▌人工智能對金融業帶來的變革

智能金融是對金融的一次革命性改造，計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和語音識別技術等人工智能技術讓原有的金融服務體系進入從“人”服務到“機器”服務的新紀元，并促使金融行業在服務體系、利益分配格局乃至整體形態上發生翻天覆地的變化。

▏智能金融推動原有金融服務體系的變革

一方面，傳統金融業務加速智能化轉型，并催生了諸多新模式、新業態、新產品。結合當前人工智能在金融領域的應用來看，“人工智能+金融”已經產生了多個應用場景，包括基于語音識別與自然語言處理技術產生了智能客服，基于生物識別技術產生了智能監控，基于機器學習、神經網絡與知識圖譜產生了智能投顧，基于大數據分析與機器學習產生了智能風控等。未來，隨著人工智能與金融的深度融合，金融的整個產業鏈條將全面實現智能化。比如，身份識別技術的進步可能會實現通過人臉、語音、虹膜等多維度身份識別來實現支付、自動放貸等。不僅如此，人工智能具有自我學習、自我進化的功能，可以從歷史數據和經驗中不斷挖掘新的有用信息，并發現獨特的服務方式和模式，開創新的服務領域，并由此帶來越來越多的新模式和新業態。

另一方面，金融服務變得更加智能化、個性化，金融的普惠性和包容性更強。傳統金融服務依賴于物理網點以及人工服務，受到數據處理、人工能力限制的影響，往往只能夠將有限的資源投入到那些最具有價值的客戶上。在互聯網金融時代，金融服務的成本大幅降低、范圍大幅拓展，但互聯網金融仍然難以滿足個性化、精準化的服務需求，中低端客戶大多只能夠享受到標準化服務。利用人工智能技術可以對于數量龐大、結構各異的數據進行有效整合、處理和分析，并在此基礎上進行預判、決策、行動，其在復雜數據的處理方面將大大超過人力的效率。在高性能計算機和海量數據的支持下， 人工智能可以提供因人而異、隨時隨地的定制解決方案，在投資顧問、組合配置等方面可以由模塊式服務轉向個性化服務，做到真正的普惠金融。

▏智能金融引發金融利益的重新分配

人工智能與金融業的結合將重塑金融行業的產業鏈和價值鏈，改變金融業的市場關系和組織形態， 進而對金融業的利益分配方式帶來深遠影響。一是，金融機構內部的利益分配。隨著人工智能技術的進步，越來越多的高復雜度的任務也將逐漸由算法和機器人所完成，失業的壓力將從最前端的服務人員向金融行業的中高層蔓延，進一步引發收入在資本和勞動之間的分配結構變化，收入不平衡問題在短期內可能會加劇。二是，金融機構之間的利益分配。大數據作為機器的經驗認知和理性分析基礎，是人工智能技術成長的養料。短期來看，領先的智能金融必然擁有充足的數據來源，擁有足夠數據來源的大型金融機構具有明顯領先優勢。但在進入強人工智能階段后，對海量訓練數據的大規模分析挖掘已經非常成熟，大型金融機構壟斷金融市場的局面將會在很大程度上被人工智能技術所打破，從而促進整個金融行業從壟斷向競爭轉變。 三是，投資者之間的利益分配。由于傳統金融嫌貧愛富的本質，中低收入人群往往缺乏足夠的渠道去獲得適合的金融服務，不僅很難分享金融創造的財富，反而還要承受金融危機所轉嫁的損失?；谌斯ぶ悄艿呢敻还芾聿粌H能夠大幅度降低成本，而且可以大批量地向普通投資者提供優質的個性化服務，從而讓所有人群都享受到同等體驗的專業化服務， 平滑了財富在投資者之間的分配。四是，金融業與實體經濟之間的利益分配。傳統金融下，金融資本有自我放大的特性，一旦脫離實體經濟而膨脹，將導致經濟虛擬化，擠壓實體經濟的生存空間。智能金融的發展能夠很大程度上解決目前銀行貸款中存在的融資成本高和規模限制問題，緩解社會資金結構性失衡。長期來看，智能金融將有助于解決實體經濟發展過程中的周期性困境，改變金融產業資本在收入分配中的不合理地位，從而提升金融服務實體經濟的能力。

