金融服务中的 AI 集成：趋势和监管挑战的系统性回顾
快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，本文综述了金融领域人工智能的应用，探讨其演变、影响及监管挑战。通过制度理论分析AI采纳的动力，包括规范性、强制性和模仿性同构性，强调社会期望、监管压力及行业模仿对AI发展的推动作用，为相关政策和研究提供参考。
金融领域的人工智能应用：演变、影响及监管视角
早期的研究主要将人工智能视为自动化工具。然而，随着先进算法和计算模型的引入，近年来的研究（约翰逊等，2019；阿尔斯兰尼安与费舍尔，2019）表明，人工智能已演变为一种更全面的工具。这一演变催生了多个理解人工智能在金融领域作用的理论框架。机械论视角侧重于通过基于规则的系统实现常规任务的自动化，以提升金融机构的运营效率。相比之下，预测分析视角着重于人工智能支持市场分析和决策的能力，特别是通过机器学习应用（王等，2021）。这些不同的概念化展示了人工智能的复杂性及其在不同金融领域的多样化应用。
支撑人工智能金融应用的技术基础经历了明显的发展阶段，每个阶段都以计算能力、数据可用性和算法复杂性的显著提升为特征（阿拉纳等，2020）。当代金融领域的AI系统以其实时处理和分析海量数据集的能力著称，并利用多种协同工作的技术组件。机器学习模型从历史数据中提取模式，而自然语言处理（NLP）算法解析非结构化文本信息。神经网络的设计模仿人类的认知过程，使这些系统能够处理日益复杂的分析任务（张等，2021）。这种技术融合使人工智能超越了最初仅限于基本流程自动化的角色，成为金融分析和决策制定的复杂工具。
人工智能在金融领域的历史轨迹展示了技术进步如何从根本上改变金融服务的交付和运作方式。这一演变从最初的基于基本规则的自动化系统起步，逐步发展到包含预测分析和机器学习的日益复杂的应用程序（约翰逊等，2019）。这种变化不仅是技术上的，它代表了金融机构在数据分析、风险评估和决策过程方法上的重要转变。从自动化的任务执行到复杂的预测建模的发展，显示出该技术能力的不断扩展以及其在金融运营中的战略意义日益增强。
当代人工智能金融领域的进展以几个相互关联的趋势为标志，正在重塑行业实践。自然语言处理（NLP）和情感分析用于解读文本数据，帮助金融机构衡量市场情绪并作出明智的投资决策（高等，2021）。可解释的人工智能（XAI）因其在确保监管合规性和建立用户信任方面的重要作用而备受瞩目，通过使AI算法更具可解释性来实现这一点（陈等，2023）。机器人流程自动化（RPA）正在简化后台业务流程，降低成本并提高效率（马达卡姆等，2019）。此外，由AI驱动的聊天机器人和虚拟助手通过提供个性化服务和更高效地解决问题来提升客户交互体验（伊奥维内等，2023）。由AI推动的算法交易优化投资策略，在执行交易时提供了更高的精确度和速度（阿拉纳，2019）。这些趋势共同体现了不同AI应用的整合，以改善金融部门。
展望未来，金融行业将受到人工智能诸多新发展的深刻影响。例如，量子计算有望为复杂的金融建模和优化提供无与伦比的计算能力（沃纳与埃格，2019）。基于AI的欺诈检测系统通过先进的异常检测算法不断发展，以增强安全性并降低风险（埃尔哈吉与哈茂德，2023）。神经网络和深度学习的持续进步扩展了AI分析未结构化数据（如图像和音频）的能力，应用于欺诈预防和客户服务。强调人机协作的增强型智能（Augmented Intelligence）作为复杂金融场景中的决策支持工具正逐渐流行起来（陶等，2021）。此外，区块链与AI的集成正在为去中心化、透明且安全的解决方案铺平道路，特别是在智能合约和数字身份等领域（库谢蒂，2021）。这些新兴趋势凸显了人工智能在金融领域的持续演进过程，预示着其影响力将更加广泛且更具变革性。
