人工智能在金融業的前沿應用與風險控制

楊 勇，秦瑞陽

（四川大學錦城學院，四川 成都 610000）

智能服務已經逐漸成為當今社會發展的方向。在大數據環境下，金融領域各個行業為了提升自身核心競爭力，在經營管理、數據分析和智能金融等多個方面提出了更高的要求。若想取得長足發展，必須創建高效率、高品質、多樣化的運營體系，為客戶提供豐富且創新的金融產品和服務。人工智能已在許多領域開展廣泛而深入的應用，使金融行業也隨之進入智能金融的發展階段，金融行業前沿應用與新模式隨之產生。

圖1 2019 年 AI 金融落地場景市場規模占比（單位：%）

1.人工智能內涵及金融應用場景

1.1 人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence,簡稱AI）最初誕生的目的是降低人力與物力成本，因其發展迅速并漸漸被廣泛認可，從計算機學科之下的一個分支逐漸演變為一門獨立的系統學科，并被稱為二十一世紀三大尖端技術之一。其未來會是工業革命4.0 的核心，并對一個國家的核心競爭力和整體實力起著關鍵性的作用。人工智能在數據分析、準確而迅速處理大規模數據方面有著卓越的能力，其在與多個領域逐漸深度融合、自身日趨成熟的同時，還促進了與其相融合領域的發展。

研究者們從不同的視角，對人工智能技術這樣一門新型技術科學有著自己的見解。阿蘭·圖靈（Alan Mathison Turing）認為如果一臺機器能夠和一個人進行對話，并且會被人誤以為它也是人，那么就可以說這臺機器具有智能了。在《人工智能標準化白皮書（2018 版）》中，人工智能被定義為“利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統?！彪m然研究者們對人工智能的定義各不相同，至今沒有一個被所有人所認同的定義，但業界對于研究人工智能的目的的想法基本是一致的，即使得機器能夠代替通常需要人類才能完成的繁雜的體力工作，以解放生產力。

1.2 人工智能在金融中的應用場景

人工智能在金融中的主要應用場景如下：

首先，客服系統。智能客服對于以銀行為代表的金融行業不但是一種用以提升客戶感受的工具，更是一種代表自身科技實力的標識性服務產品，例如建設銀行的“小龍人”、工商銀行的“小智”以及交通銀行的“嬌嬌”等人工智能服務機器人。許多銀行網點已經采用了智能化設備來處理自助開戶、賬戶設置及購買貨幣等基礎業務的辦理，降低了線下網點的人工成本。

我國知名的金融機構均已上線智能客服服務，消費者可以通過手機APP、門戶網站、電話銀行及微信公眾號等多種渠道，選擇所需辦理業務的相應選項，智能客服即可通過快速分析消費者所咨詢的問題，并及時給予幫助，為消費者咨詢與辦理業務提供了便利。

其次，投資顧問。智能投資顧問能夠依據客戶的經濟狀況、風險容忍度及收益目標等具體情況，結合現代投資組合理論，通過一系列智能運算為客戶提供投資組合和交易執行上的智能化服務，從而針對投資者定制客觀嚴謹的個性化方案[5]。智能投資顧問具有高速、高效、精準的特點，可以即時追蹤市場動態，并根據市場情況，對賬戶現金總庫和持倉情況及時自主地進行調整。

圖2 2019 年 AI 金融落地場景市場規模占比（單位：%）

最后，生物識別。人工智能生物識別技術的新型身份驗證技術已于教育、司法、安保及金融等領域迅速普及。例如指紋識別技術和面部識別技術被廣泛配備在智能手機上；多種生物識別技術已被利用于移動支付方式，如指紋識別、面部識別和聲紋識別等，用戶不需要掏出手機就能識別出自己的賬戶進行支付；在信息數據保密極為嚴格的單位工作，還可能會用到虹膜識別技術來高效且準確地驗證身份。

2.人工智能在金融行業應用中的問題

人工智能在金融領域的應用，帶來了服務產品和人才結構的優化革新，得了不錯的成效，但技術本身在實際運用中亦存在諸多問題

2.1 數據泄露風險

數據作為重要市場因素的作用日益顯露，其與傳統的市場因素不同在于沒有安全保障，便無法實現其使用價值。據了解，數據泄露與金融詐騙事件存在一定的聯系，用戶對自身隱私的保護意識也愈發強烈，如何在大數據時代保護好用戶數據是人工智能應用的一大難點。安全公司Risk Based Security 在公開發布的最新安全漏洞報告中稱，2020 年全球公開披露的數據泄露事件總數高達360 億，這是有數據泄露記錄以來最嚴重的一年。受到全球新冠肺炎疫情的影響，大量線下消費轉向線上平臺，互聯網個人數據呈指數增長，這給互聯網公司的網絡安全團隊和大數據儲存平臺帶來極大的壓力。

