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1、国外人工智能在金融投资顾问领域的应用及对我国启示吴俊陈亮高勇摘要 ： 近年来 ， 全球金融界正在人工智能的催化下悄然改变， 尤其是基于大数据技术的人工智能给投资顾问领域带来全新的视角。但我国人工智能在金融投资顾问方面的运用尚处于初始阶段 ， 业务发展模式尚须引导， 监管规则有待完善。本文介绍了国内外人工智能在金融投资顾问领域的应用 ， 并提出相关政策建议。关键词 ： 人工智能大数据金融投资顾问中图分类号 ： F832 2文献标识码 ： A文章编号 ： 1009 1246（ 2016） 06 088 05一、 国外人工智能在金融业发展情况（ 一） 人工智能在投资顾问领域发展迅速人工智能 （ Ar
2、tificialIntelligence， 简称 AI ）是研发用于模拟、 延伸以及扩展人类智能的理论、 方法以及技术应用系统的一门新兴技术科学。近年来 ， 全球金融业正在人工智能的催化下悄然改变 ， 尤其是基于大数据技术的人工智能将会给投资顾问领域带来全新的视角。 近期的花 旗 银 行 研 究 报 告 指 出， 从 2012 年 到2015 年底 ， 智能投资顾问管理的资产规模从0上升至 290 亿美元 ， 而且其管理的财产规模还将在未来十年中呈现出几何级数的增长， 预计总规模将会高达5 万亿美元 。目前发达国家中， 可提供资产管理服务的互联网公司已颇具规模 ， 其中 WealthFront
3、 和 Betterment 各自掌控着超过26亿美元的资产，是行业中规模最大的两家公司 。（ 二） 人工智能提供内容丰富的投资顾问服务1 自主“生产 ” 投资策略 ， 降低投资成本。人工智能机器构建了相应的学习机制以及以此为基础的知识库， 具有能够自主学习、 推理甚至进行决策的能力。美国一些互联网公司正在尝试用算法和网络降低用户接受理财规划的门槛 。这些机构通过将金融专家的知识和经验算法化 ， 让每台人工智能机器所能服务的客户数最大 ， 同时复制人工智能机器的成本最低 。花旗集团从2012 年起开始运用人工智能电脑来完善客户服务， 其技术提供方IBM的人工智能电脑沃森（ Watson） ， 可
4、以用人类的认知方式来推断和演绎各类问题的答案， 向客户提供诸如产品需求分析、未来经济形势分析88等各种服务 ， 还可结合投资者的投资履历制定出个性化的投资计划。日本初创公司（ Alpac-a） 交易平台利用基于图像识别的深度学习技术， 帮助用户从存档里找到外汇交易图表并做好分析 。2人工智能辅助金融新闻、报告、投资意向书的半自动化生产。如美国肯硕公司（ Ken-sho） 结合自然语言搜索、 图形化用户界面和云计算 ， 为投资者提供了一套全新的数据分析工具沃伦 （ Warren） ， 并且能够回答复杂的金融市场问题 。韩国金融时报 2016 年推出了 “人工智能记者 ” 的程序 ， 安装了此项程
5、序的电脑在股市交易日结束时， 基于证交所的各项交易数据 ， 仅花费 0 3 秒的时间就可写出一篇关于当日股市行情状况的新闻报道， 而半数以上的读者阅读后分不清到底是人写的还是程序完成的 。3 智能顾问具有速度快、 精度高以及执行交易敏捷的优势。一般来说 ， 一个智能代理交易程序具有同时跟踪上百只证券的能力， 能实时盯盘 ， 根据盘中申报单以及高频交易数据的状况 ， 即时拟订最优的交易指令， 并精确执行 ，跨金融市场 、 跨交易品种的各项交易将可以轻松地实现 。 如 2007 年纽约公司 ebellion e-search推出首只人工智能投资基金。 该公司的交易系统主要基于贝叶斯机器学习， 并结
6、合预测算法 ， 通过响应新的外部信息和过去经验而不断自我演化， 有效完成了自学习， 在全球44 个国家成功进行股票、 债券 、 大宗商品和外汇等方面的交易。（三）人工智能为 投 资 顾 问 领 域 带 来 了变革一是投资策略生产的变革。投资策略的生产模式由大规模人力转向大规模机器， 传统的投资策略生产模式将被彻底颠覆， 投资分析师的大部分工作可以被人工智能顾问取代， 而且人工智能顾问可能会做得更好。二是行业结构的变革。随着人工智能顾问设计开发能力的提升 ， 有可能产生新的业态。三是市场资源配置效率的变革。人工智能可以在 “交易机会空间 ” 中以人工操作无法想像的速度、 效率和海量计算进行持续地
