人工智能+金融在證券投資領域應用

【摘 要】本文以人工智能為研究主體，探究出其在證券投資領域的應用，來分析證券投資領域人工智能對其的影響。并在人工智能的智能投顧、智能交易和智慧經營等幾方面做出概述，最后針對完善人工智能在證券市場的發展基礎上提出改善對策，為我國證券市場的持續發展指明方向。

【關鍵詞】人工智能;金融;證券投資;應用分析

一、人工智能+金融在證券投資領域應用的意義

（一）提升工作效率

在風控中，利用用戶數據積累和人工智能技術，評估貸款人貸前還款意愿和還款能力，貸中的異常行為監控以及貸后信用評分的評定;在征信中，基于大數據和人工智能技術可以實現智能征信審批，極大地提高工作效率。證券市場借助人工智能技術對貸款人的還款能力提前做出評估，進而針對性的作出評估，風控在證券市場的應用可以極大的對工作效率做出提升。具體表現在以下方面。

第一，人工智能加金融更具智能化，借助智能化工具，可以梳理信息流、社會數據以及各個資金流之間的關聯，全面分析金融微觀維度，借助智能化項工具，也會第一時間找尋潛在的風險，從而通過跨市場關聯探究來強化流動管理，明確風險傳播路徑，對金融風險進行識別，來提高其具備的系統性。

第二更具合規性。例如人工智+金融可以涵蓋現有制定的各項條規、法律、流程文件和內部控制制度，利用時下智能和大數據技術來進行分析對比，提升合規以及適用性，在應用程序編程接口向業務流程進行嵌入，通過對合規成本的降低來提高合規能力。

（二）幫助市場做好投資決策

市場投資決策指的是各個投資主體提前作出論證和調查，為最終的活動投資決策提供參考依據。投資決策在市場活動決策中至關重要，直接決定著企業的未來。有效的做出市場決策可以輔助企業預防風險，未雨綢繆，對應的，錯誤的投資決策會加大企業面臨的金融風險，嚴重還會影響企業的資金周轉。

與此同時，人工智能還具備自動投資能力。華夏基金曾指出“現有機器都具備深度學習能力，克服了人性對恐懼和貪婪的弱點，也不會像人類一樣受到外部情緒化的影響”。人工智能機器具備自行交易等優勢，會總結之前失敗的經驗，在順應科技特征基礎上提升自主探究學習的深度和廣度，也會收集歷史數據，拓寬投資者的交易模型，在互相對抗中提出最優質的交易對策。所以人工智能在市場投資決策上屬于良好的輔助工具。

（三）降低人力成本

在大規模知識處理基礎下，智能客服衍生而來，它屬于一項面向各行各業應用的智能客服，不但可以為企業提供各項管理技術，還能連接企業和用戶，創建快捷有效的基于自然語言基礎上的技術手段，在為企業提供管理技術的同時，統籌各項分析信息。

在金融或商業活動中生成的大量數據，包括結構化和非結構化數據，必須轉換為可讀、可見和交互式數據，而非人工智能。人工智能為企業轉型和產品創新提供了科學的決策，進而推動了金融智能的發展。目前，智慧投資能力是人工智能在金融投資領域的一項重要成就。智能投資是基于投資組合理論，如資本資產定價模型、套利定價模型等。相關算法用于為具有不同風險偏好的用戶提供智能化、自動化的投資組合決策或資產配置建議。招商證券市場的“莫杰智能投資”和工商證券市場的“A1投資”都是在人工智能技術的基礎上發展起來的，取得了可喜的成績。中信證券、海通證券、華泰證券等國內大型證券公司也利用人工智能金融技術的東風，在智能投資顧問領域開展了人工智能定量交易，取得了顯著的成就。

二、人工智能在證券投資市場上存在的問題

（一）人工智能在業務運用方面沒有得到實質性的突破

現階段我國證券投資市場工作的主體依舊是傳統業務，人工智能的應用被市場看做是“錦上添花”，或者是沒有對人工智能做出一定的關注，究其原因是因為第一，在證券市場內部，傳統業務依舊屬于主要的業務利潤來源，很多工作人員因為受到業績考核以及外部競爭的壓力導致在日常經營中無法兼顧其他;第二是因為人工智能的應用還沒有基于風險和成本的角度上做出考量，還比較傾向于待同業取得進步之后再繼續跟進。因為以上等因素，使得我國證券市場在人工智能創新上沒有取得本質性的突破，無法改變傳統的生產形式，由此也會對新技術的應用產生一定的影響。

（二）缺少專業的研發人員

證券市場內部信息技術部門日常的主要職責就是負責內部系統的開發和對人工智能、大數據以及云計算等技術的維護，但是實際發展中這些內部人員缺少對新技術的研發力度，同時內部的信息技術部門人員普遍缺乏對業務的了解，直接導致各大證券市場缺少專業的人工智能改造人員。雖然可以借助技術優勢的互聯網公司，但是證券市場為了對自身核心內容做出保護，不會將自身業務內容向互聯網公司做出告知，一定程度上限制了技術的開發水平。人工智能人才不足，基礎層人才儲備尤其薄弱，是我國在該領域仍然落后于歐美國家的一個主要原因。

