谷歌、微軟、英特爾、FACEBOOK、IBM 等企業在人工智能+金融行業發展早期就已經進行了深度的布局，這些科技巨頭的關注點主要在于人工智能的基礎層，對核心算法的研究投入了大量資源，并全面推進人工智能的商業化，體現了技術在應用層面的價值。國內人工智能+金融的發展具有特殊的優勢，這是因為中國有龐大的網民數量和較高的互聯網普及率，對于積累金融數據等財務數據有較好的前期基礎。目前人工智能在金融領域的投資和服務方面應用較多。
國內外人工智能+金融政策環境的異同點
政策環境代表了行業所在的國家對于該行業的基本態度。政策環境不僅包括政府出臺的各項文件、提出的方針、頒布的法令等，而且包括國內外的特定社會性質對人工智能+金融行業的要求。在人工智能+金融行業所處的政策環境方面，主要分析國內外的各項相關政策對于行業發展產生的影響。
首先對近三年來我國政府提出的人工智能、金融等相關政策進行列舉，并且對其中的重點內容進行了概括。
表1 國內 2016-2019 年人工智能+金融政策
中國人民銀行金融科技委員會的成立意味著金融科技行業在國內的發展正式受到國家監管。從 2017 年開始，金融與互聯網相結合的產業發展由原先自發式的無序狀態，逐步轉變為在金融科技工作者指導下進行研發，然后再投入到實踐當中?；舅枷胧?，中國人民銀行在對傳統的金融領域例如貨幣等領域進行與現代科技的相適應性研究之后，再來對我國的金融科技行業發展進行政策方面的指引。
我國對于金融科技行業監管的目標是引導人工智能等新興技術在國際合作的同時，融合應用在金融這一關鍵領域。我國通過人工智能等技術豐富金融監管手段，提升監管能力，提高識別跨行業的交叉性金融風險化解能力，把握好安全與發展之間的度，預防系統性金融風險。
國務院在 2017 年 7 月 8 日將人工智能的發展正式提升到了國家戰略高度，《新一代人工智能發展規劃》從戰略態勢、總體要求、重點任務、資源配置、保障措施、組織實施六個方面全方位地對我國人工智能行業發展做出了指導和規劃。在此之后的黨的十九大報告當中，提出了要將包括人工智能在內的現代科學技術與傳統的行業相結合。在 2018 年和 2019 年的政府工作報告當中，也再次強調了人工智能等新興科技對于推動傳統行業的重要意義。
下表是近幾年來美國等外國政府提出的關于金融創新和人工智能的一系列政策。
表2 美國 2016-2019 年人工智能+金融政策
在金融科技方面，美國政府以提供監管為主。在監管到位的前提之下，美國希望創造一個對于金融科技較為友好的宏觀環境，其中，美國提出了一系列對于虛擬貨幣的政策方案，最為直接的監管政策是頒布了《金融科技保護法》，該法案的主要內容是要嚴厲打擊金融科技（如虛擬貨幣）在恐怖主義和其他非法活動中的應用。
在人工智能方面，美國基本上是以市場、科研機構和高新技術企業的自由發展為主。在奧巴馬執政的末期，發布了與人工智能有關的戰略計劃，對人工智能技術的重視程度有所提高，但是在特朗普執政之后，美聯邦政府在人工智能方面的態度長期不明，不過美國在科技方面的發展特點向來是由企業主導，政府對于科技的發展采取較為寬松的態度。例如目前美國在人工智能等相關的科技領域處于世界領先地位，在市場當中的產業優勢也很明顯，但是相比于企業，美國政府對人工智能的態度則不算積極。但是到了 2019 年 2 月 11 日，白宮則發文稱：“美國人從成為人工智能的早期開發者和國際領導者中獲益匪淺。然而，隨著全球人工智能創新步伐的加快，我們必須確保人工智能的發展繼續受到美國人的聰明才智的推動，反映美國的價值觀，并為美國人民的利益服務。”美國正式啟動人工智能計劃，標志著從國家層面上對于人工智能的重要性再次肯定，并且提升到了國家戰略的層面。
英國、新加坡等國家對于金融監管采取主動出擊的方式。因為這類國家當中雖然沒有技術和市場方面的優勢，但是金融體系是健全的，有較完整的征信體系，金融人才也較雄厚，因此政府會成為發展金融科技的主導力量，積極建立相應的沙盒監管政策。