▏智能金融代表金融演化的一個高級階段

傳統金融嫌貧愛富的本質使得金融資源分配的馬太效應非常突出， 金融供求不平衡的矛盾一直是傳統金融的痼疾，這一重大缺陷引發了關于普惠金融的需求和討論?；ヂ摼W金融的出現讓金融首次開始擺脫“嫌貧愛富”的屬性，進入更加普惠化、大眾化的發展階段。互聯網技術所具備的信息及時發布與匹配，強大的信息整合能力以及信息傳播的低成本特性，很好地彌補了傳統金融在普惠金融上的缺陷，進而對傳統金融中介存在的合理性和必要性上提出了挑戰。人工智能與金融的深度結合又將金融帶入一個新的領域，推動著金融向著更加智能化、個性化和精確化方向不斷演進。隨著人工智能的進化以及更多前沿科技的出現，可以預想未來金融不僅將徹底擺脫傳統金融中介，甚至當前金融交易所依賴的實體媒介和工具也有可能會消失。屆時，金融交易和服務不再依賴于外在的工具， 每個人都是一個金融資源和信息的承載者。在所有信息都被有效收集、處理和整合的情況下，金融最大程度地發揮其配置資源的核心功能，從而實現真正的“共享金融”。

▌智能金融發展所引發的潛在風險問題

金融與科技相結合后并沒有改變金融的本質，反而帶來了更多的金融風險因素，造成更加復雜的金融安全形勢。智能金融兼具科技和金融的雙重屬性，傳統的金融風險不僅依然存在，而且還要面臨諸多由新科技應用所帶來的新型科技風險，風險來源更加廣泛和多樣化。

▏新技術應用將科技風險帶入金融

智能金融所蘊含的風險一部分來源于技術層面，即人工智能等最新科技應用所隱藏的風險。目前， 人工智能的發展還處于弱人工智能向強人工智能的過渡階段，通常只能夠按照設定好的程序來從事一些輔助性的工作，或者處理一些相對簡單和直接的任務，難以適應復雜場景的應用，甚至一些已經應用的技術也還沒有完全成熟，運用到金融交易和場景中難免會埋下一定的風險隱患。不成熟的技術本身就是一個巨大的風險來源，由于人們對于高科技的過度信賴導致新技術應用所帶來的風險被嚴重低估，從而容易引起難以預料的后果。例如，當一個錯誤的算法被應用到金融自動交易系統中時，機器所做出的錯誤決策會導致大規模的經濟損失，這在事前是難以察覺的。值得注意的是，很多金融機構所應用的智能技術并不是自身開發的，而是外包給外部科技公司，所以這些金融機構自身也并不能夠完全了解所用技術的風險。

另一方面，除了技術不成熟可能會引發風險之外，人工智能所帶來的風險還來源于技術本身。大數據、人工智能的技術應用本身就可能成為網絡攻擊的目標和手段， 所以在智能金融發展的初期應當對其發展邊界做出一定的限定，防止因過度擴張而引發系統性風險。同時，技術風險還在于機器學習本身也會產生錯誤，就像人在處理某些事情時容易受到環境、情緒等因素的影響而做出錯誤判斷，機器學習同樣也會出現預料不到的偏差。機器學習基于提供給機器的海量數據，學習能力取決于算法，但實際上無論提供的數據多么全面，仍然有可能會失去某些重要的信息。當機器學習出現錯誤時，往往是系統性偏誤，機器本身并不具有糾錯的能力，因此基于錯誤的學習結果而做出的判斷幾乎毫無疑問會帶來錯誤的結果。而對這個錯誤的糾正可能會異常的復雜，并且會付出難以估量的成本。另外，技術的應用也會引起其他方面的風險，如社會風險、道德風險、惡意運用等。