（三）監管體系不完善，存在多種安全隱患

雖然人工智能支撐能力較強，但是也會加大金融局部性風險，例如一些不成熟的人工智能不但會提升系統風險系數，還會對金融市場的穩定和諧造成影響。在證券金融領域，目前對人工智能監管還存在諸多問題，具體體現在：第一，監管的對象過于復雜，無法有效的界定各個責任主體，主要原因是，在人工智能應用階段中涉及的參與主體較多，不但包含向證券領域提供人工智能技術的部門、應用人工智能機構以及設計人工智能模型以及系統的公司等等。與此同時，人工智能基于深度學習基礎上具備自學習的作用，但是因為在技術創建中不夠公開透明，所以，我國人工智能證券應用存在問題時，無法第一時間確定各個責任方。雖然在行業中目前已經構建了有效的監管罰則，但是因為沒有確定具體的適用條文，基于法律層面也無法界定各個責任方應當承擔的責任。

第二，隨著近些年金融技術的不斷發展，也對目前證券監管隊伍提出了更高的標準要求，要求有關監管人員不但要了解人工智能基礎知識，明確人工智能系統的運作流程，也要評估人工智能的系統算法，要加深對證券金融領域的認知程度。但是目前我國監管部門有關隊伍綜合素質還有待加強，在應用中還存在著部分監管人員不清晰人工智能系統算法和基礎知識等問題，都對人工智能技術的有效應用造成了危害。

三、完善人工智能在證券領域的應用分析

（一）適當轉變經營策略，不斷創新適應時代發展

1.開拓新的業務增長點

現階段證券市場重要的利潤增長點就是中間業務，針對我國大部分市場來說，資產負債依舊屬于中間業務的重要來源，?證券市場與發達國家的55%相比，我國證券市場中間業務占總收入比較低?；谶@一背景，我國證券市場就要提高中間業務的創新力度，借助對托管業務、投資證券市場業務的開展，來進行債卷聯合承銷模式，更好的對中間業務做出創新。

其次就要實施混業經營。目前混業經營已經成為了世界金融發展下的主要趨勢，對于證券市場來說，貸款利息和股權投資收益之間具有較大的差距，這就使得證券市場一定要加快混業經營的開展速率，借助對客戶資源渠道優勢和證券市場品牌優勢的利用，更好的提升證券市場的營業利潤。

2.組建大數據庫

在當代電子商務市場營銷環節，應用大數據已經成為了主要的手段，并且隨著信息數據的不斷發展，證券市場本身已經構建了資源，規模較大的客戶數據信息庫。對比于互聯網企業具備的優勢較多。比如構建大數據庫，證券市場的客戶在網點進行業務時，大數據庫就會將客戶有關的職業、身份等信息做出保存，為證券市場預留有效的數據資源，同時也會降低大量的成本。因此，對于證券市場來說，如何總結客戶資源、深度挖掘客戶信息、在調研客戶個性化需求基礎上展開產品銷售也是未來需要關注的話題。在此背景之下，建議我國證券市場要構建大數據庫，來拓寬客戶資源，提升業務分析能力，將證券市場具備的服務導向作用充分的發揮出來，融合各項數據信息技術，促進金融市場的不斷發展。

（二）加大人工智能專業人才的培養力度

目前，我國還存在著人工智能缺少復合型人才等問題，很多需要的技術人才都需要于外國引進，本國在對高層次人才培養力度有待提升。依據數據顯示：全球共計有370所人工智能方向的高校，其中美國有170所，我國僅僅不到30所，而且培養出來的復合型技術人才也無法順應各個智能企業的需求。

當前屬于知識引領的時代，歸根結底，各個企業，各個行業競爭的主要需求依舊是人才和技術。在世界領域上，針對人工智能復合型高端人才的戰爭已經打響，不論是國際領域、互聯網高科技企業還是傳統行業以及多個高校之間，目前對人才的爭奪都非常激烈。對于我國高校來說，如何在之后提高人才培養力度，構建完善的培育機制至關重要，為了促進人工智能+金融的長足發展，我國要在之后加大創新投入的資金和保障，為培養復合型高端人才奠定基礎。

（三）推動政府構建行業標準化規范，加強風險防范力度

作為市場的基石，證券市場在之后也要強化和政府之間的溝通力度，和政府部門一起盡快的構建完善規范的金融體制行業標準，在其中融入it審計、評估機制、數據管理以及開發測試等標準內容，幫助金融統計、金融監管以及風險防控部門有標可依。同時，證券市場也要提前對客戶實際需求做出調研，結合現實經營現狀來開發產品，也要提前評估客戶數據，著重分析客戶的投資理念、消費理念以及客戶資料等，在了解客戶實際需求基礎上，發展和優化人工智能技術，來為不同客戶提供個性化的需求方案。

四、結論

本文以人工智能為主體，通過對現階段在證券投資市場應用分析，來分析出存在的問題，最后針對性的提出改善對策，本文的第一部分人工智能在證券市場的應用，介紹了帶給市場的積極意義;第二部分找尋出人工智能在市場上存在的問題;第三部分針對存在的問題提出完善對策。通過本文的闡述概述出人工智能在證券投資市場上的應用，進而為有關人員提供發展方向。

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作者簡介：吳艷威，對外經濟貿易大學金融學院在職人員高級課程研修班學員。