小新按：
7月14日，清华大学微电子学研究所所长魏少军教授在其演讲中透露了一个他从谷歌拜访时得知的秘密：阿尔法狗战胜李世石和柯洁两位围棋界顶级大师，并非阿尔法狗单打独斗，而是依靠了其背后的人工干预的力量。因为这一点，阿尔法狗并不被认为是完美的项目。两场围棋比赛的赢家也许还不是机器，仍是人类。
2016年以来，人工智能在信贷、投资、资管等金融领域强势崛起。与阿尔法狗的例子一样，在金融业界对AI一哄而上的吹捧中，我们要清醒地认识到，AI并不是万能的。AI对单维度的分辨力和短期决策已经达到很高的水准，但对于更复杂的维度和中长期预测仍力不从心，许多岗位和业务仍然需要依赖“人+机器”的学习路径和决策模式。
如何更好地发挥AI在金融领域的作用？投资者和监管者都应持有更开放的心态。金融机构主动提高透明度，增进与客户、监管者的信任。监管层在守住消费者权益的红线的前提下，尽可能为金融机构营造更良性、容错的创新环境。在风险管控层面，亟需监管者厘清分类穿透式监管路径，加快信息共享的平台建设工作。
01
AI究竟是金融创新的决胜法宝
还是新一轮的技术泡沫？
1956年，AI的概念首次在美国的达特茅斯会议上被提及，是指“让机器能像人一样认知、思考和学习”。而近日在上海新金融研究院（SFI）主办的“第四届金融科技外滩峰会”上，SFI理事、北京资配易投资顾问有限公司董事长张家林指出， “AI具备感知、认知和用知。”他表示，AI是通过自主感知环境与内嵌式的机器学习机制，进行认知的一些计算，最后将认知应用于决策与行动的一种技术。经过几十年的发展，随着大数据的积累和深度学习算法在技术层面不断突破，AI的技术研发和应用进入了快速发展时期。不仅读数据、写规则的效率大大提高，AI还通过舆情监控，在海量非结构化数据、各类市场表现中有效识别风险；同时在反洗钱方面，能够有效处理大量复杂数据，并进行智能分析，大大减轻合规负担。
张家林在第四届金融科技外滩峰会上
招商银行总行智能投资工作室首席投资顾问邓炯鹏指出，过去AI是从高校到企业，但随着商业巨头垄断大量数据、先进技术和经验优势，金融领域对AI的应用逐渐呈现企业引领的势头。国内外知名金融机构、创业投资（VC）、信息企业纷纷诉诸投资AI，保持自己在行业中的竞争力，或实现弯道超车。
邓炯鹏在第四届金融科技外滩峰会上
然而，如何判断这股AI热潮是真的服务于效率和收益的提升，还是头脑发热的跟风？Ayasdi联合创始人、执行主席Gurjeet Singh指出，对于金融机构而言，需要冷静思考所运用的AI是否具备以下五种特征和能力：一是要有发现信息和规律的能力，而非导致新的问题。二是对用户隐私进行保护的能力。三是验证的能力。四是与场景结合、转化为行动与产出的能力。五是对市场结构和监管动态不断学习调整的能力。邓炯鹏指出，目前应用得比较理想的AI场景大致包括三类：一是对客户的精准营销，通过多维度的大数据对客户精准画像。二是为客户进行智能投顾的组合配置。三是基于语音识别、语言理解、知识检索等技术实现智能客服。
Gurjeet Singh在第四届金融科技外滩峰会上
02
AI的技术缺陷决定了“人+AI”才是王道
从技术角度来看，AI对单维度的分辨力已经达到很高的水准。但绝大多数金融业务，譬如*款贷**、智能投资，都涉及更复杂的维度，AI难以提供清晰的答案。SFI理事单位代表、蚂蚁金服集团AI商业决策总监盛子夏以智能投资为例，指出AI只有在设定参数的条件下，才能设计出收益最大化的策略。对投资者而言，AI在量化客户风险偏好、流动性、风险承受、未来计划，以及市场和组合波动等因素时，面临较大瓶颈，难以提出综合性投资建议。同样，AI在相对明确的场景下可以做得很好，但在综合场景下比较困难。
盛子夏在第四届金融科技外滩峰会上
盛子夏指出，需要从过去股市闪崩的惨痛教训中看到，完全基于算法的投资、炒股，可能导致灾难性的链式反应。美国在经济危机时，道琼斯一下暴跌10000点，因为一个算法引起的链式反应所致。这需要监管和市场从业者从完全基于算法的逻辑中跳出来，对任何可能带来的链式反应的因素做合理评估。
