Myths and Truths About Artificial Intelligence in Finan

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在过去的几年中，人工智能领域对于金融、保险、银行等行业产生了巨大的影响力。许多创业者、投资者和从业人员利用机器学习、深度学习、强化学习等人工智能技术和工具帮助企业和个人更好地预测市场变化、进行风险控制和提升效率。此外，一些研究也表明，人工智能技术可以极大地增强传统模型的预测能力，提升对股市、债市等金融市场的分析准确性。

然而，人工智能并不是银行和金融领域仅有的或必需的应用场景。相反，由于其开放性、普适性、快速增长的特性，人工智能技术已经逐渐成为各行各业所需的工具。例如，人们希望借助人工智能实现自动化对客户服务，提升服务品质；人们期待通过智能机器人为零售商提供建议、促进销售过程改善；人们希望借助图像识别技术分析用户上传的照片并生成内容推荐；企业则需要掌握物联网设备数据监控、运维管理以及业务运营自动化等方面的技术。

基于这些背景，本文将结合个人观点和一些经验，试图阐述人工智能在金融和银行业中的真实情况及可能的应用方向，以及它们的局限性与未来挑战。文章将从以下几个方面展开：

1. AI在金融业的影响力
2. 基础知识和核心概念
3. AI应用的优缺点和局限性
4. AI在银行业的应用前景
5. 愿景与未来展望

2. AI在金融业的影响力

（一）金融业现状及技术需求

1. 金融业的历史

关于金融业的起源及其历史主要取决于英国皇家银行制度的发展历程。目前，整个金融行业仍处于繁荣发达阶段。直到上个世纪90年代末，整个金融行业还处于“资本主义体系”的时代，人们主要依靠银行的信贷政策来赚取利润。到了上个世纪后半叶，随着互联网和移动支付等技术的发展，金融业迎来了新的机遇——通过网络手段，银行可以开展快速的资金流动，提高交易速度和效率，扩展业务规模。但是，随着这个时代的结束，随着人们越来越关注消费者的金融权益，金融产业的发展陷入停滞不前。

2. 金融业的技术需求

2012年的金融危机之后，由于金融行业的脆弱性，加之互联网、移动支付等新技术的发展，金融业出现了广泛且持续的需求。首先，金融行业的竞争日益激烈，企业之间、个人之间的竞争也越来越激烈，这要求金融企业必须能够胜任海量数据的收集、处理和分析工作。其次，金融行业的运营环境越来越复杂，各种安全威胁、法律风险、道德风险以及政治风险都使得企业必须在高度竞争的背景下应对各种不确定性。再次，金融行业的复杂性以及海量的数据导致了对数据分析、机器学习等人工智能技术的依赖。最后，人类活动在金融领域的不可避免的发展将促使更多的应用被开发出来。因此，基于以上原因，人工智能技术在金融业的应用已经成为当务之急。

3. 技术发展的趋势

2018年是人工智能技术爆炸年，这是因为人工智能技术已经占据了金融业的中心位置，并取得重大突破性进步。随着互联网的发展、云计算平台的建设和人工智能技术的应用，金融业正在转型发展，并逐渐进入到“数字货币”时代。

数字货币是一个颠覆性的创新，它改变了金融业的运行方式。现在，世界各地的人们都在使用数字货币购买商品、服务、资产和其他金融资产。在美国，欧洲、日本、韩国、中国和其他国家也纷纷推出自己的数字货币。数字货币通常由数字编码来表示，具有极高的透明度、安全性和可靠性。数字货币通过加密算法来验证网络上的所有交易，保护双方的钱包免受泄露和恶意攻击。但是，数字货币并非没有缺点。数字货币的交易费用较高、流通性差、信息披露不透明、容易被操纵，甚至还会引发信用卡和债券市场的衰落。因此，数字货币还处于成熟但还需要进一步完善。

（二）金融业人才需求

除了技术的需求，金融业的人才需求也是非常迫切的。传统的金融职业生态已经完全崩溃，新兴的金融创业公司不断涌现，尤其是在人工智能领域。因此，为了应对这样的社会需求，许多顶级的金融领袖都希望能够培养出一批在人工智能领域具有独特见解和能力的专家。他们包括托马斯.杰克逊(Theodore John Jennings)、凯文.米塞斯( )、约翰.库兹曼(John Curryman)、贾里德.拉奇(Jared Lakie)以及鲍勃.鲍尔顿(Bob Barlow)。

