智能金融方興未艾 監(jiān)管機制亟待完善

圖片來源：攝圖網(wǎng)

記者 陳瑩瑩 實習(xí)記者 王凱文 趙白執(zhí)南

金融作為人工智能落地的最佳場景之一，正迅速升級到智能金融時代。各類金融機構(gòu)不斷加碼支付、信貸、客戶服務(wù)、數(shù)字化等領(lǐng)域的布局，借助金融科技實現(xiàn)產(chǎn)品和服務(wù)的升級和延展。然而，今年2月的美股閃崩一度讓全球資本市場蒙上陰影，市場關(guān)于“第一次算法股災(zāi)”的探討和爭議更是甚囂塵上。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，如何有效應(yīng)對金融科技對市場造成的影響勢必成為全球金融監(jiān)管的重要課題。

“算法股災(zāi)”應(yīng)可避免

陽光之下，陰影猶存。在智能金融走向“黃金時代”之時，美國股市在2018年2月2日和5日連續(xù)暴跌，并帶動全球股市劇烈調(diào)整。

一時之間，對于歷史上“第一次算法股災(zāi)”的討論和爭議四起。據(jù)報道，交易員們表示當(dāng)股市下行時，程序化交易加劇了市場的恐慌。

在瑞信亞太區(qū)私人銀行董事總經(jīng)理兼大中華區(qū)副主席陶冬看來，股市調(diào)整，其實有跡可循。真正將股市推下懸崖的，是15分鐘內(nèi)近700億美元的成交量，令一場正常調(diào)整變成奪門而逃，進而演變成全球范圍內(nèi)的股災(zāi)。他說：“當(dāng)市場調(diào)整出現(xiàn)某種接近算法程序中預(yù)設(shè)大手減持所設(shè)定的場景的時候，沽空盤就會蜂擁而出，而這又觸發(fā)其他算法程序拋售，市場形成向下的自我循環(huán)。資金在跌市中奪路而逃、自相踐踏，在歷史上發(fā)生過不少次，甚至有幾次比這次股災(zāi)更為慘烈，但是這次調(diào)整的機械色彩最濃厚，速度也更快。”

資深投資人士對記者表示，美國的智能投顧在標(biāo)的選擇上以穩(wěn)定的、跟隨市場發(fā)展腳步的資產(chǎn)為主，一旦波動較大，將造成頻繁調(diào)倉，從而影響投資組合模型的有效性。因此，美國的智能投顧標(biāo)的多為交易型開放式指數(shù)基金（ETF）。目前我國投顧產(chǎn)品主要標(biāo)的為優(yōu)選基金與權(quán)益類產(chǎn)品。

周旭對中國證券報記者表示，程序化交易最大的劣勢在于股市下跌時由于自動集中拋售所造成的擁擠交易，從而加劇市場恐慌。為了控制這種行為，亟待監(jiān)管機制的跟進和完善。他表示：“正常交易時，很難出現(xiàn)同時拋售。然而在極端時一旦出現(xiàn)集中拋售，便會出現(xiàn)問題。”

南京大學(xué)商學(xué)院茅寧教授認(rèn)為，程序化交易“股災(zāi)”出現(xiàn)的另一個根源在于趨同性。由于編寫交易算法的技術(shù)人員出身類似，其所編寫的機器算法與邏輯都存在高度趨同性，所以在發(fā)生交易時，同質(zhì)化的程序便帶來了擁擠交易。他說：“如果趨同，必然失控。監(jiān)管層需要從源頭抓起，監(jiān)管交易公司本身的算法，并加強市場從業(yè)者的準(zhǔn)入資格與素質(zhì)，確保各公司交易程序之間的差異性。”

畢馬威管理咨詢總監(jiān)毛茅認(rèn)為，當(dāng)前通過大數(shù)據(jù)進行機器算法開展金融投資業(yè)務(wù)，所帶來的潛在風(fēng)險應(yīng)可避免。而避免風(fēng)險首先需要提高各機構(gòu)獲取數(shù)據(jù)的差異性，當(dāng)前各家機構(gòu)都是找固定的少數(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)公司合作。在應(yīng)用場景方面，也沒有做到更細(xì)分。在此背景下，機器算出的數(shù)據(jù)趨同性一定會很高。針對同樣的數(shù)據(jù)，再采取類似的處理手段，則出問題的時間點集中度就可能非常高。他說：“金融機構(gòu)應(yīng)當(dāng)對自身的經(jīng)營狀況和風(fēng)險管控形成更高的標(biāo)準(zhǔn)，滿足監(jiān)管要求的基礎(chǔ)之上，根據(jù)客戶特征、行業(yè)特征制訂一系列風(fēng)控手段，尤其是要形成差異化優(yōu)勢。還需注意的是，大數(shù)據(jù)并非小數(shù)據(jù)，真正的大數(shù)據(jù)包含了人的投資偏好、企業(yè)的納稅信息等，數(shù)據(jù)源頭不可能相同，算出結(jié)果也不會完全一樣。另外，市場規(guī)律不可忽視，即使模型再精準(zhǔn)，也不能顛覆市場規(guī)律。”

智能投顧迎黃金時代

智能投顧作為智能金融的重要部分，以其低門檻、高效率、低道德風(fēng)險的顯著競爭優(yōu)勢有效覆蓋長尾市場、在國外市場逐漸成為大眾投資主流。在中國，智能投顧發(fā)展正邁向“黃金時代”。根據(jù)瑞信數(shù)據(jù)，預(yù)計2016-2021年全球中產(chǎn)階級新增2億人。國內(nèi)新中等收入群體的崛起進一步放大理財需求缺口。據(jù)Statista測算，未來5年國內(nèi)智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模及覆蓋人數(shù)的年復(fù)合增長率均超過100%。