▏金融與科技結合增加了系統性風險爆發的概率

在金融科技化程度越來越高的趨勢下，金融風險呈現出越來越明顯的多元性、復合性和交叉性的特征，變得更加隱蔽、更具破壞性以及更加具有擴散性，多重風險疊加極有可能引發系統性風險。

一是，在智能金融時代，金融交易的形態和方式變得更加復雜和多樣化，跨機構、跨行業風險關聯度增強，風險容易引發其他機構和行業的交叉感染。在金融科技領域不斷涌現的新技術、新業態、新模式又帶來了許多風險控制的新議題，包含區塊鏈、人工智能、保險科技、網絡安全、電子銀行、消費金融科技、供應鏈金融等，每一項新議題的解決都具有不小的難度。

二是，科技對金融的深入滲透不僅催生出了新的風險源，放大了風險的表現形式和傳播速度，而且使風險變得更加復雜和隱蔽，加大了預防風險的難度。金融體系經過科技的升級改造后，金融系統復雜性迅速上升，金融機構之間的關聯性更強，資源流動速度更快，極有可能導致風險在整個體系內進行傳導，并且風險傳導的速度也會隨著技術提升而提升，稍有不慎就可能引發系統性風險。

三是，對于技術的過度依賴可能會放大金融市場波動和順周期性。如果相同的技術、算法和標準被眾多金融機構采用，那么金融市場主體的行為將更加趨同，從而可能引發羊群效應。例如，在智能投顧領域，如果各個證券公司都采用類似的智能算法為客戶提供投資建議時，就很容易出現同買同賣的現象，從而加劇了市場共振。

▏現有監管體系在某些領域可能失效

科技在金融領域的廣泛應用使得傳統金融監管機制暴露出對金融新變化的不適應，導致監管效率有所下降。

首先，金融科技的快速發展使得不同業務之間相互關聯、相互滲透，金融混業經營的趨勢更加明顯，金融服務業態變得更加多樣化，業務邊界變得更加模糊，增加了業務識別和監管的難度。智能金融涉及多個領域和部門，需要依靠統一的監管規則，協調多部門監管形成監管合力，而在我國分業監管的制度體系下還難以對智能金融實施有效監管。去中心化和金融脫媒的趨勢也讓許多金融交易游離在金融監管視野之外，而且一些金融創新有意規避金融監管，增大了風險監測和管控難度。

其次，在金融服務逐漸被算法和機器人接管的趨勢下，系統性風險的爆發可能是由于算法本身存在缺陷，而純技術領域由于其高端專業性可能無法由傳統的金融監管所覆蓋。由于許多金融交易和服務已經不再由人來進行，其背后的邏輯涉及許多前沿科技和專業知識，因而對于監管人員的專業化要求也越來越高。在金融風險和交易日益復雜化的背景下，人工監管已經難以勝任高難度的金融監管要求，金融監管也將逐步由人工智能監管所替代，因此，金融風險防范的很大一部分責任也要由算法工程師來承擔。

在智能金融時代，許多金融交易方式和規則已經發生了變化， 傳統金融監管制度下所制定的一些標準和要求可能已經不符合實際情況，比如操作風險在人工智能時代可能演變成了算法風險、網絡風險等，這就需要監管規則和重點做出及時調整。近年來，一些新型的監管方式和手段開始受到世界各國金融監管部門的關注，例如監管沙箱、穿透式監管等手段。但是，目前針對智能金融的監管還沒有一個成熟的模式，各國監管部門都在進行探索嘗試。監管創新落后于智能金融發展是世界范圍內的普遍現象，而且還將持續較長一段時間。

