新金融科技背景下行为金融的应用前景与建议

董 昊

(兰州大学经济学院，甘肃 兰州730000)

一、 引言

金融科技被金融稳定委员会(FSB)定义为“技术驱动的金融创新，可以导致产生新的商业模式应用或产品，并对金融市场机构以及金融服务的提供产生实质性的影响。”技术驱动、对传统金融的实质影响、新金融服务是其核心内容。伴随着区块链、人工智能以及大数据的不断应用，金融科技在全球不断深化发展。 需要注意的是，很长一段时间内，经济学的研究基础一直建立在“经济人假设”之上。 该假设认为市场中的人所做的决策都是基于理性分析之后的。 金融学中有两个重要的理论流派，分别是有效市场假说与行为金融学。 实际我们都知道，投资者的非理性心理活动在金融市场中几乎是不可避免的。 那么，基金经理与金融分析师们基于“经济人假设”所得出的各类结论正确与否也值得商榷，依照此假设所研发的金融科技衍生产品也极有可能存在着同样的缺陷。 这一现实情况就真实地映射了行为金融学对于金融科技未来发展的重要作用。 基于此，我们把之前建立在“经济人假设”基础上的决策模式不灵活、如程序般的金融科技暂且称为旧金融科技或“机器金融科技”，而将行为金融学融入其中的金融科技称为新金融科技。

近年来，知名经济学者在行为金融分支领域获得诺贝尔经济学奖，国外也正在积极地构建为基于行为金融学的金融科技的架构，开始着重思考与补充传统的金融学理论以及市场有效理论，并逐步将社会心理学等学科内容渗透于风控、投资等领域。 抓住新旧金融科技的转折契机是深化我国金融创新发展的关键点。 相比于旧金融科技，基于行为金融学的更考虑行为数据、情绪的新金融科技能够在领域内更好地实现金融作用，促进金融市场宏观经济的深层发展。

二、 行为金融在新金融科技实际中的应用

(一)行为金融下的量化交易

金融投资一直与技术发展密不可分，以量化交易为代表的金融投资活动在理论与实践方面愈加成熟。 当前的量化投资模型主要是建立相对准确的模型，借助代码从诸多数据中选择有较高收益率的目标股票，代替了以往分析师的主观判断分析，在某种程度上，相对规范的程序设计规避了一定的因情绪而导致的非理性行为。 再者，量化投资的背后主体虽然是人，但基于自身交易特性，量化交易可以轻松地突破时空甚至生理限制，在全球不同市场之间不间断地运行，以高频的交易密度来及时应对金融市场的变化。 对比之下，传统投资活动需要获取数据、分析信息、手工操作等一系列程序，效率低，不能很好地适应股票市场快速变化的实际情况，从而极易使投资者不能在恰当时间点采取合适的投资决策，错过交易时机致使收益受损，而根据系统指示的电子自动交易，有着精准快速、高频的特征，符合市场交易需求。

关于市场是否应该有效，学术界现在普遍认可的有两个立场：一是市场有效假说，二是基于行为金融学派的反方观点。 目前较为经典的资产定价理论，如三因子模型、被动型投资、羊群效应等投资策略都是基于这两个理论立场衍生出来的。 从收益结果看，不同立场下所运用的投资策略都能依照自身观点的特性而产生相应收益。 作为量化投资的重要手段，多因子模型的运用使得广大投资者获得可观的收益，而基于行为金融学派所产生的反转效应、动量效应等也逐渐在金融市场上得到广泛的认证与使用，也使得基于行为金融理论的量化投资成为较为普遍的投资策略，专注于行为金融研究的芝加哥大学的理查德·塞勒也获得了2017 年诺贝尔经济学奖。 从前景趋势看，外部科技手段可以使投资策略更加精准，智能化个人理财、便捷的投资及在线贸易、数字化保险业务都是新金融科技与行为金融发展的机遇。 量化投资活动中的科技含量占比会只增不减，有关投资者的行为数据也会越来越多地应用于量化交易中。

一方面，借助技术手段，金融公司能够更好地通过情感分析和新闻分析，处理社交媒体、新闻报道等数据，对投资者情绪与市场行情给出判断预测。 另一方面，新的数据类型将会通过借助科技得以产生，从而达到更加多元新式的维度，以往难以分析、无法分析或者分析成本巨大的经济现象和行为现象，在很大程度上可以找到突破口得以验证，行为数据的填充将使行为金融学也能获得新一轮的发展，而新理论又将进一步指导实践，使金融投资更加适应市场发展。

(二)行为金融下的保险技术

金融经济学与人类认知交叉学科的成果表明，一项金融决策的制定与主体间的内在情绪变化有着重要关联。 丹尼尔·卡尼曼认为人类的思维系统包括直觉与逻辑，但在这两套系统当中，由于逻辑的理性思维需要消耗人体大脑更多的能量，所以人类在执行决策时更倾向于使用直觉系统进行决策与判断。 基于此可以解释以往的保险选择往往是主体根据风险概率的主观概念做出决定，并非根据客观风险概率。过度自信往往导致人们无形中违背新古典经济学中“全局最优选择”策略，这便是投保人的非理性行为。 现如今，保险产品销售、出险理赔等环节渗透了越来越多的智能科技，降低人工成本，提高效率，逐步实现新旧保险业的转变。 CB Insights 研究院数据显示，2012 年到2018 年全球保险科技的融资金额和次数的增长速度高达年均182.76%和76.45%(图1)。 无论是人身保险还是财产保险等，受益者都是投保人，因此人的心理活动始终贯穿于保险过程，将行为金融理论更好的结合保险行业，会显著提升保险服务质量。

