息安全隐患。个人隐私和个人信息的保护是如今大众十分重视的问题。人工智能和互联网联系紧密，而互联网环境漏洞百出，极易被一些不法分子趁机钻空子[6]。这不仅威胁了用户的信息安全，而且可能危害到用户的财产安全甚至生命安全。

3.1.2 系统自身风险

系统是一个更为广泛的整体，这一风险产生的后果是无法估量的。人工智能归根到底是非生物通过一系列算法进行的机械活动，其失控风险因无法彻底消除。遭受黑客攻击、运转出错、网络设施受损等内外部的刺激都可能诱发系统的故障，如今社会对互联网的依赖日益加强，互联网与金融行业也是不可分割的，人工智能就可以成为通过网络技术对金融领域进行攻击的重要途径，因此要高度重视不法分子利用人工智能对金融行业进行攻击。

3.2 市场上的风险

3.2.1 缺乏创新

目前来说我国金融领域所运用的人工智能技术严重缺乏创新，引入了很多国外成熟算法、开源代码，从而过度依赖国外现成技术。事实上，总是使用别人的技术，会使我国金融命脉受其他国家的控制，这对国家科技水平的提高及金融领域的健康有序发展有很大的阻碍。因此，国家应当重视这一领域的自主创新。

3.2.2 忽视人类知识和技能的训练

尽管智能系统可以准确、直观、有效地开展金融业相关的工作，但这并不意味着金融行业从业人员的专业素质门槛可以降低。正如，医院有“自动看片系统”和“实时影像系统”来辅助医生进行诊断和手术，但这并不意味着医生可以从此不用学习如何看医学影像片和基本的医学知识。因此，金融从业人员必须有专业的金融知识和必要的技能训练，而不是过分依靠智能系统。当然，技能训练的侧重点可以有选择性地向帮助从业人员高效利用人工智能技术倾斜。

3.3 监管上的风险

3.3.1 相关法律不完善

欧盟法律事务委员会建议，在针对人工智能制定政策时，应该进一步完善设计保护隐私、默认保护隐私、知情同意加密等系列条款。但就我国目前的法律法规来看，这一方面的条款设置还不完善，无法考虑到所有可能的情形。

3.3.2 监管难度不断增加

监管难度随着智能化的进一步加深而不断提高。我国当前的监管法规往往落实到行为主体，即法人或自然人。但现有的智能投顾平台，其旗下的投资账户的资金归属权为所有的客户，而开展运营投资活动的平台本身作为实际控制人，并不是某个特定的法人或自然人。此时，传统监管中用于追溯行为主体的穿透原则将在智能金融领域面临巨大挑战[1]。

4 我国在金融领域应用人工智能的对策

4.1 完善人工智能的程序设计

为了有效防止人工智能自身的技术风险，完善人工智能的程序设计至关重要。微软CEO萨提亚·纳德拉在2016年的人工智能主题演讲中指出，需要落实设计员作为开发者的意识以及明确设计原则。[7]因此，这就要求设计者在开发理念上遵循一定的社会公约或伦理道德，让人工智能真正为人类所用。

4.1.1 提高信息加密技术，确保用户信息安全

信息安全性对于人工智能在金融领域中的有序应用至关重要。目前，我国在保障信息安全方面的技术水平还较低，所以需要政府部门加大对信息加密技术开发团队的支持力度，帮助加强技术团队与金融机构间的沟通与合作，从而利用前者的技术能力最大化降低后者的信息泄露风险。

4.1.2 加强风险排查与防范，预防技术失控

随着人工智能在金融领域的应用范围的不断扩大，人工智能在金融领域的风险也在不断扩大，因此，为了提高人工智能系统的质量，需要对潜在风险进行周期性的排查和防范，从而有效预防人工智能失控的风险隐患。[8]

4.2 大力培养高新技术人才

科技是第一生产力，人工智能的发展离不开科技人员的不断研发。因此要加强高新技术人才的打造，提高核心技术的竞争力。对于金融领域的就业者而言，要培养其足够的应变能力和意识，做到机器人和人类的共同进化。对于整个金融体系，要推进在职人员加快转型升级。

4.3 完善相关法律法规与加强监管

如今我国在人工智能风险问题上虽然可以依靠技术手段加以控制，但仍无法根除。鉴于推动智能金融行业整体长远发展的需要，相关机构应尽快出台在金融领域应用人工智能的法律法规，法律条文要从运行机制、保障措施、监管水平等方面进行明确，做到真正的有法可依和有法必依。此外，傳统金融监管时的一些方法或原则，对于现有的智能金融领域已不能完全适用。因此，通过创新监管措施、加大监管力度，有效规避重大安全隐患，为人工智能在金融领域的应用和发展保驾护航。

参考文献：

[1]杨荇.人工智能在金融领域应用及监管挑战[N].上海证券报，2018-01-22 （008）.

[2]新华社.国务院印发《新一代人工智能发展规划》[EB/OL].http：//www.gov.cn/xinwen/2017-07/20/content_5212064.htm，2017-07-20

[3]韩飚，胡德.人工智能在金融领域的应用及应对[J].武汉金融，2016 （07）：46-47+50.

[4]机器之心.百度携手农行，用人工智能勾画Fintech未来模样[EB/OL].https：//blog.csdn.net/starzhou/article/details/ 73612967，2017-06-23

[5]Techweb.支付宝AI客服逆天：客服工作要没了？[EB/OL].http：//news.zol.com.cn/653/6532694.html，2017-08-28

[6]杨卓越.人工智能在金融领域的应用现状及安全风险分析[J].金融经济，2017 （02）：147-148.

[7]环球网.微软CEOSatyaNadella提出人工智能十大原则[EB/OL].http：//smart.huanqiu.com/roll/2016-06/9106211.html，2016-06-30

[8]于孝建，彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战[J].南方金融，2017 （09）：70-74.