智能金融时代：AI的影响前瞻（上）

文摘 2024-07-16 17:19 宁夏

导语

在当今快速发展的金融领域，人工智能（AI）正以其独特的方式重塑着行业的面貌。从基础的算术运算到复杂的风险管理，AI技术正逐步渗透并优化金融操作的每一个环节。

本文将深入探讨AI在金融系统中的演变，它如何影响金融中介、保险、资产管理和支付等多个方面，并分析AI在微观和宏观审慎监管中的应用及其带来的挑战和机遇。同时，文章将审视AI技术对金融稳定性的深远影响，并展望未来AI在金融监管中的关键作用，以及监管机构如何确保AI的应用与人类价值观和监管目标相一致。

解码人工智能‍‍‍‍

金融系统的发展与信息处理技术紧密相连，人工智能（AI）对金融行业产生了深远影响。从最早的算盘到现代计算机，金融一直是技术革新的推动者和早期采用者。历史上，无论是汉谟拉比法典中的金融法规，还是中世纪意大利城邦的复式记账法，都显示了金融与计算方法的同步演进，对商业和金融扩张起到了关键作用。

随着计算机的发明，金融行业迅速采纳了这一新技术，尤其是1954年IBM 650的引入，极大提升了金融领域的效率。计算机的早期功能主要集中在基本算术运算和逻辑操作，但随着技术的进步，AI开始在金融分析中扮演重要角色，成为金融行业不可或缺的一部分。

1. 人工智能

人工智能（AI）是计算机系统执行通常需要人类智能的任务的总称。艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼奠定了AI的理论基础，20世纪的AI主要由基于逻辑规则的GOFAI和专家系统主导。这些系统在金融领域如风险管理、交易规则、信用评分和欺诈检测中非常有用，但它们在模式识别和复杂推理方面尚未达到人类水平。随着硬件进步，个人电脑的普及和电子表格等程序的使用，金融领域经历了广泛的采纳和效率提升。

2. 机器学习：信息处理的新浪潮

机器学习（ML）作为人工智能（AI）的一个分支，标志着信息处理技术的新发展阶段。ML算法能够通过自主学习来执行分类和预测等任务，无需事先设定具体规则。这种能力使它们在处理复杂数据时表现出色。

最前沿的ML系统采用深度神经网络，这些网络模仿人脑的工作原理。深度神经网络能够从任何训练数据集中学习并捕捉系统性关系，即使是非结构化数据也不例外。金融机构利用这些技术处理庞大的数据集，如新闻和社交媒体，从而优化市场定价和估值。然而，这些模型的高适应性和自主性也带来了决策过程的不透明性，这可能需要更多的监管和理解。

图1：解码人工智能

3. 生成式人工智能：深度学习时代的兴起

在过去15年的深度学习时代，AI模型训练所需的计算能力每六个月翻倍，这一速度远超摩尔定律的预期。这种计算能力的巨大提升推动了人工智能的快速发展，尤其是生成式人工智能（GenAI）系统的诞生。这些系统能够生成数据，其中最重要的类型是大型语言模型（LLMs），它们专注于处理和生成人类语言。

LLMs通过分析大量数据来学习预测文本的续写，如句子中的下一个词。它们在训练中掌握了词语和概念之间的联系，发展出一种基于统计的理解能力。这种能力使得基于LLM的聊天机器人能够根据一个起点生成连贯的文本。现代LLMs之所以能在多个领域生成合理内容，是因为它们在训练过程中构建了一个能够响应多种提示的“世界模型”。

图2：主要机器学习系统的训练耗时

大型语言模型（LLMs）在多个领域迅速扩展其应用范围，包括文本生成、分析、分类，以及翻译、编码和客户服务等。在金融行业，LLMs尤其用于机器人顾问、欺诈检测、后端处理、提升客户体验以及软件开发和协调。全球监管机构也在考虑将这些先进的AI技术应用于监管监督。

AI的迭代发展代表了金融信息处理速度和决策能力的提升，尤其是在需要快速反馈和大量数据的领域。目前，AI在高频交易等场景中展现出超越人类的优势，因其能够处理大量数字化数据并做出快速决策。随着技术的进步，预计AI系统将在更多领域，如短期衍生品和债券市场，发挥更大的作用。

智能革命：AI在金融界的足迹

1. 金融中的AI机遇与挑战

人工智能（AI）的快速发展正转变着金融体系。但正如第二部分所述，AI只是最新的一阶段的信息处理技术。但是，AI技术已经在金融四大功能——金融中介、保险、资产管理和支付中发挥重要作用。

