近（jìn）期人机互动模型ChatGPT进（jìn）入应用领域，意味着（zhe）人工智能的（de）发展（zhǎn）达到了新高地。那（nà）么（me），人工智（zhì）能在金融领（lǐng）域的（de）应用与（yǔ）未（wèi）来发展趋势如（rú）何（hé）？会（huì）给金（jīn）融机构带来哪些挑战？日前，《金融（róng）时报（bào）》记者就上述问题采访了三亚经（jīng）济（jì）研究院（yuàn）院长张承惠。

张承惠 国（guó）务院发（fā）展（zhǎn）研究中心金融研（yán）究所前所长、研究员，享受国务（wù）院政府（fǔ）特（tè）殊津（jīn）贴。中国现（xiàn）代（dài）金融（róng）学会常（cháng）务理事、社科（kē）院研究（jiū）生院博（bó）士研究生导（dǎo）师、第七届（jiè）中国环境与（yǔ）发展国（guó）际（jì）合作（zuò）委员会特（tè）邀顾问、清华大学五道口金（jīn）融学院战（zhàn）略（luè）咨询（xún）委员（yuán）会委员。重点研究领域：金融改革、中小企业融资、金（jīn）融科技、场外资本市（shì）场、ESG。曾参加三（sān）十余项国务（wù）院发展（zhǎn）研究中（zhōng）心的（de）重大重点（diǎn）课题，主持研究数十个课题，发表论文三百多篇，十余次获得中国（guó）发展研究奖。

应用（yòng）场景（jǐng）与未来发展趋势

记者：最近（jìn），ChatGPT引发（fā）了各方关注，它拥有史上最强（qiáng）的机器大脑（nǎo）和知识库（kù），不（bú）仅可（kě）以（yǐ）帮助人们更（gèng）好地理解世界，还可以打破（pò）语言和文化障碍，促进人类的跨界（jiè）交流与合作，甚至在一定程度上改变人类思维和认（rèn）知（zhī）的方式。您如何看待（dài）人工（gōng）智能在金融领域的应用与未来（lái）发（fā）展趋势（shì）？

张承惠：近年来（lái）金融科技得到广泛应用和快速（sù）发展，已经深刻改变了金（jīn）融的业态（tài）、金融（róng）的内在逻辑和金融职场的行为（wéi）方式。而大数据、区块（kuài）链、人工智（zhì）能（néng）、物联网（wǎng）等本来就是金融（róng）科技的主要组成部分（fèn）。随（suí）着人工智能技术（shù）水平的提升，金融科技必（bì）将更加广（guǎng）泛和深入地对金融（róng）业产生影（yǐng）响。

第一（yī），客户服务与金融产品（pǐn）数（shù）字化营销。客服（fú）是（shì）人工智（zhì）能最能快（kuài）速发挥作用（yòng）和效果（guǒ）的应（yīng）用场景。到目前为（wéi）止，各类交易平台已经广泛采用了（le）机器人客服。但是总体上看，效果（guǒ）并不理想。其原因，是机器人客服对客户千（qiān）差（chà）万别（bié）的语（yǔ）言表述缺（quē）乏感应能力，对（duì）客户需求（qiú）缺（quē）乏同理心，知（zhī）识面也（yě）不（bú）宽（kuān）。从ChatGPT的表现来看，高级（jí）别的人（rén）工智（zhì）能有可能比人工客服更有经验，知识面（miàn）更广（guǎng），反应（yīng）速（sù）度更快。可以预料在不（bú）远的将来，人工（gōng）客服将（jiāng）完（wán）全被智能机器人替代（dài），客服岗位用工数（shù）量将锐减，庞大的客服（fú）工（gōng）作场所亦将不复存在，从而在很大程（chéng）度上降低了金融机（jī）构（gòu）的（de）人力成本和管理成本（běn）。

随着金融科技的发（fā）展，数字化营销在挖（wā）掘金（jīn）融机构大量“长尾”和“睡眠”客户中（zhōng）发挥了很大（dà）作用。而人工智能（néng）深化了营（yíng）销（xiāo）过程中的理解、对话功能（néng），提高了识别准确率，可与受访（fǎng）者进行高质量一对一交流，有效解决了人工（gōng）跟（gēn）进成（chéng）本高、对人工（gōng）席的管理难度大、数据难以实时监控等问题。近年来呼声很高的个性化（huà）服务对于营销人员的专业能力、需求识别的精准度和应答的（de）灵（líng）活度提（tí）出了极高的（de）要求，人（rén）工（gōng）智（zhì）能的广（guǎng）泛应用有助（zhù）于（yú）快速（sù）提升金融机构的（de）产品营销能力。

