人工智能在我國金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀分析

• 2018年8月27日 YangJinZhu來源：搜狐 1450 96
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  2018-2023年中國人工智能技術(shù)應(yīng)用行業(yè)深度分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告

  與早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息環(huán)境、海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和持續(xù)演進、不斷豐富的戰(zhàn)略目標(biāo)的引領(lǐng)下，依托于云計算、大數(shù)據(jù)兩大基礎(chǔ)平臺和機器學(xué)習(xí)、模式識別和人機交互三大通用技術(shù)，...

國社會養(yǎng)老保障體系由三大支柱構(gòu)成，其中“第一支柱”是基本養(yǎng)老保險制度，“第二支柱”是企業(yè)年金和職業(yè)年金，“第三支柱”是個人儲蓄性養(yǎng)老金。近年來養(yǎng)老制度改革政策密集出臺，2015年國務(wù)院印發(fā)《基本養(yǎng)老保險基金投資管理辦法》，2016年人社部財政部印發(fā)《職業(yè)年金

國社會養(yǎng)老保障體系由三大支柱構(gòu)成，其中“第一支柱”是基本養(yǎng)老保險制度，“第二支柱”是企業(yè)年金和職業(yè)年金，“第三支柱”是個人儲蓄性養(yǎng)老金。近年來養(yǎng)老制度改革政策密集出臺，2015年國務(wù)院印發(fā)《基本養(yǎng)老保險基金投資管理辦法》，2016年人社部財政部印發(fā)《職業(yè)年金基金管理暫行辦法》，2017年國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加快發(fā)展商業(yè)養(yǎng)老保險的若干意見》，2018年證監(jiān)會印發(fā)《養(yǎng)老目標(biāo)證券投資基金指引（試行）》，標(biāo)志著多層次的養(yǎng)老金市場化投資運作已經(jīng)成為此次改革的重點方向和必然趨勢。

隨著職業(yè)年金、第三支柱的逐步落地，參保人數(shù)和市場規(guī)模將快速上升，多元化和個性化投資需求凸顯，養(yǎng)老金管理行業(yè)在迎來發(fā)展機遇的同時，更面臨著專業(yè)人員、風(fēng)險管理、系統(tǒng)資源等諸多方面不平衡、不充分矛盾。鑒于此，本文旨在論證養(yǎng)老金管理引入人工智能的必要性，并在此基礎(chǔ)上提出了智能投顧、智能風(fēng)控、智能運營、智能分析等四方面思考和建議。

一、 人工智能在我國金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新興技術(shù)科學(xué)。當(dāng)前，人工智能發(fā)展進入全新階段，黨的十九大報告指出，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。國務(wù)院于2017年7月印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確指出“人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將進一步釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量。加快推進產(chǎn)業(yè)智能化升級，在金融方面建立大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備。建立金融風(fēng)險智能預(yù)警與防控系統(tǒng)?！?/p>

人工智能是金融科技（Financial Technology，簡稱Fintech）的重要一環(huán)，其具備效率高、成本低、全天候等獨特優(yōu)勢，目前已成熟應(yīng)用在量化交易、信用

評估、身份識別等領(lǐng)域，不僅能協(xié)助完成海量數(shù)據(jù)分析，還滿足了金融服務(wù)對便利 性和快捷性的要求，對金融業(yè)產(chǎn)生了積極的推動作用。

