智能金融的发展及其对传统金融和金融教育的挑战

　　陈学彬
　　阿尔法狗在围棋方面战胜韩国名将李世石九段，显示机器学习不再被人类认知所局限，而能够发现新知识，发展新策略的重要前景。
　　人工智能在金融领域的应用，主要是智能金融的发展。人工智能经过二三十年的发展，目前已经形成互联网、大数据、人工智能这三大关键的技术，三大技术都发展到比较成熟的阶段。三大技术的应用，主要体现在：运用人工智能进行量化交易；人工智能辅助金融新闻、分析报告、投资意向书的半自动化生产；人工智能进行行业、企业的语义搜索等方面。量化的交易与人工智能的结合，包括了从机器的学习，自然语言的处理，知识图谱等等几个阶段的发展。一是机器的学习。早期来讲，主要就是通过建模，模型包括财务数据的处理、基本面的分析以及技术面的分析，然后进行预测和下单，这种方式当然有优点也有缺点，缺点就是如果数据不够丰富，模型就不能够很好地反映市场全面的情况。二是自然语言的处理，机器的学习主要从数据的挖掘入手，而自然语言反映了人类的智慧和专家的经验，这些经验是要通过自然语言的处理去挖掘。这方面有了很多的发展，这种发展，不仅是用在交易上，对于宏观经济形势的分析，以及对客户的信用的评级等等都是可以使用的。三是知识图谱。机器学习擅长发现数据间的相关性而非因果性。这就需要专家设置的知识库 (规则 )来避免这种虚假相关性的发生。而知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，根据专家设计的规则与不同种类的实体连接所组成的关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。就金融领域来说，规则可以是专家对行业的理解，投资的逻辑，风控的把握，关系可以是企业的上下游、合作、竞争对手、子母公司、投资、对标等关系，可以是高管与企业间的任职等关系，也可以是行业间的逻辑关系，实体则是投资机构、投资人、企业等等，把他们知识图谱表示出来，从而进行更深入的知识推理。
　　智能金融发展对金融业有影响。一方面，智能金融的发展的特点和应用方向，对于金融业的一个影响，主要是利用机器学习方法和工具，通过对大量数据的处理以及人类知识的学习，然后机器能够处理一些金融的事务。特点主要是方便、快速、安全、高效；以及系统化、自动化、个性化、无人化，系统化。通常个人做投资，没有一种系统的思考，智能金融在建立的时候，都是要考虑一种系统化的方案来提供服务，自动化，主要是借助于机器去判断买卖。个性化，以前的金融服务，由于要针对每一个人，单个进行服务，往往成本高昂，比如银行的理财，所以银行只针对千万元以上的高端客户，才对其制定详细的理财的方案，而对普通的客户，仅仅就是一个理财产品，并没有针对每一个家庭，每一个个人在不同生命周期阶段，他们自身的特点来提供服务。以后有计算机、智能化服务，后面由于降低了成本，所以说就可以把这种服务推向我们普通的大众，而且是一种个性化的服务。再一个就是无人化，不需要人直接进行操作。应用包括：金融分析、量化投资、程序化交易、资产组合管理、风险控制；信用评级、智能审贷、放贷、风险控制、防盗防伪技术（指纹 +虹膜 +人脸识别）；个性化的个人、家庭投资理财服务。另一方面，智能金融发展极大地促进了金融业的效率。这主要体现在：提高金融投资和服务的速度，抓住有利的市场机会；提高金融投资和服务的精准性，提高收益；降低人工成本和网点成本。从安全角度看，各种防伪、风控技术的使用，大幅提高资金的安全性，同时也创造更多的市场需求，包括：个性化、人性化、系统化的金融服务。也就是说，未来谁能占有和使用市场数据，谁就能成为金融市场的赢家，要有效的使用市场数据，就需要掌握现代的金融科技，包括互联网、大数据以及人工智能的技术，这些技术能帮助人们在未来的金融发展中成为赢家。