目前我们仍然处在弱AI的时代，基于过去的经验判断与学习，“人+机器”模式仍将持续一段较长的时间。张家林指出，AI提高短时间的决策具有较大的优势，但对中长期的预测能力较弱。从AI在投资领域运用的成熟程度排序来看，智能投资最成熟，其次是智能投顾，最难的是智能投研。Sandeep Lal指出，AI的应用目前还处于早期阶段，在支付和交易领域较能发挥优势，其60%的工作可以通过AI工具，剩下比较复杂的还是应该由人来操作。探讨AI在金融领域的应用需要明确边界，有些岗位和业务可以信任AI产出稳定、精准的决策，但仍有大量的岗位和业务需要依赖“人+机器”的学习路径和决策模式。
03
AI的未来取决于：
数据捕获、隐私保护与穿透式监管
目前，AI面临数据不足的困境，更棘手的是，获取数据的过程极可能触及客户的隐私问题。新展银行数字银行总监Sandeep Lal等指出，通过Facebook等社交网络转账、查询交易记录与余额，可能使用户信息泄露，客户或因此更容易受到攻击，而金融数据的安全与否也决定了金融体系的稳健和持久性。第四范式创始人兼CEO戴文渊对数据缺血问题作出回应，认为*家部国门**应出面打通、统筹三大运营商的数据。盛子夏也同意监管方需要促进数据共享，解决数据孤岛问题。与此同时，金融机构需要主动提高信息透明度，增进与用户、监管方的交流与信任，进而形成行业与监管的良性互动，促进金融创新的稳健和可持续发展。
Sandeep Lal在第四届金融科技外滩峰会上
戴文渊在第四届金融科技外滩峰会上
众多专家指出，国内外监管者心态都比较开放，愿与金融市场从业者讨论AI和金融科技的应用前景。中国保险资产管理业协会IT总监高嵩指出，监管本身对技术应该是开放的，投资决策只要不突破红线就没有关系。监管只需要考量企业是否有不合规的动作，对公募而言，尤其需要守住保护民众财产的底线。
高嵩在第四届金融科技外滩峰会上
在监管路径和监管方的角色定位方面，张家林指出，分类穿透式监管应作为监管AI在金融领域运用的主要原则。监管部门只需关注对微观行动的监管，区分是人还是机器作出的决策，更好地识别行为产生的根源，进而有针对性地确定监管规则和方法。戴文渊认为，监管机构只有在技术成熟度和算法复杂度上超过金融机构，监管才真正有效。Sandeep Lal也认同监管机构提升监管科技的必要性，因为只有这样，监管部门才能更开放地应对银行及金融科技公司的技术变革，同时保障客户信息安全。而张家林则反对监管机构成为超级CEO或超级股东的思路，监管方不应不受约束地获得金融机构的所有信息，也不必要比金融机构做出更优的决策。张家林认为监管的基本逻辑是对风控的监管，围绕风险数据，而不是所有金融数据进行审核评估。在此逻辑下，金融机构只需将风险数据提交给监管机构，监管方再根据这些数据作出相应的监管指引。
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上海新金融研究院（Shanghai Finance Institute，SFI）是一家非官方、非营利性的专业智库，致力于新金融领域和国际金融领域的政策研究。研究院成立于2011年7月14日，由中国金融四十人论坛（China Finance 40 Forum，CF40）举办， 与上海市黄浦区人民政府战略合作。研究院在国内率先提出新金融概念，并积极开展相关研究，逐渐形成了以新金融和国际金融为特色的研究道路。
此外，为纪念我国卓越的世界经济学家浦山先生，并推动我国国际金融与新金融的研究和发展，上海新金融研究院于2016年7月发起成立上海浦山新金融发展基金会，并与中国世界经济学会战略合作，联合主办浦山奖。
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