人工智能在金融交易中的作用及未来的发展方向
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[摘 要]所谓人工智能，就是在以研发模拟与扩展人的智能的理论或方法、技术以及应用的一门新兴科学。通俗点来讲，就是能够让机器替代人类工作，从而节约人工成本与提高工作效率。人工智能属于一种范式转化技术，可以无缝改变我们的生活出行以及购物的方式，而金融行业是人工智能所涉及的重要领域。在未来活动中，人工智能能够很大程度上对金融业产生颠覆性的影响作用。
[关键词]人工智能;范式转化技术;金融业
[中图分类号]F832 [文献标识码]A
近三十年以来，人类在科技上取得了重大建树，其中包括“二十一世纪三大顶尖技术（基因工程、纳米科学、人工智能）”。而人工智能的应用不仅在计算机领域中得到了广泛的重视，而且在机器人与金融业、控制与仿真系统中有着极其突飞猛进的发展。
1 人工智能与金融交易
1.1 什么是人工智能
在很久以前，人们就幻想过能够用非生物替代人类的工作与思考，从而帮助人们解决困难的问题，甚至有着比人类有过之无不及的智力。伴随着20世纪40年代计算机的出现，开始了全新的电子计算机信息技术时代。这几十年来计算机的发展速度迅猛之快，从原先的互联网变为“互联网+”，对人类生活产生着颠覆性变化。而人工智能则是计算机科学技术发展的一颗结晶果实，是以一门基于计算机科学、心理学、生物学、神经科学、数学与哲学等学科的科学与技术。著名的人工智能之父John McCarthy曾经说过：人工智能不仅是制造智能的机器，更指的是制作人工智能的程序，其能够模仿人类的思考方式，从而让计算机以智能的思考方式解决问题。人工智能能够通过研究人类大脑的思考、学习与工作方式，再将研究成果作为开发一个又一个智能软件和系统的应用基础。
1.2 什么是金融交易
金融指的是对现有资源进行重新的整合后实现价值与利润的等效流通。而金融交易指的是在机构单位中金融资产所有权变化的所有交易，包括金融债权的产生与负债的清偿。金融的本质只是价值流通，而金融交易的产品却有很多，包括银行、证券、保险与信托等，金融交易强调交易活动的本身和反复性，实质是用一种资金流交换另一种资金流，交易的结果不是市场结清，往往是同时产生了债权和债务——交易的一方获得金融债权， 另一方则承担金融债务。
2 金融交易中人工智能的應用现状及作用
2.1 人工智能的应用现状
在2017年8月1日的《金融时报》报道，美国纽约的摩根大通集团（JPMorgan Chase & Co，NYSE：JPM;）将在全球的股票算法业务部门中采用AI机器人LOXM执行交易操作，其效率比传统的买卖方式高许多。根据统计，在2000年金融交易的顶峰时期，高盛集团在美国纽约总部的先进股票交易柜台雇佣了600名交易员，替投行金主的大额订单进行股票买卖操作，但是在2017年，这里只有两名股票交易员。早在2016年9月起，高盛集团已经裁员超过400人之多。微软的李开复曾公开表明“人工智能最好的应用领域之一在于金融领域”，而人工智能的普遍应用对金融交易员来说面临着工作岗位的巨大变动。在人工智能逐渐渗透在社会生活的各个领域中的今天来看，金融的人工智能化早已经是大势所趋。
2.2 人工智能的作用
2.2.1 数字金融顾问
机器人是人工智能的一大应用，也是一大特色，深受人们的喜爱。而金融交易中机器人能够替代传统的金融交易员。在金融交易方面能够为用户提供财务的辅助以及咨询服务，而客户可以将人工智能机器人视为数字助力，可以帮助用户浏览整个财务计划，加以节省、支出成本，利用NLP处理数据，从中基于算法与用户之间的交易推进适宜的产品服务。这样不再拘泥于交易员的隐私性和客户的可操作局限性，最大化提升了用户的参与度与改善用户的体验感。
2.2.2 客户风险预警
在传统的银行与保险行业中，工作人员的工作最关键的一步在于根据客户的风险评分进行风险分析。而在人工智能的应用下，AI可以根据客户的风险状况从低往高自动分类客户，而客户亦可以根据每种风险概况选择相关适宜的金融产品，最大化根据客户的风险评分为客户提供最为理想的产品。
2.2.3 交易搜索透明化
人工智能可以为客户提供良好的交易搜索，能够让用户在历史数据中搜索特定商家的特定交易，从而避免以后在与银行对账中寻找这些交易的繁琐程序。不仅如此，人工智能能够利用搜索将人的信用评分与债务总额进行整体性统计，从而让用户的使用更加人性化和合理化。
