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近年来发展迅速的中国人工智能产业正在迎来国家层面的统筹规划和全面引导。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）。《规划》一经发布，即在世界范围内引起关注。那么，人工智能在中国的发展前景如何？其在金融领域如何应用？将给监管体制带来什么样的挑战？本文拟对这些问题进行探析。

1、在国际金融业的应用

近年来，全球金融业正在人工智能的催化下悄然改变。据金融稳定委员会（FSB）报告，国际银行业对人工智能的应用主要集中在以下几个方面。

（1）面向资本运营，集中在资产配置、投研顾问、量化交易等。

人工智能在金融投资顾问方面的运用，通常被称为智能投顾，主要是指为客户提供基于算法的在线投资顾问和资产管理服务。具体又可分为三类：一是应用于销售前端的大类资产配置型智能投顾，主要是通过用户分析为客户解决大类资产配置问题，如Wealthfront；二是应用于投资分析阶段的投研型智能投顾，主要通过海量数据挖掘和逻辑链条解决投资研究的问题，如Kensho；三是应用于策略、交易和分析的智能量化交易系统，主要通过人工智能手段取代交易员，应用于投资交易，如WaterBridge的全天候人工智能交易。根据统计公司Statista的预测，2017年美国智能投顾管理资产规模将达到2248.02亿美元，到2021年将达5095.55亿美元，年复合增长率29.3%。

（2）面向市场分析，集中于趋势预测、风险监控、压力测试。

人工智能技术能够从零散的历史数据中获得更多信息，帮助识别非线性关系，给出市场预测（价格波动）及其时效性，从而带来直接或间接的更高回报。此外，人工智能技术还能对大型、半结构化和非结构化的数据集进行分析，考虑到市场行为、监管规则和其他趋势的变化，进行反向测试、模型验证和压力测试，避免低估风险，提高透明度。例如，全球第一个以纯人工智能驱动的基金Rebellion曾预测了2008年的股市崩盘，并在2009年9月给希腊债券F评级，比惠誉公司提前了1个月。日本三菱公司发明的机器Senoguchi，每月10日预测日本股市在30天后将上涨还是下跌。经过4年左右的测试，该模型的正确率高达68%。

（3）面向客户营销，集中于身份识别、信用评估和虚拟助手。

人工智能技术已经被广泛应用于金融的前台，大型的客户数据被导入聊天程序，使其能够为客户“面对面”的用自然语言交流，提高“获客”能力。2017年4月，富国银行开始试点一款基于FacebookMessenger平台的聊天机器人项目，虚拟助手通过与用户交流，为客户提供账户信息，帮助客户重置密码。而美国银行的智能虚拟助手Erica也正式亮相。用户可使用语音和文字与Erica互动，Erica可以帮助用户查询信用评分、查看消费习惯，随着银行流水收支的变化为4500多万客户提供还款建议、理财指导等。此外，汇丰银行已经使用基于人脸和语音的生物识别技术来验证消费者身份；苏格兰皇家银行使用“LUVO”虚拟对话机器人为客户获取最适合的房屋贷款等等，旨在成为用户“可信任的金融咨询师”。

（4）面向金融监管，集中于识别异常交易和风险主体。

人工智能技术能够用于识别异常交易和风险主体，检测和预测市场波动、流动性风险、金融压力、房价、工业生产、GDP以及失业率，抓住可能对金融稳定造成的威胁。当前，一些国际监管机构，例如澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）及美国证券交易委员会（SEC），都在使用人工智能进行可疑交易识别。具体做法包括从证据文件中识别和提取利益主体，分析用户的交易轨迹、行为特征和关联信息，更快更准确地打击地下洗钱等犯罪活动。

2、在中国金融业的应用

在中国，银行业也紧随国际银行业步伐，开始了应用人工智能技术的探索，其中互联网金融公司在人工智能研究和运用方面抢占了领先优势。例如，阿里旗下的蚂蚁金服已将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置及客户服务等领域并取得了良好效果。腾讯优图是腾讯旗下人脸检测应用，也与腾讯征信、微众银行、财付通开展合作，实现了对用户的信用评估。

（1）智能客服。交通银行在2015年底推出国内首个智慧型人工智能服务机器人“娇娇”，目前已在上海、江苏、广东、重庆等省份的营业网点上岗。该款机器人采用了全球领先的智能交互技术，交互准确率达95%以上，是国内第一款真正“能听会说、能思考会判断”的智慧型服务机器人。工商银行在“企业通”平台基础上，利用数据对接和智能设备，优化业务流程，创新推出了对公客户的自助开户服务，客户仅需到网点一次，就可以完成账户开立、结算产品领取、资料打印、预留印鉴等业务处理。

（2）智能投顾。目前我国提供此服务的公司很多，其中银行系（如广发智投、招行摩羯智投、工行“AI”投等）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财等）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺和第三方创业公司（如弥财、蓝海财富、拿铁财经等）都在智能投顾上有所应用。

（3）智能量化交易。在中国现行的金融监管体制下，目前银行在这方面的应用相对较少，但京东金融、蚂蚁金服、科大讯飞、因果树等进行了积极的探索。例如，因果树每周都通过机器来自动甄选优质项目并推出超新星企业，帮助企业在未来6个月内顺利拿到下一轮融资的概率提高到了30%左右。而嘉实基金则研发了一套从市场预测、资产配置到产品选择的完善的投资决策系统“嘉实FAS系统”，并实现了超过大盘收益率的投资回报水平。

（4）风险控制和管理。这主要包括以下三个方面：一是数据搜集和处理；二是风险控制和预测模型；三是信用评级和风险定价。例如，一个传统的贷款业务可能需要2至3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成，同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。中国银行推出贸易融资业务反洗钱核查项目，综合运用文本分析、图像识别、机器学习等人工智能技术，将原本每单审核时间从手工2小时下降到2分钟，效率与质量得到极大提升，银行人工成本大幅降低。

3、人工智能在金融领域的发展空间

（1）增强金融机构黏客能力，获取市场竞争主动权。