二、 養(yǎng)老金投資管理引入人工智能的必要性

（一）人工智能是養(yǎng)老金實現(xiàn)普惠化、個性化的必然選擇

根據(jù)人社部公布數(shù)據(jù)，至2017年底全國參加基本養(yǎng)老保險人數(shù)超過9億人，參加企業(yè)年金的企業(yè)數(shù)達到7.9萬家、人數(shù)超過2300萬人。由于受體制機制、人力資源等因素制約，目前養(yǎng)老金投資管理模式主要采用統(tǒng)一的投資策略，暫無法考慮參保人的個性化需要。但隨著養(yǎng)老體制改革的不斷深入，“第二支柱”企業(yè)年金賦予個人投資選擇權(quán)將是大勢所趨，“第三支柱”也有望采用個人賬戶的方式，由個人自主選擇投資產(chǎn)品，養(yǎng)老金投管服務(wù)將從“面向機構(gòu)”逐步轉(zhuǎn)型為“面向個人”。假設(shè)未來第二、三支柱合計參保率達到8%，全國參保人數(shù)將超過1億人，而由于年齡、收入和風(fēng)險偏好等差異，上述龐大人群的投資需求將越發(fā)多樣化。屆時，以傳統(tǒng)人力資源驅(qū)動的投資服務(wù)難以同時滿足養(yǎng)老金“普惠化”和“個性化”的雙重需要，而人工智能將是平衡兩者關(guān)系的可行途徑。

（二）人工智能有助于實現(xiàn)養(yǎng)老金安全穩(wěn)健的投資目標(biāo)

養(yǎng)老金作為一項特殊資產(chǎn)，是退休人員的養(yǎng)老保障，其投資運作的首要目標(biāo)是確保資產(chǎn)的穩(wěn)健增值。而因市場波動、短期考核、業(yè)績排名等壓力，投資經(jīng)理容易發(fā)生逐利行為或操作偏差，以我國企業(yè)年金為例，根據(jù)人社部公布數(shù)據(jù)，在全部3069個投資組合中91%的組合2017年前三季度收益在2%-6%區(qū)間內(nèi)，另有210個和5個組合收益在0%-2%和低于0%的水平，合計占比約7%，嚴(yán)重偏離了市場均值。在此情況下，人工智能的優(yōu)勢在于一定程度上改善目前的投資運作模式，一方面通過對金融交易和市場數(shù)據(jù)的監(jiān)控，降低操作和道德風(fēng)險，同時阻止交易活動中潛在的非法行為；另一方面基于對大數(shù)據(jù)的篩選和分析，快速地為投資經(jīng)理提供建議，幫助其糾正投資決策，及時提示止盈止損。

（三）人工智能能夠提供跨越生命周期的養(yǎng)老金投管服務(wù)

養(yǎng)老金的期繳型積累方式?jīng)Q定了其投資運作的長期性，根據(jù)第六次全國人口普查結(jié)果，我國居民平均預(yù)期壽命為74.83歲，假設(shè)參保人25歲開始積累養(yǎng)老金，其整個投資周期將長達50年。對于一般養(yǎng)老金管理機構(gòu)而言，由于投資服務(wù)人員的流動、升遷等原因，難以在全生命周期間內(nèi)指派固定專人為參保人提供“一對一”的服務(wù)，而人員調(diào)整也將給參保人與管理機構(gòu)間帶來更多的溝通成本及潛在利益損失。相反的，人工智能通過計算器技術(shù)跨越了時間的局限，并基于機器學(xué)習(xí)能力，對參保人實現(xiàn)了長期跟蹤、動態(tài)更新和持續(xù)服務(wù)。

三、 人工智能在養(yǎng)老金投管領(lǐng)域應(yīng)用的前景

（一）“智能投顧”——提供定制化的投資方案

根據(jù)前文的討論，未來第二、三支柱養(yǎng)老金的投資方向?qū)⒔挥蓚€人決定，而我國目前大部分參保人尚不具備相應(yīng)的投資能力，需由投資顧問為其提供專業(yè)指導(dǎo)?；贏I技術(shù)，智能投顧將對參保人的年齡、性別、地域、財務(wù)狀況與投資目標(biāo)等進行綜合分析，運用智能算法及投資組合理論模型，為用戶提供智能化的投資管理服務(wù)。相比傳統(tǒng)投資顧問，智能投顧主要具備三方面優(yōu)勢：

1、準(zhǔn)確性，通過長期跟蹤和評估個人的健康信息、消費軌跡甚至保險記錄等數(shù)據(jù)，不斷迭代學(xué)習(xí)更新，深入挖掘投保人的風(fēng)險偏好、投資習(xí)慣及潛在價值，制定個性化的養(yǎng)老金投資方案；

