人工智能在金融监管的应用途径

刘东方

在各种新兴信息技术的研发应用下，互联网金融开始迅猛发展，金融监管工作所面临的工作量、工作压力也在这个过程中不断增长，传统金融监管模式开始逐渐暴露出疲态，引入人工智能技术成为金融监管发展的必然趋势。

我国金融行业经历数十年的高速发展，已经全面步入高质量发展阶段，技术化、精细化、智能化已经成为金融行业发展的主要趋势，同时共享金融服务模式、去中心化金融信任体系也在快速发展。金融监管是保障金融行业有序发展的重要措施，传统的金融监管模式已经出现疲态，难以应对当前快速发展的金融行业。在科学技术与信息技术高速发展的5G时代，各行各业都始终围绕信息技术发展，致力于推进行业的转型发展。人工智能技术（ArtificialIntelligence，AI）作为近年来各行各业关注的焦点，从最初战胜象棋冠军的深蓝到大众熟悉的自动驾驶技术，人工智能技术正在不断下沉，开始在各个行业广泛推广应用，已经成为新一轮产业变革的科技支撑。上述背景下，人工智能技术无疑为金融监管提供了有效的技术支持，如何将人工智能技术应用于金融监管就成为当前研究的焦点。

一、人工智能在金融监管领域应用的优势

（一）提高金融监管水平

5G时代，越来越多新兴技术的应用，金融交易变得越来越频繁，且交易品种也变得越来越复杂，对于海量的金融信息数据，传统金融监管模式显然难以应对不断增长的金融数据。人工智能技术的应用，能够针对海量的金融信息数据进行高效的处理，人工智能技术在金融监管领域的应用，能够挖掘各种潜在数据之间的联系，提升金融监管的效率。此外，人工智能能够实时分析风险估量、风险场景等各种指标，只要潜在风险隐患出现，触发相关风险控制指标阈值，人工智能技术即可在第一时间进行风险预警处理，而这种效率是传统人工模式或者常规信息系统所难以企及的。

（二）降低金融监管成本

传统的金融监管审查工作中，监管机构需要耗费大量的人力、物力、财力，去针对监管对象报表的真实性、业务操作的合规性进行审核，同时需要现场核查存在违规的金融操作。人工智能技术的应用，金融监管整个过程都能够实现自动化、智能化监管的目标，整个监管过程完全通过人工智能技术负责，减少金融监管过程的人力资源投入，从而有效降低金融监管成本。

（三）防范监管套利问题

监管套利指的是市场主体通过制度差异性来获取套利机会，以此来针对监管审查进行规避，获取非法利益。通过人工智能技术的应用，能够针对金融领域进行动态的监管，第一时间发现不合规行为、监管漏洞，从而有效避免监管套利问题的发生，规范金融市场的发展。

二、人工智能在金融监管的应用建议

（一）基于人工智能技术建立金融监管系统

人工智能技术应用于金融监管，应当基于人工智能技术建立金融监管系统，围绕金融监管系统来开展金融监管工作。从当前金融监管工作的开展情况来看，各个金融监管机构之间仍旧存在信息壁垒问题，相互之间难以进行高效的协作。这就需要国家相关部门充分发挥自身的优势，统筹协调金融监管部门、交易所、金融机构、司法机关、相关信息技术企业等机构开展数据整合与技术整合工作，推进全国性的金融监管系统，通过积极融入人工智能技术，为金融监管提供智能分析系统、数据平台支持。在此基础上，还应当针对当前的数据平台或者资源进行整合，如互联网企业建立的金融大数据平台，各个机构建立的金融大数据系统，通过统筹协调，全面整合企业平台、交易所、金融部门、政府部门、监管机构等各个主体的信息数据，建立多层级、跨行业、动态性的数据收集方式，保障各种信息技术的“互联互通”。此外，对于金融监管系统的建设，在积极引入人工智能技术的同时，还需要纳入区块链、大数据、云计算等新兴信息技术，利用多元化技术针对金融领域海量数據进行实时分析，并利用智能算法获取最优风险处置方案，以此来保障金融监管决策的科学性、规范性。当完成金融监管系统建设以后，还应当全面建立覆盖事前、事中、事后监管的监管体系（图1），同时将金融监管相关的行业规则、法律法规等相关信息转化为数字语言输入系统，把监管对象的风险情况、经营行为转化为数字化标记输出系统，针对金融领域进行全面、动态的监督管理，同时内部各个系统之间能够进行高效的信息交换、信息接收、信息反馈。

图1基于人工智能技术建立金融监管系统

（二）利用大数据资源建立数据生态圈

人工智能技术在金融监管领域的应用，必然需要掌握海量的信息数据，通过大量信息数据的分析，才能够进一步提升金融监管工作的效率与质量。从当前金融监管工作开展情况来看，现有的大数据资源未能进行有效的整合，在一定程度上制约了人工智能技术的实际应用。针对上述问题，未来需要针对当前的大数据资源进行全面整合，通过科学规划、标签、清洗，建立广泛共享、安全可控的数据生态圈（图2），为人工智能技术应用奠定良好的基础。利用大数据资源建立数据生态圈，主要包含以下几点：首先，加大金融业信息数据的应用力度。金融业本身作为数据信息高度密集的产业，涉及的数据量极大，因为交易的频繁性，导致交易密度非常高。从当前金融机构的数据管理模式来看，当前正在逐步从数据仓库、联机在线数据库朝着海量数据存储和高速并行云计算平台进行转型。为有效保障上述信息数据的有效应用，充分发挥人工智能技术的优势，需要针对现有金融领域数据实施清洗、标签处理。其次，全面提升神经网络模型综合能力，包括自学能力、自适应能力、自组织能力、分布式储存能力、大规模并行能力。最后，利用金融生态圈提升人工智能技术学习能力，包括学习系数调整、分层遗传算法、增加动量等模式，针对神经网络算法进行全面的优化调整，同时强化神经网络训练工作，保障人工智能深度学习算法能够更好地适应金融监管工作。