图1 2012～2018 年全球保险科技融资金额与次数

长期而言，保险行业必将朝着复杂精细化的方向发展，将会产生越来越多的个性定制化的产品，通过大数据等可实现复杂保险产品定价、赔付等要素的个性化和透明化。 客户可基于自身实际，结合人工智能客服系统的精确反馈，按需定制。 短期而言，目前在市场上已经有一批保险产品以创新场景定制化作为行业增量而被大量设计并面向市场。 销售层面而言，中介平台的壮大与保险营销员的重定位将成为未来两大行业走向。 随着自然语言处理等技术愈加成熟以及相关智能硬件的普及，具备或接近具备自由对话与互动能力的客服营销系统将专业、高效地部分替代保险营销员的销售服务工作。 从运营上看，基于保险公司的数字化智能转型，查勘、理赔等环节更加高效，使得运营模式主要体现为“轻前端+大后台”、中心统筹边缘响应等。

受传统观念影响，有相当一部分客户对于保险业存在规避态度，不能理性对待保险产品，行为金融应该注意到这一点，让客户从心理上接受保险。 应该以解放投保人思想负担为主要目标改进保险技术，从而达到协助投保人做出正确的投保选择，使投保行为更符合投保人实际情况。 加快保险产品的创新，针对行为金融大数据开发个性化的保险产品来满足不同投保人和不同风险的需求。 当然值得注意的是，发挥行为金融在保险业的积极作用的同时，也要抵制部分行为金融效应在保险业的消极作用，行为金融学理论中的羊群效应，在保险市场上很大程度影响了投保人对保险产品的购买意愿。 在羊群效应下，投保人往往不考虑个人风险差异，盲目投资购买保险产品，有时也有简单拒绝保险产品的现象发生，这也在一定程度上导致了保险市场上需求不足。 在保险科技层面上，可以考虑创建能识别各种投保认知差异的大数据信息筛选体系，保险科技公司可积极开展研究认知特征与金融行为之间关系的基础性工作。

(三)行为金融下的风险防控

新金融科技的发展，对于数字金融、传统借贷等服务的监管提出了更高要求。 随着新金融科技被广泛运用，各种新型潜在风险相继衍生，而公司原有的风险复杂性、风险传递程度都将更加强化以及更加难以察觉。 基于此，金融机构为更好地化解风险，需要适时改革已有的风险监管方式，提高科技含量、突破传统管理模式。

Markowitz 投资组合理论在风险度量上起到了指导作用，该理论认为投资者的风险厌恶程度是一定的，将每个资产组合视作一个单位，并只考虑组合内部各个证券之间的协方差。 但并没有将主体的情绪、偏好等要素融入架构中，而行为金融理论恰好能作出补充，创新出行为组合理论和行为资产定价模型(BAPM)。 Shefrin 和Statman 认为行为金融理论是BAPM 的内核，信息交易者和噪声交易者是模型中的两大交易对象。 因为噪声交易者并没有严格的均值方差偏好，在市场中就会犯认识性错误，使得噪声交易风险会在短期内进一步扩大。 BAPM 模型中交易者的行为活动与决定证券预期回报的β 产生关联，从几何上看，行为要素与均值方差有效组合的切线密切相关。 BAPM 模型既结合了市场有效性原理，也秉承了行为金融学所坚持的交易者有限理性、有限控制力和有限自利。 从现实金融活动来看，相当一部分投资者的资产管理组合呈现金字塔式，不同层对应着不同目的和风险。 因此，通过相关行为金融学理论，结合金融科技改进风险度量模型将更有利于提高风险识别能力。

三、 结论与建议

部分金融实证主义者将行为金融学视为纯粹的软科学，并没有将投资者以及机构心理很好地融入金融科技中，导致了金融科技产品以及相关决策方式僵化，并不能充分人性化的实现金融目标。 论文以行为金融学为出发点，探究将认知心理学等人文学科更好地渗透到原有的金融科技中来，把基于行为金融学的新金融科技更好地运用于市场之中。

(一)加强科技与金融的协同发展

现代金融的创新改革离不开以大数据等为代表的科学技术的推动。 一方面，要在现有阶段继续加强金融领域与新技术的融合，推动已有金融科技场景的进步发展，加强平台间的交流与合作，促进金融机构之间的数据共享，从平台搭建、资金利用、数据分析以及产品创新等方面系统推进其精细化和网络化建设。 另一方面，要积极地求索未来可以适用的新领域新场景，在做好风险防控的同时刺激更多金融领域的创新变革。

(二)创新行为金融理论研究

物联网以及互联网的广泛应用催生了一系列新的金融产品、模式以及金融理论，极大地刺激了金融领域的蓬勃发展，使得金融研究在挑战中发展。 基于移动设备的广泛运用，大量行为数据由此产生，改善了以往无法获得数据的局面，通过建立模型等方式让以往难以预测的金融现象变得可以检测。 相比于传统金融而言，行为金融科学性更强，其科学性在于意识到在今后相当长的一段时间内，从事金融活动的主体是极易做出“非理性”行为的实际人，人的各项金融活动始终影响着市场。 在新金融科技的风口下，行为金融学也应不断创新以此适应金融市场变化。