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清華教授謝平:金融大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)完備,人工智能應(yīng)用于金融監(jiān)管遠(yuǎn)景宏大

本文作者: 吳陽煜 2017-10-03 23:25
導(dǎo)語:2017年9月28日,清華大學(xué)五道口金融學(xué)院教授、中國人民銀行金融研究所所長謝平發(fā)表了“人工智能與金融監(jiān)管”為主題的演講。

雷鋒網(wǎng)AI金融評論9月29日報(bào)道,近年金融科技發(fā)展迅猛,對金融監(jiān)管提出了新要求。由深圳市科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)和深圳市羅湖區(qū)人民政府主辦,深圳市源創(chuàng)力離岸創(chuàng)新中心和深圳市和信中歐金融科技研究院承辦的“中英金融監(jiān)管科技高峰論壇”于近日舉行。本屆論壇邀請了國內(nèi)外頂級學(xué)府資深教授、政府機(jī)構(gòu)、金融科技領(lǐng)域權(quán)威人士、境內(nèi)外知名企業(yè)參會(huì)。

深圳市和信中歐金融科技研究院(以下簡稱研究院)是一家以金融科技創(chuàng)新、金融科技人才培養(yǎng)和金融科技產(chǎn)業(yè)化為宗旨的非營利性研究機(jī)構(gòu)。研究院的建設(shè)獲得了深圳市羅湖區(qū)政府的大力支持。研究院擁有一支世界一流的研究團(tuán)隊(duì),團(tuán)隊(duì)成員以牛津大學(xué)、北京大學(xué)和盧森堡大學(xué)的教授和博士為主,主要從事智能合約安全驗(yàn)證,安全區(qū)塊鏈,智能身份認(rèn)證以及金融相關(guān)的人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)工作。研究院院長Bill Roscoe教授是英國皇家工程院院士,安全驗(yàn)證領(lǐng)域泰斗級科學(xué)家,原牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任。研究院從事的技術(shù)研究工作與產(chǎn)業(yè)緊密結(jié)合。

 會(huì)上,清華大學(xué)五道口金融學(xué)院教授、中國人民銀行金融研究所所長、和信中歐金融科技研究院學(xué)術(shù)委員會(huì)主席謝平以“人工智能與金融監(jiān)管”為主題發(fā)表了演講。謝平教授被稱為“互聯(lián)網(wǎng)金融之父”,在昨日的論壇上,謝平教授指出,目前來說,基于各類科技的成熟,數(shù)據(jù)的收集和處理獲得極大的進(jìn)步,與金融監(jiān)管相關(guān)的數(shù)據(jù)已經(jīng)比較齊全,數(shù)據(jù)的廣度、質(zhì)量達(dá)到了可推動(dòng)AI落地應(yīng)用的階段。因此,與AI在金融投資領(lǐng)域的應(yīng)用快速發(fā)展一樣,謝平教授表示,“將來金融監(jiān)管會(huì)慢慢走向人工智能化?!?/p>

“從數(shù)據(jù)本身、數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算能力看,為中國金融監(jiān)管服務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)沒問題,只是目前我們中國做的不大好?!?/p>

以下是謝平教授演講原文,雷鋒網(wǎng)AI金融評論做了不改變原意的編輯:

金融大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)完備

數(shù)據(jù)維度廣:信息化程度高

金融監(jiān)管確實(shí)很費(fèi)勁,需要很多人力和物力,而且國家也做了很多的預(yù)算,像證監(jiān)會(huì)、銀監(jiān)會(huì)等三會(huì)也加強(qiáng)了金融監(jiān)管力度。我這篇文章也是做一個(gè)遠(yuǎn)景的假設(shè)——金融監(jiān)管怎么樣能夠優(yōu)質(zhì)地解決這個(gè)問題。金融監(jiān)管在應(yīng)用人工智能的方面,我認(rèn)為將來的方向肯定是無法想象的。

首先,跟金融監(jiān)管有關(guān)的數(shù)據(jù)比較齊全,數(shù)據(jù)的廣度很大,所有監(jiān)管的身份曝光、用戶照片、指紋信息等等,這些中央機(jī)構(gòu)都有?,F(xiàn)在人們到集團(tuán)、證券公司去都要拍照,動(dòng)不動(dòng)就要人臉識別、寫清楚信息。所以,社會(huì)數(shù)據(jù)很好,數(shù)據(jù)的廣度已經(jīng)有了。

