中新經(jīng)緯7月30日電 題：AI如何改變金融？
作者 黃益平 北大博雅特聘教授、北大國(guó)發(fā)院院長(zhǎng)、南南合作與發(fā)展學(xué)院院長(zhǎng)、北大數(shù)字金融研究中心主任
人工智能(AI)正成為推動(dòng)金融業(yè)變革的重要力量。
金融業(yè)的核心挑戰(zhàn)在于平衡效率和風(fēng)險(xiǎn)，而根源是解決信息不對(duì)稱的問題。AI的應(yīng)用將對(duì)這一過程產(chǎn)生深刻影響。它能夠從海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文本、圖像、視頻等)中提取有價(jià)值的信息，為金融決策提供更精準(zhǔn)的支持。
在實(shí)踐層面，AI已有廣泛應(yīng)用。因?yàn)锳I研究的數(shù)據(jù)覆蓋面廣，能夠基于更全面的信息進(jìn)行分析，使預(yù)測(cè)依據(jù)更充分，因此AI技術(shù)可以幫助研究者更好地預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)。而且AI運(yùn)算速度快，可以在相同數(shù)據(jù)量的情況下生成更豐富、更深入的分析結(jié)果。
一個(gè)典型方向是用情緒指數(shù)預(yù)測(cè)資產(chǎn)價(jià)格的走勢(shì)。例如，AI可通過分析領(lǐng)導(dǎo)人的微表情來捕捉市場(chǎng)信號(hào)：當(dāng)美聯(lián)儲(chǔ)主席神情輕松時(shí)，市場(chǎng)可能受到鼓舞；若其眉頭緊鎖，市場(chǎng)情緒則趨于謹(jǐn)慎。這些技術(shù)能捕捉以往難以獲取的信息，輔助市場(chǎng)進(jìn)行趨勢(shì)判斷。
AI還能夠?qū)鹘y(tǒng)上高成本、高人力投入的業(yè)務(wù)流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化升級(jí)，比如智能投顧領(lǐng)域。過去依賴人工服務(wù)時(shí)，服務(wù)能力和覆蓋范圍都受到極大限制；而通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化后，不僅大幅提升了服務(wù)效率，更能為海量客戶提供高度個(gè)性化的專業(yè)服務(wù)。如工商銀行智能客服“工小智”每天可自動(dòng)處理超百萬個(gè)客戶問題，效率和滿意度均超過人工客服。
此外，在金融交易當(dāng)中，如果不能很好地解決欺詐問題，金融交易將無法持續(xù)。國(guó)際支付系統(tǒng)SWIFT(國(guó)際資金清算系統(tǒng))利用AI和聯(lián)邦算法整合全球金融機(jī)構(gòu)信息，能有效識(shí)別異常交易。國(guó)內(nèi)金融科技公司金融壹賬通的Gamma智能微表情面審輔助系統(tǒng)，通過遠(yuǎn)程視頻的微表情識(shí)別技術(shù)，可智能判斷并提示欺詐風(fēng)險(xiǎn)。
很多傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)和新型的互聯(lián)網(wǎng)銀行，還在探索AI在大科技信貸方面的應(yīng)用。普惠金融的核心難題在于“融資難”，其根源可分為“觸達(dá)難”和“風(fēng)控難”。大科技信貸借助大數(shù)據(jù)與AI算法，利用非傳統(tǒng)、非財(cái)務(wù)類數(shù)據(jù)可識(shí)別潛在優(yōu)質(zhì)借款人。換言之，數(shù)字信用并非創(chuàng)造新的信用，而是通過技術(shù)手段發(fā)掘并驗(yàn)證那些原本難以識(shí)別的信用，從而提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率和準(zhǔn)確性。
但AI在金融投資領(lǐng)域仍面臨諸多困難。其一，算法的可靠性和可解釋性仍有待驗(yàn)證；其二，資產(chǎn)配置范圍有限，投資策略會(huì)一定程度上受到限制；其三，市場(chǎng)對(duì)AI驅(qū)動(dòng)決策的接受度仍有待提升，如果由應(yīng)用的機(jī)構(gòu)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，推進(jìn)相對(duì)容易，而如果由個(gè)體客戶承擔(dān)，則難度更大。