传统分析

早期基于规则的系统在金融中介和保险市场中被采用，用于自动化风险分析。在资产管理中，这些系统促成了自动化交易和新产品如指数基金的出现。在支付领域，它们自动化了大部分基础设施，并且在欺诈检测中也发挥了作用。虽然这些模型通常易于解释，但也相对僵化，需要大量人工监管。它们通常具有较少的参数，这在一定程度上限制了其有效性。

机器学习

机器学习技术在金融领域开启了众多新应用，相较于传统计算，它能够处理多样化的数据格式并整合庞大的数据集。这使得机器学习在金融和经济学的多个方面得到广泛应用。

在金融的四大核心功能中，机器学习扮演着关键角色。它在金融中介环节降低了信贷审批的成本，扩大了信贷的可及性。在保险等行业，机器学习简化了客户入职和索赔流程，同时在欺诈检测和安全漏洞识别方面发挥了重要作用。

生成式AI

生成式AI，尤其是大型语言模型（LLMs），为金融部门带来了机遇。生成式AI使处理传统金融数据变得更加高效，同时也提高了对新型（通常是非结构化）数据的可读性，从而增强了风险分析、信用评分、预测和资产管理的能力。此外，生成式AI赋予机器以类似人类的方式进行对话的能力，这可以改善后端处理、客户支持、机器人咨询和监管合规等方面。

AI代理

接下来的科技前沿将会是AI代理，即在高级LLMs如GPT-4或Claude 3的基础上，具备规划能力、长期记忆的AI系统，通常还能够执行计算机代码、使用互联网或进行市场交易。AI代理有潜力彻底改变金融机构的许多功能——就如自主交易代理已经改变了金融市场的交易方式一样。

表1：计算进步的机遇、挑战和其对金融稳定影响

2. AI与金融稳定性

计算进步对金融稳定性有深远影响，1987年的美国股市崩盘就是一例。当时，基于规则的计算机模型在股价下跌时自动触发卖出，引发连锁反应，导致股市大幅下跌。

机器学习（ML）为金融稳定性带来新的影响维度。首先，ML模型可能过度依赖少数大公司生产的统一数据集，增加周期性风险。其次，模型羊群效应，即相似优化算法的使用，可能导致市场波动和流动性问题。此外，网络连通性可能创造新的故障模式。

ML模型的复杂性和非线性使其决策过程难以理解，这给监管机构发现市场操纵或系统性风险带来挑战。

生成式人工智能（GenAI）的普及带来新挑战，可能影响金融稳定性。语言模型增加了对替代数据的可读性，但这些数据可能存在偏见和厚尾问题，需谨慎使用。GenAI在金融部门的应用，如使用大型语言模型进行客户互动和机器人咨询，也可能因依赖同质化模型而加剧羊群效应和系统性风险。

3. 政策中的AI应用

随着AI在私营部门的广泛应用，决策者越来越依赖AI进行微观和宏观审慎监管，以处理金融机构产生的大量数据。微观审慎政策关注单一机构，而宏观审慎政策着眼于整个金融系统。AI在风险评估和预测金融机构失败方面具有潜力，但同时也带来隐私、算法透明度和数据偏见等风险。

宏观审慎政策中应用AI面临数据可用性、金融危机独特性、目标定义不明确和监管协调等挑战。金融危机的不可预测性使得AI难以准确预测，且政策目标的宽泛性增加了AI解析的难度。此外，AI实现政策目标的方式可能与人类价值观不符。

尽管存在挑战，AI的进步为宏观审慎监管提供了新机遇。未来AI可能通过学习更广泛的数据集来更好地处理金融危机数据，识别系统性风险模式，并帮助监管机构理解政策干预的潜在后果。随着技术的发展，AI系统将能够更精确地实现监管目标，与人类价值观和监管意图保持一致，从而成为增强宏观审慎监管的有效工具，促进金融系统的弹性和稳定性。

总结而言，AI在金融监管中的应用是大势所趋，尽管面临诸多挑战，但随着技术的进步，AI有望成为提升监管效能、构建稳定金融系统的关键力量。监管机构需要在利用AI的同时，不断探索解决其带来的问题，确保AI的应用与人类价值观和监管目标相一致。

更多详细内容请关注《智能金融时代：AI的影响前瞻（下）》

参考资料

《

智能金融时代：AI的影响前瞻》

（

Intelligent financial system: how AI is transforming finance）

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