現(xiàn)在幾乎(所有)銀行的客戶的身份數(shù)據(jù)非常全。我們國家的市場數(shù)據(jù)很好,我們國家?guī)缀跛凶C券市場、資本市場、銀行監(jiān)事、貨幣市場的數(shù)據(jù),存款、貸款等整個(gè)金融市場相關(guān)的數(shù)據(jù)生成的時(shí)候就是數(shù)字化,幾乎沒有紙質(zhì)的。

行為數(shù)據(jù)有點(diǎn)復(fù)雜,可以從社交媒體、微信抓取,從各種各樣的互聯(lián)網(wǎng)用戶對金融市場的評價(jià)、自己的體會(huì),(到)對銀行、股價(jià)的評價(jià)、轉(zhuǎn)發(fā)以及評論,這些行為數(shù)據(jù)用現(xiàn)代技術(shù)都可以抓到,而且人工智能可以分析。

數(shù)據(jù)質(zhì)量高:標(biāo)準(zhǔn)化、時(shí)效強(qiáng)

交易數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了全部數(shù)字化,監(jiān)管數(shù)據(jù)也是。我們國家監(jiān)管要求,所有的法規(guī)法律,銀監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、保監(jiān)會(huì)(出臺規(guī)定)等整個(gè)監(jiān)管都不僅需要數(shù)據(jù)的廣度,而且是深度。并且,機(jī)器處理已經(jīng)非常容易了,可以非常容易地把它標(biāo)準(zhǔn)化,因?yàn)槲覀兤綍r(shí)任何行業(yè)都沒有像金融行業(yè)這樣,其數(shù)據(jù)很容易標(biāo)準(zhǔn)化,而且很容易抓取,這些數(shù)據(jù)基本上能夠覆蓋金融具有的行為風(fēng)險(xiǎn)。這是很重要的。

數(shù)據(jù)質(zhì)量高的第二個(gè)大方面就是時(shí)效問題——每一秒鐘、每一時(shí)刻,我們的監(jiān)管方式只要你的電腦速度夠快,只要你的技術(shù)好,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、無縫對接,都沒有問題,我們中國整個(gè)跟金融相關(guān)數(shù)據(jù)的時(shí)間差幾乎沒有,金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管當(dāng)局的接口都是對接的,而且還有很多的中介服務(wù),會(huì)計(jì)事務(wù)所,各種各樣的網(wǎng)絡(luò)公司、銀行服務(wù)公司都有數(shù)據(jù),所以說數(shù)據(jù)收集是沒問題的。

數(shù)據(jù)技術(shù)成熟

數(shù)據(jù)技術(shù)是難以成熟的,(比如)怎么樣分析數(shù)據(jù)、歸納數(shù)據(jù)、進(jìn)行分類。計(jì)算機(jī)速度也很快,現(xiàn)在中國的云服務(wù)也服務(wù)的非常好。

所以說,我第一部分的主要結(jié)論就是,從數(shù)據(jù)本身、數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算能力看,為中國金融監(jiān)管服務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)沒問題,目前我們中國做的不大好。

風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)參數(shù)明確

第二大部分就是風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

當(dāng)數(shù)據(jù)充分發(fā)達(dá)以后,監(jiān)管需要的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、參數(shù)都很明確。因?yàn)殂y行、證券、保險(xiǎn)、信托、財(cái)務(wù)公司以及各種各樣的金融機(jī)構(gòu),只要實(shí)現(xiàn)好上面提的邊界——你要衡量風(fēng)險(xiǎn)、資本沖突率、貸款集中率、單一客戶集中率……各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),用電腦把它們轉(zhuǎn)化為參數(shù)非常容易。

另外,監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)是由世界上獨(dú)立的研發(fā)室規(guī)定的,國際組織加保險(xiǎn)行業(yè)的決策,以及各種各樣的監(jiān)管機(jī)構(gòu)組成(這樣的研發(fā)室),將監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的參數(shù)。這樣的話,在人工智能當(dāng)中就可以嵌入這些風(fēng)險(xiǎn)場景。兩個(gè)條件:一,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好,二,風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)也明確。

現(xiàn)在大家知道,人工智能在許多領(lǐng)域都已經(jīng)運(yùn)用的很好了,尤其是在新媒體公司,進(jìn)行交易、語音識別、圖像識別,今天上午介紹的交通規(guī)則、城市管理,都可以用人工智能。所以說,原來人工智能在金融部門主要有三個(gè)用途:金融監(jiān)管、證券合作、貨幣風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)在貨幣政策和證券投資相比較復(fù)雜一點(diǎn),金融監(jiān)管方面可能相比較簡單一些。為什么呢?關(guān)于證券,機(jī)器人模擬人的行為很復(fù)雜,人的心理因素。但是監(jiān)管是比較容易的,都是參數(shù)。

