摘 要：当前，人工智能在农业、医学、工业领域已经得到初步运用，并取得了一定的成果，给予了将人工智能应用在金融业证券系统的无限遐想。本文基于人工智能在国内外证券交易系统中的应用状况，以及人工智能在证券交易系统的功能研究，发现其在安全、法律、就业等社会问题上存在的一些隐患，并提出利用区块链加强信息安全防护，提升人们知识素养，加强立法建设和行政监管的建议。
关键词：人工智能;证券交易;大数据
中图分类号：TP18;TP309 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）07-0134-03
Abstract：At present，AI has been initially applied in agriculture，medicine and industry，and some achievements have been achieved，which gives the infinite reverie of applying AI to financial securities system. Based on the application status of AI in securities trading system at home and abroad and the function research of AI in securities trading system，this paper finds some hidden dangers in social problems such as security，law and employment，and puts forward some suggestions on using block chain to strengthen information security protection，enhance people’s knowledge literacy，strengthen legislation construction and administrative supervision.
Keywords：artificial intelligence;stock exchange;big data
0 引 言
當前，我国银行业智能科技发展得蒸蒸日上，从基础的可视柜台人机互动、开卡人脸识别到智能支付和结算，银行业的人工智能在不断进步。然而，证券业的智能科技发展却处在不温不火的状态中。由于变革意识总是落后于现实市场需求，券商的零售经纪转型近几年才开始，要实现人工智能化还需要一段研发创新时间，虽然我国当前有不少科技创新公司在智能投顾、交易预测、信用评估、便利服务方面都有进行投资开发，但鲜少见到有应用在此领域落地，也不为广大交易者所了解。
1 人工智能在国内外证券交易系统中的应用
据悉，世界上最著名的两大“机器人投资顾问”公司Wealthfront和Betterment位于美国，其中，Wealthfront掌控的资金已超过20亿美元。其他发达经济体也涌现了大量“机器人投资顾问”公司，如英国的Money on toast、德国的Finance Scout 24、法国的Maric Quanticr等。关于使用人工智能进行交易预测上，一家叫Rebellion Research的量化资产管理公司取得了丰硕成果，它推出了全球第一个以纯人工智能驱动的基金，成功预测了2008年的金融危机，除此之外，它比知名评级机构惠誉提前一个月给予希腊债券降级为F，极大地减少了投资者的损失。现在，Rebellion Research的人工智能技术发展到可以研究包括44个国家20年内的股票、债券、贵金属和大宗商品。
得益于国外人工智能应用在金融证券领域所取得的显著成果，国内的人工智能也在探索发展。以蚂蚁金服为例，其采用数字化运营模式，依靠区块链、分布式架构、分布式数据库、移动开发技术，助力交银施罗德基金通过互联网“降维”使基金受众更广，助力嘉实基金开展亿级用户千人千面运营，提升了传统基金行业处理下单撤单高频交易的响应速度和准确度，还能够有效控制交易风险。还有一些企业也在利用人工智能发展自己的业务，如因果树公司推出的人工智能股权投融资服务平台;阿尔妮塔公司推出的人工智能股权投资机器人;网易金融推出人工智能“北斗”金融风控系统;鼎复数据推出提供金融大数据企业级应用服务，为企业提供高效、便捷、专业的金融分析平台;还有像文因互联公司，推出用人工智能技术处理金融数据的问题等等。
