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169近期人機(jī)互動模型ChatGPT進(jìn)入應(yīng)用領(lǐng)域，意味著人工智能的發(fā)展達(dá)到了新高地。那么，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用與未來發(fā)展趨勢如何？會給金融機(jī)構(gòu)帶來哪些挑戰(zhàn)？日前，《金融時報》記者就上述問題采訪了三亞經(jīng)濟(jì)研究院院長張承惠。
張承惠 國務(wù)院發(fā)展研究中心金融研究所前所長、研究員，享受國務(wù)院政府特殊津貼。中國現(xiàn)代金融學(xué)會常務(wù)理事、社科院研究生院博士研究生導(dǎo)師、第七屆中國環(huán)境與發(fā)展國際合作委員會特邀顧問、清華大學(xué)五道口金融學(xué)院戰(zhàn)略咨詢委員會委員。重點研究領(lǐng)域：金融改革、中小企業(yè)融資、金融科技、場外資本市場、ESG。曾參加三十余項國務(wù)院發(fā)展研究中心的重大重點課題，主持研究數(shù)十個課題，發(fā)表論文三百多篇，十余次獲得中國發(fā)展研究獎。
應(yīng)用場景與未來發(fā)展趨勢
記者：最近，ChatGPT引發(fā)了各方關(guān)注，它擁有史上最強(qiáng)的機(jī)器大腦和知識庫，不僅可以幫助人們更好地理解世界，還可以打破語言和文化障礙，促進(jìn)人類的跨界交流與合作，甚至在一定程度上改變?nèi)祟愃季S和認(rèn)知的方式。您如何看待人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用與未來發(fā)展趨勢？
張承惠：近年來金融科技得到廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展，已經(jīng)深刻改變了金融的業(yè)態(tài)、金融的內(nèi)在邏輯和金融職場的行為方式。而大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等本來就是金融科技的主要組成部分。隨著人工智能技術(shù)水平的提升，金融科技必將更加廣泛和深入地對金融業(yè)產(chǎn)生影響。
第一，客戶服務(wù)與金融產(chǎn)品數(shù)字化營銷?？头侨斯ぶ悄茏钅芸焖侔l(fā)揮作用和效果的應(yīng)用場景。到目前為止，各類交易平臺已經(jīng)廣泛采用了機(jī)器人客服。但是總體上看，效果并不理想。其原因，是機(jī)器人客服對客戶千差萬別的語言表述缺乏感應(yīng)能力，對客戶需求缺乏同理心，知識面也不寬。從ChatGPT的表現(xiàn)來看，高級別的人工智能有可能比人工客服更有經(jīng)驗，知識面更廣，反應(yīng)速度更快?？梢灶A(yù)料在不遠(yuǎn)的將來，人工客服將完全被智能機(jī)器人替代，客服崗位用工數(shù)量將銳減，龐大的客服工作場所亦將不復(fù)存在，從而在很大程度上降低了金融機(jī)構(gòu)的人力成本和管理成本。
隨著金融科技的發(fā)展，數(shù)字化營銷在挖掘金融機(jī)構(gòu)大量“長尾”和“睡眠”客戶中發(fā)揮了很大作用。而人工智能深化了營銷過程中的理解、對話功能，提高了識別準(zhǔn)確率，可與受訪者進(jìn)行高質(zhì)量一對一交流，有效解決了人工跟進(jìn)成本高、對人工席的管理難度大、數(shù)據(jù)難以實時監(jiān)控等問題。近年來呼聲很高的個性化服務(wù)對于營銷人員的專業(yè)能力、需求識別的精準(zhǔn)度和應(yīng)答的靈活度提出了極高的要求，人工智能的廣泛應(yīng)用有助于快速提升金融機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品營銷能力。
第二，金融風(fēng)險管理。防范風(fēng)險是金融機(jī)構(gòu)的天職和核心職責(zé)。金融機(jī)構(gòu)作為資金的中介機(jī)構(gòu)，其所面臨的風(fēng)險類型多種多樣，如信用風(fēng)險、市場風(fēng)險、管理風(fēng)險、流動性風(fēng)險、法律及合規(guī)風(fēng)險等等。面對風(fēng)險，金融機(jī)構(gòu)首先要建立完善的內(nèi)部控制和風(fēng)險管理制度，建立完善的風(fēng)險管理框架對各類風(fēng)險進(jìn)行分類、評估和管理。在這個過程中，人工智能可以充分發(fā)揮作用，包括監(jiān)控制度的執(zhí)行情況、對劇烈波動的市場做出快速反應(yīng)、科學(xué)評估風(fēng)險類型和程度等。其次，員工對風(fēng)險的認(rèn)識和對制度的執(zhí)行能力是金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險管理的關(guān)鍵，風(fēng)險管理人員尤其要具備豐富的風(fēng)險管理經(jīng)驗和理論知識。金融機(jī)構(gòu)在為員工提供系統(tǒng)的培訓(xùn)和教育的過程中引入人工智能，可以有效地提升培訓(xùn)效率，準(zhǔn)確檢測關(guān)鍵崗位人員的風(fēng)險管理能力和水平。再次，風(fēng)險信息的披露和公開是金融機(jī)構(gòu)對社會公眾的責(zé)任和義務(wù)。而信息披露涉及大量數(shù)據(jù)和信息，僅靠人力很難科學(xué)、準(zhǔn)確、快速處理這些信息，人工智能在這個領(lǐng)域中同樣可以大大提升效率。