再加上現(xiàn)在的監(jiān)管科技也已經(jīng)發(fā)達(dá)了,在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部,好多金融機(jī)構(gòu)為了應(yīng)付合規(guī),也運(yùn)用了大量的監(jiān)管科技技術(shù)。比方說,節(jié)約數(shù)據(jù)處理資本、反洗錢、反欺詐、了解客戶的軟件等等,現(xiàn)在這些現(xiàn)成的為金融機(jī)構(gòu)提供的監(jiān)管器械已經(jīng)在運(yùn)用,它可以很容易處理監(jiān)管的大數(shù)據(jù)。

人工智能金融監(jiān)管的工作機(jī)制

在這種情況下,銀行三會(huì)或者說監(jiān)管當(dāng)局,主要是銀行監(jiān)管,這種機(jī)制我們有幾種假設(shè):

第一,人工智能金融監(jiān)管的基本原理

當(dāng)數(shù)據(jù)足夠大的時(shí)候,金融機(jī)構(gòu)所有工作人員關(guān)于金融監(jiān)管的知識組合這個(gè)概念很重要,這些人關(guān)于金融監(jiān)管的知識組合,機(jī)器是可以學(xué)習(xí)的,而且是不斷地改進(jìn)學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以模擬統(tǒng)計(jì)規(guī)律,自動(dòng)校準(zhǔn)算法并跟蹤每個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)和金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn),給出解決方案,而且機(jī)器可以給出處罰規(guī)定,給出教育;因?yàn)樘幜P規(guī)定也是現(xiàn)成的,你違規(guī),罰款多少,高管處分,這都是有參數(shù)、有明確法令的。

所以說金融監(jiān)管不涉及人的感情、文化,機(jī)器完全可以替代,而且機(jī)器也可以不斷地學(xué)習(xí)現(xiàn)有的監(jiān)管理念。

舉個(gè)例子,一行三會(huì)的監(jiān)管人員假設(shè)(有)5萬人,這5萬人對于監(jiān)管的知識電腦管理可以做,他給電腦分析股價(jià),因?yàn)楸O(jiān)管的規(guī)定是死的,一段時(shí)間都不會(huì)變。然后,運(yùn)用人工智能對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的搜集和整理分析,保障監(jiān)管的實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性。

這個(gè)機(jī)器做的肯定比人好一點(diǎn),因?yàn)闄C(jī)器24個(gè)小時(shí)不停,它每分鐘都可以工作,人還會(huì)累還要加班。自動(dòng)識別、風(fēng)險(xiǎn)識別,機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)主要靠算法,只要你有一個(gè)算法,算法是不斷改進(jìn)的,機(jī)器完全可以自動(dòng)識別,盯住每一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)來識別這個(gè)機(jī)構(gòu)怎么樣。

美國證監(jiān)會(huì)也說到,美國證監(jiān)會(huì)作為全世界最大的金融交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)場所,它每天的交易記錄有580億(條)(這么多),而且美國納斯達(dá)克自動(dòng)識別內(nèi)部交易的系統(tǒng),現(xiàn)在都用的很好,我們的證監(jiān)會(huì)也跟他們簽了合約,相互借用這個(gè)技術(shù)。現(xiàn)在證監(jiān)會(huì)抓內(nèi)部交易也抓的比較快,算法一下子就算出你的相關(guān)賬戶。這是在納斯達(dá)克做的。

而且,加州理工有兩個(gè)博士生利用北京的地鐵系統(tǒng),推測到有些人上車下車,通過地鐵的視頻很容易找到那兩個(gè)人(偷竊),他上班時(shí)間不上班嘛。這個(gè)例子就說明只要有大數(shù)據(jù)技術(shù),只要你電腦運(yùn)算快,而且視頻的比對都可以在監(jiān)管上運(yùn)用,這些都比監(jiān)管運(yùn)用的好。以上兩個(gè)案例都是利用統(tǒng)計(jì)規(guī)律,同樣適合于金融監(jiān)管應(yīng)用。