經(jīng)濟(jì)學(xué)家斯蒂芬?G?切凱蒂撰寫的《銀行與金融市場(chǎng)》(《Money, Banking and Financial Markets》)提出了貨幣與銀行的五個(gè)核心原則――時(shí)間具有價(jià)值，風(fēng)險(xiǎn)需要補(bǔ)償，信息是決策的基礎(chǔ)，市場(chǎng)決定價(jià)格、配置資源，穩(wěn)定改善福利。結(jié)合實(shí)踐，這五個(gè)核心原則將如何變化？
第一，“時(shí)間具有價(jià)值”。貼現(xiàn)率在金融資產(chǎn)定價(jià)中至關(guān)重要。AI的算法是否會(huì)改變貼現(xiàn)率？目前尚無明確結(jié)論，但初步研究顯示，大語言模型可能會(huì)影響市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)偏好，從而改變貼現(xiàn)率和資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)。“時(shí)間具有價(jià)值”這一原則不會(huì)改變，但其量化水平未來可能有所調(diào)整。
第二，“風(fēng)險(xiǎn)需要補(bǔ)償”的原則依舊成立，但是風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)姆瓤赡軙?huì)改變。例如在信貸場(chǎng)景中，傳統(tǒng)評(píng)估方法難以精確判斷潛在借款人的風(fēng)險(xiǎn)，往往導(dǎo)致較高利率。大數(shù)據(jù)與AI的應(yīng)用可以使風(fēng)險(xiǎn)判斷更準(zhǔn)確，從而有效降低貸款利率。雖然“風(fēng)險(xiǎn)需要補(bǔ)償”的原則沒有改變，但是風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)之間的平衡關(guān)系將來可能會(huì)發(fā)生變動(dòng)。如果AI未來能夠真正控制風(fēng)險(xiǎn)，融資成本普遍下降也不是不可能。
第三，“信息是決策的基礎(chǔ)”原則不會(huì)改變，但AI正在改變“什么信息可以用于支持金融決策”的范疇。許多過去很難獲取或利用的信息，現(xiàn)在可以用AI進(jìn)行抓取并轉(zhuǎn)化為對(duì)金融決策非常有用的信息。
第四，“市場(chǎng)決定價(jià)格、配置資源”的原則也不會(huì)改變。一直存在的一個(gè)爭(zhēng)論是，AI會(huì)讓市場(chǎng)變得更有效率，還是更低效？一些研究發(fā)現(xiàn)“圖像情緒”對(duì)預(yù)測(cè)下一輪市場(chǎng)反彈的效果極佳，原因可能在于“圖像情緒”給人的刺激力度更大，導(dǎo)致投資者在第一輪反應(yīng)就會(huì)比較大，超調(diào)就有可能更多，回調(diào)可能就會(huì)更明顯。這究竟會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)會(huì)變得更有效，還是更低效，目前尚無定論，但確實(shí)是一個(gè)值得觀察的現(xiàn)象。
第五，關(guān)于“穩(wěn)定改善福利”，面對(duì)的一個(gè)復(fù)雜問題是，AI會(huì)使金融市場(chǎng)變得更加穩(wěn)定，還是更加不穩(wěn)定？研究發(fā)現(xiàn)，在大科技信貸中用數(shù)據(jù)替代了抵押資產(chǎn)以后，金融加速器的抵押品渠道就沒有了，因而變得更穩(wěn)定。但是應(yīng)用AI技術(shù)之后，市場(chǎng)共振會(huì)不會(huì)變得更厲害，整個(gè)市場(chǎng)的其他風(fēng)險(xiǎn)會(huì)不會(huì)變得更大，或者是不是還會(huì)有一些新的風(fēng)險(xiǎn)被引發(fā)出來，這些問題仍有待觀察。
綜合五個(gè)方面來看，AI的應(yīng)用不會(huì)改變金融的基本原則，具體的平衡點(diǎn)會(huì)往特定方向發(fā)生一些偏移，但最終結(jié)論尚不明確。即便如此，這些量化變化很可能會(huì)改變價(jià)格的軌跡甚至市場(chǎng)的走向，因此，對(duì)于市場(chǎng)參與者特別是監(jiān)管者來說，應(yīng)持續(xù)觀察、深入研究，并動(dòng)態(tài)地制定相應(yīng)的對(duì)策。(中新經(jīng)緯APP)
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