第三，產(chǎn)品定價。金融產(chǎn)品定價的本質(zhì)是風(fēng)險評估，需要根據(jù)客戶的資信狀況、還款能力、財務(wù)狀況等因素對客戶進(jìn)行風(fēng)險評估，制定不同的風(fēng)險升水或貼水，以避免客戶可能因違約帶來的損失。由于金融產(chǎn)品的多樣性和復(fù)雜性，需要大量運用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)知識和技能。以保險精算為例，合理的保險精算不僅可以保障保險公司自身利益，也有利于保護(hù)客戶的權(quán)益。保險精算涉及因素至少包括：保險產(chǎn)品的風(fēng)險（承保風(fēng)險類型、風(fēng)險等級、保險責(zé)任、保險期限、保險金額、免賠額等）、歷史數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析（平均壽命、意外事故概率、天氣變化等）、保險產(chǎn)品風(fēng)險（預(yù)測損失、概率分布、時間價值等）、政策法規(guī)和監(jiān)管要求、經(jīng)濟(jì)環(huán)境（通脹、利率等）和市場競爭情況、保險公司的承保能力（資產(chǎn)負(fù)債狀況與匹配、投資組合、盈利預(yù)算、儲備金、償付能力）等。
金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險模型是一個很復(fù)雜的系統(tǒng)，需要綜合運用風(fēng)險評估、數(shù)據(jù)收集、數(shù)學(xué)建模、模型驗證和風(fēng)險管理等多個方面的知識和技能。事實上，在建立和運用、檢驗風(fēng)險模型的過程中，金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)大量應(yīng)用了金融科技，而高級別人工智能的加入，將進(jìn)一步提升這些模型的科學(xué)性，人工智能在一定程度上替代精算師是有可能的。
第四，保險勘察理賠。保單出險后保險公司面臨的最大風(fēng)險就是欺詐。每年都有數(shù)十億美元的欺詐性索賠事件發(fā)生。為降低這類風(fēng)險，保險公司對于索賠申請，必須進(jìn)行必要的調(diào)查和審查，仔細(xì)甄別損失的真實性和程度，為理賠決策提供依據(jù)。此外，由于保單量大面廣，涉及多個領(lǐng)域，復(fù)雜程度很高，勘察理賠工作往往耗時費力。人工智能可以大大簡化這一過程，消除人為錯誤，提升理賠工作的科學(xué)性和速度。
第五，投資顧問。金融科技已經(jīng)開始在證券投資領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，包括量化投資、為客戶提供個性化的投資建議和推薦、在保證風(fēng)險控制和收益最大化的前提下對客戶的投資組合進(jìn)行優(yōu)化等。但是，在PE和VC投資領(lǐng)域，人工智能主要還是作為被投資對象而不是以投資決策工具的身份出現(xiàn)。在未來投資顧問的場景中，人工智能應(yīng)該可以利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫、知識庫和分析能力，幫助私募股權(quán)投資行業(yè)更加科學(xué)地進(jìn)行投資決策，提高投資組合的收益和風(fēng)險控制能力。
第六，家庭資產(chǎn)管理。相對于主要服務(wù)于機(jī)構(gòu)和高凈值客戶的投資顧問行業(yè)而言，家庭資產(chǎn)管理在我國很大程度上還是空白。這里既有中國家庭傳統(tǒng)上很難接受收費服務(wù)的原因，也有不同行業(yè)之間存在壁壘，金融機(jī)構(gòu)缺乏為家庭提供全壽命周期定制化服務(wù)能力的因素。例如銀行客戶經(jīng)理在傳統(tǒng)的存貸匯業(yè)務(wù)之外，只能推薦基金、理財?shù)壬倭慨a(chǎn)品，客戶要買證券、保險，必須與提供相應(yīng)產(chǎn)品的金融機(jī)構(gòu)直接接觸。人工智能的數(shù)據(jù)處理能力將幫助金融機(jī)構(gòu)以及第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)開發(fā)家庭資產(chǎn)管理這個巨大的市場，從而進(jìn)一步提升金融服務(wù)的效率。
基于人工智能在提升反應(yīng)速度和工作效率方面的巨大能量，未來金融機(jī)構(gòu)必將更多地使用人工智能，并借此催生出更多的金融服務(wù)場景和新的盈利模式?？梢灶A(yù)料，金融科技的發(fā)展將繼續(xù)朝著數(shù)字化、智能化、個性化、跨界化的方向發(fā)展，從而進(jìn)一步深化金融服務(wù)的差異化，使不同類別的金融服務(wù)更加融合和創(chuàng)新。
