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(huì)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(dòng)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(jí)。近年來，我國(guó)陸續(xù)出臺(tái)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(guó)各地都在積極行動(dòng)，重點(diǎn)支持人工智能、數(shù)據(jù)要素等領(lǐng)域的創(chuàng)新項(xiàng)目，積極推動(dòng)金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。近期，中國(guó)證監(jiān)會(huì)發(fā)布的《關(guān)于資本市場(chǎng)做好金融“五篇大文章”的實(shí)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(duì)科技型企業(yè)全鏈條全生命周期的服務(wù)?？梢哉f，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(xiǎn)管理、提升市場(chǎng)效率、加速培育新質(zhì)生產(chǎn)力，以及推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量的重要引擎。

深刻理解五大價(jià)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(yíng)發(fā)展模式，這是大家必須面對(duì)的重大變革。這種變革不僅帶來的是效率提升、風(fēng)險(xiǎn)更可控，重要的是推動(dòng)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(duì)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(xiǎn)管理方面，人工智能可以基于市場(chǎng)波動(dòng)率、流動(dòng)性變化等參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)敞口，并通過行為模式分析動(dòng)態(tài)化監(jiān)測(cè)市場(chǎng)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(xiǎn)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(dòng)掃描交易通信記錄，識(shí)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(cè)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(cè)、從早從小時(shí)便得到制止，有助于期貨市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)“動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)建模”“實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)”，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(diǎn)。

第二，人工智能與大數(shù)據(jù)模型的復(fù)合生成，可以實(shí)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(jí)的算法迭代、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)建模，重塑期貨交易決策、市場(chǎng)流動(dòng)性及風(fēng)險(xiǎn)管理三大核心場(chǎng)景的底層邏輯，對(duì)期貨行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)規(guī)則和價(jià)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(shí)時(shí)解構(gòu)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，識(shí)別價(jià)格波動(dòng)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(dòng)期貨公司服務(wù)模式的升級(jí)，實(shí)現(xiàn)從標(biāo)準(zhǔn)化、大眾化的客戶服務(wù)向個(gè)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(xiǎn)偏好及市場(chǎng)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(shí)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(dòng)，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(chǎng)景；借助“分層教學(xué)系統(tǒng)”實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的知識(shí)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(chǎng)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(chǔ)”“邊緣計(jì)算”技術(shù)解決海量數(shù)據(jù)處理的時(shí)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(shí)間從分鐘級(jí)跨至毫秒級(jí)。

第五，推進(jìn)期貨行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(xiǎn)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(shí)現(xiàn)差異化服務(wù)；做市商會(huì)利用人工智能優(yōu)化報(bào)價(jià)策略，提升流動(dòng)性效率；實(shí)體企業(yè)借助期貨公司的信息化技術(shù)提升風(fēng)險(xiǎn)管理的效率，實(shí)現(xiàn)對(duì)沖成本的動(dòng)態(tài)優(yōu)化；監(jiān)管部門依托大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，及時(shí)識(shí)別市場(chǎng)的操縱模式和期貨服務(wù)商的違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

繃緊風(fēng)險(xiǎn)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(shí)，期貨行業(yè)也要警惕數(shù)據(jù)偏差、算法黑箱等風(fēng)險(xiǎn)。唯有建立技術(shù)理論框架與監(jiān)管沙盒機(jī)制，才能實(shí)現(xiàn)期貨行業(yè)為實(shí)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(chǎng)中的應(yīng)用存在六個(gè)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(chǎng)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(shí)效性缺乏根本性的缺陷，就會(huì)帶來預(yù)測(cè)失真，特別是數(shù)據(jù)樣本的偏差帶來的風(fēng)險(xiǎn)更值得注意。期貨市場(chǎng)的數(shù)據(jù)是全球性的，現(xiàn)實(shí)情況是期貨交易的數(shù)據(jù)在歐美市場(chǎng)占比較大，新興市場(chǎng)的稀疏性會(huì)導(dǎo)致價(jià)格的聯(lián)動(dòng)預(yù)測(cè)誤差率上升，這種情況在跨市場(chǎng)的套利模型中尤為突出。

第二，算法的不透明會(huì)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(dòng)生成的交易策略包含天文數(shù)字的參數(shù)，有時(shí)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(xiǎn)：一是監(jiān)管機(jī)構(gòu)無法有效認(rèn)識(shí)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(xiǎn)失控，從而造成交易投資虧損。

