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北京快乐8和值FSB:人工智能和机器学习在金融服

文章来源:    时间:2018-06-07

 

  原标题:FSB:人工智能和机器学习在金融服务市场中的发展及其对金融稳定的影响

  近年来,人工智能广泛应用于包括金融业在内的各个领域。这有助于增强金融提高金融监管和系统性风险监测的效率,但也可能会给金融稳定带来许多挑战。

  人工智能是对人类智能的研究、模拟、延伸和扩展,是一门运用计算机研究不同类型、来源、质量的数据,从中提取有价值信息的学科。

  人工智能与大数据(分析)和机器学习密切相关。大数据(分析)指对大型或复杂的非结构化或半结构化数据进行处理和分析的行为。机器学习是人工智能的一个分支,是研究计算机如何模拟或实现人类学习行为,以获取新的知识和技能,重新组织已有知识结构使之不断改善自身性能的技术。

  其中,自动优化能力最高的深度学习,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。近年来,深度学习在图像识别、自然语言处理等多个领域取得显著成果,从而为金融机构提供自助金融服务奠定了基础。

  人工智能并非一个新概念。人工智能在金融业的应用由供需因素共同推动。从供给来看,新技术使得金融机构运行效率显著提高。首先,更快的处理器速度提升了计算能力、降低了硬件和数据储存成本。其次,目标数据库、软件和算法的可得性使大数据分析成为可能。最后,电子交易平台的快速发展使得人工智能算法与市场直接交互,复杂、实时的交易指令不需要人工干预即可完成。

  从需求来看,首先,金融机构有动力运用人工智能拓展业务,以降低成本、提高风险管理能力和市场竞争力。其次,金融机构为更好满足数据报送、最佳执行交易和反洗钱等合规要求,日益重视自动化程序以及包括人工智能在内的分析工具的运用。

  一是信用评分。由于采用机器学习和复杂的数据分析模型,数据来源不再局限于传统的信贷数据(结构化数据),而是新增了大量社交媒体、通讯工具等新型数据(非结构化或半结构化)。

  二是保险定价、营销和保险公司内部管理。基于机器学习的大数据分析,通过整合实时、高度细化的数据,以识别高风险案例,并提供更具竞争力的定价、改进营销。

  三是智能客服。目前,聊天机器人提供的服务还较初级,如为客户提供余额信息等。未来,聊天机器人将更多提供咨询服务,协助客户做出财务决策。

  一是资本优化。人工智能和机器学习工具有助于银行提高资本优化的效率、准确性和速度。资本优化也应用于衍生品保证金价值调整(MVA)优化,满足清算与双边结算净额监管规定对资本和初始保证金的要求。

  二是模型风险管理和压力测试。事后检验和模型验证是人工智能和机器学习能够很快实现技术突破的领域。银行正在研究如何利用机器学习,对大量非结构化或半结构化数据进行分析,并相应地调整政策。

  三是市场影响分析。人工智能和机器学习应用对市场影响分析形成补充。此外,企业将机器学习技术应用于“交易机器人”,自发学习如何应对市场变化。机器学习也应用于债券市场,通过识别和研究相似债券,准确评估债券流动性和价格波动情况。

  一是交易执行。交易公司利用人工智能和机器学习,分析客户交易历史数据,预测客户交易需求,提高卖方机构的交易销售能力。同时,人工智能和机器学习应用有助于交易公司管理其风险敞口,此外还能加强交易合规性管理,以满足非股票市场对交易前后的透明度要求。

  二是投资组合管理。在资产组合管理中,人工智能和机器学习工具能够发现新的价格波动信号,提升数据使用效率和市场研究水平,为买方机构提高投资收益率。

  监管科技(RegTech)广泛应用于交易监测,确保市场透明度及有序性。通过结合机器学习与自然语言处理技术(NLP),便于金融机构分析非结构化数据,并解析邮件、语音、即时消息、文档和元数据。

  部分欧洲投资公司已借助NLP和机器学习工具,将监管规定转译为通用语言,纳入其综合风险和报告系统,旨在评估遵守金融工具市场法规(MiFID II)、可转让证券集合投资计划法规(UCITS)、另类投资基金经理法规(AIFMD)等各类监管要求。

  人工智能和机器学习应用于自动化的宏观审慎分析,加强宏观审慎管理。就数据报送,机器学习能够对错误数据、空白字段和其他数据质量问题实施更高效的额外检查,提高数据质量,降低报送成本,实现更有效的宏观审慎管理。人工智能和机器学习还可改善交易数据库(TRs)的数据质量问题。

  央行和监管当局利用人工智能研究分析货币政策的影响,并预测失业率、GDP、工业生产等情况。将机器学习与自然语言处理工具相结合,可识别系统性风险和风险传播渠道,并监测和预测金融市场、流动性风险、资金压力、房价和失业率等变化趋势。