數(shù)據(jù)安全是轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素
記者：數(shù)據(jù)安全是人工智能時代必須重視的風(fēng)險因素，也是影響金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素。應(yīng)該如何保證數(shù)據(jù)安全？
張承惠：目前來看，廣義的數(shù)據(jù)安全涉及客戶信息和個人隱私安全、金融機(jī)構(gòu)全業(yè)務(wù)周期和各個業(yè)務(wù)流程的數(shù)據(jù)安全、金融機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施的安全、金融機(jī)構(gòu)線上線下業(yè)務(wù)場景運營過程中的數(shù)據(jù)安全等多個方面。而社會和民眾最敏感的就是個人數(shù)據(jù)被集中收集使用后產(chǎn)生“批量泄露”的風(fēng)險。
矛盾之處在于，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化就必須依賴大量多樣化數(shù)據(jù)的匯聚、流動、處理和分析，而在這個流程中，難免遇到黑客攻擊、使用者管理不善、數(shù)據(jù)被惡意使用等問題。威瑞森發(fā)布的《2021年數(shù)據(jù)泄露調(diào)查報告》指出，數(shù)據(jù)泄露事件中85%的泄露涉及人的因素，人為疏忽成為數(shù)據(jù)安全的最大威脅。為妥善處理數(shù)據(jù)流動與安全問題，1995年以來歐盟陸續(xù)出臺了多個與數(shù)據(jù)保護(hù)相關(guān)的法規(guī)，明確了數(shù)據(jù)獲取過程中的若干原則，并通過制訂高額罰款、設(shè)立政府監(jiān)督機(jī)構(gòu)、要求企業(yè)新增數(shù)據(jù)保護(hù)專員等方式，大幅提升了數(shù)據(jù)保護(hù)水平。2022年5月，《數(shù)據(jù)治理法案》在經(jīng)歐洲議會投票通過后經(jīng)歐盟理事會批準(zhǔn)成為法律，進(jìn)一步豐富和細(xì)化了數(shù)據(jù)治理內(nèi)涵。
我國2000年4月發(fā)布的《計算機(jī)病毒防治管理辦法》首次從計算機(jī)病毒方面對個人數(shù)據(jù)造成的威脅進(jìn)行規(guī)范管理，以后又陸續(xù)出臺了若干相關(guān)法規(guī)。2016年，《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》出臺。該法確立了個人數(shù)據(jù)處理原則，建立了個人信息和重要數(shù)據(jù)的境內(nèi)存儲以及出境安全評估制度。2021年6月全國人大通過的《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》，更加注重對數(shù)據(jù)本身的安全保護(hù)，提出要制定重要數(shù)據(jù)目錄，推動數(shù)據(jù)分級分類，定期開展數(shù)據(jù)風(fēng)險評估。2021年11月施行的《中華人民共和國個人信息保護(hù)法》則制訂了個人信息處理和跨境提供的規(guī)則、建立起完整的個人信息保護(hù)框架。
盡管已經(jīng)建立起保護(hù)數(shù)據(jù)安全的法律框架，但數(shù)據(jù)安全仍將是全社會的重大挑戰(zhàn)。當(dāng)前電信網(wǎng)絡(luò)詐騙已成為影響社會治安的突出問題，在部分省市，詐騙案件數(shù)量已占據(jù)半數(shù)刑事案件，破案和追回贓款的難度都很大。對于金融機(jī)構(gòu)來說，相關(guān)法律和制度加大了開發(fā)數(shù)據(jù)資源的法律責(zé)任，迫切需要從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩個層面加快數(shù)據(jù)安全能力建設(shè)，建立數(shù)據(jù)安全體系，提升數(shù)據(jù)風(fēng)險核查能力、風(fēng)險預(yù)警能力和數(shù)據(jù)保護(hù)能力，完善數(shù)據(jù)管理組織體系和組織架構(gòu)。而這些措施，都會在不同程度上增加成本。
金融機(jī)構(gòu)發(fā)展人工智能面臨的挑戰(zhàn)
記者：人工智能技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會深度融合的過程承載著重大的機(jī)遇，也面臨著一系列潛在的挑戰(zhàn)。人工智能技術(shù)應(yīng)用將給金融機(jī)構(gòu)帶來哪些挑戰(zhàn)？
張承惠：盡管人工智能在金融科技中將占有越來越重要的地位，但是金融機(jī)構(gòu)在發(fā)展人工智能的過程中一定會面臨很多挑戰(zhàn)。具體來看主要有以下幾個方面：
