27、金融领域机器学习的法规、隐私与创新应用

金融领域机器学习的法规、隐私与创新应用

1. 美国证券监管体系

美国证券监管分为三个独特层次，各有其职责和权限。

1.1 政府法律与行政监管机构——美国证券交易委员会（SEC）

SEC 负责保护投资者并维护证券市场的诚信。多项联邦法规对证券进行监管，且监管趋势是从州级向联邦级转移。SEC 可以发布对国会通过的证券法律的解释规则，例如针对替代交易框架的 Reg ATS 和针对股票市场的 Reg NMS。此外，SEC 会审查自律组织（SROs）提出的规则，并对这些规则是否符合 1934 年《证券交易法》拥有最终决定权。

不过，SEC 的监管存在一定限制：
- 不监管主要的政府证券市场（因为政府证券、国债和相关监管豁免证券注册），但在二级市场有监管；
- 不监管商品期货和期权（由商品期货交易委员会监管）；
- 对场外衍生品市场的监管有限；
- 市政债券由在 SEC 监督下的 SRO 管理；
- 不监管商业银行的证券发行（由银行监管机构监管），商业银行在《格雷姆 - 里奇 - 比利雷法案》（GLBAct）规定的有限豁免下，可作为证券交易商和经纪商，无需向 SEC 注册。

1.2 州法律与监管机构

在美国，各州对未在 SEC 注册的经纪交易商和投资顾问进行注册和监管，包括管理资产少于 2500 万美元的投资顾问。它们遵循并依赖 SEC 的规则（《交易法》第 15(h) 条）。州监管机构主要专注于打击州内的欺诈行为并跟踪投诉。州法律当局可以进行刑事起诉，而 SEC 仅限于民事和行政行动，并将刑事事项移交司法部。因此，各州通常会与 SEC 和 SROs 合作，共同监管州内的证券行业。

1.3 自律组织（SROs）

SROs 为其成员设定标准并管理商业贷款。它们的规则补充了 SEC 的原则和政府法律，尽管可能有不同的细节和侧重点。SROs 采用的任何法律都必须经过 SEC 审查，在某些情况下还需获得批准，SEC 对它们拥有最终权威。SROs 的例子包括国家交易所（如纽约证券交易所、芝加哥气候交易所、纳斯达克股票市场）和国家证券协会（如金融行业监管局 FINRA，它是 2007 年由全国证券交易商协会 [NASD] 与纽约证券交易所的监管、执行和仲裁部门合并而成）。对于市政证券，一个名为市政证券规则制定委员会的特定 SRO 负责制定投资者保护规则，并监督承销、交易和提供免税证券、学校储蓄计划及其他市政证券的经纪交易商和银行。

下面用表格总结美国证券监管体系：
|监管层次|监管机构|职责|监管限制|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|联邦|SEC|保护投资者，维护证券市场诚信，发布规则，审查 SROs 规则|不监管主要政府证券市场、商品期货和期权等|
|州|州监管机构|注册和监管未在 SEC 注册的经纪交易商和投资顾问，打击欺诈，跟踪投诉|/|
|自律组织|SROs|为成员设定标准，管理商业贷款|规则需经 SEC 审查和批准|

2. 加密货币与监管

近年来，不受监管的加密货币兴起。在美国和欧盟等许多国家，加密货币是法定货币，但在印度、玻利维亚等国家仍被禁止。允许使用这些非监管货币的技术是区块链，它基于点对点网络原理来验证货币交易。

如果你想为加密货币实施机器学习，需要了解所在国家是完全禁止还是仅禁止用于银行目的。可访问 https://en.wikipedia.org/wiki/Legality_of_bitcoin_by_country_or_territory 获取更多最新信息。未来，随着大众观念的转变，人们对加密货币的态度可能会发生变化，从而更有信心进行交易。

3. 数据隐私陷阱

3.1 欧盟 GDPR 法案

数据隐私法由欧盟开创，即《通用数据保护条例》（GDPR）法案。数据隐私意味着处理个人信息的商业程序必须在设计和运营时牢记保护信息的标准和措施，例如在适当情况下使用假名化或完全匿名化。企业应默认使用最高级别的隐私设置，使信息在未经明确、知情同意的情况下不公开，且在没有独立获取的额外信息时不能用于识别个人。除非在法规规定的合法前提下，或信息控制者或处理者获得信息主体明确且个性化的同意，否则不得处理个人信息。信息主体有权随时拒绝同意。

3.2 美国数据隐私法律

美国居民信息的安全由国家和州两级法律控制。美国没有单一的主要信息安全法规。联邦法规主要针对特定部门，而州法规更侧重于保护个人消费者的安全权益。隐私权是一项基于先例的权利，已融入许多州的州宪法以及州和联邦两级的法律中。保护信息和消费者隐私的法律基于个人有隐私期望的原则，除非该期望因法规或披露而降低或消除。美国的信息安全和隐私法规旨在保护美国或其各州居民的隐私。联邦法律适用于保护所有居民，州法律旨在保护本州居民。

下面是数据隐私相关要点的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[数据隐私法规] --> B[欧盟 GDPR 法案]
    A --> C[美国法律]
    B --> B1[商业程序设计保护信息]
    B --> B2[默认最高隐私设置]
    B --> B3[需信息主体同意]
    C --> C1[联邦针对特定部门]
    C --> C2[州侧重保护消费者]

