人工智能对金融业发展的影响研究作者：赵春旭来源：《对外经贸》2019年第01期摘要：随着智能互联网的快速发展，人工智能将对传统金融业产生巨大影响。
人工智能与金融的结合将提供个性化金融服务，完善信用和风险评级体系，增强金融市场信息对称性，提升金融交易的便捷性、效率和安全性，促使经济资源配置效率提高。
未来，金融业将朝着大众金融、普惠金融、消费型金融方向发展，为更多普通用户、长尾用户服务，在中国还有助于推动农村金融的发展。
基于阐述智能金融应用途径和应用场景，分别从金融系统和金融市场主体的角度分析了人工智能对金融业的影响及可能出现的问题，并提出相应对策。
研究有助于为金融业各方应对人工智能对金融业的冲击提供思路，促进人工智能与金融业更好地融合。
关键词：智能金融;大众金融;个性化金融服务;结构调整;金融监管Abstract： As the economy moves from offline to online， from mobile Internet to smart Internet， artificial intelligence also has an impact on the traditional financial industry. The combination of artificial intelligence and finance will provide personalized financial services，improve the credit and risk rating system， enhance the symmetry of financial market information，enhance the convenience， efficiency and security of financial transactions， and promote the efficiency of economic resource allocation. In the future， the financial industry will develop in the direction of mass finance， inclusive finance， and consumer finance， serving more ordinary users and long-tail users， and will also help promote the development of rural finance in China. Based on the analysis of intelligent financial application channels and application scenarios， this paper analyzes the impact of artificial intelligence on the financial industry from five perspectives：financial market， commercial banks， non-bank financial institutions， financial regulatory agencies， and financial practitioners. Problems and propose corresponding countermeasures. The research will help to provide ideas for the financial sector to deal with the impact of artificial intelligence on the financial industry， and promote the better integration of artificial intelligence and financial industry.Keywords： Intelligent Finance; Public Finance; Personalized Financial Services; Structural Adjustment; Financial Supervision近年來，处理器速度加快、硬件成本降低、云服务普及等因素促使计算能力极大增强，用于学习和预测的数据集快速增长，为智能金融的产生提供了技术支持。
金融行业良好的数据基础和服务属性使其成为人工智能最有前途的应用领域之一。
智能金融的核心是金融业信息数据处理方式的全面重构。
本文在对智能金融应用途径和应用场景分析的基础上，在部门结构调整、人才系统升级、权责划分、法律法规的重新定义、金融市场可能出现的新风险以及监管力度的把握等方面提出建议。
研究有助于为金融业各方应对人工智能对金融业的冲击提供思路，促进人工智能与金融业更好地融合。
一、人工智能在金融领域的应用途径与应用场景（一）应用途径机器学习（ML）可以在海量的金融大数据中学习各种规律和方法，应用于金融业务的各个阶段，从而有效地优化流程、提高效率。
指纹识别、人脸识别、虹膜识别和指静脉识别是金融行业应用较为广泛的四项生物识别技术（BT）。
