对于金融服务行业的人工智能应用,趋严的监管不仅是挑战也是机遇。
金融服务行业的人工智能技术一直被大肆宣传,将彻底改变华尔街许多在传统上以人工为主的领域的工作流程,像是销售&交易、投资、银行、外汇以及合规领域。
或许这种变革的速度一直以来被有些夸大,但随着新的移动应用和科学技术的加快发展,人工智能正影响着金融业的多个垂直领域。监管范围的扩大和复杂性提高意味着企业有必要将一大块合规流程进行自动化处理。
自2008-2009年全球金融危机以来,监管部门提高了企业披露要求,以增强市场透明度,促使企业遵守监管条例。
这虽然不一定对企业经营构成阻碍,但其要求银行、监管部门和科技公司在学习流程方面投入更多精力。虽然监管因素可能在某些情况下是企业在应用人工智能道路上遭遇的减速带,但无论从短期还是长期角度看,这都创造了更多机遇。
新的数据爆炸
如今的金融机构在资产负债表、债务、表外敞口、流动性标准、质押品及资本水平方面的信息披露都多于以往,而且披露频率和历史数据保存量都更高了。
《欧盟金融工具市场指令II》(MiFID II),可能是几十年来对金融业影响最大的欧洲监管条例,它将促进从交易数据中挖掘数字金矿。这种监管安排需要将大量定义明确,经得起监管审视、交易对手方共享和被交易所采纳的结构性数据记录下来。
根据2018 年1月生效的MiFID II,企业必须 披露交易前及交易后的各种数据, 以及执行地点,发行地点、交易ID及其他更多信息。
许多数据是新的,挖掘这些数据可以帮助企业提高分析能力,例如确定哪个地点更好、滑价成本、整合市场摘要,流动性成本和其他额外产出。
数据科学家们需要处理海量数据,单日交易涉及的数据达到500-600亿点,这些数据点可以用来更准确地描绘市场的实时状况,并用于预测那些采用人工智能和其他先进统计技术的模型。
监管层和企业的共生关系
除了引发数据爆炸外,新的监管条例还为人工智能创造了证明自己用处的机会,那就是帮助企业合规。
金融企业正在寻找用人工智能和机器学习来简化监管披露及合规的方式。(机器学习是人工智能的一个组成部分,基于的原则是只要给予了足够的训练数据,机器就可以自我学习。)
可预见的是,监管科技(Regtech)可以降低监管合规成本。
监管规定的增加、跨国企业的复杂性使得持续遵守新规成为一件艰难的事。监管科技主要专注于简化企业的披露流程,例如了解您的客户、报税、反洗钱规定。
一家监管科技初创企业正在开发软件,让银行处理税务表格以实时满足合规要求。
监管科技还能帮助企业了解监管条例及思考如何遵守。例如,监管科技的初创公司正在试验能够简化监管研究的平台。
这些解决方案可以将多种监管规定直接整合到合规流程,让企业简化组织结构、政策和法规解读。与监管科技有关的解决方案可以提醒管理层最需要注意的问题,帮助企业有机会在事情发生前预先确认。
一家法律公司与科技公司合作开发一种自动化工具包来帮助企业评估MiFID II新规,该工具将使得企业过滤数千页监管文件,从中找寻到与公司商业类型、客户和产品相关的领域。企业还在开发聊天机器人,为监管条例中的特定部分提供专家意见。
关注人工智能和机器学习的不单是企业,监管层也在关注。独立的金融监管机构——英国金融行为监管局(FCA)表示,他们正在观察人工智能与机器学习在合规方面可能的应用。FCA还表示,他们在想办法让工作手册便于机器阅读,也就是说机器能够直接解读并实施规则。
随着人工智能的发展,监管规定和监管部门在阻滞和促进人工智能发展方面轮流发挥着重要作用。
通过推动金融企业提高透明度,MiFID II等监管规定成为了高价值信息数据库诞生的催化剂,这些数据库使企业得以将效率自动化应用到多个流程中,微调小额交易的自动化交易流程或写出更好的算法。
那些一直寻找机会的、在监管新规推出前预先采取行动的企业将从中获得竞争优势。