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中国精算研究院张宁:金融拥抱人工智能的7个问题

观点 飞鸟 零壹财经 2018-10-13

关键词:金融科技创想峰会金融拥抱人工智能中国精算研究院张宁

金融拥抱人工智能的7个主要问题分别是能力、现状、金融核心、保持距离、路径、企业未来与金融未来。
2018年10月13日,中央财经大学联合零壹财经召开"中国金融科技创想峰会暨中国金融科技创新发展指数发布会"。

此次发布会,不仅建立金融科技"创新、思考、发展"的平台,同时还基于金融科技中心在人工智能、大数据、区块链等方面的多年研究与积累,发布央财金融科技创新指数,对银行、保险公司和金融科技企业的金融科技创新能力进行全方位评价,助力金融科技发展。

在会上,中国精算研究院金融科技中心主任张宁就《金融拥抱人工智能的7个问题》这一主题进行演讲。他表示金融拥抱人工智能的7个主要问题分别是能力、现状、金融核心、保持距离、路径、企业未来与金融未来。

他表示,对于人工智能的能力主要可以分为6个层次,由力量和计算为基础,逐渐发展为感知、认知、推理,最终上升到意识。

而人工智能与金融结合的现状,他用"握手"来形容这一关系。"我可以跟你产生连接,但是会保持距离,就像刺猬一样。在金融行业里面很多业务的一些环节开始使用人工智能提升效率,但人工智能在整个金融行业的核心部分没有立足之地"。

他认为金融的核心在于"在不确定的环境下,实现资本资产定价和配置"。目前金融非核心的业务已经使用了人工智能提升效率,但金融核心部分没有完全使用人工智能进行决断,因为现实中数据和模型的结合而仍然有存在部分不符。

他认为核心部分没有运用人工智能主要基于三方面的考虑,一是思维习惯,二是监管要求、三是AI的局限。现阶段,机器学习有很多行为不可解释,就是所谓的"黑箱",人工智能仍处于认知的黑箱中。

对于如何解决这些障碍,他表示需要通过赋能、增能、产能三大路径和阶段逐步实现。现在正在进入增能阶段,2030年可能实现产能替代。

在人工智能广泛应用于金融企业后,他认为未来只有两种企业存在,一是品牌模式企业;二是有新思维,能提供有效资源的企业。

最后,他表示金融的本质是链接的货币效应,当人工智能和金融广泛融合后,数据和人工智能如何解决问题、意义在哪?值得思考。

演讲实录:

张宁:大家下午好,今天我给大家分享的是"金融拥抱人工智能的7个问题"。

我在读博士期间,我国著名的数学家吴文俊先生告诉我们"整个人工智能的发展还需要一段时间的沉寂期,但是他一定会爆发",我没有对这句话有深刻的认识。当时在Google工作的时候,做了一件事情关于自动驾驶人行为的理解,我在这里面做了一个多月,没有什么进展。直到今天我们会发现,整个人工智能在自动驾驶里面发挥了重要的作用。

后来在加拿大期间,我们把深度学习用在了跟金融几乎完全无关的一个领域就是关于健康领域,某种程度上,我们在健康领域取得了很大的成功,甚至促使了一些新的学科的诞生。但是,既使在那个时候,我仍然没有想到,人工智能会给金融带来什么。

今天我想我对这个问题有一些想法想跟大家分享一下,所以有一点点学术的味道,就是关于思考这样7个问题。

第一个问题就是到底什么是人工智能的能力。可能每个人都在谈论人工智能,每个人都在说人工智能可以做什么,那到底人工智能的能力是什么?其实,我们一直想做的事情,或者人类从诞生以来一直想做的事情都是这样一个事情,就是说我试图制造一个机器,然后来复制人的能力。从人类诞生之初我们一直就在做这件事情,人类最基础的能力就是力量,我们用了1万年的时间来复制了人的力量这种能力。接下来在人的能力之上,就是另外一个计算,我们人类最开始培养的就是结绳这种计算能力,我们用了上百年时间实现人计算能力的复制,我们有了计算机,后来有了算盘,没有人跟计算机比速度。

人再往上是什么呢?再往从感知到认知那一层才真正体现出了人脱离动物最基础的区别,人有感知能力到认知这一层次,我们都没有认为我们在这个过程中会遇到什么障碍。我们一定会沿着这个路线一直走下去的,因为我们知道人的能力是一直往上走的,从感知以上就是认知,但是人工智能发展的历史告诉我们,这个过程不是一帆风顺的,当我们在复制认知的时候,什么是认知呢?我们今天在听一个讲座,或者我们在交流一个问题,在谈论问题里面的一些主要涵盖等等,这些全部都是认知。包括我们对市场的判断,我们对金融环境的判断,这些全部都是一个认知的能力。

这些能力我们想了很多办法,但是会发现都不好,最简单一点人脸识别,人脸可以在我们视网膜成像,这是我们感知我看到了谁,我们能够识别他,比如说他是张三还是李四,这个时候已经是认知的能力,以前用传统的技术,人脸识别的效果并不好。或者说他根本没有办法应用在金融领域,直到后来,也就是说大家知道了深度学习诞生之后,2006年的一篇文章促使了深度学习可以在这路径上发挥巨大的作用。

