1引言
在这个快速变革的时代中，金融行业作为全球经济的关键支柱，正经历着前所未有的变化。技术进步以及人工智能的发展，正在改变传统金融的服务模式，并重塑金融行业的运作方式。本文旨在探讨人工智能在金融领域应用的发展历程，并以案例分析的方式进一步说明人工智能如何助力金融业发展。
1.1人工智能的概念
人工智能的概念，国际上尚无公认的定义。人工智能的概念主要分为两类：弱人工智能与强人工智能。弱人工智能主要是指那些能模仿人类某些特定行为的系统。这些系统虽然能够完成简单或复杂的任务，但其核心是基于预设的算法和数据处理能力，并不具备真正的理解力或自主意识。典型的例子包括语音识别软件和在线客服聊天机器人，它们能够对用户的询问作出反应，但这种反应仅仅是程序员设定的代码和规则的结果，而非真正的自主思维。
相比之下，强人工智能的研究目标是创造出具备真正理解和问题解决能力的机器，这类机器具有更高级的认知能力，并有可能发展出感知和自我意识。强人工智能可以进一步划分为类人人工智能与非类人人工智能两类。类人人工智能旨在模拟人类的认知过程，例如正在研究中的自主机器人，它们不仅能够执行任务，还能够通过学习和推理提升自我能力。而非类人人工智能在某些专业领域则展现出超越人类的性能，如高频交易系统中的AI，其决策速度和精确度可能远超人类。
1.2人工智能在金融领域应用的发展阶段
以当前科技文明的发展水平看，在可预期的未来中，金融领域的系统将是一个以理论创新和应用场景突出为特点的综合系统，该系统以大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术为核心要素，以基础化、通用化、个性化的应用为层次结构，从而实现金融服务的智能化、个性化以及定制化的金融服务。当前人工智能在金融领域中得到深层次的应用，应用过程具有阶段性，其应用阶段可以划分为：萌芽阶段、渗透阶段和融合阶段。
在金融业的人工智能应用历程中，萌芽阶段大致可被界定为20世纪60年代至80年代。在这一时期，1967年巴克莱银行推出的首台自助取款机成为了人工智能在金融领域应用的标志性事件，预示着信息技术与金融服务开始的初步结合。尽管当时人工智能在金融业的应用研究还处于起步阶段，其智能化水平相对较低，但信息传输技术的迅猛发展已经为金融业务的现代化奠定了基础。在此阶段，金融业务对信息技术的需求催生了相关研究的快速进展，研究重点主要集中在将信息传输技术与金融业务流程相结合。随着跨境金融业务的激增，电子传输技术的应用不仅推动了全球金融联系的加强，还促进了金融支付结算的数字化进程。数字和电子传输技术的发展为支付、风险管理等金融业务智能化的研究提供了动力。在数字化和信息技术日益普及的趋势下，金融机构开始向数字化办公、电子支付、自助服务等智能化服务转型，这一过程伴随着金融业务规模的迅速扩大，推动了从纸质文本管理向电子文本管理的转变，同时也促进了数字化技术研究的深入。
在金融业的人工智能应用历程中，渗透阶段大致可被界定为20世纪80年代至21世纪初期。在这一时期，金融产品、客户服务以及客户本身开始通过互联网实现互联互通，而人工智能技术的应用在这三者之间的融合和发展中扮演了至关重要的角色。互联网技术的突破性发展不仅打破了时间和空间的界限，加速了金融服务智能化的进程，还显著降低了交易成本，缓解了信息不对称问题，并极大提升了信息处理效率。由此带来的是金融体系效率的整体提升，同时互联网的广泛应用还推动了信贷市场的发展，加速了金融中介的脱媒现象，但也为传统金融服务的缺陷提供了补充，扩大了金融市场的规模并增强了市场流动性。此外，互联网技术在金融行业中的广泛应用对传统金融风险管理模式构成了挑战，使得这些传统模式在智能化金融业的背景下显得不再适用。人工智能在金融行业的深入渗透，增强了金融市场主体之间的相互依存性，但同时也使得风险更容易在这些相互连接的体系中传播。因此，金融行业的风险管理策略和工具也必须随之变革，以适应新的金融生态环境。