其他國家對于人工智能也非常重視。其中，加拿大在 2017 年 3 月發布了《泛加拿大人工智能戰略》，包括要增加人工智能相關專業的人才，支持與人工智能相關的科研團體并逐步建立起世界頂尖的科研集群，同時注重人才在經濟、道德和法律等領域的培養。2018 年 5 月，印度政府智庫發布《國家人工智能戰略》，該戰略將人工智能應用重點放在健康護理、農業、教育、智慧城市和基礎建設與智能交通五大領域上，以“AI 卓越研究中心”與“國際 AI 轉型中心”兩級綜合戰略為基礎，投資科學研究，鼓勵技能培訓，加快人工智能在整個產業鏈中的應用，最終實現將印度打造為人工智能發展模本的宏偉藍圖。
△ 圖1 中美兩國的人工智能+金融政策對比
綜上所述，以上的各個國家之間由于社會性質、法律法規、社會道德等方面的差異原因，對于金融監管的力度和方式有所不同，但是都大力支持人工智能的發展。而我國無論是對于金融科技方面的政策還是人工智能方面的政策，都是在對行業進行一定監管的前提之下，大力支持行業的發展，并且大力倡導利用現代科學技術推動傳統行業的產業轉型，從而使傳統的行業煥發出新的生命力。因此對于國內的人工智能+金融企業來說，當前的政策環境利于企業發展，對企業的各項業務活動既有一定的控制監督，又對企業的金融業務創新提供助力。
國內外人工智能+金融行業市場環境良好
中央提出供給側改革之后，由于金融行業在供需雙方之間扮演了中介的角色，這一政策對于金融行業產生了巨大的影響，進一步推進了金融行業的改革。新的市場環境之下，市場上不再希望資金只在金融系統內循環流動，而是應當逐漸滿足實體經濟需求，人工智能作為目前被看好的新興技術之一，將人工智能與金融相結合實現場景的創新成為金融供給側改革的一條路徑。
我國的人工智能+金融市場預期較好。盡管人工智能+金融行業目前還處于早期的探索階段，但是兩者的適應性好，以下是根據IT桔子數據庫統計的市場上具體的投融資情況，中國國內近幾年來與人工智能+金融相關的投資金額呈現出一個先下降后上升然后逐步趨于平穩的趨勢。行業的投資高峰在 2016 年，從 2015 年到 2016 年的投資漲幅在近幾年中最為陡峭。從 2017 年開始，投資金額開始呈現一個平緩的趨勢，投資企業數量有所下降。從下圖中可以看出，投資企業數量的頂峰也是在 2016 年，并且根據數據統計，2016 年國內的人工智能+金融的投資達到 11 家企業之多。
△ 圖2 2014-2018年人工智能+金融投資趨勢圖
在美國，人工智能與金融的結合已經投入到了實踐當中。人工智能+金融在華爾街掀起了風浪，造成了失業，引起了沖擊，在這一浪潮中，表現最為突出的資管公司是貝萊德，貝萊德以人工智能取代傳統人工為戰略，預計能夠節約近 28% 的總體運營成本。
綜上所述，人工智能+金融已經在美國的市場實踐中取得了成效，并且在金融的一些領域中表現突出，而我國的人工智能+金融市場情況還處于一個初級的階段。但正是因為市場上有較大的需求，所以整個行業市場的環境良好。
我國改革開放四十年來人均收入水平在不斷增高，人均的可支配收入也在不斷提升。首先從普遍的金融服務需求角度來進行分析，居民由于收入水平的普遍提升，對于各類金融業務的需求是在不斷攀升的，因此金融行業相應的改革需求也在增加。
△ 圖3 居民人均可支配收入趨勢圖
國民的受教育水平也在不斷升高。一些重點高校已經開設了人工智能的相關課程，培養出了一批包括人工智能在內的計算機科學與技術方面的人才，不斷推動著我國人工智能等相關領域的創新發展。為了更進一步推動我國人工智能領域的發展，教育部在 2019 年 3 月印發了《教育部關于公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》，全國共有 35 所高校獲首批人工智能新專業建設資格。