（三）金融业的机遇

根据《华尔街日报》统计，截止2019年7月，全球金融机构拥有超过35万亿美元的资产负债表，其中包括银行、证券、保险、基金、贷款、基金管理公司和信托等机构。其中，全球总资产占比超过四分之一，而全球贷款占比超过八分之一，这是金融业存在的巨大问题。另外，在美联储加息和亚洲金融危机等事件的影响下，2020年全球经济形势将发生根本性变化。

目前，全球金融行业正面临一系列的问题，如：

1. 超级宽松的货币政策带来的通胀率上升，以及全球经济的增速放缓

2. 金融服务产业链的重组以及全球市场供求结构的变化

3. 人民币汇率的振幅显著增加，以及人民币的国际化挑战

4. 金融系统的混乱、经济衰退、金融泡沫的泛滥以及全球经济的增长放缓

5. 在线支付业务的发展以及超高的个人存款利率

6. 不断增长的贸易战、政治斗争和全球冲突

通过智能化的解决方案，人工智能技术正在促进金融行业的创新与发展，提升效率、降低成本、促进创造价值。那么，人工智能技术在金融业的应用前景如何？

3. 基础知识和核心概念

（一）人工智能的定义

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个研究领域，其目标是让计算机具有智能，能够自我学习、调整和扩展，并能够做出好的决策。简单来说，人工智能就是指由机器构建的模拟人类的学习系统。

一般认为，人工智能是指由人的神经网络所构建的计算机系统。它可以做某些特定任务，如识别图像、认知语言、预测情绪、开车或驾驶汽车、理解视频等。人工智能一般通过训练数据、模式匹配以及规则引擎等方法，建立一个模型，能够在不完全的情况下把输入数据映射到输出结果。

（二）基本概念术语说明

1. 模型

模型是对现实世界的一种抽象化，它描述了一件事物的特征，并用来解决某个问题。模型由若干变量和参数组成，参数是模型的状态或客观条件，变量是模型的输入。

2. 数据集

数据集是一个集合，包含多个样本，每个样本代表了一个实际事件。数据集中每条记录均属于该事件的一部分，也可以说是对该事件的记录或描述。例如，银行的流水就是一张数据集，其中包含银行账户余额的变动记录。

3. 特征工程

特征工程是指从原始数据中提取有效特征，并进行转换、过滤、选择、合并等操作，最终得到用于训练模型的数据。特征工程包括数据清洗、归一化、标准化、降维、聚类等。

4. 训练集、测试集、验证集

训练集、测试集、验证集是机器学习模型的重要组成部分。训练集用于模型训练，测试集用于评估模型的准确性和鲁棒性，验证集用于调参优化。训练集、测试集、验证集可以按照比例来分配。比如，训练集占总体数据集的80%，测试集占20%。

5. 超参数

超参数是机器学习模型的参数，需要指定其初始值或范围，用于调整模型的性能。超参数包括学习速率、训练轮数、惩罚因子、隐藏层数目等。

6. 评估指标

评估指标是模型训练过程中的指标，用于衡量模型的预测精度。常用的评估指标包括分类正确率、回归平均绝对误差、F1分数、ROC曲线等。

7. 损失函数

损失函数是衡量模型预测误差的指标。损失函数的选择决定了模型的性能。常用的损失函数包括平方误差、交叉熵误差等。

8. 权重衰减

权重衰减是防止过拟合的一种方法。它限制了网络中权值的大小，使得网络不能过度依赖少量的权值。

9. 优化器

优化器是决定模型更新的策略，用于梯度下降或最小化损失函数。常用的优化器包括随机梯度下降、Adam优化器、Adagrad优化器等。

10. 模型部署

模型部署是指把训练好的模型运用到生产环境中。模型部署有三个关键环节，包括模型转换、模型加载、模型调用。模型转换是指把训练好的模型转换为可以在不同编程语言、平台上执行的形式。模型加载是指把转换后的模型加载到内存中，以便模型能够使用。模型调用是指在指定的输入上执行模型，并返回输出结果。

（三）核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

1. k近邻算法(KNN)

KNN算法是一个非参数化的分类算法。它通过判断样本与其他样本的距离来进行分类。首先，选择距离某一点最近的k个邻居。然后，将这k个邻居所在类别最多的类作为该点的类别。

KNN算法的具体操作步骤如下：

1. 将训练集中的样本按特征划分为k个簇
2. 对每一个新的样本，计算它的k个近邻居
3. 根据k个近邻居所在类别的多数来给出该样本的类别

KNN算法的数学公式为：

其中\widehat{y}表示样本x的预测标签，C表示类的集合。kNN(x,C)表示样本x到C类中的第k近邻居。

2. 支持向量机(SVM)

