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问题

金融学及金融从业者如何应对人工智能和大数据？

回答


金融学及金融从业者在面对人工智能（AI）和大数据技术的冲击与机遇时，需要从多个维度进行系统性应对。以下从技术能力、业务应用、伦理挑战、职业转型等方面展开详细分析：



一、技术能力的升级：从“金融人”到“数据驱动型金融人”
1. 基础技术能力的必要性
编程与算法：金融从业者需掌握Python、R等编程语言，理解机器学习（ML）算法（如随机森林、神经网络、梯度提升树）和深度学习（DL）的基本原理。
数据处理与分析：熟练使用SQL、Hadoop、Spark等工具处理海量数据，掌握数据清洗、特征工程、数据可视化（如Tableau、Power BI）等技能。
金融建模与量化分析：结合金融理论（如资产定价、风险管理）与数据科学，构建量化模型（如VaR、风险平价、因子投资策略）。

2. AI与大数据的交叉领域知识
金融科技（FinTech）：学习区块链、智能合约、加密货币等技术对金融行业的颠覆性影响。
行为金融学与大数据：通过用户行为数据（如交易记录、社交网络）分析投资者心理，结合AI预测市场趋势。
自然语言处理（NLP）：利用文本挖掘技术分析新闻、社交媒体、财报等非结构化数据，辅助投资决策。

3. 持续学习与适应能力
在线课程与认证：通过Coursera、edX等平台学习Coursera的《机器学习》（Andrew Ng）、Kaggle的竞赛经验，或考取CFA（特许金融分析师）与数据科学证书（如Google Data Analytics）。
跨学科合作：与数据科学家、算法工程师合作，将金融问题转化为可计算的模型。



二、业务应用场景的重构：AI与大数据如何改变金融行业
1. 风险管理与信用评估
传统方法：依赖历史数据、财务报表、征信报告等。
AI应用：
利用机器学习模型分析非传统数据（如社交媒体行为、消费习惯）预测违约风险。
通过实时数据流（如交易数据、市场波动）动态调整风险敞口。
案例：蚂蚁集团通过AI模型评估小微商户信用，降低信贷审批成本。

2. 投资决策与资产配置
传统方法：依赖分析师研究、基本面分析、技术分析。
AI应用：
量化交易系统（如高频交易、算法交易）基于历史数据和市场情绪预测价格走势。
通过自然语言处理（NLP）分析新闻、财报、社交媒体情绪，辅助投资组合优化。
案例：BlackRock的“阿尔法生成器”（Alpha Generative）利用AI生成投资策略。

3.实在的客户管理与服务
传统方法：依赖人工客服、客户关系管理（CRM）系统。
AI应用：
通过客户行为数据（如交易频率、资金流向）构建用户画像，提供个性化金融产品推荐。
利用聊天机器人（如Bank of America的 Erica）提供24/7客户服务。
案例：招商银行通过AI分析用户数据，实现精准营销和风险预警。

4. 监管科技（RegTech）与合规
挑战：AI模型的黑箱性可能引发监管难题（如算法歧视、数据隐私）。
应对：
开发可解释AI（XAI）模型，满足监管对透明度的要求。
利用区块链技术实现交易数据的不可篡改性，确保合规审计。
案例：欧盟的“数字金融监管沙盒”允许金融机构测试AI合规性。



三、面临的挑战与应对策略
1. 数据隐私与安全风险
问题：金融数据涉及个人敏感信息，AI模型可能因数据泄露或算法偏差导致法律风险。
应对：
遵循GDPR、CCPA等数据保护法规，采用数据脱敏、联邦学习（Federated Learning）等技术。
建立企业级数据安全体系，定期进行安全审计。

2. 算法偏见与伦理问题
问题：AI模型可能因训练数据偏差导致歧视性决策（如信用评分模型对少数族裔的不公平）。
应对：
采用公平性约束（Fairness Constraints）优化模型，确保算法的公平性。
建立伦理审查机制，定期评估AI系统的社会影响。