在21世纪初期至今，我们见证了人工智能在金融业应用的融合阶段，其特点是金融业务与大数据、云计算、人工智能、区块链等前沿技术的深度结合。本阶段的研究和实践集中于金融服务模式的智能化创新，以及对用户情绪的精准捕捉和分析。一方面，人工智能技术对传统金融服务流程产生了根本性的影响，推动了信用中介、风险定价、投资决策等环节向着更加金融化、标准化、自动化的方向发展。这些技术的应用不仅催生了各种自动化金融产品和服务，而且通过整合长尾市场，有效地缓解了信息不对称问题，提高了资本配置和使用的效率，增强了风险管理的能力。另一方面，人工智能在金融领域的应用还促进了对用户情绪的深度挖掘研究，改变了金融机构与消费者群体之间的互动模式。例如，在金融决策支持中，人工智能聊天机器人模拟人类特质可能加剧对风险的依赖性。这种依赖表现为机器人在提供建议时可能会过度强调风险，进而增强消费者的风险厌恶倾向，特别是在投资决策中，可能导致更保守的投资策略。同时，金融市场参与者在风险感知和隐私需求上的显著个体差异，可能会削弱对智能金融服务的信任度，影响服务的接受和使用。简而言之，人工智能在金融决策中的应用可能强化了风险厌恶倾向，并因参与者间的异质性降低了对智能服务的信任度。因此，当前的研究和实践需要充分考虑这些心理和行为因素，确保智能金融服务的有效性和用户的接受度。
2人工智能在金融业的应用
人工智能的应用极大促进了金融业的发展，它通过机器学习、数据挖掘、自然语言处理等多种方式，显著提升了金融服务的广度与深度。下面将探讨机器学习与数据挖掘、自然语言处理在金融领域中的应用，以及人工智能在风险管理和投资策略中的作用。
2.1 机器学习与数据挖掘
机器学习作为人工智能领域的重要分支，其核心在于开发能够自我学习与优化的算法，使得计算机系统能够在没有明确编程指令的条件下，通过分析数据来形成决策或进行预测。在金融行业，机器学习技术通过高效的数据挖掘过程，能够发现投资机会，对市场走势进行深入分析，并对金融时间序列进行预测。数据挖掘的应用涵盖广泛的金融活动，包括但不限于信用评分系统的构建、客户群体的精确划分以及金融欺诈行为的检测等。这些应用不仅提升了金融服务的智能化水平，也为金融机构在资源配置、风险控制和市场拓展等方面提供了数据驱动的决策支持。
2.2 自然语言处理在金融中的应用
自然语言处理（NLP），作为人工智能学科的关键支柱，赋予了计算机理解及处理人类语言的能力。在金融行业，NLP被广泛应用于分析金融文档、新闻、社交媒体内容和客户反馈，从而为市场情绪分析、合规监测和客户互动提供技术支持。此外，NLP还推动了客户服务自动化接口的发展，如聊天机器人，它们利用NLP提供更加迅捷和个性化的客户体验。
2.3 人工智能在风险管理中的应用
人工智能技术在金融风险管理领域的应用，已经成为当前学术研究的热点。通过机器学习算法，金融机构能够更精确地对信用风险、市场风险及操作风险进行预测与量化。此外，AI的实时监控能力为交易行为的分析提供了新的视角，监管部门能够更加有效地识别和预防欺诈行为与金融犯罪。这一领域的研究不仅对风险管理实践具有深远影响，也促进了金融监管科技的发展和创新。
2.3 人工智能在投资策略中的应用
人工智能在投资策略中的应用正逐渐常态化，尤其是在量化投资和算法交易领域。人工智能技术为专业投资者挖掘市场数据中隐含的非线性模式与错综复杂的相互作用提供了可能，进而促成了更为精确的市场预测模型与交易算法的开发。此外，机器学习技术在构建投资组合、优化资产配置以及管理投资组合风险敞口方面的应用也正日益增多，这些技术的应用不仅提升了投资决策的质量，也增强了资产管理的效率。
综上，人工智能技术在金融行业的应用不断深入，人工智能在数据分析、客户服务、风险管理和投资策略等方面的应用都已经或正在彻底改变金融行业的运作方式。随着技术的发展与创新，人工智能必将在金融业中扮演更多的角色，进而催生全新的业务与服务模式。于此同时，金融从业者需要在这一变革中提升自身技术能力，以便更好地抓住人工智能所带的机遇。我们有理由相信，在未来，随着人工智能逐渐趋于成熟，人工智能将会更好地助力金融行业的发展，从而提升金融行业的业务水平与服务质量。
3案例分析
3.1国泰君安的数字化转型
国泰君安，全称国泰君安证券股份有限公司，成立于1999年8月，总部位于上海市静安区，其经营范围涵盖投资银行、财富管理、机构与交易、研究、资产管理等九大类，如图1所示。自成立以来，国泰君安始终以“创建一流、追求卓越”为公司精神，以“诚信、责任、亲和、专业、创新”为核心价值观，并形成“以客户为中心，深耕中国市场，为个人和机构客户提供各类金融服务”的市场定位。
图1 国泰君安的业务经营范围
资料来源：国泰君安证券官网（https://www.gtja.com/）。
近年来，随着云计算、大数据、人工智能等数字科技的持续涌现，国家对行业数字化转型的支持力度一浪高过一浪，金融行业特别是证券行业寻求人工智能赋能企业发展的步伐不断加快。在此背景之下，国泰君安开启了人工智能赋能公司发展、实行数字化转型之路。2016年开始，国泰君安开启数字化转型之路，并提出“三步走”的发展战略——数字化转换、数字化升级和数字化转型，以期构筑数字化金融基础设施，实现智能化运营，并进一步构建协同生态，创造全新价值。