  与监管当局调查可疑交易的时间成本和误报率较高不同,机器学习擅长识别复杂模式,能够帮助监管当局提前关注那些需进一步调查的可疑交易。

  人工智能和机器学习将显著提升信息处理效率,缓解信息不对称性问题,进而提高市场效率,并维护金融稳定。

  但是,如果在信用评分等金融领域,过多应用同类别的人工智能和机器学习技术,北京快乐8和值可能放大关联风险(correlated risk)并影响金融稳定性。

  人工智能与机器学习可以帮助金融机构提高盈利能力,增加资本缓冲。但值得注意的是,人工智能和机器学习侧重于历史数据,可能会遗漏新风险。

  此外,由于人工智能和机器学习制定交易和投资决策的原理和沟通机制透明度较低,提供了暗箱操作的机会,对监管机构实施监管造成了困扰。同时,金融服务业可能对少数第三方技术开发商和服务提供商形成强烈依赖。当这些第三方机构遭遇恶性风险事件时,可能导致大量金融机构经营中断,导致金融稳定受到威胁。

  积极影响主要包括三方面:一是降低了金融服务成本;二是丰富了金融服务获取方式;三是提供了更多“定制”和具有针对性的金融服务。

  负面影响主要是客户隐私和信息安全方面存在隐患。由于种族、宗教、性别等敏感数据间隐含关联关系,在信用评级、贷款供应和保险等金融业务中容易带来歧视。

  目前在人工智能和机器学习领域尚未建立专门的国际标准,但国际标准制定者和国际监管机构已关注到算法交易等新技术可能会放大系统性风险。国际证监会组织(IOSCO)发表了关于算法交易等新技术对市场监管影响的研究报告,要求加强数据收集和跨境合作。

  从经济增长的角度看,人工智能和机器学习将通过以下机制推动经济增长:一是提升金融服务效率。二是增加金融与其他行业的交互性,形成新的“规模经济”。三是吸引人工智能和机器学习领域的投资。

  从宏观金融的角度看,人工智能和机器学习对金融结构和金融市场的中短期影响可能更为复杂,具体如下:

  一是对市场集中度以及系统重要性机构的影响。人工智能和机器学习可能改变金融市场集中度,并强化部分金融业务的重要性。

  人工智能和机器学习对系统重要性银行的影响很难判断。一方面,新技术可能打破传统银行业务,吸引新企业进入金融服务业,降低大型全能型银行的系统重要性。另一方面,如果银行成功采用人工智能和机器学习,增强市场竞争力,其系统重要性则会随之上升。

  二是潜在市场脆弱性。人工智能和机器学习将促进市场交易的多样化发展,有助于增强金融市场稳健性。另一方面,基于机器学习的投资策略比当前有章可循的算法更加难以预测。

  如果使用人工智能和机器学习进行高频交易,市场各参与者可能同时大规模地采取相似交易策略,造成市场波动,成为市场脆弱性的新来源。此外,人工智能和机器学习对对冲基金和做市商等市场参与者同时产生正面和负面的影响。

  三是对金融网络及金融体系连通性的影响。金融体系的相关性增加,或将增强整个金融体系的风险吸收能力。如果金融机构均依赖于相同的数据源以及相同的算法策略,金融体系连通性增强,会导致极端市场环境下市场风险进一步扩散。

  四是其他影响。如可能降低保险业逆向选择风险;但或许会增加某些特殊投保群体的投保成本,削弱保险分担风险的作用。

  尽管如此,人工智能和机器学习有助于提升金融监管、风险管理、合规和系统风险监测的效率,为监管当局和金融机构减轻监管负担。同时,人工智能和机器学习在金融行业的广泛应用,将促使监管当局考虑到技术进步因素,重新评估现行的监管框架,并完善监管措施。但如果在人工智能和机器学习应用上,公共部门落后于私人部门,可能提供了规避监管或者监管套利的机会。

  市场预计,人工智能和机器学习在金融服务中的应用范围和程度将进一步扩大。因此,有必要从现阶段开始研究对金融稳定的影响。人工智能和机器学习在金融体系中的应用有助于增强金融稳定,提高金融监管和系统性风险监测的效率。

  尽管如此,人工智能和机器学习也可能会给金融稳定带来许多挑战,包括:一是加大了金融业对相关技术第三方机构的依赖。二是由于第三方机构未纳入金融监管,不熟悉金融监管法律法规,可能导致第三方机构提供的金融服务发生在监管边界之外,难以及时监管。三是基于人工智能和机器学习的模型极为复杂,普遍缺乏可解释性。

  综上,应持续关注并监测人工智能和机器学习的应用。现阶段应在切实评估人工智能和机器学习在数据隐私性、操作风险、网络安全等领域的应用风险的基础上,不断提高人工智能和机器学习相关应用模型的可解释性,加强对人工智能和机器学习在金融行业应用的配套监管。

  原文《人工智能和机器学习在金融服务市场中的发展及其对金融稳定的影响》全文将刊载于中国外汇交易中心主办《中国货币市场》杂志2018.6总第200期。返回搜狐,查看更多

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