谷歌、微软、英特尔、FACEBOOK、IBM 等企业在人工智能+金融行业发展早期就已经进行了深度的布局，这些科技巨头的关注点主要在于人工智能的基础层，对核心算法的研究投入了大量资源，并全面推进人工智能的商业化，体现了技术在应用层面的价值。国内人工智能+金融的发展具有特殊的优势，这是因为中国有庞大的网民数量和较高的互联网普及率，对于积累金融数据等财务数据有较好的前期基础。目前人工智能在金融领域的投资和服务方面应用较多。
国内外人工智能+金融政策环境的异同点
政策环境代表了行业所在的国家对于该行业的基本态度。政策环境不仅包括政府出台的各项文件、提出的方针、颁布的法令等，而且包括国内外的特定社会性质对人工智能+金融行业的要求。在人工智能+金融行业所处的政策环境方面，主要分析国内外的各项相关政策对于行业发展产生的影响。
首先对近三年来我国政府提出的人工智能、金融等相关政策进行列举，并且对其中的重点内容进行了概括。
表1 国内 2016-2019 年人工智能+金融政策
中国人民银行金融科技委员会的成立意味着金融科技行业在国内的发展正式受到国家监管。从 2017 年开始，金融与互联网相结合的产业发展由原先自发式的无序状态，逐步转变为在金融科技工作者指导下进行研发，然后再投入到实践当中。基本思想是，中国人民银行在对传统的金融领域例如货币等领域进行与现代科技的相适应性研究之后，再来对我国的金融科技行业发展进行政策方面的指引。
我国对于金融科技行业监管的目标是引导人工智能等新兴技术在国际合作的同时，融合应用在金融这一关键领域。我国通过人工智能等技术丰富金融监管手段，提升监管能力，提高识别跨行业的交叉性金融风险化解能力，把握好安全与发展之间的度，预防系统性金融风险。
国务院在 2017 年 7 月 8 日将人工智能的发展正式提升到了国家战略高度，《新一代人工智能发展规划》从战略态势、总体要求、重点任务、资源配置、保障措施、组织实施六个方面全方位地对我国人工智能行业发展做出了指导和规划。在此之后的党的十九大报告当中，提出了要将包括人工智能在内的现代科学技术与传统的行业相结合。在 2018 年和 2019 年的政府工作报告当中，也再次强调了人工智能等新兴科技对于推动传统行业的重要意义。
下表是近几年来美国等外国政府提出的关于金融创新和人工智能的一系列政策。
表2 美国 2016-2019 年人工智能+金融政策
在金融科技方面，美国政府以提供监管为主。在监管到位的前提之下，美国希望创造一个对于金融科技较为友好的宏观环境，其中，美国提出了一系列对于虚拟货币的政策方案，最为直接的监管政策是颁布了《金融科技保护法》，该法案的主要内容是要严厉打击金融科技（如虚拟货币）在恐怖主义和其他非法活动中的应用。
在人工智能方面，美国基本上是以市场、科研机构和高新技术企业的自由发展为主。在奥巴马执政的末期，发布了与人工智能有关的战略计划，对人工智能技术的重视程度有所提高，但是在特朗普执政之后，美联邦政府在人工智能方面的态度长期不明，不过美国在科技方面的发展特点向来是由企业主导，政府对于科技的发展采取较为宽松的态度。例如目前美国在人工智能等相关的科技领域处于世界领先地位，在市场当中的产业优势也很明显，但是相比于企业，美国政府对人工智能的态度则不算积极。但是到了 2019 年 2 月 11 日，白宫则发文称：“美国人从成为人工智能的早期开发者和国际领导者中获益匪浅。然而，随着全球人工智能创新步伐的加快，我们必须确保人工智能的发展继续受到美国人的聪明才智的推动，反映美国的价值观，并为美国人民的利益服务。”美国正式启动人工智能计划，标志着从国家层面上对于人工智能的重要性再次肯定，并且提升到了国家战略的层面。
英国、新加坡等国家对于金融监管采取主动出击的方式。因为这类国家当中虽然没有技术和市场方面的优势，但是金融体系是健全的，有较完整的征信体系，金融人才也较雄厚，因此政府会成为发展金融科技的主导力量，积极建立相应的沙盒监管政策。
