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217近期人機互動模型ChatGPT進入應用領域，意味著人工智能的發(fā)展達到了新高地。那么，人工智能在金融領域的應用與未來發(fā)展趨勢如何？會給金融機構帶來哪些挑戰(zhàn)？日前，《金融時報》記者就上述問題采訪了三亞經(jīng)濟研究院院長張承惠。
張承惠 國務院發(fā)展研究中心金融研究所前所長、研究員，享受國務院政府特殊津貼。中國現(xiàn)代金融學會常務理事、社科院研究生院博士研究生導師、第七屆中國環(huán)境與發(fā)展國際合作委員會特邀顧問、清華大學五道口金融學院戰(zhàn)略咨詢委員會委員。重點研究領域：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。
應用場景與未來發(fā)展趨勢
記者：最近，ChatGPT引發(fā)了各方關注，它擁有史上最強的機器大腦和知識庫，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和認知的方式。您如何看待人工智能在金融領域的應用與未來發(fā)展趨勢？
張承惠：近年來金融科技得到廣泛應用和快速發(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，客戶服務與金融產(chǎn)品數(shù)字化營銷。客服是人工智能最能快速發(fā)揮作用和效果的應用場景。到目前為止，各類交易平臺已經(jīng)廣泛采用了機器人客服。但是總體上看，效果并不理想。其原因，是機器人客服對客戶千差萬別的語言表述缺乏感應能力，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，反應速度更快?？梢灶A料在不遠的將來，人工客服將完全被智能機器人替代，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存在，從而在很大程度上降低了金融機構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構大量“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，提高了識別準確率，可與受訪者進行高質量一對一交流，有效解決了人工跟進成本高、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對于營銷人員的專業(yè)能力、需求識別的精準度和應答的靈活度提出了極高的要求，人工智能的廣泛應用有助于快速提升金融機構的產(chǎn)品營銷能力。
第二，金融風險管理。防范風險是金融機構的天職和核心職責。金融機構作為資金的中介機構，其所面臨的風險類型多種多樣，如信用風險、市場風險、管理風險、流動性風險、法律及合規(guī)風險等等。面對風險，金融機構首先要建立完善的內(nèi)部控制和風險管理制度，建立完善的風險管理框架對各類風險進行分類、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、科學評估風險類型和程度等。其次，員工對風險的認識和對制度的執(zhí)行能力是金融機構風險管理的關鍵，風險管理人員尤其要具備豐富的風險管理經(jīng)驗和理論知識。金融機構在為員工提供系統(tǒng)的培訓和教育的過程中引入人工智能，可以有效地提升培訓效率，準確檢測關鍵崗位人員的風險管理能力和水平。再次，風險信息的披露和公開是金融機構對社會公眾的責任和義務。而信息披露涉及大量數(shù)據(jù)和信息，僅靠人力很難科學、準確、快速處理這些信息，人工智能在這個領域中同樣可以大大提升效率。
第三，產(chǎn)品定價。金融產(chǎn)品定價的本質是風險評估，需要根據(jù)客戶的資信狀況、還款能力、財務狀況等因素對客戶進行風險評估，制定不同的風險升水或貼水，以避免客戶可能因違約帶來的損失。由于金融產(chǎn)品的多樣性和復雜性，需要大量運用數(shù)學、統(tǒng)計學、經(jīng)濟學知識和技能。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，也有利于保護客戶的權益。保險精算涉及因素至少包括：保險產(chǎn)品的風險（承保風險類型、風險等級、保險責任、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)品風險（預測損失、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)負債狀況與匹配、投資組合、盈利預算、儲備金、償付能力）等。
金融機構的風險模型是一個很復雜的系統(tǒng)，需要綜合運用風險評估、數(shù)據(jù)收集、數(shù)學建模、模型驗證和風險管理等多個方面的知識和技能。事實上，在建立和運用、檢驗風險模型的過程中，金融機構已經(jīng)大量應用了金融科技，而高級別人工智能的加入，將進一步提升這些模型的科學性，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。為降低這類風險，保險公司對于索賠申請，必須進行必要的調查和審查，仔細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，涉及多個領域，復雜程度很高，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)開始在證券投資領域得到廣泛應用，包括量化投資、為客戶提供個性化的投資建議和推薦、在保證風險控制和收益最大化的前提下對客戶的投資組合進行優(yōu)化等。但是，在PE和VC投資領域，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，人工智能應該可以利用其強大的數(shù)據(jù)庫、知識庫和分析能力，幫助私募股權投資行業(yè)更加科學地進行投資決策，提高投資組合的收益和風險控制能力。
第六，家庭資產(chǎn)管理。相對于主要服務于機構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的原因，也有不同行業(yè)之間存在壁壘，金融機構缺乏為家庭提供全壽命周期定制化服務能力的因素。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，必須與提供相應產(chǎn)品的金融機構直接接觸。人工智能的數(shù)據(jù)處理能力將幫助金融機構以及第三方服務機構開發(fā)家庭資產(chǎn)管理這個巨大的市場，從而進一步提升金融服務的效率。
基于人工智能在提升反應速度和工作效率方面的巨大能量，未來金融機構必將更多地使用人工智能，并借此催生出更多的金融服務場景和新的盈利模式。可以預料，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，從而進一步深化金融服務的差異化，使不同類別的金融服務更加融合和創(chuàng)新。