3. 技术依赖与职业转型
挑战：传统金融岗位（如分析师、风控人员）可能被自动化取代，需重新定位职业价值。
应对：
技术+金融复合型人才：专注于“金融+技术”交叉领域，如金融科技产品经理、AI量化研究员。
增强软技能：提升沟通能力、战略思维、跨部门协作能力，以人类智慧弥补AI的不足。

4. 监管滞后与技术迭代
问题：监管机构难以及时制定应对AI和大数据的技术规则。
应对：
参与行业标准制定（如ISO 30401对AI伦理的规范）。
关注监管科技（RegTech）的发展，利用自动化工具满足合规要求。



四、未来趋势与职业转型方向
1. AI与大数据的深度融合
金融行业将从“数据驱动”转向“AI驱动”，未来十年将出现更多“智能金融”产品（如智能投顾、AI保险）。

2. 金融从业者的新角色定位
数据分析师：将金融知识与数据科学结合，构建行业级模型。
AI产品经理：负责AI系统的开发、测试与落地，平衡技术与业务需求。
伦理顾问：确保AI应用符合金融伦理与法律规范。

3. 教育与培训的变革
金融院校需开设数据科学、AI、区块链等课程，培养复合型人才。
企业内部需建立“技术金融”双轨培训体系，提升员工适应能力。



五、总结：拥抱变革，构建竞争优势
金融从业者需以“终身学习”为理念，主动适应技术变革：
技术层面：掌握AI与大数据工具，理解其在金融中的应用场景。
业务层面：将传统金融知识与数据科学结合，创造新价值。
伦理层面：在技术应用中坚持合规与公平，避免系统性风险。
职业层面：从“被动应对”转向“主动转型”，成为“技术+金融”的复合型人才。

未来，金融行业的核心竞争力将不再局限于传统金融知识，而是“技术洞察力”与“金融智慧”的结合。唯有不断学习与创新，才能在AI与大数据的浪潮中立于不败之地。

网友意见

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最近几年人工智能技术迅速应用在很多领域，特别是金融科技，而金融领域由于其海量数据和可量化的特点，也恰好非常适合应用 AI 技术。李开复也曾提到过，人工智能最好的应用领域之一就是金融领域，因为它是纯数字领域。而现实发展的趋势也确实如此，目前实际上人工智能在金融领域已经有了不少落地应用。我们这篇回答详细列举了目前 AI 在金融领域的应用：



人工智能对金融行业的冲击


随着 AI 在金融领域攻城掠地，对 AI 取代金融从业人员的担忧也愈演愈烈。这也不怪人们杞人忧天，比如去年春天一款叫 COIN 的 AI 金融合同分析应用在美国最大银行摩根大通上岗，经实际应用测试，原本摩根大通金融法务人员和借贷专员需要花费 3,6000 个小时才能完成的工作，这款 AI 应用只需几秒就可完成。重要的是，AI 的错误率不仅低于人类，而且它还不用休假，可以全天候工作。如果你是银行，是使用 AI 还是雇佣高薪的人类，不言自明。


美国金融领域逐步以机器取代人工的不止大摩这一家，比如投行界扛把子高盛，2000 年高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣的交易员达 600 名，但今天，这里只剩下两名交易员“留守空房”。另一大投行瑞银同样如此，逐步用科技取代成本高昂且效率低下的人工劳动。下图是瑞银在美国总部的 2008 年和 2016 年对比图，感受一下：



中国的情况同样不容乐观。今年春天，全球顶尖管理咨询公司波士顿咨询公司（BCG）出具一份研究报告称，到 2027 年时中国金融领域全部 993 万个工作岗位中约有 23% 的岗位存在被 AI 取代的风险，也就是说届时会有将近 230 万金融从业人员可能会失去工作。


BCG 在访谈和调研了众多中国金融界及 AI 领域的高级专家后，经过大量分析得出了该研究报告。在调研中，他们发现几乎中国大陆所有的银行都在计划借助最新的 AI 技术来节省人力资源成本。其中目前应用 AI 技术最多的地方是信用评估领域，例如人脸识别、大数据分析等技术的应用越来越多。


哪些岗位容易受到 AI 的冲击？

2017 年彭博社曾发布了一篇报告，详细列举了众多职业可能被自动化取代的概率（bloomberg.com/graphics/）。其中金融业一些岗位未来被自动化取代的风险如下：