其他国家对于人工智能也非常重视。其中，加拿大在 2017 年 3 月发布了《泛加拿大人工智能战略》，包括要增加人工智能相关专业的人才，支持与人工智能相关的科研团体并逐步建立起世界顶尖的科研集群，同时注重人才在经济、道德和法律等领域的培养。2018 年 5 月，印度政府智库发布《国家人工智能战略》，该战略将人工智能应用重点放在健康护理、农业、教育、智慧城市和基础建设与智能交通五大领域上，以“AI 卓越研究中心”与“国际 AI 转型中心”两级综合战略为基础，投资科学研究，鼓励技能培训，加快人工智能在整个产业链中的应用，最终实现将印度打造为人工智能发展模本的宏伟蓝图。
△ 图1 中美两国的人工智能+金融政策对比
综上所述，以上的各个国家之间由于社会性质、法律法规、社会道德等方面的差异原因，对于金融监管的力度和方式有所不同，但是都大力支持人工智能的发展。而我国无论是对于金融科技方面的政策还是人工智能方面的政策，都是在对行业进行一定监管的前提之下，大力支持行业的发展，并且大力倡导利用现代科学技术推动传统行业的产业转型，从而使传统的行业焕发出新的生命力。因此对于国内的人工智能+金融企业来说，当前的政策环境利于企业发展，对企业的各项业务活动既有一定的控制监督，又对企业的金融业务创新提供助力。
国内外人工智能+金融行业市场环境良好
中央提出供给侧改革之后，由于金融行业在供需双方之间扮演了中介的角色，这一政策对于金融行业产生了巨大的影响，进一步推进了金融行业的改革。新的市场环境之下，市场上不再希望资金只在金融系统内循环流动，而是应当逐渐满足实体经济需求，人工智能作为目前被看好的新兴技术之一，将人工智能与金融相结合实现场景的创新成为金融供给侧改革的一条路径。
我国的人工智能+金融市场预期较好。尽管人工智能+金融行业目前还处于早期的探索阶段，但是两者的适应性好，以下是根据IT桔子数据库统计的市场上具体的投融资情况，中国国内近几年来与人工智能+金融相关的投资金额呈现出一个先下降后上升然后逐步趋于平稳的趋势。行业的投资高峰在 2016 年，从 2015 年到 2016 年的投资涨幅在近几年中最为陡峭。从 2017 年开始，投资金额开始呈现一个平缓的趋势，投资企业数量有所下降。从下图中可以看出，投资企业数量的顶峰也是在 2016 年，并且根据数据统计，2016 年国内的人工智能+金融的投资达到 11 家企业之多。
△ 图2 2014-2018年人工智能+金融投资趋势图
在美国，人工智能与金融的结合已经投入到了实践当中。人工智能+金融在华尔街掀起了风浪，造成了失业，引起了冲击，在这一浪潮中，表现最为突出的资管公司是贝莱德，贝莱德以人工智能取代传统人工为战略，预计能够节约近 28% 的总体运营成本。
综上所述，人工智能+金融已经在美国的市场实践中取得了成效，并且在金融的一些领域中表现突出，而我国的人工智能+金融市场情况还处于一个初级的阶段。但正是因为市场上有较大的需求，所以整个行业市场的环境良好。
我国改革开放四十年来人均收入水平在不断增高，人均的可支配收入也在不断提升。首先从普遍的金融服务需求角度来进行分析，居民由于收入水平的普遍提升，对于各类金融业务的需求是在不断攀升的，因此金融行业相应的改革需求也在增加。
△ 图3 居民人均可支配收入趋势图
国民的受教育水平也在不断升高。一些重点高校已经开设了人工智能的相关课程，培养出了一批包括人工智能在内的计算机科学与技术方面的人才，不断推动着我国人工智能等相关领域的创新发展。为了更进一步推动我国人工智能领域的发展，教育部在 2019 年 3 月印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有 35 所高校获首批人工智能新专业建设资格。