2、及時性，通過實時跟蹤全球經(jīng)濟及資本市場情況，對市場動態(tài)快速反應(yīng)，及時向參保人提出投資方案的優(yōu)化建議；

3、經(jīng)濟性，能夠部分或完全替代昂貴的人工顧問，將投顧服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、批量化，降低服務(wù)成本，進一步降低養(yǎng)老金的費率和投資門檻。

（二）“智能風(fēng)控”——給予全覆蓋的安全防護

養(yǎng)老金作為對安全性要求較高的長期資產(chǎn)，其風(fēng)險的識別和管理能力尤為重要，隨著資本市場的發(fā)展、投資范圍的擴大和參與主體的增加，其風(fēng)險管控的幅度和難度將呈指數(shù)級上升。借助人工智能技術(shù)，有利于為養(yǎng)老金提供更加安全的防護：一方面，在投資標(biāo)的層面，通過機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)整合不同來源的金融信息，綜合分析標(biāo)的企業(yè)上下游環(huán)節(jié)和相關(guān)合作、競爭公司情況，主動發(fā)現(xiàn)相關(guān)企業(yè)的投資風(fēng)險，及時調(diào)整投資策略；另一方面，在投資組合層面，構(gòu)建動態(tài)的預(yù)警、止損機制，打破一刀切的風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)市場出現(xiàn)風(fēng)險時，基于智能算法，綜合投資組合業(yè)績基準(zhǔn)、累計收益、投資目標(biāo)及市場情況靈活判別風(fēng)險程度，給予更加科學(xué)、更加精準(zhǔn)的操作建議。

（三）“智能運營”——重構(gòu)碎片化的資金流

養(yǎng)老金的特性決定了母基金及各投資組合的現(xiàn)金流動呈現(xiàn)碎片化特征，其主要原因包括：

1、參保人數(shù)眾多，金融結(jié)算機構(gòu)不統(tǒng)一，結(jié)算通道和程序多樣化；

2、資金進出頻次較高，與個稅優(yōu)惠政策關(guān)聯(lián)度大，繳納及領(lǐng)取養(yǎng)老金的周期通常為月度；

3、個性化投資也使得產(chǎn)品嵌套、產(chǎn)品間切換的發(fā)生概率上升。上述情況均不利于養(yǎng)老金投資的有序?qū)嵤谌斯ぶ悄芗夹g(shù)，能夠通過對全體參保人的基本信息、歷史交易等數(shù)據(jù)的綜合分析，構(gòu)建現(xiàn)金流精算模型，將碎片化的資金流進行重新梳理和整合，提前規(guī)劃資金使用和頭寸準(zhǔn)備，緩解結(jié)構(gòu)性的流動性緊張，進一步提升投資效率和收益，實現(xiàn)養(yǎng)老金資產(chǎn)負(fù)債的長期動態(tài)匹配。

（四）“智能分析”——實現(xiàn)深層次的業(yè)績評估

傳統(tǒng)的養(yǎng)老金業(yè)績評估一般以結(jié)果為導(dǎo)向，更加偏重當(dāng)期業(yè)績和相對排名，難以對投資經(jīng)理的長期風(fēng)格進行量化分析，導(dǎo)致投資行為的短視化和逐利化，不利于養(yǎng)老金市場的可持續(xù)發(fā)展。基于人工智能的績效分析，并非簡單的將評估周期拉長，而是依托大數(shù)據(jù)工具，綜合考察投資經(jīng)理的日常交易、投資偏好以及應(yīng)對不同市場環(huán)境的及時反映，更深層次、更忠實地發(fā)掘投資組合問題，全方位地刻畫投資經(jīng)理的資產(chǎn)配置和擇時擇機能力，最終為養(yǎng)老金管理機構(gòu)的投資決策和風(fēng)險管理提供依據(jù)和參考。

作者：陳毅，交通銀行企業(yè)年金管委會辦公室副主任

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