▌相關政策建議

智能金融的發展已經勢不可擋，伴隨著金融和科技的迅猛發展和深度融合，金融業的服務模式正在發生顛覆性變化，金融業的生態系統也將迎來重新洗牌和構建的過程。隨著金融服務廣度和深度的不斷拓展，金融風險所帶來的影響范圍和破壞性也越大，一旦智能金融發展失控，其所帶來的破壞性將遠超之前的金融危機。鑒于互聯網金融前期無序發展的經驗和教訓，有必要在智能金融發展之初就搭建起完備的體制機制環境，處理好金融創新與金融風險防控的關系。

▏創新金融監管方式，推進智能金融監管體制建設

智能金融的發展必然伴隨著風險的積累，而無法控制的風險疊加必然最終會阻礙金融創新，因此， 首先需要繼續推動金融監管體制改革，使其更加適應智能金融發展的需要。一是，適應金融混業經營趨勢，從機構監管向綜合監管轉變。監管機構需要探索綜合經營體制下有效的監管方式，引入功能監管和行為監管的理念，構建機構監管、功能監管和行為監管的協調合作機制，有針對性地解決監管真空與監管重疊問題，減少監管套利。二是，建立健全金融消費者保護機制。金融智能化的過程也是金融普惠化的過程，其必然伴隨著金融市場參與主體范圍擴大，包括金融消費群體的增長。金融監管部門必須要建立起更加嚴格的金融消費者保護機制，對此可以借鑒雙峰監管框架，提高消費者權益保護的監管重要性，加大金融機構信息披露和風險提示，暢通消費者就糾紛解決渠道，引導投資者提高風險意識。三是發展監管科技，創新金融監管理念與技術。智能金融的一個重要方面就是智能監管技術，要積極利用智能技術最新研究成果，加快研究有利于提升監管能力的金融科技創新，提高監管的時效性和前瞻性。例如，監管沙箱就是一種風險可控的新型金融創新試驗，其獨特的監管模式既能夠鼓勵改善消費者體驗的金融創新，又將金融風險置于有效的監控之下，從而為金融創新和風險防范尋找到一種平衡。

▏增加高端人才供給，優化智能金融人才結構

目前，智能金融領域的人才缺口不斷擴大，高端復合型人才更是難求，人才短缺已成為智能金融發展的主要制約因素。智能金融具有綜合性強、涉及面廣的特征，包含金融學和人工智能兩個學科領域， 因此既需要對金融理論和實踐熟練的金融人才，也需要人工智能相關領域的技術型人才。建設智能金融人才梯隊的關鍵在于做好人才培養的頂層設計與規劃，堅持引進和培養并重。一方面，優化金融人才發展環境，完善人才引進機制，不斷增強對國外金融和科技人才的吸引力，應充分利用全球金融人才流動加速的這一有利時機，加大對海外優秀人才的引進力度。另一方面， 加強對金融復合型人才的培育機制建設，改革傳統的教育體系和培訓模式，鼓勵高校針對智能金融開設相關學科體系，建立智能金融公司與高校聯合培養機制。

▏推動行業標準化建設，規范智能金融發展

標準是任何行業健康發展的技術支撐，金融行業也不例外，眾多金融業標準構成了金融業治理體系和治理能力現代化的基礎性制度。智能金融是信息技術使用最為密集的金融業態，金融標準化工作有利于提高金融機構管理水平，加速金融信息化進程。2017年5月，人民銀行等五部門聯合發布《金融業標準化體系建設發展規劃（2016-2020 年）》，明確提出了金融業標準化工作的四項主要任務包括建立新型金融業標準體系、強化金融業標準實施、建立金融業標準監督評估體系以及持續推進金融國際標準化。首先，金融標準化建設應適應金融智能化的趨勢，針對智能金融的主要業態分別制定合適的標準。其次，為業務創新制定統一的業務標準和操作要求，規范智能金融的服務范圍和工作內容，對相關業務開展形成示范和引導作用。第三，對從業人員職業道德、能力和知識水平進行標準化界定，做到職業能力與智能金融人才等級相匹配。此外，發揮行業協會在專業性和號召力方面的優勢，提高行業協會在標準制定和修改方面的話語權。