相比国外证券业人工智能的发展取得的好成绩，国内的人工智能应用还有待完善。比如，在人工智能客服、股市行情预测、市场信息公开情况等方面还有诸多不足。众所周知，广大散户投资者集聚起来的资金是巨大的，然而市场信息并不总是公开准确的，只有那些大的公司财团、机构组织有能力聘请专业理财团队为他们规避风险、最大化收益。这就导致散户小投资者在危机来临之时，往往成为最先被收割的韭菜。因此，市场迫切需要生产力变革来为广大投资者服务，需要更及时、便利、精准的服务来使资本得到更有效的配置，发展人工智能是时代进步的趋势。
2 人工智能在证券交易系统中的应用功能
2.1 股市行情预测
股市变幻莫测，一些证券行业专家称，他们在运用自己专业知识和职业素养判断来进行个股投资时也是倍感无力，投资的结果总不如预期，更不用说那些没有专业证券知识的股民了。有相关数据显示，基金经理管理股票成绩低于市场平均涨幅，这不禁让人们思考每年花费2%的基金管理费和交易费是否值得。因此，我们期待创造这样一种人工智能工具，通过运用大数据、云计算、数学算法模型等，挖掘出市场上有潜力的、被证券市场线低估的优质资本进行投资。在对未来预测要求高的股票、外汇、期货市场，开发人工智能的高密集度集中预测显得尤为重要。当前，证券投资组合大都是基于马科维茨投资组合选择模型做出的，还有因素模型、套利定价理论等等经济学中经过历史检验实际有效的原理。在人工智能程序中我们可以应用这些原理，并发挥大数据快速整合信息功能，实行算法匹配，从而把经济学原理与现时市场信息有效对接起来，这样一来，股市行情预测就会更趋精准快速。
2.2 实时风险预警
当前我国的股票证券交易是T+1模式，且是在交易日下才能实现，那么这里就存在一个问题，当投资者接收到市场上不好的信息时，他们就不能及时作出止损措施，遇到双休日节假日则隐含的损失更甚，而现行的市场为了减少投机又不允许人们采用T+0模式。为了解决这一问题，可以设计这样一种程序，当风险出现时，它能根据已编辑的代码及时地为人们反馈市场信息与资产损益信息，在非交易日和非交易时段时也能把握市场风向，这样人们在遇到不可预测的危机时能有足够的心理准备和缓解方案。规律是普遍存在的，当程序逐渐掌握了市场规律，人工智能就能根据以往社会迹象和操作者惯有的处理办法中显现的业务情况、财务状况、消费能力、风险偏好在危机来临前夕能自主判断并作出令投资者满意的决策。
2.3 智能风险防控
大数据信息时代，证券交易基本都是通过互联网上的信息传输进行的，这在给人们带来时空上的便利的同时也加剧风险波及的速度与范围。另外，信息科技时代还衍生出一些具有隐蔽性的高端犯罪，不法分子利用网络技术参与洗钱、非法操控股票市场等违法活动，极大地危害了人民的利益和正常的证券市场交易秩序。因此，可以把人工智能应用于识别证券市场的系统性风险，还有风险源头与传播途径，充分利用人工智能来检测与防控证券市场的非法欺诈与人为操控行为。除此之外，还可把人工智能提前设定好程序，使其在危机发生之后，人们也可以利用大量数据与算法进行模拟仿真、规划分配，从而减少金融危机带来的损失。
2.4 智能信用评级
信用是交易的基础，是现代证券经济社会运用中必不可少的一环。当前证券系统存在吸引投资难的问题，近年来，受金融危机影响，股市一直处于低迷状态。归根结底，就是投资者对市场不够有信心。罗斯福总统在美国1929-1932年经济大萧条期间就经常通过电视广播、炉边谈话等形式呼吁民众重新树立起对美国经济的信心，这对后来美国经济的恢复有着重大作用。我们当前的金融市场也需要重新树立起民众对市场的信心，这种信心可以通过人工智能实施动态评级来实现。信用评级公司安博尔·中诚信把信用评级的根本目的定义为揭示受评对象违约风险的大小。当前，随着投资产品的复杂化，信用评级和产品风险评级的关联开始变得模糊，传统的信用评级具有滞后性和不准确性，不能完整且真实地反映出受评经济主体按合同约定如期履行债务或其他义务的能力和意愿。信用评级可以分为资本市场上的信用评级，其主要对国家、银行、证券公司、债券及上市公司进行评级，还有对消费者信用评级。在对公司评级层面，未来人工智能可以通过实施动态评级，实时监视市场信息公司运营状况，为投资者清晰展示所投资公司的偿债能力和违约风险系数。在对投资者评级层面，人工智能可通过大数据提供的信息掌握投资者的资信状况，对资产状况良好信用良好的投资者适当放宽保证金贷款限额，对大数据反映出的资信不好的投资者可适当减少保证金贷款。如此可以扩大证券市场投资弹性系数，形成以信用为基础的证券市场体系，加强民众对金融市场的投资信心，从而盘活金融市场，帮助解决企业融资难的问题。
3 证券交易系统中人工智能应用存在的问题
3.1 安全问题