7、搜索和学习， 并成功捕捉任何可能存在的交易机会。例如 ， 智能投资顾问为美国用户降低了管理费用， 用机器取代昂贵的基金经理， 这也是其近年来快速发展的原因之一 。（ 四） 注重人工智能的风险控制人工智能在金融领域的应用， 会带来大量不可预见的负面效应。例如在自动交易系统中 ， 如果机器给出一个错误的投资决策， 很多投资人将蒙受损失。因此 ， 须对人工智能领域进行规范 ， 使其做到风险可控。一是强化数据保护 。IBM 的计算机认知系统主要是基于云计算结构 、 运算法则以及相应的大量数据而构建的 。为防止违规现象的发生， 系统的运转是可以被记录 、 追踪和审查的。具体来说 ， 可通过一系列复杂的加
8、密和数字签名来保护数据的安全性 ， 通过运用漏洞扫描等技术手段来保护运算代码 ， 通过隔离等物理手段保护计算机结构 。二是不断加强和提升金融监管技术。美国证券交易委员会（ SEC） 正在试图打造一个超级交易跟踪系统（ CAT） ， 利用人工智能主动识别各种市场交易模式，并判别这些模式是否涉及操纵市场价格。98二、 我国人工智能在金融投资顾问领域发展情况（ 一） 人工智能与金融业融合步伐加快近年来 ， 我国人工智能科技在金融领域的创新也在不断加速， 很多企业积极加快人工智能与金融结合的步伐。如全国首家运用人工智能进行投资管理的北京资配易投资顾问公司， 其开发的第一代证券投资人工智能系统（ SIA
9、I ） ， 每天能够自主地进行投资分析， 并生产出数量不等的投资策略， 进而进场交易， 在投资期内 ， SIAI 系统能够实时地根据市场的信号进行调仓和买卖。京东金融推出的“智投 ”工具 ， 通过投资者在页面中回答几个简单的问题， 智能化地为投资者制定出组合投资方案；京东“基金优选 ” 工具则从六个维度对京东金融上的基金产品进行排名， 为用户挑选基金产品提供参考 。百度金融正在快速推进“百度大脑” 计划 ， 创新有百度特色的金融服务模式。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服团队， 在蚂蚁金服的业务场景下运用人口智能技术进行资产配置、财经信息分析等一系列的创新和应用。（ 二） 人工智能在金融投资顾问领域发展存
10、在的问题一是没有一个普遍认可的资产配置模型。不同的平台会有不同的算法和模型， 其核心的配置能力短期之内无法体现， 很难说服别人“我的模型是最好的” ， 且不同的配置理论配置出来的产品同质化严重。二是金融人工智能创新的科技环境有待优化。虽然我国加快人工智能科技投入， 但还未真正形成产业效应。在人工智能创新上，模仿创新居多，原始创新很少。三是人工智能提供的金融服务水平需要提高 。人工智能有非常出色的数据收集和算法研发能力， 在提供的金融理财服务时 ， 主要依靠客户资料进行大数据分析， 人工智能在某种程度上可以替代分析师的定量分析 ， 但很难替代其定性分析。四是复杂的金融市场中人工智能应变能力不足。
11、由于基础研究和数据限制等方面的原因， 人工智能将难以独自应付整个复杂的金融市场， 当遇到一些突发事件时 ， 如地质灾害 、 监管变革和卖空禁令，人工智能系统可能将无法正确应对。（ 三） 人工智能给金融监管带来的挑战一是监管对象趋于复杂化。在当前的监管法规体系中 ， 被监管对象往往是法人和自然人 。由于人工智能技术的发展， 投资账户的所有者和经营者可能发生变化。对于所有权为集合主体的账户， 采用穿透原则将难以追溯至行为主体 ， 这是因为实际的控制人并不是某个主体 ， 而是智能代理。 因而 ， 监管面临的挑战是复杂的 ： 投资人认为账户不是他们中的任何一人操作的 ， 实际控制人不是他们； 智能代理
12、服务商只提供了智能代理“产品 ” ， 并没有实际控制账户 。这时 ， 监管部门就不得不面对如何监管既不是自然人也不是法人的“智能代理 ” 的问题 。二是违法违规行为难以认定。例如大量投资人雇佣同一款表现优异的智能代理 ， 管理其自身账户的投资。由于同一款智能代理的操作逻辑相似， 那么这些账户虽然法律上是各自独立的、 无关联的 ， 但其实际操作可能表现为 “一致行动人” 的现象 。因此 ， 即使监管机构的大数据分析系统能够很灵敏地“捕捉”到这个现象，但是如何认定这种“英雄所见略同”式的行为，将是一个监管难题。三是09智能代理行为增加了监管难度。 虽然从技术层面上讲 ， 智能代理行为可以从内控程序
