申晨

（图片来源：百度图库）

2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》（简称“《规划》”）。《规划》指出：在智能金融方面，建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。随着人工智能在金融领域展开应用，其对传统金融行业的发展造成了广泛冲击，对传统金融监管提出了新的挑战，创新金融监管法律法规显得尤为必要。

一、人工智能颠覆金融业传统思维

根据《人工智能辞典》的定义，人工智能（Artificial Intelligence , AI）是指“使计算机系统模拟人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务”。近年来Alpha Go不断取得突破，向人们展现了AI的无限潜能。AI对金融业的影响可谓是全方位的。不妨将金融行业比作短跑运动员，如果互联网技术是其脚下的专业跑鞋，那么AI则是直接给其换上了猎豹的心脏和四肢。根据AI目前的发展状况，具体来看，至少可以预见其在金融业中有如下应用场景：

一是智能投顾。智能投顾，即为客户提供基于算法的在线金融服务。其主要通过电话、短信、线上、移动终端APP及智能机器人终端与客户进行互动交流，处理客户具体业务需求。相比传统的按键式菜单和一对一的面谈式交流，智能投顾有量化投资和主动投资两大特点。

二是交易预测。交易预测，即通过算法架构和大数据搜集对金融市场的走向进行预测。相较于传统的交易员以点及面的预测模式，其以面带点，精准度更高。特别是大大减少了交易员预测模式中不可避免的情绪化影响，其理性化程度更高，对金融市场的稳定起到一定的作用。

三是征信服务。目前在信贷业务上，大数据风控的自动决策引擎已经可以完成大部分用户的审批，而AI的加入则可以更进一步，通过查征信的方式，根据用户过去违约的行为判断未来的违约几率，根据X变量和Y变量做出分析。

仅从上述三个应用场景，不难看到，AI加入金融领域意味着更少的金融业务员，更强大的数据分析处理能力，更透明和更稳定的交易市场。同时，也不应忽视，AI对大数据和互联网的高度依赖也将成为这一技术在实际应用中的阿喀琉斯之踵。由于多重因素的加入，AI对传统金融业思维有着颠覆式的影响，尽管在短时间来看，这种影响仍然只存在于概念之中。

二、人工智能对金融监管策略提出新要求

上个世纪初以来，各国金融监管策略的天平多次在安全和效率二者中间摇摆倾斜，终于在最近的一次金融危机后，逐渐探索出使二者保持相对平衡的方案。这些政策转变见证了金融监管理论从偏重稳定型到偏重效率型最后到稳定和效率兼顾型的发展变化。在稳定和效率二元平衡的基础之上，监管激励理论、最优相机理论、成本收益理论、市场约束理论、监管有效性理论从人员、市场、政府等视角架构监管制度框架，最终体现在一系列新型金融监管法律制度中。AI的出现，不仅为上述金融监管理论注入了新的基础性元素，而且必将催生新生代的金融监管理论的出现，最终促使金融监管策略进一步适应和调整。其主要体现在以下三个方面：

第一，信息不对称因素逐渐消解。大量传统金融监管的理论研究建立在信息不对称的基础之上，这些信息不对称不仅发生在市场交易之间，也发生在政府和被监管者之间。信息不对称容易导致金融消费者集体行动失灵，监管成本昂贵等一系列问题。尽管就目前来看，这些理论仍然是坚不可摧的，但是随着云计算和大数据共同支撑起来的AI技术逐渐普及，市场主体获取信息的渠道更普遍、更多元、更快捷，政府通过技术建设也能够全面掌控关键信息数据，信息不对称终将成为一个过去式的概念，基于这一概念的一系列分析与现实环境不可避免地出现偏差。新型的金融监管理论的发展方向是围绕一个更为透明的信息环境重新展开实证调查研究。