自然语言处理（NLP）可以显著提升金融行业获取、清洗、加工和分析数据的效率。
语音识别（SR）通常与语音合成技术相结合，提供基于语音的自然流畅的人机交互方法，主要用于电话客服和各类智能终端的语音导航、业务咨询等场景。
知识图谱（KG）从“实体—关系”的角度整合金融业现有数据，并结合外部数据建立连接，形成大规模的实体关系网络，便于有效地挖掘潜在客户、预警潜在风险，帮助金融业提高效率、优化流程。
（二）应用场景智能客服，是利用自然语言处理技术和知识图谱，提供知识管理、语言应答、多角度可配置统计分析及人工辅助服务，促进企业与用户之间的有效沟通，改善用户消费体验，帮助企业统计和了解客户需求，实现业务的精细化管理。
智能投顾，旨在使用计算机程序评估用户的风险偏好和理财需求，提供自动化、个性化的理财方案、配置建议。
智能投研，是指利用大数据和机器学习智能地整合数据、信息和决策，实现数据之间的智能关联，从而自动完成信息收集、清洗、分析和决策，自动实现从信息搜索到投资观点的一步跨越。
智能保险，是利用大数据、人工智能、区块链等技术实现保险的全流程优化，通过跨平台获取用户信息，创建用户画像，优化定价、信用评级、精准营销等流程，为用户提供个性化的产品推送。
智慧银行，是利用人工智能、大数据等技术实现银行服务方式与业务模式的再造与升级。
包括智慧网点、智能客服、刷脸支付、智能风控、精准营销和智能化运营。
智能信贷，是基于大数据和人工智能等相关技术，优化和监控在线信贷业务的全流程，从而提高风控能力和运营效率，降低人员维护成本。
智能支付主要体现在两个方面：一是采用生物识别技术，实现指纹支付、刷脸支付;二是使用NFC进行支付。
智能监管，是通过智能巡检系统发现高频交易、算法交易和大额成交等异常行为，并通过自学确定何时需要执法干预，以便迅速采取措施减少市场影响。
二、人工智能对未来金融系统的影响（一）积极影响1.智能金融有助于解决中小微企业融资难的“麦克米伦缺口”问题，提高金融资源配置效率，实现普惠金融、大众金融。
在中国还有助于推动农村金融的发展。
长期以来，由于商业银行很难获取中小微企业信用状况而不愿给中小微企业贷款。
智能金融利用科技手段获取中小微企业的信用状况，创新出给小微企业、个体商户、小微经营者量身定做的金融支持工具，为解决这一难题提供了很好的思路。
浙江网商银行是一个成功的案例。
2.智能金融能够推动金融市场更加规范、有序运行。
（1）人工智能技术能够通过整个大数据体系自动识别出金融诈骗和违规交易行为。
（2）人工智能在金融领域的应用排除了人的主观性因素的影响。
在庞大的智能金融体系中，既定的规则是极其复杂而又透明的，几乎不可能被个人或某一利益集团操控。
（3）完善的征信体系将对金融业内各方行为起到约束作用。
（4）在智能金融模式下，信息透明度非常高、传递速度十分迅速，极大地提高了市场信息的对称性，这将使政策和法律法规执行的效果更佳。
（二）可能出现的问题1.各种“伪金融”公司，借着创新科技的名义混入金融行业，给金融市场带来不稳定因素。
例如，近两年连续传出“暴雷”消息的“P2P”。
2.交易行为趋同可能会加大市场波动。
具有相似背景和使用相似投研系统的用户将可能获得相同的投资建议，如果较多市场主体采用了相同或类似的算法，很可能产生相同的交易行为。
例如，市场可能发生单一卖出而无人买入的情况，从而在短期内给市场带来较大的冲击。
3.人工智能的介入可能过度加剧金融市场变动，导致市场参与者的多样化丧失，形成垄断。
例如，在中国，以“BATJ”为代表的科技巨头涉足金融行业后垄断格局日益显著。
4.技术风险加强。
智能金融对技术的依赖性越来越高，在金融系统中，技术漏洞引起异常交易、市场波动等风险事件具有极强的不确定性。
一旦遭遇黑客袭击、病毒入侵，可能导致数据丢失、客户信息泄露、甚至整个系统瘫痪。
（三）解决对策在技术方面，要升级优化加密技术，做好信息保护和系统防护工作，及时进行信息备份。
同时完善人工智能模型的设计步骤，指导人工智能模型的全生命周期实施过程，提供并保证人类能够介入纠正错误的机会，当错误发生时人有最后的决策力。
三、人工智能对未来金融市场主体的影响（一）人工智能对商业银行的影响1.积极影响（1）有助于商业银行走出逐渐被边缘化的困境。
近年来，金融市场化改革的加速导致银行垄断市场的局面被打破。
直接融资的巨大发展导致银行渠道间接融资大幅度萎缩。
“支付宝”、“微信”抢走了大部分商业银行的重要中间业务收入来源，同时也冲击了银行赖以生存的存款业务等负债业务。
商业银行凭借自身雄厚的资金实力和丰富的数据累积，引入智慧网点、智能支付、智能风控、精准营销和智能合同等，有利于在贷款和支付结算领域抢回原有的用户和市场份额。
（2）有助于提高商业银行的征信能力，降低经营风险。
在信贷领域，近几年银行的不良贷款迅速暴露，呈增长趋势。
智能金融借助大数据挖掘分析的优势，深度挖掘金融交易对手的信用状况，来决定是否与交易对手发生金融交易，可减少不良贷款。
在支付领域，相比数字密码，指纹或人脸独特、稳定且难以复制，没有记忆过多数字的烦恼，也省去了输入密码的过程，安全性更高。
（3）有助于提高商业银行的经营效率，节约经营成本。
越来越多的商业银行配备“智能柜台机”，银行的离柜交易量越来越大，未来物理性的银行网点将会越来越少，这样就省去了大量的设施成本。