第三，算法共振引發(fā)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。期貨市場(chǎng)的算法交易占比越高，更有可能面臨流動(dòng)性結(jié)構(gòu)脆弱的風(fēng)險(xiǎn)，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(jià)的關(guān)鍵閾值后同步拋售，導(dǎo)致市場(chǎng)的流動(dòng)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(chǎng)中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)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(duì)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(chǎng)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(shí)，違規(guī)的責(zé)任主體會(huì)難以界定。

第五，數(shù)據(jù)的安全與否會(huì)造成商業(yè)創(chuàng)造與倫理道德和社會(huì)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(huì)加劇糧食主產(chǎn)國(guó)的信息不對(duì)稱；基于個(gè)人生物特征的數(shù)據(jù)交易行為預(yù)測(cè)，會(huì)涉嫌侵犯隱私權(quán)，會(huì)對(duì)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(xiǎn)。過度依賴人工智能會(huì)導(dǎo)致人類交易員技能退化，即在系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，人們不具備快速的應(yīng)急能力。量子計(jì)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(duì)抗性的攻擊風(fēng)險(xiǎn)，若黑客通過注入擾動(dòng)數(shù)據(jù)，會(huì)使期貨交易的價(jià)格預(yù)測(cè)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(shí)踐路更明

眾所周知，任何新生事物的發(fā)展都不會(huì)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(huì)給期貨行業(yè)帶來飛躍式發(fā)展，培育推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力，但在這個(gè)過程中往往會(huì)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(dòng)金融與科技深入融合的同時(shí)，應(yīng)注重推動(dòng)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(xiǎn)。具體可從以下幾個(gè)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(shì)，積極順應(yīng)期貨行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型大勢(shì)，抓住機(jī)遇，迎接挑戰(zhàn)。對(duì)期貨公司來說，應(yīng)深刻認(rèn)識(shí)到這是提升服務(wù)能力、優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理、增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(shí)間表，在人、財(cái)、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(dòng)技術(shù)架構(gòu)升級(jí)，夯實(shí)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(jì)算的邊緣計(jì)算，以滿足復(fù)雜模型的訓(xùn)練需求，同時(shí)推進(jìn)算力云的平臺(tái)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(xiǎn)。為讓基礎(chǔ)技術(shù)更扎實(shí)，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(shí)體企業(yè)時(shí)，期貨公司可對(duì)接客戶的物流、倉儲(chǔ)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(xiǎn)管理能力，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與動(dòng)態(tài)監(jiān)控。期貨市場(chǎng)的杠桿特性使風(fēng)險(xiǎn)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)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(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，通過大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)波動(dòng)、頭寸變化及客戶持倉狀況，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；做好壓力測(cè)試與情景模擬，利用人工智能模型模擬市場(chǎng)極端條件下的資產(chǎn)組合表現(xiàn)，評(píng)估潛在損失并制定應(yīng)急預(yù)案；實(shí)現(xiàn)合規(guī)的轉(zhuǎn)化，通過自然語言處理技術(shù)自動(dòng)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(gè)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(yàn)和黏性，實(shí)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(dòng)、風(fēng)險(xiǎn)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(shí)咨詢，也可通過多模態(tài)交互的投顧平臺(tái)提升用戶體驗(yàn)，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(jì)個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)管理工具（如場(chǎng)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(chǎng)的波動(dòng)性。

第五，加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng)，打造智能化團(tuán)隊(duì)。主要措施包括內(nèi)部培訓(xùn)與知識(shí)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(lì)機(jī)制，設(shè)立科研獎(jiǎng)勵(lì)基金，鼓勵(lì)員工參與技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目，從而推動(dòng)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(zhǎng)點(diǎn)。比如，基于客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好和生命周期提供自動(dòng)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(jì)復(fù)雜的衍生品結(jié)構(gòu)，滿足企業(yè)的定制化風(fēng)險(xiǎn)管理需求，目前已有結(jié)合大宗商品價(jià)格預(yù)測(cè)為實(shí)體企業(yè)設(shè)計(jì)符合需求的含權(quán)貿(mào)易合約。

第七，平衡好創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)。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(gè)人信息保護(hù)法，建立數(shù)據(jù)分類分級(jí)管理制度，確?？蛻舻碾[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(shí)網(wǎng)絡(luò)安全責(zé)任制，密切關(guān)注監(jiān)管政策變化，及時(shí)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(yíng)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(shí)現(xiàn)從“傳統(tǒng)的期貨公司”向“科技驅(qū)動(dòng)型的綜合服務(wù)商”的跨越式轉(zhuǎn)型！

（來源：期貨日?qǐng)?bào)網(wǎng)）