今天我们发现,建立了整个金融科技的知识图谱,某种程度上就是形成了金融的知识体系,实现了对人类认知能力的复制,相当于我们学了十多年金融专业整个知识复制过的。也就是说现在人工智能的能力,就是沿着这条路线一直走下去,正走在第四步实现对人认知能力的复制。

你可能会继续问,人的能力之上还会有推理,实际上在上世纪60年代的时候,人类一直认为推理能力人工智能很快就可以获得,现在可以微观的告诉大家,在推理复制方面遇到了非常多的困难,我们有了一些专利,仍然有很大的困难。再往上关于意识方面的复制已经进入了科幻。人工智能的能力就是实现对人能力层次的不断复制,这就是人工智能的能力。

我们了解了能力之后就想知道,人工智能跟金融的结合到底现状是什么,或者说他有没有促进金融发生一些本质的变革。我经常用两张图来表示,就相当于人工智能跟金融业,这是两个巨大的行业。一个是一级学科,一个是二级学科,他们就是在握手,但不是在拥抱。换句话说我可以跟你产生连接,但是会保持距离,就像刺猬一样,今天在金融行业里面很多业务的一些环节开始使用人工智能提升效率,人工智能在整个金融行业的核心部分没有立足之地,这是有原因的。

接下来我们就要说为什么是这样。在了解这个之前我们要了解到底什么是金融核心部分,金融非核心的业务已经使用了人工智能提升效率,并且会诞生很多金融科技的公司。为什么金融核心部分没有使用人工智能,我们首先要知道金融的核心是什么,这个可能是在座如果是有金融背景的,可以很容易回答这个问题,金融的本质就是做三件事:首先是在不确定的环境下,实现资本资产定价和配置,第一个是不确定性,第二个是定价,第三个是配置,对应的是它对人工智能的要求,人工智能要满足在不确定性环境下进行决策的能力。同时它还能实现定价和优化配置,这三点就是金融最核心的部分。

我给大家举一个例子,这个例子我们深有感触,我们知道金融里面有很多的模型。这些模型是指导我们整个金融市场进行运作的,包括外汇、衍生品,各种各样的定价等等,背后有大量的数学模型的支撑,这些模型已经形成了非常完整的体系,我们叫"现代金融学的大厦"从一九五几年构建起来非常的完美。当我们把这些模型应用于实际情况的时候就面临一个问题:你一只手掌握了这个模型,另外一只手掌握了现实中各种各样的数据,怎么把这两只手握在一起?它握在一起有一个天然的问题,如果数据符合模型或者模型符合数据,我们就可以写一篇论文,但是你会发现更多的情况是两者并不相符,这时候就一定要做一个决策,这个决策到底从模型来还是从数据来?

在解决实际问题时候我们要从数据中来,怎么来?就恰好是人工智能要解决的问题,就是对认识的复制。为什么整个核心部分没有采用人工智能,或者对人工智能保持距离。有三个原因:第一思维习惯,第二是监管要求,第三AI的局限。如果你在金融里面核心部分使用了一些无法解释的人工智能风险会更大,这是监管不允许的。我们人工智能在对认知复制的存在一些问题,机器学习做事情的时候很多时候无法给出原因,就是不可解释,我们要对每一个世界进行解释,每一个因素给出很好的解答,这时候叫黑箱,人工智能现在没有突破黑箱,仍然在认知的黑箱里面。第二就是不确定性环境下的能力,第三个就是对金融的普遍的学习,只有这三个障碍解决了人工智能在金融里面的应用才能畅通无阻。

第五个问题就是如果能解决这些障碍,金融企业使用人工智能会经历了什么样的路径?第一赋能阶段,这是被动,就是人工智能在其他的领域取得了非常多的成就,我们会发现把它平移到金融领域相关环节可以提升效力。第二增能阶段,在金融环节里面可以主动的提升效率,主动的应用人工智能,这是一个主动增能的过程,这是增能阶段。第三阶段是产能,这时候人工智能能够平移到金融核心,整个金融体系按照智能经济的理论,整个产能都运行在智能的前提下,这就是整个产能阶段。这是大致的脉络,不同的研究机构对它有一个安排,大致取了一个平均的时间,现在正在进入一个增能阶段,2030年可能实现产能的替代,这跟各个国家的监管环境密切相关。

第六个问题就是人工智能广泛应用于金融企业之后,金融企业未来的发展模式是什么?这也是特别值得思考的一个问题。我们做了很多的研究,在这种情况下可能未来只有两种企业存在:一种就是品牌模式企业,整个金融其他环节完全的被Fintech公司取代,对于金融企业来讲只要做品牌就可以了。另外一种就是我们要有新的思维,任何一个产品在整个互联网经济模式下,它做成一个平台获取有效的链接是最有用的资源,这可能是未来可能存在的企业模式。

第七个在人工智能和金融广泛融合之后,整个金融它的发展模式是什么?因为我们对金融认真思考的话会发现金融的本质是链接的货币效应,数据和人工智能能解决这个问题的话,金融的意义在哪里?这可能是值得我们思考的,这是我今天的报告,谢谢大家!

 

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