2.2.4 合同分析
在金融行业中，合同分析的任务比较仔细且重复，在人工智能的引用下，合同分析不再充斥着枯燥性。不仅如此，在光学字符（OCR）的利用下，将硬拷贝文档进行数字化管理，具有分层业务的逻辑NLP模型，从而对合同进行记录与纠正，在这种基础下，合同的重复性检查与模拟结果的准确性大大提高。
2.2.5 预测流失率
流失率是任何行业中的关键绩效指标。客户对企业来讲就是利润的来源，而流失客户的数量关系到企业的收成所在。对此，在人工智能的应用下预测即将到来的流失并采取预防措施对企业来讲很有帮助。
2.2.6 算法交易
算法交易应用对金融行业来讲有着重要的地位，而大多算法交易的应用都是在投资后进行的。人工智能的应用可以快速计算分析数据，从而做出决策。这种算法检测通常以难以发现的模式进行计算，比传统的人工交易员有着更快更迅捷的计算速度，并且能够以从数据中导出的洞察自动执行整个交易过程。
2.2.7 估值模型
估值模型能够用资产和历史示范的数据点快速对资产进行估值，而这个数据点则是人们用来评估资产的内容。能够使用财务分析数据点，比如经济指标、市场倍数与增长预测公司/财产的价值。 3 人工智能带给金融交易的影响
3.1 对金融交易的潜在微观正面影响
（1）搜集分析更多信息，减少信息的不对称性。促进市场的参与者了解市场的价格形成与各种因素的关系，从而提升市场的稳定性以及效率性;
（2）促进更多金融机构处理各种金融交易操作，从而实现日常的业务管理流程，能够以客户的真正需求定制产品，从而将更多缘分配给有着明显增长潜力的客户;
（3）能够更加准确地开展风险评估，使金融机构能够正确地管理风险，从而减轻整个交易的尾部风险;
（4）降低金融的服务成本，让消费者与投资者能够支付较低的费用和借贷成本;
（5）通过大数据的分析，能够让人工智能对每位消费者与投资者的特点了如指掌，从而便于提供更多个性化与定制化的金融服务。
3.2 对金融交易的潜在微观负面影响
（1）如果市场的参与者使用着相似的人工智能技术，可能产生金融稳定的风险;黑客可以利用高级的优化技术和可预测的行为模式操作市场价格，对市场产生不利的影响;
（2）存在着决策的盲区，由于金融机构与监管机构对人工智能进行交易与决策中有着较大的盲区，从而不知道在发生事情后有着怎样的防范措施;
（3）如果在第三方的人工智能工具的应用中给金融中介产生了巨大的经济损失，那么执行交易的一方承擔损失还是监管机构以及其他各方承担损失，尚未明确，责任难以划分;
（4）如果一家重要的人工智能供应商遭到操作风险事件，可能导致大量的金融机构终断其运营，从而产生较大的风险;
（5）利用大数据可能引发隐私与信息安全问题，除此以外，在敏感的数据收集中引发传统的信用评分与信贷提供的歧视。
3.3 对金融交易的潜在宏观影响
（1）影响金融市场的集中度。由于金融市场的企业大小不一，而人工智能的应用只有个别大企业才能开发和使用的成本，故此很容易造成金融市场的垄断性，导致金融市场的某些功能集中度提高;
（2）影响银行系统的全面性。如果银行的传统服务被金融市场分割后，让银行对服务的提升更多关注的只是更为狭窄的活动，而不是全面的服务性，可能降低银行的系统重要性。
（3）容易受到极端的冲击不良性。在金融机构中，使用的人工智能应用大同小异。如果一个金融机构的人工智能数据因某种不良因素所攻破，则对其他当地的金融机构产生相同的冲击作用。
4 人工智能未来的发展方向
根据以上分析，我们不难预测在未来人工智能的发展具有着多样性。
（1）在应用中，人工智能能够与科技水平不断发展，从而进行优化;
（2）在监管中，人工智能的应用有着相关的法律文献说明，从而更好地约束着人工智能的多种不利性;
（3）在服务中，金融能够利用人工智能对客户进行更加合理、优良的规划利用。
5 结语
现代科学技术的不断发展，所呈现出来的日新月异的科技水平早已令人们对其有着足够多的自信与乐观。而人工智能虽然在现阶段有着诸多弊病，但是在问题上终究会得到有效化的解决，从而让人工智能技术由金融行业不断发展到人类生活领域的方方面面。
[参考文献]
[1] 李欣怡.人工智能在国内科技金融监管中的应用思考[J].现代金融，2018（09）.
[2] 吴泽宇.浅谈人工智能在金融风险控制中的创新应用[J].商场现代化，2017（21）.
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