第二，金融风（fēng）险管理。防范风险（xiǎn）是金融机（jī）构（gòu）的天职和核心职责。金融机构作为资金的中介机构，其所面（miàn）临的风险类型多种（zhǒng）多样，如信用风险、市场风（fēng）险、管理风险（xiǎn）、流（liú）动（dòng）性风险、法律及合（hé）规（guī）风（fēng）险（xiǎn）等等。面对风（fēng）险，金融机构首先要建立完善的（de）内部控制和风险管理制度，建立完善的风险管（guǎn）理（lǐ）框架对各（gè）类风险进（jìn）行分类、评估和（hé）管理。在（zài）这个过程中（zhōng），人工智能（néng）可以（yǐ）充分（fèn）发（fā）挥作用，包括监控制度的（de）执（zhí）行情况、对剧烈（liè）波动的市场做出快速反应（yīng）、科学评（píng）估风险（xiǎn）类型和程度等。其次，员工对风险的（de）认（rèn）识和对（duì）制度的执（zhí）行能力是金融（róng）机构风险管理的关键，风险（xiǎn）管理人员尤其要具备（bèi）丰富的风险管理经验（yàn）和（hé）理论知识。金融机构在为员工提供系（xì）统（tǒng）的（de）培训和教（jiāo）育的过程中引入人工智能，可（kě）以有效地（dì）提升培训效率，准确检测关键岗位人员的风险（xiǎn）管（guǎn）理能力（lì）和（hé）水平。再次，风险信（xìn）息的披（pī）露和公开是金融机（jī）构对社会（huì）公（gōng）众的（de）责任和义务。而信（xìn）息披露涉及大量数据和信息，仅靠人力很难（nán）科学、准确、快速处理这些信息，人工智（zhì）能在这个领域中同样可以（yǐ）大大提升效率。

第三，产品定价。金融产品定价的本质是风险评估，需要根据客户的资信状况（kuàng）、还款能力（lì）、财务状（zhuàng）况（kuàng）等因素对客（kè）户进行风险（xiǎn）评估（gū），制定不同的风险升水或贴水（shuǐ），以避免客（kè）户可能因违约带来的损（sǔn）失。由于（yú）金（jīn）融产品的多样性和复（fù）杂性，需要大量运用（yòng）数学、统计（jì）学、经济学知识（shí）和技能。以（yǐ）保险精算为例，合（hé）理的保险（xiǎn）精算不仅可以保障保险（xiǎn）公司自身利益，也有利于保护（hù）客户的权益。保险精算涉及因素至少包括：保险产品的（de）风险（承保风险类型、风险（xiǎn）等级（jí）、保险责任、保险期限（xiàn）、保险金（jīn）额、免赔额等（děng））、历史数据与统计分析（平（píng）均（jun1）寿命、意外事故概率、天气变化等（děng））、保险（xiǎn）产品风险（xiǎn）（预测损失、概率（lǜ）分布、时间价值等）、政策法规和监管要求、经济环境（通胀、利率等）和市场竞（jìng）争情况、保（bǎo）险公司（sī）的承保能力（资产负债（zhài）状况与匹配（pèi）、投资（zī）组合、盈利预算（suàn）、储（chǔ）备（bèi）金（jīn）、偿付能力）等。

金融机构的风险模型是一个很复（fù）杂的系统，需（xū）要综合（hé）运（yùn）用风险评估、数据收集、数（shù）学建模、模型验证和风险管理等多个方面的知识和技能。事实（shí）上，在建立和运用、检验（yàn）风险（xiǎn）模型的过程中，金融机构（gòu）已经大量应用了金融（róng）科技，而高级别（bié）人（rén）工智能的（de）加入，将进一（yī）步提升这些模（mó）型（xíng）的科学性，人（rén）工智能在一定（dìng）程度上替代（dài）精算（suàn）师是有可（kě）能的。

第（dì）四，保险勘察理（lǐ）赔。保单出险后保险公司面临的最大风险（xiǎn）就是（shì）欺诈。每年都（dōu）有数十亿美元的欺诈性索赔（péi）事件发生（shēng）。为降低这类风（fēng）险（xiǎn），保险公司对于索赔申请，必须进行必（bì）要（yào）的调查和审查，仔细甄别损失（shī）的真（zhēn）实性和程度，为理赔决策（cè）提（tí）供（gòng）依（yī）据。此外，由于保单量大面广，涉及（jí）多个领（lǐng）域，复杂（zá）程（chéng）度（dù）很高，勘察（chá）理（lǐ）赔工作往往（wǎng）耗（hào）时费（fèi）力。人工智能可以大大简（jiǎn）化这一过程，消除人为错误，提升理赔工作的（de）科学性和速（sù）度。

