当前位置:综合财经 > 正文
浅谈人工智能与金融风险控制

  人工智能技术蓬勃发展,日益成熟,已经开始运用于各个领域。与金融行业的结合必将带来金融行业的新的发展与突破。人工智能和大数据都将成为未来金融风险管控的重要助力。在大数据征信、贷款、风控、保险、资产配置、财经信息分析等众多方面,助力金融服务的标准化、模型化、智能化,并帮助决策、预警和防范系统性金融风险,但也存在不容忽视的信息安全风险隐患,对不确定性和未知性事件的信息缺漏,可能导致分析错误,对金融系统造成巨大影响。因此,监管者和投资者需正确看待,利用人工智能控制金融风险的时候,又要防范人工智能尚不完备而导致新的风险。

  一、人工智能在金融领域的应用

  国内金融行业也逐步开始应用人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术。随着国内双创政策的推动和对人工智能产业的投资拉动,预计广泛应用的突破点即将到来。

  (一)阿里巴巴

  阿里巴巴旗下的蚂蚁金服,设立了一个专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究的科学家团队,并在蚂蚁金服的业务场景下进行了一系列的创新和应用,包括互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。以智能客服为例,“双11”期间,蚂蚁金服大部分的远程客户服务由大数据智能机器人完成。用户可以通过支付宝进入“我的客服”,“我的客服”会自动“猜”出用户可能会有疑问的几个点供选择。

  (二)交通银行

  交通银行推出了智能网点机器人,实体机器人用于语音识别和人脸识别技术,可以人机进行语音交流,还可以识别熟悉客户,在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。分担大堂经理的工作,分流客户,节省客户办理时间。

  (三)平安集团

  平安集团设立了平安科技人工智能实验室,大规模研发人工智能金融应用。一是人像识别技术的应用。在指定银行区域运用相关识别系统进行整体监控,识别陌生人、可疑人员和可疑行为,提升银行物理区域的安全性。在APP 上,可以利用人脸识别技术进行远程身份认证,用户只需根据系统提示, 完成指定动作。二是智能客服。平安集团整合旗下保险、基金、银行、证券等客服,应用人工智能技术,大幅度节省了客户选择的时间。

  二、人工智能介入风控的必然

  在金融业的发展会产生包括金融交易、客户信息、市场分析等无数有用或无用的数据,而随着储存技术的发展使得一些会被清除的数据有机会储存下来。而通过对这些数据的深度分析,可以对金融活动复杂信息进一步整合,以便达到风险管控的作用。而通过人工智能的深度学习系统,让其在对大量数据的分析中,将大幅降低人力成本并提升金融风控的业务处理能力。

  根据毕马威中国发布的2017年《中国领先金融科技公司50》报告指出,金融行业通过人工智能提升服务水平,必将成为未来行业发展的全新动力。部分领先银行已经开始运用视频识别技术,在指定网点区域进行监控,识别重要客户,并识别陌生人员与可疑行为,在实现个性化服务的同时提高了交易的安全性。此外,基于人工智能的深度学习技术以及强大的数据处理能力,智能投顾、智能投研和金融知识图谱等应用场景也正在崭露头角。

  人工智能技术的高速发展在影响各个传统行业同时,也给金融行业带来了新变革。

  基于大数据为基础的分析和决策机制,为金融风险控制提供了新模式,即“互联网+大数据+人工智能+金融风控”。我国金融科技化趋势十分突出,其中驱动金融科技蓬勃发展的核心动力便是数据,是金融科技生态中最宝贵的资源。现有的金融科技巨头也无一不是大数据的拥有者和使用者。所以数据驱动自然而然成为人工智能介入金融风控的主要形式。