2015年開始，國內(nèi)個別金融機構(gòu)打出智能投顧的概念。進入2017年，機構(gòu)布局智能投顧迎來一波小高潮。東吳證券、廣發(fā)證券、中泰證券等紛紛入局，除此之外，國內(nèi)多家銀行也在智能投顧上進行了實踐。比如，招商銀行的摩羯智投、興業(yè)銀行的興業(yè)智投、光大銀行的光云智投、中信銀行的“信智投”等。

在江蘇銀行零售業(yè)務(wù)部總經(jīng)理助理劉靜看來，銀行智能投顧設(shè)計伊始的目的在于優(yōu)化銷售方式。銀行智能投顧系統(tǒng)主要投的是基金產(chǎn)品，在主觀上可以減少理財經(jīng)理的業(yè)績壓力，但是智能投顧目前更適合有一定經(jīng)驗與投資能力的人。

“從大類資產(chǎn)配置的角度來說，券商的智能投顧產(chǎn)品與銀行的并沒有本質(zhì)的區(qū)別。”南京證券研究所所長周旭表示：“券商的優(yōu)勢在于權(quán)益類投資，券商客戶更看重收益，所以券商的智能投顧產(chǎn)品需要多策略、高收益。相較于開放基金有著較大的年波動率，券商的智能投顧產(chǎn)品策略延性更佳。”

清華大學(xué)金融科技中心智能投顧負(fù)責(zé)人林常樂認(rèn)為，從技術(shù)角度而言，做好智能投顧服務(wù)，需要利用大數(shù)據(jù)對投資者的風(fēng)險偏好做好了解和細(xì)分，對大數(shù)據(jù)采集、處理和分析到位，才能對用戶的個性化風(fēng)險偏好和場景化的理財需求有更深刻的認(rèn)識，智能投顧才能更加有效地落地。

真融寶董事長吳雅楠坦言，智能投顧在我國的發(fā)展環(huán)境當(dāng)中，仍需要克服證券投資工具不足和投資環(huán)境有待成熟等短板。現(xiàn)實情況是，成立于2016年12月的摩羯智投據(jù)申購規(guī)模已經(jīng)突破100億元，但相較于招行5.4萬億元的個人客戶金融總資產(chǎn)管理規(guī)模來說，100億元的規(guī)模占比尚小。

智能金融的“ABCD”

金融科技正在以迅猛的勢頭重塑金融產(chǎn)業(yè)生態(tài)，“無科技不金融”成為行業(yè)共識。金融科技人士表示，以金融科技應(yīng)用發(fā)展為代表，金融機構(gòu)利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)進行業(yè)務(wù)革新，將傳統(tǒng)的銀行、證券、保險業(yè)務(wù)進行分解，提供更加精準(zhǔn)高效的金融服務(wù)。

有預(yù)測稱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度落后于市場平均水平的金融機構(gòu)，未來增長價值比率平均是-11%，而數(shù)字化領(lǐng)先的金融機構(gòu)的比率則可達(dá)20%以上。

百度金融、埃森哲最新發(fā)布的《與AI共進，智勝未來——智能金融聯(lián)合報告》（簡稱“《報告》”）認(rèn)為，人工智能通過“數(shù)據(jù)+算力+算法+場景”深入到金融領(lǐng)域的決策，并推動智能金融發(fā)展，智能金融以ABCD為代表、即人工智能（AI）、區(qū)塊鏈（Blockchain）、云計算（Cloud Computing）和大數(shù)據(jù)（Big Data）四項技術(shù)。

《報告》顯示，當(dāng)前國內(nèi)的智能金融主要有三種合作模式：創(chuàng)設(shè)、共建、賦能。創(chuàng)設(shè)即互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)金融機構(gòu)聯(lián)合設(shè)立子公司，比如百度聯(lián)手中信銀行設(shè)立百信銀行；中國聯(lián)通攜手招商銀行設(shè)立招聯(lián)金融。共建即科技公司與金融公司共同構(gòu)建競爭能力，當(dāng)前農(nóng)行、建行、工行、中行等分別與百度、阿里、京東、騰訊等幾大巨頭“聯(lián)姻”。賦能即科技公司開放三種能力及客戶服務(wù)金融機構(gòu)。

百度金融金融科技事業(yè)部總經(jīng)理石立權(quán)稱：“以百度金融大腦為例，未來將以一體機的方式賦能給更多合作伙伴，不僅可以支持多方數(shù)據(jù)加工整合，而且可以將機器學(xué)習(xí)模型融合，支撐分析預(yù)測與精準(zhǔn)營銷和控制風(fēng)險，通過更加便捷的軟件為合作伙伴提供軟硬一體的綜合解決方案。百度金融科技也將身份識別和大數(shù)據(jù)風(fēng)控的單項能力開放給更多合作伙伴。”

“在金融既有的價值鏈條上，智能金融正促成四方面的重構(gòu)。”埃森哲大中華區(qū)金融事業(yè)部董事總經(jīng)理陳文輝指出，一是重構(gòu)用戶連接和服務(wù)的價值鏈；二是重構(gòu)風(fēng)險評估及管理體系；三是重構(gòu)服務(wù)的邊界；四是重構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和運行邏輯。