第五，投资（zī）顾问。金（jīn）融（róng）科技（jì）已经开始在证（zhèng）券投资领（lǐng）域得到广泛应用，包括量化投资、为客户提供个性化的投资建议和推荐、在保证风险控制（zhì）和收益最大化的前（qián）提下对（duì）客户的投资（zī）组合进行优化等。但是，在（zài）PE和VC投（tóu）资领（lǐng）域，人工智能（néng）主要（yào）还（hái）是作（zuò）为被投资对象而不是以投（tóu）资决策工具的身份（fèn）出现。在未（wèi）来投资顾问的场景中，人工（gōng）智能（néng）应该可以利用其强（qiáng）大（dà）的数（shù）据库、知识库和分析能力（lì），帮（bāng）助私（sī）募股权投资行业更（gèng）加科学地进行投资决策，提高投资组合（hé）的收益和（hé）风险（xiǎn）控制能力。

第（dì）六，家庭资产管理。相对于主要服务于机构和高净值客（kè）户（hù）的投资顾问行业而言，家庭资产管（guǎn）理在我国（guó）很大程度上还是空（kōng）白。这里既有中国家庭传统上很（hěn）难接受收费服务的原因（yīn），也有不同（tóng）行业之（zhī）间存在壁垒，金（jīn）融机构缺乏为家庭提供全寿命周期定制（zhì）化服务能（néng）力（lì）的因素。例如银行（háng）客户经理在传统的存贷（dài）汇业务之外，只能（néng）推荐基金（jīn）、理财等少量产品，客户要买（mǎi）证券、保险，必须与提供相应（yīng）产品（pǐn）的金融机构直接接触。人工智能的数据（jù）处理能力（lì）将（jiāng）帮助（zhù）金融机构以及第（dì）三方服务机（jī）构（gòu）开发家庭资产管理这个巨大的市场（chǎng），从而进一步提升金（jīn）融服务的效率。

基于人工智（zhì）能在提升（shēng）反应速度和工（gōng）作效率方面的（de）巨大能量（liàng），未来（lái）金融机构必将更多（duō）地使用人工（gōng）智能，并借此（cǐ）催生出更多（duō）的金融服务场景和新（xīn）的盈利模（mó）式。可以预料，金融科技的发展（zhǎn）将继续朝着数字化、智能化（huà）、个（gè）性（xìng）化、跨界化的（de）方向发展，从（cóng）而（ér）进一步深化金融服务的（de）差（chà）异化，使（shǐ）不同（tóng）类（lèi）别的（de）金（jīn）融服务（wù）更加融合（hé）和（hé）创（chuàng）新。

数据安全（quán）是转（zhuǎn）型的关键因素

记（jì）者：数据安全是人工智能时代必须重（chóng）视的风（fēng）险因素（sù），也是影响金融机构数字化转（zhuǎn）型的关（guān）键因素。应该如何保证数据（jù）安全（quán）？

张承惠：目（mù）前来（lái）看，广义的数据安全涉及客户信息和个人隐（yǐn）私安全、金融机（jī）构（gòu）全业务周期和各个业务流程的数（shù）据安全、金融机构信息系统和基础设（shè）施的安全、金融机构线上线下业（yè）务（wù）场景（jǐng）运营过程中的（de）数据安全等（děng）多个方面。而社会和民众（zhòng）最（zuì）敏（mǐn）感的就是个人数据被集中收（shōu）集（jí）使用后产生“批（pī）量泄露（lù）”的风险（xiǎn）。

矛（máo）盾之处在（zài）于，要实现数据价值（zhí）的（de）最大化（huà）就必须依赖（lài）大量多样化数据的汇（huì）聚（jù）、流动（dòng）、处（chù）理和分析，而在这个流程中，难免（miǎn）遇到黑客攻击、使（shǐ）用者管理（lǐ）不（bú）善、数据（jù）被恶（è）意使用等问题。威（wēi）瑞森（sēn）发布的（de）《2021年数据泄（xiè）露调查报告》指（zhǐ）出（chū），数据泄露事件中（zhōng）85%的泄露涉（shè）及人的因素，人为（wéi）疏（shū）忽成为数据安全的最大威胁。为妥善（shàn）处理数（shù）据流（liú）动与安（ān）全问（wèn）题（tí），1995年（nián）以来欧盟陆续出台了多个与数据（jù）保护相关的（de）法（fǎ）规，明确了数据获（huò）取过程中的若干原则，并（bìng）通过制（zhì）订高额罚（fá）款、设立（lì）政府监（jiān）督机构、要求企业新增数据保（bǎo）护专员等方式，大幅提升（shēng）了数据（jù）保护水平。2022年5月（yuè），《数（shù）据治（zhì）理法案》在经（jīng）欧洲议会投票通过后经欧盟理事会批准成为（wéi）法律，进一步丰富和细化（huà）了数（shù）据治理（lǐ）内涵。