科技进步是把双刃剑，人们在享受科技进步带来的社会进步的同时，不能忽视随之而来的危机。大数据与云计算可以帮助人们搜集需要的市场信息，利用人工智能制定出最优投资组合。互联网信息时代，网络犯罪层出不穷，信息泄露的危害是巨大的。在证券行業，要想发挥人工智能的最大用处，就是要对用户信息十分了解，因此要着重加强在用户信息的安全防护上。此外，存在人工智能程序被黑客破解导致的用户资金账户被非法转移、股市非正常性涨跌等问题，由此产生的损失是不可估量的，系统一旦被攻破崩溃，会造成巨大市场混乱，甚至威胁国家安全。因此，要格外重视人工智能的安全问题，加强人工智能风险防控，挖掘利用区块链价值，加强程序反破解保护。
3.2 社会问题
人工智能的出现带来的社会问题有很多，其中很突出的当属就业问题。当人工智能发展得更深入、智能客服推荐的投资组合更精准、风险止损处理得更妥当，一大批销售客服、基础柜台服务人员就要失业了，那些专业知识不够、投资素养不高的证券投资经理也会逐步被淘汰。随着人工智能在各行各业的广泛运用，产业的不断升级，越来越多基础劳动力操作的职业将会被可维持超长工作时间、工作效率高、还无需太多补给的人工智能所替代，一大批工人将会下岗。这种就业问题会扩展到全社会，由此引发的社会影响不可小觑。有专家学者发文质疑人工智能会造成社会恐慌，恐惧未来人类会逐渐被人工智能所支配。人们最初创造并利用人工智能是为了更好地服务社会，提高劳动生产力，把人们从繁重的劳务活动中解脱出来，由此产生的不利社会问题还需要深入探讨。
3.3 法律问题
人工智能作为近年来科技发展的新事物，还处在探索发展阶段，还没有与之相匹配的法律法规来规范。诸如在政府对证券行业的监管方面，监管难度会进一步上升。法律具有一定的滞后性，通常在事故发生之后，才会去立法保护，在此期间还要通过层层审核。这一点我们可以先学习西方关于人工智能的判例及其相应立法法规，要使人工智能在不损害公民利益、国家利益的前提下健康发展。无论什么行业，最重要的一点就是政策，顺势而为才能走得更远，在金融行业更是尤为突出。总而言之，协调发展好人工智能在证券交易系统的应用，核心竞争力还在于为客户提供个性化、有效的投资策略，同时还要在法律监管的范围内。
4 解决对策
4.1 加强信息安全防护
对于加强人工智能应用在证券交易系统中的安全保护问题，我们可以引入区块链加密算法技术，区块链体系结构具有自治性与信息不可篡改的特性。自治性即区块链采用基于协商一致的规范和协议（比如一套公开透明的算法）使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全地交换数据，使得对“人”的信任改成了对机器的信任，任何人为的干预不起作用。信息不可篡改性即一旦信息经过验证并添加至区块链，就会永久地存储起来，除非能够同时控制住系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，因此区块链的数据稳定性和可靠性极高，我们可以将其运用在证券系统，来保证信息数据的安全性。
4.2 提升人类知识素养
对于人工智能的应用将会淘汰大量中低级普通证券行业员工的问题，我们可以用人工智能反哺人类。随着人工智能的发展，把人工智能应用于教育事业，会使教育资源更优质;当基础劳动力被替代，国家可通过合理调整税收政策，扩大政府转移性支出，重视对高新技术人才的培养，把教育推向更高级化，提升人类价值;培育更多先进人才储备会促进科技的进一步发展，也会促进人工智能实现深度学习，从弱人工智能转向强人工智能。
4.3 加强立法建设和行政监管
关于人工智能在证券交易系统的应用，须在法律允许的范围之内。首先，要有法可循，一个新生事物的发展必须及时出台相关法律来规范。一些发达国家发展人工智能较国内成熟，其伴生的相关犯罪案例种类也比较多样，通过研究国外相关判例，或许能给我国立法以启示。其次，在关于人工智能参与智能投顾决策的资格方面，我国要求从业人员持有相关从业资格证，而人工智能这一特殊载体，其证券分析资格还有待考察，在基金销售方面证监会是要求有营业牌照的，在其他要利用人工智能参与决策方面也应规范好市场准入资格。金融行业是一个国家经济正常运行的命脉，国家可在金融监管方面跟进监管设施、提升监管人员素质，为人工智能在证券交易系统的发展保驾护航。
5 结 论
在这个科技飞速发展的时代，发展人工智能是顺势而为。人工智能很可能会孕育出新的工业革命。人工智能的核心技术分析关乎三点：数据挖掘与学习、知识和数据智能处理、人机交互。当人们能逐渐成熟地掌握好人工智能的核心技术并协调好其给社会带来的负面作用时，证券业的发展将会更便捷、高效，我国金融经济也会随之蓬勃发展。
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作者简介：陈珊珊（1999-），女，汉族，湖北黄冈人，本科，研究方向：国际经济与贸易;钟燕（1978-）女，汉族，湖北枣阳人，讲师，硕士，研究方向：国际经济与贸易。