第二，技术性风险因素成为重要指标。AI除了继承互联网及其衍生技术的大多数特性之外，还具有自身的一些特点，如智能性、生态系统性等。这使得AI金融产业对技术风险的敏感度更高。最为典型的技术性风险是系统漏洞和由之引起的黑客攻击，由于AI更多地涉及个性化定制服务和金融产业链，其风险传导速度更快，危害程度较诸传统金融风险更高。此外，伦理道德风险也是不可忽视的技术性风险之一。什么样的算法能够保障 AI符合金融业的基本伦理道德规范，一旦违反，其损失和责任如何负担，这一问题除了需要计算机科学来回答以外，还需要金融监管层面予以更多地关注。反观传统的金融监管理论，其主要关注于报表、从业人员、政府和行业组织等方面的风险，对于技术性风险的关注微乎其微。从目前的发展趋势上看，网络技术是现代金融业的灵魂支柱，相关技术风险也成为决定性的影响因素。新型金融监管理论必将考虑这一重大变量带来的一系列影响。

第三，交易理性因素有所变化。AI相较于人类智能，能够完全规避交易中时常出现的恐慌、盲目从众等非理性交易心理，使得未来的金融交易更为理性化。典型的例子是Cerebellum对冲基金，这只掌管900亿美元的基金使用AI技术进行交易预测，自2009年以来一直处于盈利状态。但必须认识到，交易理性化也不必然意味着更稳定的金融市场，如果多数投资人使用同一个AI系统，因其具有相似算法和运算模式，可能导致出现大量一致或类似的决策，给金融市场带来冲击。这使得新的金融监管理论必须基于“非人”理性而不是传统的“理性人”对金融市场的影响展开具体考量。

三、创新金融监管法律法规势在必行

AI颠覆了传统金融业思维，为新的金融监管理论提供方向，最终则是要体现在各国的金融监管法律法规内容上。目前，AI在世界范围内仍然处于起步阶段，相关规则仍停留于战略形态，随着其投产应用，细化的配套法律法规需要同步进行。《规划》为制定关于AI的法律法规指明了道路，从中可以看到，相关法律法规建设是立体化全方位的。具体到金融监管法中，对AI相关法律法规建设，本文提出以下几点思路：

第一，明确谁来管的问题。由于AI涉及的领域盘杂交错，一个部门难以将其全部涵盖。从外部上看，要协调好我国金融监管部门与工信部、公安部等相关部门之间的关系，就审批事项、危机处理等问题进行有效的职权划分。从内部上看，首先要明确各金融监管部门的职责范围，结合目前金融监管改革的大背景，审慎考虑AI金融产业相关细则的制定、执行等权责的主体和范围；其次要充分考虑行业组织和技术社群的重要性，充分发挥金融业行业协会和技术社群在AI规则制定，政策参与等方面的积极性，提高立法的科学程度。

第二，明确管什么的问题。首先要明确AI金融产业的内涵和外延，在展开充分的实证研究的基础之上，对AI金融产业给出合理的定义和科学的分类。其次要对AI的效率和风险进行充分论证，真实反映产业发展实际情况，准确定位未来发展目标，使得法律法规的制定一方面促进产业繁荣发展，另一方面有效控制金融风险。其中，最首要的任务是基于金融伦理道德观对AI算法架构进行有效的法律规制，明确责任主体，最大限度地保证AI对金融业的正效应。

第三，明确怎么管的问题。AI金融产业的监管手段与现行的金融监管手段应该是处于交叉重叠的状态，既不能完全照搬传统的监管方式，也不能完全超脱于传统之外。传统的金融监管手段如对资本充足率的要求，对透明度的要求等对AI金融产业仍然适用。在分类监管、公平监管、公开监管三大基本原则的基础上，监管部门要结合现代化监管手段，充分利用AI技术，实现金融监管技术化，即RegTech。通过平台对接等技术手段，实现对AI金融产业的无缝监管。同时，AI金融公司内部监管手段也应根据特殊风险进行相应调整，需要将防范技术漏洞和数据保护等规则的制定放在最优先级加以设计。

（作者是武汉大学中国边界与海洋研究院2015级硕士研究生）

AI Era Calls for Innovation of Financial Regulation

SHEN Chen

On July 20, 2017, the State Council of China issued Development Project for A New Generation of Artificial Intelligence. The Project points out that China will establish big data system in smart financial area to improve data processing and understanding ability of financial multimedia; innovative Intelligent financial products and services to develop new patterns of financial industry; encourage the application of technologies and devices such as intelligent customer services and smart monitoring in financial industry; establish smart early warning and control system to avoid financial risk. With the application of artificial intelligence in the financial sector, China should establish and perfect relevant laws and regulations as soon as possible.