未來已來
把握浪潮新方向
去年年底召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會議明確提出，“要以科技創(chuàng)新引領(lǐng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展,建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系”，并將“人工智能+”行動列為重要任務(wù)，要求通過高新技術(shù)賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級。近年來，我國陸續(xù)出臺了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等一系列政策，為金融領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用提供了制度框架和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。
筆者觀察到，現(xiàn)在全國各地都在積極行動，重點支持人工智能、數(shù)據(jù)要素等領(lǐng)域的創(chuàng)新項目，積極推動金融科技與實體經(jīng)濟(jì)的深度融合。近期，中國證監(jiān)會發(fā)布的《關(guān)于資本市場做好金融“五篇大文章”的實施意見》明確提出，開發(fā)更多科技創(chuàng)新主題公募基金和相關(guān)期貨期權(quán)產(chǎn)品，加強(qiáng)對科技型企業(yè)全鏈條全生命周期的服務(wù)。可以說，人工智能和大數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，已成為期貨行業(yè)重塑服務(wù)模式、優(yōu)化風(fēng)險管理、提升市場效率、加速培育新質(zhì)生產(chǎn)力，以及推動行業(yè)高質(zhì)量的重要引擎。
深刻理解五大價值意蘊(yùn)
解鎖期貨發(fā)展進(jìn)階密碼
人工智能與大數(shù)據(jù)的融合，正在改變期貨行業(yè)的經(jīng)營發(fā)展模式，這是大家必須面對的重大變革。這種變革不僅帶來的是效率提升、風(fēng)險更可控，重要的是推動了期貨行業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新與生態(tài)進(jìn)化。筆者認(rèn)為，對期貨行業(yè)而言，人工智能和大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新融合應(yīng)用具有以下五方面積極意義。
第一，風(fēng)險管理方面，人工智能可以基于市場波動率、流動性變化等參數(shù)動態(tài)調(diào)整風(fēng)險敞口，并通過行為模式分析動態(tài)化監(jiān)測市場的交易信息，加上區(qū)塊鏈技術(shù)保障底層的交易安全，防止虛假交易和操作風(fēng)險等現(xiàn)象發(fā)生。另外，在合規(guī)領(lǐng)域利用NLP（自然語言處理），可以自動掃描交易通信記錄，識別潛在的違規(guī)用語，從而減少人復(fù)核的工作量，提高內(nèi)幕交易監(jiān)測的覆蓋率，疊加以“冒煙指數(shù)”形式呈現(xiàn)，使違規(guī)現(xiàn)象在萌芽狀態(tài)即被監(jiān)測、從早從小時便得到制止，有助于期貨市場實現(xiàn)“動態(tài)風(fēng)險建模”“實時監(jiān)測”，構(gòu)建智能化的風(fēng)控體系，解決傳統(tǒng)風(fēng)控依賴人員設(shè)置靜態(tài)閾值、具有一定滯后性的痛點。
第二，人工智能與大數(shù)據(jù)模型的復(fù)合生成，可以實現(xiàn)交易效率與決策的革命性突破。主要依靠人工智能大模型量子級的算法迭代、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和動態(tài)風(fēng)險建模，重塑期貨交易決策、市場流動性及風(fēng)險管理三大核心場景的底層邏輯，對期貨行業(yè)競爭規(guī)則和價值分配體系進(jìn)行重構(gòu)，從而提高期貨交易的效率和決策的科學(xué)性。比如，已有期貨公司利用DeepSeek來分析歷史數(shù)據(jù)，實時解構(gòu)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，識別價格波動的非線性規(guī)律，從而給出交易方案的最優(yōu)解。
