22、金融行业人工智能与机器学习应用研究

金融行业人工智能与机器学习应用研究

1. 研究概述

本次研究聚焦于金融行业中人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用情况，旨在了解其技术成熟度和技术采用阶段。研究邀请了包括首席执行官、AI专家等在内的专业人士参与，最终筛选出45位专业人士，且研究过程中无缺席或退出情况。

1.1 所需信息

为支持决策，提供了如普华永道等金融机构发表的关于金融领域机器学习和AI现状的二次数据。创建技术成熟度和采用阶段之间映射所需的信息，基于专家对从股票市场投资到电子支付服务等五个领域技术实施现状的理解。同时，为辅助专家决策，提供了技术成熟度水平和技术阶段识别的解释，避免产生偏见。研究所需信息包括背景信息、理论知识和专家知识，也要求专家运用其在金融行业积累的隐性知识。

1.2 研究设计步骤

研究主要步骤如下：
1. 明确研究目标。
2. 寻找愿意参与研究的专家。
3. 设计问卷，以收集信息并减少专家的书写工作量。
4. 向专家发放问卷。
5. 收集问卷回复并分析，查看是否达成共识。
6. 反复发放问卷，直至专家在特定关键领域达成共识。
7. 达成共识后，转向下一个关键领域，重复问卷过程直至达成共识。在此期间，根据专家先前的回复提供更多信息。
8. 分析并创建AI和机器学习的技术成熟度水平和采用阶段的映射。

graph LR
    A[明确研究目标] --> B[寻找专家]
    B --> C[设计问卷]
    C --> D[发放问卷]
    D --> E[收集分析回复]
    E --> F{是否达成共识}
    F -- 否 --> D
    F -- 是 --> G[转向下一个关键领域]
    G --> D
    E --> H[创建技术映射]

1.3 数据收集方法

本研究不收集金融相关文献数据。前期进行了测试研究，借助专家意见将16个关键领域缩小至5个对金融行业未来重要的领域。研究采用了德尔菲法，并通过电子邮件在线调查的方式向专家收集数据。

1.4 数据分析

在数据收集的特定迭代过程中，使用Microsoft Excel软件以表格形式记录专家的回复。针对每个关键领域绘制图表，检查是否达成共识，若图表显示达成共识则停止迭代。技术成熟度和采用阶段的映射也借助Excel软件创建技术地图图表完成。

1.5 伦理考虑

为避免研究出现偏差，确保专家的回复和结果匿名，不影响研究结果。同时，由于金融行业存在喜欢和不喜欢技术的两类人群，研究未基于此特定标准选择专家，可能存在潜在偏差，但未对此进行测试。

1.6 研究局限性

定性研究的最大局限是难以精确量化未来结果，本研究也受此影响。尽管在问卷中使用了分类变量进行定量分析，但技术采用映射和技术成熟度理解需要行业经验，部分专家可能对AI和机器学习的进展了解不足，这也是研究的潜在局限。

2. 金融各领域技术成熟度分析

2.1 各领域技术成熟度概况

领域	技术成熟度	专家观点比例
股票市场投资	高	专家认可技术已在主流生产中应用，可替代人类专家
银行	中	71%专家认为处于此阶段，技术未完全进入主流生产，有一定的成功和失败案例
金融咨询与管理	低	58%专家认为处于研究阶段，未进入生产
会计	低/中	47%专家认为分别处于低和中阶段，低表示处于研究阶段，中表示已在生产中应用但需更多研究
电子支付服务	高	56%专家认为已达到高成熟度，技术已准备好或正在生产环境中使用

2.2 各领域详细分析

2.2.1 股票市场投资

在股票市场投资领域，AI和机器学习的技术成熟度处于高端。专家表示，该领域的技术已在主流生产中广泛应用，甚至可以替代人类专家。例如，股票市场中的经纪功能已完全自动化，算法交易和机器人辅助交易等应用，让熟练的交易员能够借助机器学习提升操作能力。同时，利用机器学习和AI为交易者和投资者提供买卖信号的功能也已基本自动化，如stocksrank.com网站，通过机器人分析师监控市场并提供交易信号。由于股票市场每秒产生的大量复杂数据，人类难以分析其中的趋势和模式，而机器学习和AI在这方面取得了成功。

2.2.2 银行

银行领域的AI和机器学习处于中等技术成熟度。71%的专家持有此观点，其余专家认为处于高（18%）或低（11%）水平。中等成熟度意味着技术尚未完全进入主流生产，存在一些成功和失败的案例。麦肯锡报告指出，欧洲超过12家银行已用机器学习模型取代传统统计模型，带来了新产品销售增长、资本支出节省、现金收款增加和费用降低等好处。银行还实施了推荐引擎和微目标模型，用于预测客户行为并制定干预机制。然而，银行领域的机器学习和AI要真正发挥潜力，还需达到能够独立采取具体行动的阶段。