4. 机器学习应用面临的合规问题

4.1 面部识别应用

使用面部识别向走进银行的客户提供金融产品的提议是有意义的，但也引发了伦理问题，例如组织是否可以在人们不知情的情况下收集和分析面部数据，如何确保收集的数据仅用于预定目的，以及如何避免应用程序在提供提议时存在种族歧视。

4.2 加密货币交易应用

创建基于机器学习预测进行加密货币交易的应用程序时，作为支付系统守门人，需要确保通过系统进行的支付不被用于洗钱和资助恐怖活动，否则可能违反相关法规。

4.3 社交媒体金融分析应用

设计使用人们社交媒体账户创建金融档案的应用程序时，要确保用户档案用于道德目的，防止数据落入黑客等不法分子手中，且不能利用用户的金融交易信息进行敲诈或威胁。

4.4 视网膜虹膜扫描应用

使用视网膜虹膜扫描验证金融交易的移动应用程序，需要确保客户丢失手机时，存储在应用中的生物识别数据不被泄露。

4.5 金融服务推荐应用

提供保险、信用卡和贷款等金融服务产品的应用程序，在使用机器学习分析客户信息并推荐服务时，要确保遵守数据隐私法，并让参与交易的各方对数据泄露负责。

4.6 小额信贷应用

小额信贷应用程序在发生数据泄露时，需要明确是通知发生泄露国家的所有用户还是通知所有使用系统的用户，以符合数据隐私和保护法律。

4.7 金融档案存储应用

存储个人金融档案的应用程序，当客户要求查看其金融档案时，要确保应用程序符合数据保护和隐私法。同时，需要告知用户如何使用他们的金融档案，例如使用机器学习算法预测其未来的金融需求。

4.8 股票交易分析应用

存储股票市场交易数据并使用机器学习算法分析和推荐股票的金融应用程序，在客户终止服务时，应给予客户删除数据或保留数据的选择，否则可能违反数据隐私和保护法律。

这些场景展示了金融科技实施在全球各种法律法规下的复杂性，在构建、创建和运行相关服务时，必须充分了解并遵守这些规则。

5. 金融领域机器学习的创新盈利方向

金融领域利用机器学习进行创新盈利主要有三个方向，下面将详细介绍。

5.1 互联银行

5.1.1 现有银行网络的不足

当前银行的数字网络存在诸多不足，无法满足客户的所有需求，主要体现在以下几个方面：
- 并非仅仅是将现有实体银行的业务扩展到数字领域。
- 不仅仅是让客户使用银行的数字产品技术。
- 不只是拥有客户的数字档案。
- 也不是简单地对现有银行客户数据应用机器学习并提供银行产品。

目前，各银行之间相互独立，无法访问其他银行客户的数据。例如，当客户从一家银行转到另一家银行开户时，需要重新提供所有信息，银行也需独立验证和存储这些信息。这导致银行在与客户打交道时，缺乏对客户完整金融历史的了解，难以预测客户的需求，如贷款、保险等。

5.1.2 互联银行网络的工作模式

互联银行网络通过创建一个中央客户档案数据库，让各银行在获得客户许可后可以访问该数据库。下面通过 mermaid 流程图展示其工作模式：

graph LR
    A[客户] --> B[银行A]
    A --> C[银行B]
    A --> D[银行C]
    B --> E[中央客户档案数据库]
    C --> E
    D --> E
    E --> B
    E --> C
    E --> D

在这个网络中，客户与各自的银行保持连接以满足金融需求。当银行需要了解客户的更多信息时，可以从中央数据库获取。例如，银行 A 可以根据中央数据库中的信息，为客户提供更合适的保险政策。这种模式不仅能让客户获得更好的服务，也能提高银行之间的透明度，促进金融系统的健康发展。

5.2 新兴金融市场

新兴金融市场是金融领域的新机遇。机器学习可以通过分析大量的市场数据，帮助投资者发现潜在的投资机会，预测市场趋势。例如，通过对历史数据和实时数据的分析，机器学习算法可以识别出某些金融产品的价格波动规律，为投资者提供决策支持。

5.3 金融资产交换

金融资产交换涉及到各种金融资产的交易，如股票、债券、期货等。机器学习可以优化资产交换的过程，提高交易效率和准确性。例如，通过对市场供需关系、资产价格走势等因素的分析，机器学习算法可以为交易双方提供更合理的交易价格和交易时机建议。

下面用表格总结金融领域机器学习的创新盈利方向：
|盈利方向|特点|优势|
| ---- | ---- | ---- |
|互联银行|通过中央数据库共享客户信息|提高银行服务质量，增强透明度|
|新兴金融市场|分析市场数据发现投资机会|帮助投资者获取更高收益|
|金融资产交换|优化交易过程|提高交易效率和准确性|

6. 总结

金融领域的机器学习应用既面临着法规和数据隐私等方面的挑战，也蕴含着巨大的创新盈利机会。在实施机器学习应用时，必须充分了解并遵守相关的法律法规，确保数据的安全和隐私。同时，要积极探索创新的盈利模式，如互联银行、新兴金融市场和金融资产交换等，以推动金融行业的发展。希望通过本文的介绍，能让大家对金融领域机器学习的应用有更深入的了解，并在实际应用中取得更好的效果。