我国2000年（nián）4月（yuè）发布的《计算机病毒（dú）防（fáng）治（zhì）管理（lǐ）办法（fǎ）》首次从（cóng）计算机病毒方（fāng）面对个（gè）人数据（jù）造成的威胁进行规范管理，以后又陆续出台了若干相关法（fǎ）规。2016年，《中华人民（mín）共和国网络安全法（fǎ）》出台。该（gāi）法确立了个（gè）人数据处理原则，建立了（le）个人信息和（hé）重要数（shù）据的境内存储以及出境安全评（píng）估（gū）制（zhì）度。2021年6月全（quán）国人大通过的《中华（huá）人（rén）民共（gòng）和国数据安全法》，更加注重对数据本身的（de）安全保（bǎo）护，提（tí）出要制定重要数据目录（lù），推动数据分级分类，定期（qī）开展（zhǎn）数（shù）据风险（xiǎn）评（píng）估。2021年11月施行的《中华人民（mín）共和国个人（rén）信（xìn）息保护（hù）法》则制（zhì）订了个人信息处理和跨境提供的规则、建立（lì）起完整的（de）个人（rén）信息（xī）保护框架。

尽管已（yǐ）经（jīng）建（jiàn）立（lì）起保护数据安全的法律框架，但数据安全仍（réng）将是全社会的重大挑战。当前电信（xìn）网络诈骗已成为（wéi）影响社会（huì）治安的突出问题，在部分省市（shì），诈骗案件数量已占据（jù）半（bàn）数（shù）刑事案件（jiàn），破（pò）案和（hé）追回赃款的难度都很大。对（duì）于金融机构来说，相关法律和制度加大了开发数据资源的法律（lǜ）责任（rèn），迫切需（xū）要从（cóng）业务和技术两个层面加快数据安全能力（lì）建设，建立数据安（ān）全体系，提升数据风险（xiǎn）核查能力、风险预警能力和数据保护能力，完善数据管理（lǐ）组织（zhī）体系和组织架（jià）构（gòu）。而这些（xiē）措施，都会在不（bú）同程度上增加（jiā）成（chéng）本。

金（jīn）融（róng）机构发展（zhǎn）人（rén）工智能面（miàn）临的挑战

记者：人工（gōng）智能（néng）技术（shù）与经济社（shè）会深度融合的过程承载着重大的机遇，也面临着一系列（liè）潜在的（de）挑战。人工（gōng）智能技术应用将给金融机（jī）构带（dài）来哪些挑战（zhàn）？

张（zhāng）承惠：尽（jìn）管人工智能在（zài）金（jīn）融（róng）科技（jì）中将占（zhàn）有越（yuè）来越重要的地位，但是金融机构在（zài）发展人工智能的过程中一定会面（miàn）临（lín）很多挑战。具体来看主要有以下几个方面：

一（yī）是如何（hé）有效提升算力。支撑人工智能的机器深度学习涉及海量（liàng）数据和复杂算法，需要超级计算能（néng）力和大（dà）量能（néng）源。对于中（zhōng）小型金融机构来说，本来（lái）就存（cún）在资（zī）金实力弱、缺少人才等先天不足，很难承担提升算力（lì）所需要的巨额（é）投入。一个解决的办法是将人工智能算法放在云（yún）上，但不（bú）少中小金融机构出于数据的隐私性和保密性，对上云仍有很大的顾虑。

大型金融机构近年来均在不断加大科技（jì）投（tóu）入，例如（rú）2022年国有六大（dà）行在金融（róng）科技方面的（de）投入金额（é）均（jun1）超（chāo）过百亿元（yuán），多家股份制银行的金融科（kē）技投（tóu）入占比（bǐ）有所提（tí）升，部分（fèn）银（yín）行的金融科技投入增幅同比增长超过（guò）20%。尽管如此，在提升算力方（fāng）面，大型金融机构（gòu）仍然面临基础性芯（xīn）片（piàn）、操作（zuò）系统、数据库等（děng）瓶颈约束问题；在（zài）跨时（shí）空、多技（jì）术融合的应用场（chǎng）景拓（tuò）展能力（lì）、数据架（jià）构管（guǎn）理能力方面的挑战也较大（dà）。此外（wài），由于算力基（jī）础（chǔ）设施耗（hào）能巨大（dà），如何在绿色低碳撰写过程中使用更好的节能技（jì）术，引入更（gèng）多绿色清（qīng）洁（jié）能源，也（yě）是大型金融（róng）机构需要直面的问题。