2.2 技術失控風險

智能化發展離不開數據分析和算法方面的專業人才，而目前金融行業人工智能方面的人才都是專攻軟件開發的科技人員，缺乏既能夠進行技術開發，又擁有金融專業知識數據分析能力的多面手。人工智能與金融領域的融合是整個局勢決定的發展趨向，社會對互聯網的依賴性會日趨強烈，但人工智能這一因素的加入將會極大增加系統風險，也給了不法分子趁機惡意攻擊系統的機會。網絡不穩定、遭受惡意攻擊和服務器受損等事件都有可能導致系統故障的發生，從而制約人工智能在金融行業的發展，甚至是對整個金融行業造成巨大損失。

2.3 監管難度風險

人工智能技術在金融行業的應用，投資賬戶的所有人與經營人也可能隨之發生分離。而監管部門在目前的法規中的監管對象仍為法人與自然人，由人工智能代理實際控制的賬戶將很難追溯至其行為主體。正因為如此，監管部門面臨著這樣復雜的局面，投資人以自身并非賬戶實際經營者的理由推脫責任，而智能代理服務商則以其僅提供智能代理產品服務而并非實際參與的理由予以否認。例如智能投資顧問業務，包含了投資咨詢、資產管理、理財顧問、證券委托交易等多種服務，涉及我國金融領域不同行業的監管法規，目前的法律法規尚未明確規定智能代理行為的統一標準以及責任主體，缺乏用以監管的法律依據，因此難以監管；其次，如果很多投資人選擇了同樣的智能代理管理自身的賬戶，因為其程序設計高度一致，這些互相獨立的賬戶可能會作出同一的操作而被監管部門的監測分析系統判定為一致行動人的行為，而這種行為該如何認定是監管部門的一個難題。

3.加強人工智能金融應用的風險控制對策

3.1 強化人工智能應用風險防護

金融安全才能使得金融行業平穩發展，人工智能在金融領域應用空間的不斷擴大需要做到風險的有效預防和靈活應對。因此人工智能在系統設計上除了確保安全外還應配備緊急預案，擁有完備的風險控制系統才可投入實際使用。統籌規劃好人工智能在金融行業中的應用，在應用條件成熟和應用場景測試全面的前提下，人工智能才能夠真正服務于金融領域。

3.2 完善金融監管法律法規

加強人工智能環境下金融應用與創新的政策指導，及時完善人工智能與金融監管相關的法律法規和監督管理措施，尤其應重視保護用戶的個人隱私與數據安全，明確人工智能在實際應用中的基礎性概念，避免監管過程中發生模棱兩可的情況，保障人工智能在金融行業的良性穩定發展。金融監管部門應當及時調整現行的法律法規、監管模式及責任追究制度，逐步建立科學有效的管理制度以促進人工智能技術的健康發展。

3.3 加強社會主體合作

人工智能是高端的科學技術，目前我國人工智能人才儲備的不足對人工智能在金融行業的進一步深化應用和我國智能金融的發展和創新造成了阻礙。因此要加強復合型人才隊伍的培養和引進力度，鼓勵各大高校開設人工智能專業，組建全方面專業化水平的研發隊伍，從而提升人工智能技術在金融領域的應用成效。除此之外，金融行業還應加大業務創新力度，提高企業核心競爭力。與此同時，擴大人工智能與金融知識在社會中的宣傳力度，營造一個適宜人工智能在金融行業發展的良好氛圍。

3.4 保護用戶信息安全

由于受到由大數據支撐的人工智能技術應用的影響，用戶數據安全難以得到完全有效的保障。金融領域的每個層面均涉及到大量用戶的個人數據及金融數據，為了使得如此海量的數據發揮出更大價值，將現有的金融大數據資源進行整合規劃、清洗及標簽，為人工智能領域未來更好地在金融領域進行深度學習和數據應用方面做好鋪墊，確保用戶信息在人工智能技術應用過程中的數據安全，以防止不法分子利用個人信息獲利，保障人工智能技術在金融行業的應用安全。