2.2.3 金融咨询与管理

金融咨询与管理领域的AI和机器学习应用技术成熟度较低。58%的专家认为该技术处于研究阶段，尚未进入生产。虽然有一些公司正在开发相关应用，但整体仍处于早期阶段。例如，瑞士金融科技协会在财富管理方面进行了一些研究，但技术仍未投入生产。该领域利用机器学习和AI进行客户细分、提升客户体验以及匹配金融产品等应用，目前都还在研究中。

2.2.4 会计

会计领域的专家在技术成熟度上存在分歧，47%的专家认为处于低水平，47%认为处于中等水平。低成熟度表示技术处于研究阶段，中等成熟度表示已在生产中应用，但存在一些问题，需要更多研究才能进入主流生产。普华永道开发了基于机器学习的审计软件“hello”，可用于技术支持的审计，但该软件并非完全自动化，仍需人工干预，且审计数据按客户要求按月或按年提供。

2.2.5 电子支付服务

电子支付服务领域的AI和机器学习达到了高成熟度。56%的专家认为技术已准备好或正在生产环境中使用，经过3次迭代专家就快速达成了这一决策。该领域大量使用机器学习来打击各种欺诈行为，能够实时评估大量在线交易，提高准确性，检测非直观模式，识别欺诈并避免误报。例如，Visa公司已开始在支付流程中实施机器学习算法，以做出准确的业务决策。

3. 金融各领域技术采用阶段分析

3.1 各领域技术采用阶段概况

领域	技术采用阶段	专家观点比例
股票市场投资	阶段3	该阶段使用辅助应用获取见解，低级别智能评估专业人员，自动化增强人类能力和业务需求预测
银行	阶段2	53%专家认为处于此阶段，早期应用阶段，用于降低运营成本、诊断业务问题和构建问题检测系统
金融咨询与管理	阶段3	38%专家认为处于此阶段，使用机器学习辅助专业人员匹配资产和预测投资需求
会计	阶段2	62%专家认为处于此阶段，早期应用，用于线性操作、完成低效率任务、降低运营成本和发现业务问题
电子支付服务	阶段3	47%专家认为处于此阶段，辅助应用，低级别智能辅助专业人员，自动化增强人类能力

3.2 各领域详细分析

3.2.1 股票市场投资

股票市场投资被归类为阶段3实施。在这个阶段，通过使用辅助应用获取见解，利用低级别智能评估高技能专业人员，自动化用于增强人类能力和根据数据预测业务需求。算法交易和机器人辅助交易就是很好的例子，熟练的交易员在操作中借助机器学习得到了能力的提升。

3.2.2 银行

银行领域的技术采用阶段为阶段2。53%的专家持有此观点，这是一个早期应用阶段，主要用于降低运营成本、诊断业务问题和构建问题检测系统。全球主要银行已经实施了欺诈检测系统，广泛使用机器学习通过聊天机器人和机器人操作来降低运营成本，这主要体现在银行的客户服务角色中。

3.2.3 金融咨询与管理

金融咨询与管理领域，38%的专家认为技术处于阶段3，36%认为处于阶段2，由于阶段3的比例更高，所以该领域被确定为阶段3。在阶段3的辅助应用中，咨询和投资管理服务使用机器学习辅助专业人员，如关系经理和投资管理专家，确定客户的最佳资产匹配，并通过创建客户财务档案预测投资需求，从而为客户提供最佳金融服务。

3.2.4 会计

会计领域，62%的专家明确表示技术应用处于阶段2。阶段2是早期应用阶段，技术用于线性操作、完成低效率任务、降低运营成本，如机器对财务报表进行审计操作。同时，技术还用于发现业务问题和原因，如查找财务账本中与洗钱或高风险项目相关的过去交易，构建问题检测系统。

3.2.5 电子支付服务

电子支付服务领域，47%的专家认为技术处于阶段3的辅助应用阶段。在这个阶段，低级别智能用于辅助该领域的高技能专业人员，自动化用于增强人类能力。由于全球支付系统中每秒发生数百万甚至数十亿笔交易，人类无法手动扫描这些交易，而机器学习在这方面发挥了重要作用。

graph LR
    A[股票市场投资] --> C(阶段3)
    B[银行] --> D(阶段2)
    E[金融咨询与管理] --> C
    F[会计] --> D
    G[电子支付服务] --> C

4. 总结

本次研究全面分析了金融行业中人工智能和机器学习在不同领域的技术成熟度和技术采用阶段。从技术成熟度来看，股票市场投资和电子支付服务领域达到了较高水平，银行处于中等水平，金融咨询与管理和会计领域相对较低。在技术采用阶段方面，股票市场投资、金融咨询与管理和电子支付服务主要处于阶段3，银行和会计处于阶段2。

这些结果反映了金融行业不同领域在人工智能和机器学习应用方面的发展差异。对于处于较高成熟度和采用阶段的领域，如股票市场投资和电子支付服务，可以进一步探索如何优化现有应用，提高效率和准确性。而对于技术成熟度较低的领域，如金融咨询与管理和会计，需要加大研发投入，推动技术从研究阶段向生产阶段转化。

总体而言，人工智能和机器学习在金融行业的应用前景广阔，但不同领域的发展进程需要根据自身特点进行有针对性的推进，以实现金融行业的整体数字化转型和升级。