二是如何应（yīng）对人工智（zhì）能开发机构的偏（piān）见。现实（shí）中，人工智（zhì）能技术的（de）偏见及其导致的（de）歧（qí）视问题正在被越来越（yuè）多的（de）人所（suǒ）关注。这种（zhǒng）偏见是由（yóu）程序开发导致的（de）。由于（yú）开发者（zhě）所持有（yǒu）国籍、宗教信仰（yǎng）、种族（zú）、性别、居住地区（qū）的差别会（huì）在一定程度上导致（zhì）其认知的偏见，加（jiā）上AI背后训（xùn）练算法（fǎ）的数据来源、频（pín）率（lǜ）等存在差异，最终形成（chéng）的模型和系统一（yī）定是双标的。例如预测亚洲（zhōu）人论文的抄袭（xí）行为多于欧洲人、预测黑人和低收入家庭的犯罪风（fēng）险远（yuǎn）远高于白人和富裕家庭等。遗憾（hàn）的是，目前（qián）我国整体（tǐ）人工智能算力（lì）基础（chǔ）软硬件的技术（shù）水平和自主可（kě）控程度上，还与国外有一定差距，深（shēn）度学习框架并无竞争优势（shì）。在智能计算（suàn）芯片方面，我国（guó）企业仍在很（hěn）大（dà）程度上受（shòu）制于包括芯（xīn）片设计、晶片制作、封装制作（zuò）、成本测试等（děng）在内（nèi）的先进芯片制程，在（zài）软（ruǎn）件生态环境上也与国（guó）外先（xiān）进产品存在（zài）明显（xiǎn）差距。在这种（zhǒng）情况下，往往很（hěn）难避免人工智（zhì）能偏（piān）见的（de）发生。

三（sān）是（shì）人工智能开发受（shòu）到（dào）产业数字化程（chéng）度（dù）制约。算力作为基（jī）础（chǔ）设施，需要相关的数据作为提供支（zhī）持。近（jìn）年来，中国金融科技实现“弯道（dào）超车”，发展水平居于世（shì）界前列，政府政务数（shù）据化程度也（yě）得（dé）到了较快提升。相比之（zhī）下（xià），产业数字化进展相对缓（huǎn）慢。工业互联网（wǎng）平台建设所必（bì）需的智能感（gǎn）知、自动（dòng）控（kòng）制、智（zhì）能装备、网（wǎng）络连接、工（gōng）业软（ruǎn）件等（děng）一系列（liè）基础性产业高度依（yī）赖国外（wài），传统工（gōng）业数字化转型的动力（lì）和能力都有所欠缺。加上政府部门之间、产（chǎn）业之间（jiān）数据（jù）壁垒依然存在，在相当程度（dù）上制约（yuē）了（le）金融领域人（rén）工智能的开发（fā）和（hé）运用。

四是监管压力（lì）。以（yǐ）ChatGPT为代表的人工智能（néng）的颠覆（fù）式发展，给（gěi）人类的（de）法律体系、标准和规则、权（quán）利保障和（hé）司法救（jiù）济（jì）都提出了挑战（zhàn）。科技在改变生活（huó）的同时，也在改变（biàn）社会的传统（tǒng）法则，潜（qián）在的冲击和（hé）风险不可忽视。特别是（shì）基础设施、新技术应用、数据和运营服（fú）务商、供应链（liàn）层层混合（hé）交叉，远程操作和控制技术的普遍使用，带来异常（cháng）复杂的监管困难。

总之，人工智（zhì）能时代（dài）已经到来，未来人工智能将在金（jīn）融领域（yù）得到（dào）更加广泛和深入的利用。对于金融机构来说，与其被动接受还不如（rú）主动拥抱智（zhì）能时代。但是就单一市场主体而言，还是要量力（lì）而行。同时，面对人工智能发展（zhǎn）过程中存在的问题和挑战，需要政府和行业、企业密切（qiē）合作，加强沟（gōu）通，加快弥补短板，共同促使人工智能在（zài）保障安全的前提下健康（kāng）发（fā）展。