第三，人工智能和大數(shù)據(jù)可以推動期貨公司服務(wù)模式的升級，實現(xiàn)從標(biāo)準(zhǔn)化、大眾化的客戶服務(wù)向個性化、差異化發(fā)展。比如，通過“智能投顧系統(tǒng)”分析客戶的交易記錄、風(fēng)險偏好及市場環(huán)境，利用AI技術(shù)生成定制化的投資組合建議；利用知識圖譜技術(shù)將復(fù)雜的期貨策略拆解為可視化的具體案例，從而提高期貨公司與客戶的互動，也可利用“數(shù)字人”與AR技術(shù)的結(jié)合，創(chuàng)建沉浸式的服務(wù)場景；借助“分層教學(xué)系統(tǒng)”實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的知識傳遞，利用“生成式的人工智能”形象化地解釋期貨交易和套期保值的原理，使晦澀概念通俗化，從而提高投資者適當(dāng)性管理的效率，減少客戶的投訴率。
第四，推進(jìn)期貨行業(yè)數(shù)據(jù)治理與基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)化。其中，高效的數(shù)據(jù)源是人工智能和大數(shù)據(jù)賦能的前提，這離不開跨系統(tǒng)的、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座，需要期貨公司進(jìn)行跨部門、跨系統(tǒng)、跨市場的數(shù)據(jù)整合，通過數(shù)據(jù)的治理結(jié)構(gòu)來統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則，破解“數(shù)據(jù)孤島”，從而讓數(shù)據(jù)“活起來”。目前，可以通過“分布式存儲”“邊緣計算”技術(shù)解決海量數(shù)據(jù)處理的時效性問題，已有期貨交易所在采用混合云架構(gòu)后歷史查詢響應(yīng)時間從分鐘級跨至毫秒級。
第五，推進(jìn)期貨行業(yè)競爭格局的演變。人工智能和大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用，正在從風(fēng)險管理的效率提升，發(fā)展為數(shù)據(jù)治理來重構(gòu)行業(yè)維度：促使頭部期貨公司通過技術(shù)聯(lián)盟構(gòu)建起“技術(shù)聯(lián)盟”護(hù)城河；中小期貨公司借助開源模型實現(xiàn)差異化服務(wù)；做市商會利用人工智能優(yōu)化報價策略，提升流動性效率；實體企業(yè)借助期貨公司的信息化技術(shù)提升風(fēng)險管理的效率，實現(xiàn)對沖成本的動態(tài)優(yōu)化；監(jiān)管部門依托大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺，及時識別市場的操縱模式和期貨服務(wù)商的違規(guī)風(fēng)險。
繃緊風(fēng)險防控這根弦
跟上技術(shù)狂奔
科技是把“雙刃劍”。在擁抱科技享受其紅利的同時，期貨行業(yè)也要警惕數(shù)據(jù)偏差、算法黑箱等風(fēng)險。唯有建立技術(shù)理論框架與監(jiān)管沙盒機(jī)制，才能實現(xiàn)期貨行業(yè)為實體經(jīng)濟(jì)服務(wù)的初心。筆者認(rèn)為，從現(xiàn)階段來看，人工智能和大數(shù)據(jù)在期貨市場中的應(yīng)用存在六個挑戰(zhàn)。
第一，數(shù)據(jù)質(zhì)量引發(fā)大模型建立的偏差。期貨市場人工智能模型高度依賴歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，如果數(shù)據(jù)的完整性、代表性和時效性缺乏根本性的缺陷，就會帶來預(yù)測失真，特別是數(shù)據(jù)樣本的偏差帶來的風(fēng)險更值得注意。期貨市場的數(shù)據(jù)是全球性的，現(xiàn)實情況是期貨交易的數(shù)據(jù)在歐美市場占比較大，新興市場的稀疏性會導(dǎo)致價格的聯(lián)動預(yù)測誤差率上升，這種情況在跨市場的套利模型中尤為突出。
第二，算法的不透明會造成監(jiān)管的滯后。當(dāng)下，人工智能發(fā)展日新月異，其模型的復(fù)雜程度已超出人們的認(rèn)知范圍，AI深度學(xué)習(xí)所驅(qū)動生成的交易策略包含天文數(shù)字的參數(shù)，有時連開發(fā)者本人也難以追溯到最初的決策邏輯。在人工智能領(lǐng)域，這一現(xiàn)象被稱為“算法黑箱”，具有兩大風(fēng)險：一是監(jiān)管機(jī)構(gòu)無法有效認(rèn)識這些新型算法的特質(zhì)，通俗來說是“基于規(guī)則的反操作系統(tǒng)檢出率不高”；二是可能造成交易機(jī)構(gòu)內(nèi)部的風(fēng)險失控，從而造成交易投資虧損。
第三，算法共振引發(fā)市場風(fēng)險。期貨市場的算法交易占比越高，更有可能面臨流動性結(jié)構(gòu)脆弱的風(fēng)險，主要是算法的同質(zhì)化引發(fā)的正反饋效應(yīng)。比如，2024年3月的“白銀期貨閃崩”事件中，多家機(jī)構(gòu)的止損算法在觸發(fā)破價的關(guān)鍵閾值后同步拋售，導(dǎo)致市場的流動性在短短47秒內(nèi)蒸發(fā)了83%。這種現(xiàn)象便是使用人工智能相同算法導(dǎo)致決策趨同造成的，放大了市場中系統(tǒng)性風(fēng)險的集體誤判。需要大家警醒的是：不斷開發(fā)差異化的數(shù)據(jù)源，用來應(yīng)對非結(jié)構(gòu)信息文本的局限性，促進(jìn)異構(gòu)化算法的創(chuàng)新，克服由AI帶來市場交易決策的趨同性。