相比較而言，美國居民的個人收支偏向于“高進高出”的形式，整體在金融領域處于活躍積極的狀態，對于傳統金融向金融科技改革需求大，實現效果也較好。美國高校對于人工智能的人才培養更是處于世界前列，目前在人工智能領域應用廣泛的神經網絡算法就出現在美國。
中國的居民收入在不斷提升，對投資需求加大，促進了金融領域的改革。對于金融科技方面的人才需求也在相應增加，因此也需要不斷向人工智能等技術發達的國家學習和趕超。
多項前沿科技支撐人工智能+金融行業的發展
人工智能技術和目前各大高校、科研院所、企業研究機構正在進行研究的其他前沿科技息息相關。其中就包括了大數據、云計算、區塊鏈等前沿科技，而這些技術也都離不開當前互聯網的高速發展。
△ 圖4 人工智能+金融的技術環境
人工智能與大數據技術有著密切的聯系。在機器學習的過程中，需要用到云計算技術為機器學習過程提供運算和存儲的能力；區塊鏈技術的產生和發展利于金融數據的安全，可以防止金融數據被篡改，一定程度上解決數據的安全性問題，幫助人工智能的進一步發展。
中國的人工智能+金融行業在蓬勃發展，特別是互聯網公司紛紛在人工智能領域進行了研發，并且將研究成果應用到了金融行業當中。例如阿里巴巴目前是國內最大的線上購物網站，它在人工智能的布局已經涉及到線上線下的推廣、零售、金融、醫療、物流、城市管理和城市出行等多個領域，其中螞蟻金服是阿里巴巴企業當中研究人工智能+金融的部門，并且有自己的專注于研究人工智能和金融領域相互結合的團隊，開發了基于人工智能的一系列金融業務 APP，阿里巴巴充分利用我國移動互聯網高度普及的優勢，發揮人工智能的特色，從而大大提高了金融業務的處理效率。
中國在不斷尋找人工智能+金融行業進一步發展的驅動因素。在政策上我國對于該行業的態度是在進行金融監管的基礎之上，大力支持發展“人工智能+”產業；在市場環境上我國的人工智能+金融行業發展處于初期階段，發展前景良好；在社會環境方面，社會對于金融業務的需求較大，并且在人工智能方面有大量人才流入市場，對于行業發展提供了助力；在技術環境方面，大數據、云計算和區塊鏈等前沿科技的產生發展對人工智能起到了推動作用。
[1] 中國人民銀行廣州分行課題組：中美金融科技發展的比較與啟示[J] 南方金融，2017年05期，3-9.
[2] 張涵. 金融科技給監管體系帶來新挑戰[J]. 中國國情國力, 2017(8):81-81.
[3] 徐家力. 科技金融立法問題簡析[J]. 高科技與產業化, 2016(3):60-63.
[4] 廖岷. 全球金融科技監管的現狀與未來走向[J]. 新金融, 2016(10):12-16.
[5] 喬海曙, 楊蕾. 論金融供給側改革的思路與對策[J]. 金融論壇, 2016(9):14-20.
[6] 張冰, 董宏偉, 張云純. 人工智能對國家安全戰略的影響[J]. 通信世界, 2019, 796(04):30-32.
[7] 張韶華. 中外居民投資差異的比較分析[J]. 北方經濟, 2010(23):66-67.
王耀羚
清華大學互聯網產業研究院研究員，管理碩士，持有PMP國際項目管理專業資格認證。主要從事金融科技、產業升級、企業數字化轉型、人工智能行研、企業政府戰略規劃等領域研究。曾參與涉及產業轉型指數研究、互聯網產業發展、金融科技行業分析、金融科技示范管理、十四五規劃社會治理課題、數字發展研究、跨境結算項目、工信部舉辦的中國云端與大數據高峰論壇項目籌劃工作、聯合艾瑞咨詢等知名市場調研機構開展項目合作等。曾負責或參與編寫《云計算和人工智能產業應用白皮書2018》《人工智能+零售行業研究報告2019》、《人工智能+金融行業研究報告2019》、《金融科技在小微企業信貸中的應用發展研究報告》等。學術文章曾發表在數據雜志、中國工商銀行《現代商業銀行》等期刊。