一是如何有效提升算力。支撐人工智能的機(jī)器深度學(xué)習(xí)涉及海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法，需要超級計算能力和大量能源。對于中小型金融機(jī)構(gòu)來說，本來就存在資金實力弱、缺少人才等先天不足，很難承擔(dān)提升算力所需要的巨額投入。一個解決的辦法是將人工智能算法放在云上，但不少中小金融機(jī)構(gòu)出于數(shù)據(jù)的隱私性和保密性，對上云仍有很大的顧慮。
大型金融機(jī)構(gòu)近年來均在不斷加大科技投入，例如2022年國有六大行在金融科技方面的投入金額均超過百億元，多家股份制銀行的金融科技投入占比有所提升，部分銀行的金融科技投入增幅同比增長超過20%。盡管如此，在提升算力方面，大型金融機(jī)構(gòu)仍然面臨基礎(chǔ)性芯片、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等瓶頸約束問題；在跨時空、多技術(shù)融合的應(yīng)用場景拓展能力、數(shù)據(jù)架構(gòu)管理能力方面的挑戰(zhàn)也較大。此外，由于算力基礎(chǔ)設(shè)施耗能巨大，如何在綠色低碳撰寫過程中使用更好的節(jié)能技術(shù)，引入更多綠色清潔能源，也是大型金融機(jī)構(gòu)需要直面的問題。
二是如何應(yīng)對人工智能開發(fā)機(jī)構(gòu)的偏見?，F(xiàn)實中，人工智能技術(shù)的偏見及其導(dǎo)致的歧視問題正在被越來越多的人所關(guān)注。這種偏見是由程序開發(fā)導(dǎo)致的。由于開發(fā)者所持有國籍、宗教信仰、種族、性別、居住地區(qū)的差別會在一定程度上導(dǎo)致其認(rèn)知的偏見，加上AI背后訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)來源、頻率等存在差異，最終形成的模型和系統(tǒng)一定是雙標(biāo)的。例如預(yù)測亞洲人論文的抄襲行為多于歐洲人、預(yù)測黑人和低收入家庭的犯罪風(fēng)險遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于白人和富裕家庭等。遺憾的是，目前我國整體人工智能算力基礎(chǔ)軟硬件的技術(shù)水平和自主可控程度上，還與國外有一定差距，深度學(xué)習(xí)框架并無競爭優(yōu)勢。在智能計算芯片方面，我國企業(yè)仍在很大程度上受制于包括芯片設(shè)計、晶片制作、封裝制作、成本測試等在內(nèi)的先進(jìn)芯片制程，在軟件生態(tài)環(huán)境上也與國外先進(jìn)產(chǎn)品存在明顯差距。在這種情況下，往往很難避免人工智能偏見的發(fā)生。
三是人工智能開發(fā)受到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度制約。算力作為基礎(chǔ)設(shè)施，需要相關(guān)的數(shù)據(jù)作為提供支持。近年來，中國金融科技實現(xiàn)“彎道超車”，發(fā)展水平居于世界前列，政府政務(wù)數(shù)據(jù)化程度也得到了較快提升。相比之下，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)展相對緩慢。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)所必需的智能感知、自動控制、智能裝備、網(wǎng)絡(luò)連接、工業(yè)軟件等一系列基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)高度依賴國外，傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力和能力都有所欠缺。加上政府部門之間、產(chǎn)業(yè)之間數(shù)據(jù)壁壘依然存在，在相當(dāng)程度上制約了金融領(lǐng)域人工智能的開發(fā)和運用。
四是監(jiān)管壓力。以ChatGPT為代表的人工智能的顛覆式發(fā)展，給人類的法律體系、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則、權(quán)利保障和司法救濟(jì)都提出了挑戰(zhàn)?？萍荚诟淖兩畹耐瑫r，也在改變社會的傳統(tǒng)法則，潛在的沖擊和風(fēng)險不可忽視。特別是基礎(chǔ)設(shè)施、新技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)和運營服務(wù)商、供應(yīng)鏈層層混合交叉，遠(yuǎn)程操作和控制技術(shù)的普遍使用，帶來異常復(fù)雜的監(jiān)管困難。
總之，人工智能時代已經(jīng)到來，未來人工智能將在金融領(lǐng)域得到更加廣泛和深入的利用。對于金融機(jī)構(gòu)來說，與其被動接受還不如主動擁抱智能時代。但是就單一市場主體而言，還是要量力而行。同時，面對人工智能發(fā)展過程中存在的問題和挑戰(zhàn)，需要政府和行業(yè)、企業(yè)密切合作，加強(qiáng)溝通，加快彌補(bǔ)短板，共同促使人工智能在保障安全的前提下健康發(fā)展。