图2金融生态圈数据

（三）围绕人工智能技术完善金融监管机制

科学合理的规章制度是保障金融监管工作开展的基础，人工智能技术在金融监管中的应用，必然需要围绕人工智能技术完善金融监管机制，通过制度进一步推进金融监管的规范化开展：一方面，政府部门应当围绕人工智能技术在金融监管领域应用建立针对性的法律规章制度，通过法律法规规范金融监管工作，保障人工智能技术应用的规范性、合法性；另一方面，围绕人工智能技术在金融监管领域应用，针对金融监管建立系统、规范的规章制度，明确人工智能技术应用的方法、流程，同时建立规范的责任体系、责任追究机制，明确人工智能技术应用下金融监督各方的责任体系，保障各方都能够在自身责任范围内落实金融监管工作，进一步保障人工智能技术的顺利应用。需要注意的是，人工智能技术本身具备主动学习能力，开发者能够进行的控制程度相对较低，通常都不会主观恶意引发差错问题，即人工智能系统并不会产生主观错误，所以对于人工智能技术因为深度学习不足而引发的错误问题，相关部门可以设计一定的免责范围，扫清人工智能技术应用面临的障碍。

（四）持续加大人工智能金融监管投入力度

人工智能技术在金融监管中的应用是一项系统、漫长、复杂的系统工程，想要一蹴而就显然是不现实的。要想保障人工智能技术的作用得以充分发挥，必然需要不断针对技术进行迭代优化，同时提升金融监管领域的软硬件水平。这就需要持续加大人工智能金融监管领域的投入力度，在加大人工智能技术研发工作的同时，针对系统进行不断优化调整。结合当前人工智能技术发展动态，未来可以从以下几个方面加大投入力度：首先，加大自然语言识别系统的投入力度。自然语言识别技术的应用，能够让系统本身的文字阅读能力得以有效提升，同时可以提高文本挖掘的深度、文字理解的效率，但因为各方面因素的影响，包括我国句法模糊性大、金融语言更新频率过快、单词存在多种意思等，实际应用情况并不理想。这就需要加大自然语言识别技术的投入力度，推进自然语言识别技术系统建设，尝试整合自然语言识别技术、人工智能技术。其次，加大光学字符识别系统投入力度。光学字符识别能够让系统直接扫描各种图片、文本当中的信息数据，同时能够针对这些信息数据进行动态分析，通过加大光学字符识别系统投入力度，尝试将应用于金融交易管理体系，动态抓取各种金融交易信息，如募集说明書、财务报表、审计报告等，为人工智能技术提供数据支持。最后，加大机器学习系统投入力度。机器学习系统能够帮助计算机不断模拟人类学习模式，通过源源不断获取新的知识体系，进一步完善系统的知识结构，从而有效提升金融监管的效率与质量，大幅缩短技术开发的时间。

（五）提高人工智能技术风险防控水平

金融监管的开展，安全历来是基础所在。人工智能技术在金融监管的应用，必然需要将安全作为各项工作开展的基础，在全面保障系统本身安全性的基础上，必须构建针对性的应急预案，在全面保障系统本身风险可控之后，才能够让系统正式投入使用。为避免由于深度学习不足导致系统性安全问题，应当针对深度学习框架、软件漏洞进行梳理，针对漏洞进行及时的修补，保障深度学习的有效推进。在此基础上，结合人工智能技术发展动态，同时参考金融监管领域常见的风险，结合具体情况采取针对性风险防控措施。比如，针对人脸识别相关的金融交易行为，人脸识别存在长相类似问题，可以在这个过程中引入其他生物识别模式联合验证；为防止生物特征伪造问题的发生，人工智能系统可以针对人体活动数据进行采集，通过活体验证来进行判断；针对互联网中异地登录的用户群体，不但需要开展指纹识别、人脸识别、活体检测，同时还需要结合GPS定位、IP等多元化的指标进行综合判断，从而有效提升风险防范能力。

结语：

5G时代的全面到来，人工智能技术的不断拓展应用，为金融监管提供了有效的技术支持。在金融行业高速发展的大环境下，我们必须正确认识人工智能技术，了解人工智能技术在金融监管应用的优势，同时充分结合金融监管要求、人工智能技术发展动态，通过基于人工智能技术建立金融监管系统、利用大数据资源建立数据生态圈、围绕人工智能技术完善金融监管机制、持续加大人工智能金融监管投入力度、提高人工智能技术风险防控水平，从而有效提升金融监管的效率、质量，促进金融行业的健康发展。