谢平：目前AI金融应用，保险可以，炒股不行

　　5月27日下午，以“人工智能：跨境竞争与合作驱动因素”为主题的2018杜克国际论坛在昆山举行，在“人工智能经济”主旨发言环节，清华大学五道口金融学院教授、中国投资有限责任公司前副总经理谢平介绍了人工智能在中国金融界各领域的应用进展。

　　近年来，在人工智能应用领域，发展最快、最容易入手的领域便是金融行业。2017年7月份国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确要求要建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态，将智能金融发展上升到了国家战略高度。

　　谢平认为，在不断完善的算法和长期积累的大数据基础的双重推动下，人工智能在中国金融界应用得非常好，一些应用已经落地，但同时也存在诸多理论挑战。

　　良好的金融数据基础

　　谢平表示，除了技术方面算法的不断完善，中国在人工智能金融应用方面相较于一般国家的优势在于，拥有良好的数据基础。

　　中国银监会数据显示，截至2017年9月末，中国银行业金融机构总资产为240.40万亿元，其他类金融机构总资产为47.79万亿元，银行业资产占金融业总资产的83.4%。在一行三会几十年的监管下，银行沉淀了大量的金融数据，为人工智能在金融领域的应用提供了良好的大数据基础。

　　在此基础上，行业不断尝试新的人工智能金融应用，如在图像识别技术方面，开发了远程开户、无卡取款、刷手支付等，在语音技术方面，支持机器人客服和语音防诈骗应用等。在今年4月10号，建行在上海成立国内第一家无人银行，在纯无人网点方面进行了创新尝试。

　　谢平认为，事实上，除了上述AI场景化服务等较为浅层应用外，在更深层次应用方面，如金融产品风控、AI反洗钱、智能合约、保险算法、金融科技监管等，中国金融界都在不断尝试创新性探索。

　　重点领域应用进展多多

　　风险控制方面的主要应用是，利用机器人收集金融机构某一产品的数据，然后用人工智能算法给出该产品的动态违约率。谢平表示，理论上每个人在某一时点都有一个CDS（cre ditdefault swap信用违约互换），理论上讲只要数据够充分，人工智能就可以找到这个CDS。如果将来能做到这一点并得以广泛应用的话，债券定价将会变得更加有效。

　　目前金融监管方面的主要问题是监管技术，监管对科技的需求越发突出。人工智能在反洗钱、抓内幕交易等方面的应用越来越受到重视。

　　据雷锋网了解，针对网上支付交易，已有机构尝试在现有的反洗钱监测系统上加载基于大数据的人工智能管控技术，可及时发现洗钱账户网络并建立风险预警机制，更有针对性地配置反洗钱管控资源，通过国际间银行业合作，帮助政府开展相关反洗钱调查。谢平表示，就算现金，也有假设认为，可以植入芯片来实现记录、跟踪。

　　除了反洗钱，中国在利用人工智能抓取内幕交易方面也进展不错，与纳斯达克签署合约引进相关系统，从海量、复杂、隐秘的数据交易中，利用人工智能识别数据关联，从而获取内幕交易线索，助力金融科技监管。

　　同时，谢平还介绍了业界“人工智能促进合约履行的完整性”的观点。2017年诺贝尔奖获得者哈特认为，人类所有的合同，由于信息披露不充分和信息不对称，在履约的过程当中总有一些瑕疵，理论上讲人工智能可以弥补这些不对称，使契约不断地去完善，从而达到减少风险，减少交易成本。人工智能在促进金融业发展方面的核心理论之一便是，人工智能可以促进合约的履约完整性。

　　此外，谢平还重点分享了人工智能在保险领域内的应用。谢平介绍，人工智能在保险界的应用已有大量分析讨论，其中两个最著名的理论是：大数定理和保险充分可交易定理。目前在大数据和人工智能算法基础上，保险科技中的保险将接近完美的风险转移模型，有以下四点改进：

　　1、保险产品丰富化，对人身和财产方面的每一种风险均可能出现相应的保险产品。

　　2、保险费率由公平原则厘定。

　　3、风险转移给社会中有相应风险偏好的人，每个人风险偏好不同，由他们自愿承担。

　　4、可以按每个人的需求设计保险产品，并在市场上交易给其他风险偏好者。

　　举例来讲，比如把车从北京开到天津，除去路况车况等因素，还可以根据车主驾驶习惯进行个性化费率计算。谢平表示，在厘定费率的过程当中，人工智能算法和其它科学技术的结合能够个性化评估风险，提高精算和实际风险水平的契合度，使过去不可保、不愿保的风险转化为可保、能保、愿保的实际产品，扩大保险人的服务范围。

　　目前，中国在互联网方面走得很快，已批准了众安、泰康、安心、易安四家互联网保险公司。

　　对金融理论挑战重重

　　就像一枚硬币的两面，人工智能在金融领域的应用也不可避免地带着双刃，谢平举例介绍了人工智能在资本市场里对法玛定理、Markowitz理论和Balck-Scholes期权理论的挑战。

　　据雷锋网AI金融评论了解，法玛定理即有效市场假说（EMH），由“现代金融之父”尤金·法玛1970年提出，该理论认为，股票市场是随机的，每个时点的股票价格已经包含与此股票相关的所有信息，任何人是不可能预测股票价格的。与此相对的是罗伯特·希勒的市场泡沫论，两派争论由来已久。

　　但现在人工智能与互联网社交网络的融合发展，对法玛定理提出了新的挑战，有可能出现超级法玛定理，即金融科技大数据的自动分析在市场信息充分、透明的情况下，投资者掌握的信息均等化，市场效率特别高，股票市场接近充分有效市场假说的时候，会出现超级法玛，在计算速度无限快的情况下，人工智能的算法能够分析市场上所有的相关信息，而且永远比人类分析师早一点知道真实的股票价格，从而战胜人类投资者。鉴于此，谢平表示“我们国家是绝对不允许人工智能在炒股和证券交易中使用。”

　　类似还有人工智能炒股挑战Markowitz理论（投资组合理论），像阿尔法狗模仿中国的围棋手一样，它可以模仿中国前1000个基金经理的策略，然后优化成它自己的策略下单。现在有观点认为人工智能早晚有一天会炒股票炒赢人类。

　　此外，人工智能技术也对Balck-Scholes理论提出了挑战。据谢平介绍，一些人工智能专家认为，按照人工智能算法可以根据互联网市场上众多使用者的信息，事先估算公众的风险偏好，用这个公众的风险偏好替代Balck-Scholes里的国债利率，会给出投资者最好的价格。

　　如此一来，原来的Balck-Scholes理论当中，无风险套利的基准理论就可以用人工智能算出社会风险偏好来替代。

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