这些人工智能在金融领域的进展也通过文献计量学方法进行了深入研究。陈等（2023）、陶等（2021）、古德尔等（2021）以及艾哈迈德等（2022）的重要工作探讨了AI文献的基础要素、主题背景和研究集群。这些研究采用共被引分析、文献耦合、基于NLP的文献计量方法以及集成CiteSpace分析等技术揭示了AI金融研究的演变趋势。例如，陈等（2023）专注于金融领域的可解释AI（XAI），指出自2013年以来相关出版物数量显著增加。他们的研究表明，传统金融研究正向更具包容性和多样化的应用转变，伴随着不可解释模型的改进以及对风险和伦理问题的日益关注。其他研究还确定了AI金融领域的三大主要文献集群：（1）投资组合构建、计算和投资者行为；（2）金融欺诈与困境；以及（3）情感推断、预测与规划。这些集群展示了AI在金融领域的重大应用（古德尔等，2021）。艾哈迈德等（2022）观察到机器学习（ML）和AI金融领域文献激增，美国、中国和英国成为主要贡献者。全球范围内的研究分布突显了AI在金融领域应用的国际重要性和兴趣，并显示了这些国家在其探索和发展中所扮演的领导角色。然而，各国对AI的监管方式反映出不同地区之间存在分歧的观点。解决与AI应用相关的伦理问题、监管空白和隐私问题的努力引发了关于标准化和协调一致性的担忧（李，2020）。欧洲银行研究所倡导强有力的集中治理以应对风险和监管碎片化，尤其是在跨境金融科技贸易方面，而美国采取了更为分散的方法，这引发了关于标准化和协调一致性的担忧（阿祖蒂等，2022；艾赫恩，2021）。由此产生的监管套利问题也浮出水面，涉及代币化、众筹和加密货币的AI平台处于为部分用户带来不公平优势的前沿。可解释AI（XAI）被提议帮助监管机构获取充足信息以制定更明智的法规。监管技术（RegTech）被视为简化AI合规的潜在方案，而监管沙盒则促进了受控环境下的创新和测试（布卡鲁阿等，2021；李，2020）。然而，由于缺乏标准化的指标，衡量AI监管的表现仍然具有挑战性。当前趋势表明，监管方法正朝着风险导向的方向发展，优先考虑在管理金融领域AI时的灵活性与适应性。随着金融行业继续拥抱AI，有关AI监管的文献预计会演变，提供关于金融格局持续转型的新见解，并解决创新与伦理之间的关键平衡。本研究旨在探讨这一动态，为未来金融领域的研究、政策讨论及AI开发奠定基础，力求为该领域做出开创性贡献。
迪马吉奥和鲍威尔（1983）提出的制度理论指出，组织受到其制度环境中嵌入的规范、规则及法规的重大影响。这一理论视角指出，制度同构性以三种形式表现出来——规范性、强制性和模仿性——为审视组织如何适应外部压力并塑造其运营策略提供了视角。这一框架尤其适用于解决本研究的研究目标，因为它解释了制度力量如何推动AI在金融中的采用和演变。第一个研究目标是系统地回顾基于AI的金融文献，以识别现有的研究趋势和前景，这与规范同构性的概念密切相关。规范性压力源于金融行业中共享的价值观和期望，在塑造研究议程方面起着至关重要的作用。这些压力促使采用符合社会规范的AI应用，如道德实践、透明度和创新（迪马吉奥与鲍威尔，1983）。例如，对道德AI框架的日益关注以及对改善金融实践的追求体现了社会期望对机构行为的影响，正如梅耶和罗万（1977）所强调的那样。这表明金融机构和研究人员受到集体承诺的指引，致力于推进负责任且社会可接受的AI应用。第二个研究目标是探索与AI整合到金融中相关的监管框架和伦理考量，这与强制性同构性有关（杜贝等，2019）。强制性压力由监管机构施加，迫使金融机构和研究人员遵循特定的伦理标准和监管要求。作为强制性力量的监管机构在塑造AI金融运作的制度环境方面发挥关键作用。Scott（2012）进一步强调了这一点，以展示监管影响对机构实践的深远影响。随着金融机构应对AI应用的复杂性，它们必须在提升效率和管理风险的同时遵守不断变化的监管需求。除了规范性和强制性压力外，模仿性同构性提供了第三个战略要素，影响组织在金融中采用AI的方式。组织在整合新技术时常常面临不确定性，因此模仿成功实施AI的行业领导者的行为。通过效仿这些方法，机构努力降低不确定性，提升合法性，实现类似成果（迪马吉奥与鲍威尔，1983）。这种模仿行为在金融部门尤为明显，机构寻求早期AI采用者的指导以获得最佳实践和风险管理建议。因此，制度理论的模仿方面为理解AI技术的传播及其塑造趋势提供了关键视角。
(以上内容均由Ai生成)