相比较而言，美国居民的个人收支偏向于“高进高出”的形式，整体在金融领域处于活跃积极的状态，对于传统金融向金融科技改革需求大，实现效果也较好。美国高校对于人工智能的人才培养更是处于世界前列，目前在人工智能领域应用广泛的神经网络算法就出现在美国。
中国的居民收入在不断提升，对投资需求加大，促进了金融领域的改革。对于金融科技方面的人才需求也在相应增加，因此也需要不断向人工智能等技术发达的国家学习和赶超。
多项前沿科技支撑人工智能+金融行业的发展
人工智能技术和目前各大高校、科研院所、企业研究机构正在进行研究的其他前沿科技息息相关。其中就包括了大数据、云计算、区块链等前沿科技，而这些技术也都离不开当前互联网的高速发展。
△ 图4 人工智能+金融的技术环境
人工智能与大数据技术有着密切的联系。在机器学习的过程中，需要用到云计算技术为机器学习过程提供运算和存储的能力；区块链技术的产生和发展利于金融数据的安全，可以防止金融数据被篡改，一定程度上解决数据的安全性问题，帮助人工智能的进一步发展。
中国的人工智能+金融行业在蓬勃发展，特别是互联网公司纷纷在人工智能领域进行了研发，并且将研究成果应用到了金融行业当中。例如阿里巴巴目前是国内最大的线上购物网站，它在人工智能的布局已经涉及到线上线下的推广、零售、金融、医疗、物流、城市管理和城市出行等多个领域，其中蚂蚁金服是阿里巴巴企业当中研究人工智能+金融的部门，并且有自己的专注于研究人工智能和金融领域相互结合的团队，开发了基于人工智能的一系列金融业务 APP，阿里巴巴充分利用我国移动互联网高度普及的优势，发挥人工智能的特色，从而大大提高了金融业务的处理效率。
中国在不断寻找人工智能+金融行业进一步发展的驱动因素。在政策上我国对于该行业的态度是在进行金融监管的基础之上，大力支持发展“人工智能+”产业；在市场环境上我国的人工智能+金融行业发展处于初期阶段，发展前景良好；在社会环境方面，社会对于金融业务的需求较大，并且在人工智能方面有大量人才流入市场，对于行业发展提供了助力；在技术环境方面，大数据、云计算和区块链等前沿科技的产生发展对人工智能起到了推动作用。
[1] 中国人民银行广州分行课题组：中美金融科技发展的比较与启示[J] 南方金融，2017年05期，3-9.
[2] 张涵. 金融科技给监管体系带来新挑战[J]. 中国国情国力, 2017(8):81-81.
[3] 徐家力. 科技金融立法问题简析[J]. 高科技与产业化, 2016(3):60-63.
[4] 廖岷. 全球金融科技监管的现状与未来走向[J]. 新金融, 2016(10):12-16.
[5] 乔海曙, 杨蕾. 论金融供给侧改革的思路与对策[J]. 金融论坛, 2016(9):14-20.
[6] 张冰, 董宏伟, 张云纯. 人工智能对国家安全战略的影响[J]. 通信世界, 2019, 796(04):30-32.
[7] 张韶华. 中外居民投资差异的比较分析[J]. 北方经济, 2010(23):66-67.
王耀羚
清华大学互联网产业研究院研究员，管理硕士，持有PMP国际项目管理专业资格认证。主要从事金融科技、产业升级、企业数字化转型、人工智能行研、企业政府战略规划等领域研究。曾参与涉及产业转型指数研究、互联网产业发展、金融科技行业分析、金融科技示范管理、十四五规划社会治理课题、数字发展研究、跨境结算项目、工信部举办的中国云端与大数据高峰论坛项目筹划工作、联合艾瑞咨询等知名市场调研机构开展项目合作等。曾负责或参与编写《云计算和人工智能产业应用白皮书2018》《人工智能+零售行业研究报告2019》、《人工智能+金融行业研究报告2019》、《金融科技在小微企业信贷中的应用发展研究报告》等。学术文章曾发表在数据杂志、中国工商银行《现代商业银行》等期刊。