　　同时，这也会给金融业创造出更多的金融需求。在上海参加一些银行的讨论会时，我发表意见，大银行不应该人云亦云，跟着去搞互联网金融企业，关键是要用这种互联网金融的思维去改造这些大银行的传统银行的业务，这种业务包括银行的组织架构，银行的业务流程，银行整个的资金流、业务流、信息流，在这些方面去检讨是否得到有效的利用。这些年，互联网金融公司之所以能够超过工商银行、中国银行等大银行，就在于这些公司善于整合这些资源。未来大银行要利用现在金融技术来改造自身的业务。
　　人工智能对就业产生重要影响。智能化的服务以后，金融业信息的获取和交易的决策，完全可以交给计算机去处理，更容易实现智能化、自动化的处理。这样会使得银行优化银行员工的结构，总体上看员工的规模会大量下降。 2013年，牛津两位学者就发表论文说， 20年内美国将有 27%的工作是处于高危状态，也就是会被自动化所取代。这不仅是机器取代蓝领工作，更重要的这一次的革命是计算机取代白领。所以，总体上看这种智能化普及带来的冲击会很大，金融业未来会受到较大的影响，主要体现在裁员方面。
　　当然，这种新的科技在减少一些工作岗位的同时，也在创造一些新的工作，这就是说交易员和分析员的工作被计算机取代了，但是会增加对设计更好的分析软件的工作人群的需求。比如在高盛，他们在招聘当中对于理工人才需求大幅度增加，而对我们选金融本身需求的人却有大幅度的下降。这充分表明：金融业人员结构和知识结构会发生巨大变化。
　　智能金融的发展，对我们金融服务也会产生深刻影响，即普惠金融。由于智能金融提高了效率，降低了成本，就可以把过去仅为少数高端客户提供的这种优质服务推向普通大众的客户，目前这已经在互联网金融方面有些初步的体现。未来可能在这方面应该有更多的拓展的空间，比如说小额贷款和理财的服务。
　　智能金融发展对金融教育产生影响。金融业的竞争是一种技术竞争和人才竞争。要掌握这些最先进的技术，就需要人去操控它们，因此需要人去开发相关智能技术，所以说金融业员工结构和知识结构需要巨大的变化。这种巨大的变化对目前金融教育带来很多挑战。如何去适应这种变化，提前布局？我把在美国一些著名大学的所见所闻提出来供大家参考。比如在宾州大学沃顿商学院时，看到他们会把最新的科技，金融科技的发展，向他们的学生教授，特别是强调学生们的参与以及能力的培养。还有一个是纽约大学的 Stern商学院， 2016年也推出了 MBA的 FinTech的方向，认为金融科技会影响到整个金融业以及人类生活，纽约大学及时调整了他们的方向，加强现代信息技术的学习，同时将这种信息技术与金融本身商业知识的学习结合起来，为金融培养提供有效的服务人才。
　　目前，中国的金融教育是不是能够紧跟国际潮流，我认为首先需要去转变观念。目前部分大学和部分老师，开一个课十几年甚至几十年都不变，老师会轻松些，缺点就是不能适应这个时代发展的需要。必须紧跟时代发展的步伐。每个大学老师都需要与时俱进，学习最新的东西，随时跟进理论和现实的前沿，追踪最新的科技和开设新的课程。因此，我们要求学生首先能够掌握这种最前沿的科技的理论和方法，注重理论跟实践结合，培养分析和解决问题的能力。最后就是怎样培养，把最前沿、最领先的金融与科技相结合的适应性高级人才。我们的培养模式需要转变。
　　本文为作者 2017年 10月 22日在江苏省金融研究院在南京主办的江苏省金融研究院成立暨金额服务实体经济研讨会上所作的学术报告摘要。由江苏省社会科学院世界经济研究所副研究员、江苏省金融研究院专职副研究员整理。
　　作者系复旦大学金融研究院原常务副院长、教授