數(shù)據(jù)安全是轉型的關鍵因素
記者：數(shù)據(jù)安全是人工智能時代必須重視的風險因素，也是影響金融機構數(shù)字化轉型的關鍵因素。應該如何保證數(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、金融機構全業(yè)務周期和各個業(yè)務流程的數(shù)據(jù)安全、金融機構信息系統(tǒng)和基礎設施的安全、金融機構線上線下業(yè)務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)保護相關的法規(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、設立政府監(jiān)督機構、要求企業(yè)新增數(shù)據(jù)保護專員等方式，大幅提升了數(shù)據(jù)保護水平。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)歐盟理事會批準成為法律，進一步豐富和細化了數(shù)據(jù)治理內(nèi)涵。
我國2000年4月發(fā)布的《計算機病毒防治管理辦法》首次從計算機病毒方面對個人數(shù)據(jù)造成的威脅進行規(guī)范管理，以后又陸續(xù)出臺了若干相關法規(guī)。2016年，《中華人民共和國網(wǎng)絡安全法》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，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)風險評估。2021年11月施行的《中華人民共和國個人信息保護法》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框架。
盡管已經(jīng)建立起保護數(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)。當前電信網(wǎng)絡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。對于金融機構來說，相關法律和制度加大了開發(fā)數(shù)據(jù)資源的法律責任，迫切需要從業(yè)務和技術兩個層面加快數(shù)據(jù)安全能力建設，建立數(shù)據(jù)安全體系，提升數(shù)據(jù)風險核查能力、風險預警能力和數(shù)據(jù)保護能力，完善數(shù)據(jù)管理組織體系和組織架構。而這些措施，都會在不同程度上增加成本。
金融機構發(fā)展人工智能面臨的挑戰(zhàn)
記者：人工智能技術與經(jīng)濟社會深度融合的過程承載著重大的機遇，也面臨著一系列潛在的挑戰(zhàn)。人工智能技術應用將給金融機構帶來哪些挑戰(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，但是金融機構在發(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。支撐人工智能的機器深度學習涉及海量數(shù)據(jù)和復雜算法，需要超級計算能力和大量能源。對于中小型金融機構來說，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，但不少中小金融機構出于數(shù)據(jù)的隱私性和保密性，對上云仍有很大的顧慮。
大型金融機構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，大型金融機構仍然面臨基礎性芯片、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等瓶頸約束問題；在跨時空、多技術融合的應用場景拓展能力、數(shù)據(jù)架構管理能力方面的挑戰(zhàn)也較大。此外，由于算力基礎設施耗能巨大，如何在綠色低碳撰寫過程中使用更好的節(jié)能技術，引入更多綠色清潔能源，也是大型金融機構需要直面的問題。
二是如何應對人工智能開發(fā)機構的偏見?，F(xiàn)實中，人工智能技術的偏見及其導致的歧視問題正在被越來越多的人所關注。這種偏見是由程序開發(fā)導致的。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致其認知的偏見，加上AI背后訓練算法的數(shù)據(jù)來源、頻率等存在差異，最終形成的模型和系統(tǒng)一定是雙標的。例如預測亞洲人論文的抄襲行為多于歐洲人、預測黑人和低收入家庭的犯罪風險遠遠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軟硬件的技術水平和自主可控程度上，還與國外有一定差距，深度學習框架并無競爭優(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計、晶片制作、封裝制作、成本測試等在內(nèi)的先進芯片制程，在軟件生態(tài)環(huán)境上也與國外先進產(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。算力作為基礎設施，需要相關的數(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)字化進展相對緩慢。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設所必需的智能感知、自動控制、智能裝備、網(wǎng)絡連接、工業(yè)軟件等一系列基礎性產(chǎn)業(yè)高度依賴國外，傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化轉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，在相當程度上制約了金融領域人工智能的開發(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、標準和規(guī)則、權利保障和司法救濟都提出了挑戰(zhàn)?？萍荚诟淖兩畹耐瑫r，也在改變社會的傳統(tǒng)法則，潛在的沖擊和風險不可忽視。特別是基礎設施、新技術應用、數(shù)據(jù)和運營服務商、供應鏈層層混合交叉，遠程操作和控制技術的普遍使用，帶來異常復雜的監(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域得到更加廣泛和深入的利用。對于金融機構來說，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，加強溝通，加快彌補短板，共同促使人工智能在保障安全的前提下健康發(fā)展。