13、上加以控制 ， 但对于其具体代理行为的监管边界以及责任主体 ， 目前的监管法规均未涉及。四是责任主体的界定。如果个别研发人员， 设计出一个恶意的智能代理， 并被一些集合性质的基金所使用 ， 就可能引发个别股票价格的异动。对于这样的违规行为， 现有监管法规将难以界定责任主体 。三、 启示与建议（ 一） 及时完善相关制度。一是及时出台应对人工智能环境下金融运行及创新的相关法规 、 制度 ， 明确适用范围 、 操作规程及保障机制、 监管措施 ， 确保相关业务健康稳定发展。二是建立智能代理的投资和使用的注册备案制度 。在实际操作中 ， 对于完全不需要人工干预的智能代理 ， 其研发者和使用人都需要在相关
14、部门注册备案； 而如果是集合性质的投资主体使用此类智能代理， 则需要约定至少一个自然人或法人作为责任主体， 纳入被监管对象。三是建立起完善的智能代理源代码公证制度。通过运用第三方公证机构的审核机制， 建立对智能代理行为的预防体系， 防止智能代理恶意破坏市场行为的发生。（ 二） 加强风险控制。 在数据处理方面，人工智能技术极大地扩展了数据来源， 因而更多的数据被纳入分析体系； 同时 ， 金融工具能自动进化交易策略， 甚至模拟专家进行决策，这会隐含许多新的风险。必须对前期数据来源 、 智能化程序设计等环节进行严格审查， 加强风险控制 。尤其在恐怖袭击、 监管变革和实施卖空禁令等个别极端情况下， 还
15、需要必要的资深专家进行风险检测及应对。（ 三） 加大技术 、 业务及人员储备， 积极应对智能化冲击。 高度依赖数字化信息处理的金融行业 ， 受到自动化威胁的风险比任何技能型行业都高 。尤其是大型金融集团要做好前期资金技术的投放， 提前介入 ， 加强技术创新；要加快业务创新， 在行业转型上保持领先地位 ； 要增强技术及维护人员储备， 尤其是智能型 、 复合型人才的引进及培养， 提高核心竞争力 ， 适应发展要求 。（ 四） 加强金融知识普及。加大金融知识及规则的宣传、 相关业务讲解， 推广人工智能技术在金融领域的应用， 使广大投资者享受技术进步带来的红利。参考文献 ： 1张家林 基于大数据的人工智
16、能： 证券投资领域的下一个变革N 21 世纪经济报道，2014 09 29 2郭涛 数据中心里的智能 N 中国计算机报 ， 2015 01 05 3肖龙 互联网公司进入证券投资领域的方式研究 J 时代金融 ， 2015， （ 5） 4邱奇 基于多 Agent系统的企业组织学习研究D 北京 ： 北京交通大学 ， 2009 5蔡俊杰 ， 王昂青 ， 邹金言 ， 王逸捷 ， 齐宇明 基于大数据与人工智能下的金融分析决策系19统的设计与实现 J 现代工业经济和信息化， 2016， （ 11） 6樊旼旼 ， 曲双石 金融产业升级 ： 从互联网到人工智能 J 当代金融家 ， 2016， （ 6） 7江世亮
17、 ， 姚人杰 人工智能 ： 威胁还是机遇 N 文汇报 ， 2015 02 01 8李巍 基于宏观经济指标和人工智能方法的上证综合指数预测D 成都 ： 西南财经大学， 2012 9师小伟 基于人工智能优化的组合模型在银行间拆借利率预测中的应用研究 D兰州 ：兰州大学 ， 2014 10叶青 人工智能方法在估价领域的研究与应用 D 厦门 ： 华侨大学 ， 2011 11张家林 “人工智能投资顾问” 将战胜基金经理 ？EB/OL 中国金融四十人论坛， 2015 08 27 12张夏楠 人工智能不只会下围棋： 智能投资顾问将成主流N 华夏时报 ， 2016 04 09 13钟义信 人工智能的突破与科学方法的创新 J 模式识别与人工智能， 2012， （ 3） 14周琳 金融界悄然兴起机器人做理财顾问风潮： “痛” 出来的商机 EB /OL 中国经济网， 2016 01 29作者简介 ：吴俊 ， 男， 供职于中国人民银行宣城市中心支行；陈亮 ， 男， 供职于中国人民银行宣城市中心支行；高勇 ， 男， 供职于中国人民银行宣城市中心支行。（ 责任编辑 ： 卢志强校对 ： FJW）29