  比起传统的银行业能收集的数据,如近年来,阿里巴巴推出的“芝麻信用”“蚂蚁花呗”十分火爆,阿里巴巴通过用户在“天猫”“淘宝”等购物平台的购买情况清楚地分析出用户的收入状况和购买力等信息,然后在阿里的金融交易中通过对征信的分析,决定是否发放贷款以及贷款额度的大小。类似还有“京东白条”也是基于京东商城所能获得的数据实现金融交易。这些数据量大且维度极广,不是一般银行收集的数据可以相提并论的。金融机构运用金融科技,依托技术内部驱动和网络效应外推,使得交易效率更高、交易成本更低,从而促进了金融向智能化方向发展。

  三、人工智能介入风控面临的挑战

  人工智能的发展给金融风险控制领域带来重大变革。通过运用人工智能可以使得足够多的数据不断得以更新处理,将有利于大幅降低人力成本并提升金融风险管理能力。但是人工智能在金融风险控制中的问题也接踵而来。

  (一)人工智能系统风险

  如果人工智能程序发生错误,那么基于人工智能所做的数据分析就很有可能产生错误的结果;但若过度拟合,则无法从大量相关数据中剔除非相关部分。对于金融风险管理而言,其预测和管理风险都是基于对大量数据分析的结果;一旦程序错误,金融机构就难以根据数据分析结果做出准确的风险管理决策,进而影响接下来的经营活动,并且可能会由此而遭受损失。此外,即使发生的概率相对较低,但在金融风险管理领域,内部技术失误或是外部因素刺激都可能会使人工智能失控,并且无法彻底消除。

  (二)信息的合法安全性

  2010年至2016年乌云漏洞报告平台6年内有11000多位“白帽子”黑客发现和报告了近20 多万个漏洞。其中披露有京东、支付宝等著名互联网金融企业存在高危漏洞, 支付宝2500万用户资料泄露、携程用户银行卡信息泄露、腾讯7000万QQ群用户数据泄露等一系列安全问题。在大数据的环境下,互联网金融机构掌握着用户涉及隐私的各种数据,一旦泄露很可能对用户财产安全造成严重威胁。特别是现在智能手机的普及,我们的一举一动将完全暴露在人工智能的分析面前,几乎没有隐私可言。所以关于人工智能进行数据采集的合法性问题以及是否会造成隐私泄露都值得考虑。也正因此,不少人开始反对人工智能和大数据应用。

  (三)人工智能与金融监管

  金融智能化发展并未改变金融业原有风险属性和类型,反而使风险特征更加复杂和难以识别。金融风险更加复杂,风险可控性降低,加大了金融监管难度。随着金融业变革,新产品、新业务、新模式层出不穷,增加了金融风险的复杂程度,使得金融风险交叉感染成为常态。风险传播将以更快的速度和更广的范围覆盖金融市场,金融监管机构进行救市和风险隔离的难度增加。而我国目前对金融科技监管的法律法规等制度建设还停留在互联网金融的层面。人民银行和其他金融管理部门虽然在多个场合提及关于金融科技的监管思路,但是系统性、规范性法律法规仍然处于探索阶段,尚未出台。在金融智能化进程中,若发生突发性金融风险事件,往往会波及众多金融机构和投资者,造成较大的社会影响,对于造成的损失,事后监管往往于事无补。

  (四)人工智能与金融行业就业

  人工智能在金融风险管理领域的应用,逐步取代了原本的人力操作,投资顾问、信贷风险分析、信用评级等岗位对于人员的需求越来越少。随着人工智能的加速应用,将会改变金融风险管理领域的就业结构,对从业人员的需求会逐步减少。虽然人工智能的应用也会创造一些新的工作机会,但是技术抢夺的工作岗位可能远远超过其创造的工作岗位,这将会对金融系统的人力资源配置格局和就业稳定性带来巨大影响。

相关链接:

作者: 来源:互联网 发布时间:2018-03-06 10:51:19
 
 
  我要发表留言  查看所有评论
 

*
 限制字数显示剩余字数,最大长度: 500 还剩: 500
用户名:
       尊重网上道德,承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任