第四，數(shù)據(jù)自主決策的責(zé)任認(rèn)定變得復(fù)雜。人工智能的算法復(fù)雜，多態(tài)的復(fù)合模型使決策人的角色不斷變換，若算法因數(shù)據(jù)污染而做出違規(guī)交易，加上監(jiān)管科技的反應(yīng)速度又滯后于人工智能和大數(shù)據(jù)的交易技術(shù)創(chuàng)新時，違規(guī)的責(zé)任主體會難以界定。
第五，數(shù)據(jù)的安全與否會造成商業(yè)創(chuàng)造與倫理道德和社會責(zé)任的沖突。比如，利用衛(wèi)星圖像分析農(nóng)作物產(chǎn)量，制定期貨策略，會加劇糧食主產(chǎn)國的信息不對稱；基于個人生物特征的數(shù)據(jù)交易行為預(yù)測，會涉嫌侵犯隱私權(quán)，會對倫理構(gòu)成巨大的挑戰(zhàn)。
第六，技術(shù)依賴與數(shù)據(jù)安全的風(fēng)險。過度依賴人工智能會導(dǎo)致人類交易員技能退化，即在系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，人們不具備快速的應(yīng)急能力。量子計算的應(yīng)用正在顛覆傳統(tǒng)的安全體系，尤其嚴(yán)重的是對抗性的攻擊風(fēng)險，若黑客通過注入擾動數(shù)據(jù)，會使期貨交易的價格預(yù)測模型產(chǎn)生極大的誤差，既使恢復(fù)后也將面臨現(xiàn)有底層安全架構(gòu)需要重構(gòu)的壓力。
建立相適應(yīng)的科技治理體系
賦能實踐路更明
眾所周知，任何新生事物的發(fā)展都不會一帆風(fēng)順。雖然人工智能和大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用會給期貨行業(yè)帶來飛躍式發(fā)展，培育推動行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力，但在這個過程中往往會忽視客戶隱私、網(wǎng)絡(luò)安全等科技“雷區(qū)”。因此，筆者認(rèn)為，在推動金融與科技深入融合的同時，應(yīng)注重推動技術(shù)創(chuàng)新與治理體系的協(xié)同發(fā)展，從而有效化解人工智能與大數(shù)據(jù)在期貨行業(yè)的各種風(fēng)險。具體可從以下幾個方面推進(jìn)“數(shù)字金融”在期貨行業(yè)的發(fā)展。
第一，深刻理解人工智能和大數(shù)據(jù)融合的大趨勢，積極順應(yīng)期貨行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型大勢，抓住機(jī)遇，迎接挑戰(zhàn)。對期貨公司來說，應(yīng)深刻認(rèn)識到這是提升服務(wù)能力、優(yōu)化風(fēng)險管理、增強(qiáng)市場競爭力的全新路徑。在公司的戰(zhàn)略規(guī)劃中，明確推進(jìn)科技創(chuàng)新與業(yè)務(wù)管理融合的時間表，在人、財、物投入上做好準(zhǔn)備，以保證在這次科技創(chuàng)新浪潮中不被大流所拋棄。
第二，推動技術(shù)架構(gòu)升級，夯實數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的先進(jìn)性直接決定了人工智能與大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用的深度，可以量力而行地逐步或加快引入云計算的邊緣計算，以滿足復(fù)雜模型的訓(xùn)練需求，同時推進(jìn)算力云的平臺建設(shè)，滿足客戶從交易回撤到定量的全鏈路支持。另外，需注意數(shù)據(jù)治理與安全的防護(hù)，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，確保數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注的規(guī)范性。還可通過區(qū)塊鏈技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性，防范泄露風(fēng)險。為讓基礎(chǔ)技術(shù)更扎實，可以開放核心系統(tǒng)的API接口，與第三方科技公司、產(chǎn)業(yè)客戶共建技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。比如，服務(wù)實體企業(yè)時，期貨公司可對接客戶的物流、倉儲等數(shù)據(jù)，從而為企業(yè)提供期現(xiàn)結(jié)合的一站式服務(wù)。