3.1.1数字化转换
数字化转换，即搭建数字化平台、实现业务数字化。通过内部研发，国泰君安在2015年对外发布了君弘APP，并始终保持高频率的迭代节奏。君弘APP平台主要通过构建模块化大前端、组件式移动中台、端到端智能服务及DevOps大规模敏捷迭代机制，使得公司业务交付能力迅速提高（见图2）。在2018年初，国泰君安在行业内创新地构建了基于3A3R模型的一整套互联网业务运营指标体系，这套运营指标体系不仅可以实时监测业务运行状况，洞悉客户偏好，指导运营决策；还可以提高资源配置效率，进一步降低交易成本和安全隐患。通过以上两种措施，国泰君安基本实现券商金融服务与企业级运营能力的输出，从而完成数字化转型的第一步——数字化转换，将线下业务搬到了线上。
图2 君弘APP平台的运行原理
资料来源：国泰君安证券官网（https://www.gtja.com/）。
3.1.2数字化升级
数字化升级，即在原有的数字化基础上，通过科技赋能业务，驱动产品和服务升级，并利用大数据技术精准分析客户，为客户提供个性化服务。在这一阶段，国泰君安多管齐下，促成数字化升级。一是，不断升级智能客户服务平台君弘APP，为客户提供个性化、场景化服务，帮助客户解决实际问题。二是，成功运用人工智能技术打造出场景化、伴随式智能在线服务平台“君弘灵犀”，真正理解客户的所思所想，为客户提供伴随式服务。三是，建设甄选100金融产品运营体系，以数据为核心，流程为抓手，打造“全、精、特”的数字化产品货架。四是，布局智能网点技术，积极探索数字技术与网点融合，不断提升公司运营效率与客户体验。
3.1.3数字化转型
数字化转型，即对内，推动“数字国君”建设，全面提升业务和组织能力；对外，实施“开放证券”理念，拓展公司的业务服务边界。从2021年初开始，国泰君安启动新一代一体化智能运维服务平台建设，利用人工智能和自动化技术，建设数字员工RPA平台。该技术引入营运“机器人”作为虚拟劳动力，能够解决营运领域中因系统存在对接壁垒或改造成本过高而无法实现系统化的工作痛点。与此同时，国泰君安也提出“开放证券”理念，即其理念可以总结为六组关键字：能力整合、价值共同体、发展理念、核心能力、相互赋能、平台生态。此外，“开放证券”要实现三个层面的开放：思维开放、业务开放和技术开放。目前，“开放证券”理念仍在实施之中。
经过长达8年的数字化转型发展，国泰君安的各项金融业务蓬勃发展，市场竞争力显著提升，公司规模呈现稳定增长之势。2015-2022年，国泰君安的总资产由4543.43亿元增长至8606.89亿元，年均增长速度高达10.25%，如图3所示。
图3 2015-2022年国泰君安的总资产变动情况
数据来源：国泰君安证券官网（https://www.gtja.com/）。
4总结
综上，人工智能技术不仅在金融服务的各个方面展现出了巨大的潜能，而且正在逐步改写金融业的未来。本文综合分析了人工智能在金融领域的发展历程、应用现状以及未来趋势。
首先，我们归纳了人工智能在金融业中的三个发展阶段：萌芽、渗透和融合，这不仅揭示了金融科技的进步，也映射了金融业务模式的演进。其次，本文重点探讨了机器学习、数据挖掘和自然语言处理等关键技术在金融服务中的应用，这些技术极大地丰富了金融产品的种类，提高了服务效率，并为风险管理与投资策略提供了更为科学的决策支持。
通过国泰君安证券的数字化转型案例，本文实证分析了人工智能在实际金融操作中的应用效果。国泰君安的转型之路清晰展示了金融机构如何通过融入人工智能技术，实现服务创新、运营优化和业务扩展。这一案例不仅是人工智能助力金融业发展的缩影，也是未来金融机构数字化转型的典范。
综上所述，人工智能作为金融科技发展的重要推动力，其在金融领域的应用已成为推动金融创新、提高金融效率和增强金融安全的关键因素。然而，人工智能技术的发展和应用也带来了新的挑战，例如数据隐私、算法伦理和监管适应性等问题，这些都需要业界、学界和监管机构共同努力，以确保人工智能技术在金融领域的健康发展。未来，随着人工智能技术的不断成熟和完善，预计将有更多创新的金融服务模式出现，为金融行业带来更深远的影响。
参考文献
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作者简介：钟宜晟（1997.02-），男，汉族，广西钦州人，硕士研究生，研究方向：金融专硕。