謝平：目前AI金融應用，保險可以，炒股不行

雷鋒網AI金融評論報道，5月27日下午，以「人工智慧：跨境競爭與合作驅動因素」為主題的2018杜克國際論壇在崑山舉行，在「人工智慧經濟」主旨發言環節，清華大學五道口金融學院教授、中國投資有限責任公司前副總經理謝平介紹了人工智慧在中國金融界各領域的應用進展。

近年來，在人工智慧應用領域，發展最快、最容易入手的領域便是金融行業。2017年7 月份國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》中，明確要求要建立金融大數據系統，提升金融多媒體數據處理與理解能力。創新智能金融產品和服務，發展金融新業態，將智能金融發展上升到了國家戰略高度。

謝平認為，在不斷完善的演算法和長期積累的大數據基礎的雙重推動下，人工智慧在中國金融界應用得非常好，一些應用已經落地，但同時也存在諸多理論挑戰。

謝平表示，除了技術方面演算法的不斷完善，中國在人工智慧金融應用方面相較於一般國家的優勢在於，擁有良好的數據基礎。

中國銀監會數據顯示，截至2017年9月末，中國銀行業金融機構總資產為240.40萬億元，其他類金融機構總資產為47.79萬億元，銀行業資產占金融業總資產的83.4%。在一行三會幾十年的監管下，銀行沉澱了大量的金融數據，為人工智慧在金融領域的應用提供了良好的大數據基礎。

在此基礎上，行業不斷嘗試新的人工智慧金融應用，如在圖像識別技術方面，開發了遠程開戶、無卡取款、刷手支付等，在語音技術方面，支持機器人客服和語音防詐騙應用等。在今年4月10號，建行在上海成立國內第一家無人銀行，在純無人網點方面進行了創新嘗試。

謝平認為，事實上，除了上述AI場景化服務等較為淺層應用外，在更深層次應用方面，如金融產品風控、AI反洗錢、智能合約、保險演算法、金融科技監管等，中國金融界都在不斷嘗試創新性探索。

風險控制方面的主要應用是，利用機器人收集金融機構某一產品的數據，然後用人工智慧演算法給出該產品的動態違約率。謝平表示，理論上每個人在某一時點都有一個CDS（credit default swap信用違約互換），理論上講只要數據夠充分，人工智慧就可以找到這個CDS。如果將來能做到這一點並得以廣泛應用的話，債券定價將會變得更加有效。

目前金融監管方面的主要問題是監管技術，監管對科技的需求越發突出。人工智慧在反洗錢、抓內幕交易等方面的應用越來越受到重視。

據雷鋒網了解，針對網上支付交易，已有機構嘗試在現有的反洗錢監測系統上載入基於大數據的人工智慧管控技術，可及時發現洗錢賬戶網路並建立風險預警機制，更有針對性地配置反洗錢管控資源，通過國際間銀行業合作，幫助政府開展相關反洗錢調查。謝平表示，就算現金，也有假設認為，可以植入晶元來實現記錄、跟蹤。

除了反洗錢，中國在利用人工智慧抓取內幕交易方面也進展不錯，與納斯達克簽署合約引進相關係統，從海量、複雜、隱秘的數據交易中，利用人工智慧識別數據關聯，從而獲取內幕交易線索，助力金融科技監管。

同時，謝平還介紹了業界「人工智慧促進合約履行的完整性」的觀點。2017年諾貝爾獎獲得者哈特認為，人類所有的合同，由於信息披露不充分和信息不對稱，在履約的過程當中總有一些瑕疵，理論上講人工智慧可以彌補這些不對稱，使契約不斷地去完善，從而達到減少風險，減少交易成本。人工智慧在促進金融業發展方面的核心理論之一便是，人工智慧可以促進合約的履約完整性。

此外，謝平還重點分享了人工智慧在保險領域內的應用。謝平介紹，人工智慧在保險界的應用已有大量分析討論，其中兩個最著名的理論是：大數定理和保險充分可交易定理。目前在大數據和人工智慧演算法基礎上，保險科技中的保險將接近完美的風險轉移模型，有以下四點改進：

1、保險產品豐富化，對人身和財產方面的每一種風險均可能出現相應的保險產品。

2、保險費率由公平原則釐定。

3、風險轉移給社會中有相應風險偏好的人，每個人風險偏好不同，由他們自願承擔。

4、可以按每個人的需求設計保險產品，並在市場上交易給其他風險偏好者。

舉例來講，比如把車從北京開到天津，除去路況車況等因素，還可以根據車主駕駛習慣進行個性化費率計算。謝平表示，在釐定費率的過程當中，人工智慧演算法和其它科學技術的結合能夠個性化評估風險，提高精算和實際風險水平的契合度，使過去不可保、不願保的風險轉化為可保、能保、願保的實際產品，擴大保險人的服務範圍。

目前，中國在互聯網方面走得很快，已批准了眾安、泰康、安心、易安四家互聯網保險公司。

就像一枚硬幣的兩面，人工智慧在金融領域的應用也不可避免地帶著雙刃，謝平舉例介紹了人工智慧在資本市場里對法瑪定理、Markowitz理論和Balck-Scholes期權理論的挑戰。

據雷鋒網AI金融評論了解，法瑪定理即有效市場假說（EMH），由「現代金融之父」尤金·法瑪1970年提出，該理論認為，股票市場是隨機的，每個時點的股票價格已經包含與此股票相關的所有信息，任何人是不可能預測股票價格的。與此相對的是羅伯特·希勒的市場泡沫論，兩派爭論由來已久。

但現在人工智慧與互聯網社交網路的融合發展，對法瑪定理提出了新的挑戰，有可能出現超級法瑪定理，即金融科技大數據的自動分析在市場信息充分、透明的情況下，投資者掌握的信息均等化，市場效率特別高，股票市場接近充分有效市場假說的時候，會出現超級法瑪，在計算速度無限快的情況下，人工智慧的演算法能夠分析市場上所有的相關信息，而且永遠比人類分析師早一點知道真實的股票價格，從而戰勝人類投資者。鑒於此，謝平表示「我們國家是絕對不允許人工智慧在炒股和證券交易中使用。」

類似還有人工智慧炒股挑戰Markowitz理論（投資組合理論），像阿爾法狗模仿中國的圍棋手一樣，它可以模仿中國前1000個基金經理的策略，然後優化成它自己的策略下單。現在有觀點認為人工智慧早晚有一天會炒股票炒贏人類。

此外，人工智慧技術也對Balck-Scholes理論提出了挑戰。據謝平介紹，一些人工智慧專家認為，按照人工智慧演算法可以根據互聯網市場上眾多使用者的信息，事先估算公眾的風險偏好，用這個公眾的風險偏好替代Balck-Scholes里的國債利率，會給出投資者最好的價格。

如此一來，原來的Balck-Scholes理論當中，無風險套利的基準理論就可以用人工智慧算出社會風險偏好來替代。

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