人工智能一定要換個(gè)概念,在監(jiān)管方面這些人工智能是會(huì)自己不斷學(xué)習(xí)、不斷完善自己的知識,這和我們?nèi)耸且粯拥?,這是他優(yōu)秀的點(diǎn),會(huì)自己校正?,F(xiàn)在甚至已經(jīng)造出了給自己編程序的人工智能,(對)監(jiān)管變化進(jìn)行修正和改進(jìn)。

預(yù)警作用

一旦有機(jī)構(gòu)有了一些問題,人工智能就可以預(yù)警。預(yù)警可能是人工智能在金融監(jiān)管領(lǐng)域當(dāng)中突破的第一個(gè)環(huán)節(jié),當(dāng)人工智能發(fā)現(xiàn)我們的金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)征兆的時(shí)候,會(huì)主動(dòng)預(yù)警、提醒。這個(gè)過程有點(diǎn)像持續(xù)的壓力測試,等于機(jī)器在盯著每一個(gè)金融機(jī)構(gòu),觀察你每一分鐘的估值、變化、風(fēng)險(xiǎn),整個(gè)金融資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)比對的關(guān)系。

在這個(gè)問題上,人不可能做到,人工智能可以做到,它把所有的交易,在每一分鐘系統(tǒng)價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)場景、風(fēng)險(xiǎn)計(jì)價(jià)都算出來,然后給出預(yù)警。

舉個(gè)例子,工信部的信息中心;針對現(xiàn)在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融也有一個(gè)自動(dòng)的檢查輿情技術(shù),可以分析國內(nèi)1000多個(gè)網(wǎng)站機(jī)構(gòu),(進(jìn)行)跟蹤,這是利用爬蟲技術(shù),跟蹤每一個(gè)網(wǎng)站機(jī)構(gòu),監(jiān)管方也在用。

評級業(yè)務(wù)處罰

當(dāng)機(jī)構(gòu)超過紅線的時(shí)候,因?yàn)榻涌谑侨斯ぶ悄茏詣?dòng)接的,人工智能有可能自動(dòng)把你的某些業(yè)務(wù)停止,不讓你做。我們現(xiàn)在的人工做法就是檢測你的業(yè)務(wù),不準(zhǔn)你拆借、發(fā)行產(chǎn)品,將來一旦這種產(chǎn)品和人工智能對接的話,它就會(huì)自動(dòng)停止,而且自動(dòng)進(jìn)行網(wǎng)上通報(bào):某某機(jī)構(gòu)已經(jīng)出了風(fēng)險(xiǎn),某某產(chǎn)品已經(jīng)停發(fā)。

這些都是標(biāo)準(zhǔn)的,人工都沒法做的——觀察你的改善狀況,看機(jī)構(gòu)指標(biāo)什么時(shí)候回到正常指數(shù),回到正常指數(shù)它再松開你的窗口讓你去做業(yè)務(wù),最后解除處罰。這些實(shí)際過程,人工智能都是可以智能操作的,而且可以經(jīng)常發(fā)生,一般情況可以改善和減輕。

所以說,人工智能可以經(jīng)常對金融機(jī)構(gòu)處罰、解除,這就說明人工智能可以把整個(gè)金融監(jiān)管工作在時(shí)間序列上不斷地連續(xù)下去,不像人類的工作流程——內(nèi)部要處罰一個(gè)機(jī)構(gòu),還得寫簽報(bào),報(bào)給處長簽,處長簽完了主席簽,然后再通知出去。如果你進(jìn)入人工智能系統(tǒng),整個(gè)讓金融監(jiān)管進(jìn)入一個(gè)智能的階段。

總結(jié):大數(shù)據(jù)和金融創(chuàng)新下的金融監(jiān)管

在大數(shù)據(jù)的條件下,傳統(tǒng)監(jiān)管手段面臨的局限性,金融交易的日益頻繁,其復(fù)雜性越來越高,傳統(tǒng)監(jiān)管手段已經(jīng)力不從心。人工智能可以快速處理大量數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘數(shù)據(jù)潛在聯(lián)系,更新知識庫,成為大數(shù)據(jù)條件下金融監(jiān)管的有效手段。而且第二點(diǎn)就是金融創(chuàng)新是在深刻影響現(xiàn)在的銀行體系,賬戶支付、存款、貸款,一些金融業(yè)務(wù)都將發(fā)生改變,人工智能監(jiān)管是應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的有效途徑。

我認(rèn)為將來金融監(jiān)管會(huì)慢慢走向人工智能化。

這就是我今天的發(fā)言,謝謝大家!


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