支持向量机(SVM)是一类间隔最大化的线性分类器。SVM的基本想法是找到一个分离超平面，使得两类样本之间的距离最大化。具体来说，SVM首先求解数据间的最大margin，即两个类之间的距离最大化，得到分割超平面。然后，SVM利用拉格朗日乘子法求解最优解，得到最优超平面。

SVM的具体操作步骤如下：

1. 通过给定核函数、损失函数、正则化项等参数，构造优化问题
2. 使用优化方法，求解最优解
3. 使用核函数将数据映射到高维空间中
4. 用分割超平面对数据进行分类

SVM的数学公式为：

其中\boldsymbol{\omega}, b为分割超平面的参数。\phi为核函数，C是正则化参数。y_i(\mathbf{w}^T\phi(\mathbf{x}_i)+b)>1表示样本x_i被分错了，所以应该违反约束。

3. 决策树(DT)

决策树(DT)是一种常用的机器学习分类模型。DT模型以树的形式表示，模型由结点和内部节点、外部节点和叶子节点组成。在DT模型中，每个内部节点表示特征的某个属性，每个叶子节点表示决策结果。在训练过程中，DT模型先从整体数据集中找出最优的分裂点，然后再用该分裂点划分数据集。在预测过程中，DT模型从根节点开始，如果满足某个分支条件，就进入相应的子节点继续判定，否则一直往下走到叶子节点。

DT的具体操作步骤如下：

1. 寻找最优分割属性
2. 分割数据集并停止分割，或者创建叶子节点
3. 计算叶子节点的“熵”或GINI指标
4. 选取最优分割属性和分割点，创建新结点

DT的数学公式为：

4. 逻辑回归(LR)

逻辑回归(LR)是一种常用的机器学习回归模型。LR模型是一种判别模型，它通过逻辑斯蒂回归模型来解决二分类问题。LR模型是一种线性模型，假设特征与结果呈线性关系，并加入了逻辑斯蒂分布，使得模型能够处理非线性关系。在训练过程中，LR模型通过最大似然估计估计模型参数，使得预测结果与真实值尽可能一致。在预测过程中，LR模型只考虑特征的值，忽略其对应的标签，直接进行预测。

LR的具体操作步骤如下：

1. 参数估计：采用极大似然估计的方法估计模型参数
2. 模型预测：输入特征向量，模型输出预测结果
3. 性能评估：计算模型的精度、召回率、AUC、F1-score等性能指标

LR的数学公式为：

5. 集成学习

集成学习(Ensemble Learning)是指多个学习器组合成一个模型，在预测时，多个学习器的预测结果结合起来产生最终的预测结果。集成学习在多个基学习器之间共享数据，并且通过平均、投票等方法进行集成。集成学习的优点是提升预测能力、降低偏差、提升健壮性。

集成学习的具体操作步骤如下：

1. 从不同的学习器集中产生一组预测结果
2. 利用投票、平均或其他方式对这些预测结果进行融合

4. AI应用的优缺点和局限性

（一）AI应用的优点

1. 准确率：人工智能技术的准确率可以媲美甚至超过传统机器学习方法。此外，还有一些领域特有的应用，如图像搜索、语音识别、文本分类等，准确率也得到很大的提升。
2. 可解释性：人工智能技术可以给予分析结果的可解释性。对于复杂的模型，它能够给出每个变量的影响、概率分布，以及决策过程。
3. 快速响应：人工智能技术可以实时的响应变化，可以应用在动态的环境中，实现快速响应。
4. 规模化：人工智能技术可以应用于大数据集，从而大大提升分析能力。
5. 高可用性：人工智能技术可以提升系统的可靠性和可用性。

（二）AI应用的局限性

人工智能技术并非完美无缺。虽然它已经取得了很多成功的案例，但同时也要注意以下几个方面：

1. 数据质量：AI模型的训练数据质量决定着它的预测效果。良好的数据质量可以保证模型的收敛速度、稳定性、泛化能力。
2. 模型鲁棒性：AI模型可能会出现过拟合或欠拟合的现象，需要进行模型选择和参数调优。
3. 计算资源消耗：对于特别复杂的模型，训练时间和计算资源的消耗可能是一个难题。
4. 算法选择：人工智能算法目前还比较理论化，还没有形成统一的标准。不同的算法有不同的优缺点，需要根据实际情况选择。
5. 隐私保护：人工智能技术可能会泄露用户隐私，需要考虑相关法律法规，进行隐私保护。