我们可以看到保险承销人员、信用分析师、信贷专员这些岗位被取代的几率最高，接近百分之百。而投资顾问和理财专员这些被替代的可能性也将近百分之五十。

实际上 BCG 在出具的研究报告中也提及，目前金融领域不少岗位，特别是那些工作内容机械、重复性高的岗位会逐渐被人工智能取代。


但 BCG 在报告中也指出，在 AI 逐渐取代不少人工岗位的同时，另一个趋势是新增不少利用 AI 技术的工种，另外现有的许多岗位更多的是可以借助 AI 提高工作效率。因此，金融业未来主流岗位是人机协作。


AI 时代的金融岗位

美国专注职场数据分析的技术公司 BurningGlass 最近在分析职场数据时发现，过去 5 年内，金融领域要求具有机器学习及 AI 相关技能的岗位需求增速，是金融领域所有岗位需求增速的六倍。


相应的，具有 AI 技能的金融岗位平均薪资（129,000美元）也是金融业全部岗位平均薪资的 1.7 倍（75,000美元）：



金融领域需要自动化等 AI 技能的岗位主要围绕金融方面的数据科学和数据分析，也略微设计传统 IT 岗位，如软件开发岗位和网络工程师。一些金融领域特别专业的岗位如风险经理和金融量化分析师，也需要具备这些技能。


金融领域需要自动化及 AI 技能的 Top 10 岗位：

  • 数据科学家
  • 数据/商业分析师
  • 软件开发者
  • 数据工程师
  • 网络工程师
  • 风险经理
  • 商业智能分析师
  • 系统分析师
  • 数据库架构师
  • 金融量化分析师


胜任 AI 时代金融岗位需要哪些技能？

金融公司未来会搭建和使用自动化工具及处理流程，涉及数据科学、数据工程和机器学习。搭建和使用这些工具就需要掌握编程知识，比如 Python 和 Java。


金融岗位未来需掌握的 Top 10 自动化技能：

  • 机器学习
  • Python
  • SQL
  • Apache Hadoop
  • SAS
  • 大数据
  • 数据挖掘
  • Java
  • R
  • 数据科学（数据可视化）


因而，准备长期从事金融行业的朋友现在应当从长远考虑，学习相关的 IT 技能，成为跨专业的复合型人才，如果仅仅依赖金融领域吃老本，很可能未来被科技淘汰。


金融学学生的职业出路


金融学其实是门非常复杂的学科，短时间内不会被AI完全取代。但是在一些数据结构化较高、任务定义明确的领域，AI 模型可以很容易的代替人工。而从长远看，金融行业的自动化不可避免。


对于学习金融学的人才来说，AI 时代需要既能精通金融专业知识，又能掌握相应计算机能力的人才，至少能够熟练运用自动化工具。


金融学的进一步发展也需要专业人才继续探索。因此金融学完全可以继续学，但具备一定的计算机知识可以为个人和企业带来更大的价值。目前金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备，而掌握这些能力的人未来会成为金融领域的抢手人才。


想成为知晓 AI 和 DS 技能的金融人才，可以从现在起辅修编程语言相关的课程，尽可能多的了解人工智能在金融方面的应用，至少能做到可以和行内 IT 同事顺畅交流。


其实也并不需要金融从业人员去学习特别深的机器学习技术或者成为 AI 技术大牛，已经有大量的数据科学家、IT 专家在攻克 AI 底层技术，后面会出现相当多的应用在金融领域的 AI 模型和工具，而金融从业人员需要做的就是能够熟练使用它们。金融行业缺少的是具有创新力和商业洞察力的人才，我们需要做的就是利用技术产生最大的商业价值。用AI提高工作效率，实现人机协作，会未来金融行业的趋势。


人工智能的出现，是人类科技的一大进步。虽然 AI 会让一些行业和职业消失，但它将大大提高人类的生产效率，也会催生新的岗位，然而最重要的是我们需要去面对改变，适应改变，否则未来就会面临被淘汰的命运。

参考资料：
scmp.com/business/compa
burning-glass.com/blog/
bankinnovation.net/2017
futurism.com/an-ai-comp

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