第三，強(qiáng)化風(fēng)險管理能力，實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警與動態(tài)監(jiān)控。期貨市場的杠桿特性使風(fēng)險管理成為核心競爭要素，人工智能和大數(shù)據(jù)賦能風(fēng)控體系就顯得至關(guān)重要。具體而言，建立實時的風(fēng)險預(yù)警，通過大數(shù)據(jù)分析市場波動、頭寸變化及客戶持倉狀況，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型；做好壓力測試與情景模擬，利用人工智能模型模擬市場極端條件下的資產(chǎn)組合表現(xiàn)，評估潛在損失并制定應(yīng)急預(yù)案；實現(xiàn)合規(guī)的轉(zhuǎn)化，通過自然語言處理技術(shù)自動解析監(jiān)管文件，確保交易行為符合合規(guī)要求。
第四，了解客戶的個性化需求，用人工智能和大數(shù)據(jù)的融合提升客戶的體驗和黏性，實現(xiàn)期貨公司從“標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)”向“精準(zhǔn)化服務(wù)”轉(zhuǎn)型。比如，通過整合客戶的交易記錄、社交媒體互動、風(fēng)險偏好等數(shù)據(jù)，做好客戶畫像與行為分析，進(jìn)而在合規(guī)的條件下推薦適配的金融投資組合；部署AI客服系統(tǒng)，提供定時咨詢，也可通過多模態(tài)交互的投顧平臺提升用戶體驗，降低人工服務(wù)成本；基于客戶的需求分析，通過AI算法設(shè)計個性化的風(fēng)險管理工具（如場外期權(quán)、結(jié)構(gòu)性產(chǎn)品等），從而匹配客戶的需求與市場的波動性。
第五，加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng)，打造智能化團(tuán)隊。主要措施包括內(nèi)部培訓(xùn)與知識共享，提升員工的數(shù)據(jù)分析能力與模型的解讀能力；與高校和科研機(jī)構(gòu)聯(lián)合培養(yǎng)金融+科技的復(fù)合型人才，探索智能策略研究的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合模式；公司內(nèi)部推出創(chuàng)新的激勵機(jī)制，設(shè)立科研獎勵基金，鼓勵員工參與技術(shù)創(chuàng)新項目，從而推動公司技術(shù)與業(yè)務(wù)、技術(shù)與管理的創(chuàng)新發(fā)展。
第六，探索創(chuàng)新公司業(yè)務(wù)模型，拓展服務(wù)客戶的邊界。在合規(guī)的前提下，利用人工智能和大數(shù)據(jù)融合為公司開辟新的盈利增長點。比如，基于客戶的風(fēng)險偏好和生命周期提供自動化的資產(chǎn)配置建議，具體是利用DeepSeek—R1模型優(yōu)化投資研究流程，推出智能化投顧產(chǎn)品；通過AI模型設(shè)計復(fù)雜的衍生品結(jié)構(gòu)，滿足企業(yè)的定制化風(fēng)險管理需求，目前已有結(jié)合大宗商品價格預(yù)測為實體企業(yè)設(shè)計符合需求的含權(quán)貿(mào)易合約。
第七，平衡好創(chuàng)新風(fēng)險與合規(guī)的關(guān)系，警惕數(shù)據(jù)濫用與算法偏見帶來的風(fēng)險。為此，期貨公司要完善數(shù)據(jù)治理的制度規(guī)范，遵循數(shù)據(jù)安全法與個人信息保護(hù)法，建立數(shù)據(jù)分類分級管理制度，確保客戶的隱私與商業(yè)機(jī)密的安全。另外，要采用可解碼的AI技術(shù)，避免不透明模型導(dǎo)致的決策偏差，具體要在風(fēng)控模型中引入特征的重要性分析，提升監(jiān)管機(jī)構(gòu)與客戶的信任度。最重要的是落實網(wǎng)絡(luò)安全責(zé)任制，密切關(guān)注監(jiān)管政策變化，及時調(diào)整技術(shù)應(yīng)用邊界，將技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用納入合規(guī)考核的體系中。
未來，隨著科技創(chuàng)新發(fā)展，人工智能與大數(shù)據(jù)的高度融合，監(jiān)管框架的不斷完善和技術(shù)的持續(xù)迭代，期貨行業(yè)的經(jīng)營與管理格局正在發(fā)生重構(gòu)，只有積極擁抱創(chuàng)新的技術(shù)，才能實現(xiàn)從“傳統(tǒng)的期貨公司”向“科技驅(qū)動型的綜合服務(wù)商”的跨越式轉(zhuǎn)型！
（來源：期貨日報網(wǎng)）
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