数学及信息技术在金融领域的应用浅析
【摘要】本文用通俗易懂的语言简要回顾了数学及信息技术在金融领域的应用，分析了集中应用数学及信息技术的金融科技的发展变化和作用，深入探讨了数学及信息技术在我国金融领域应用的不足，对下一步如何扩大应用提出了针对性的建议。
【关键词】数学信息技术金融领域
一、数学及信息技术的重要地位
数学是一门研究数量关系与空间形式（即「数」与「形」）的学科，是探寻世界本质最有力的工具。正如毕达哥拉斯所说，上帝使用数学创造了世界。信息技术是用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称，主要包括传感技术、计算机技术和通信技术。计算机则是近现代社会继蒸汽机之后最伟大的发明。主要依托于数学及信息技术的大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术革命日新月异，更充分地证明数学及信息技术有着越来越重要的地位。
数学源于自然，源于生活，从土地测量到灌溉系统再到推理演绎体系，数学满足了人类认知、测量、记录和预测四个方面的需求。数学赋予计算机智能，与信息技术的完美结合更是创造了无限可能。有人非常形象地形容古典数学为计算机装载了大脑，近代数学为计算机增加了智能，现代数学给计算机赋予了灵魂。
二、数学及信息技术在金融领域的应用现状及展望
长期以来，数学及信息技术在金融领域中有着广泛而深入的应用，也推动金融学科更快发展成一门系统科学。简单归纳起来，数学及信息技术在金融领域中有着以下方面的应用：
（一）记账
金融活动需要全面、客观的记录。记账可以客观反映金融活动的价值变化。复式记账出现后，可以全面、客观地反映金融活动主体的资产、负债、所有者权益在会计期间的数量变化，并为绩效分析和下一步经营决策提供了有价值的参考。
（二）计价
金融就是跨时间、空间的价值交换。价值交换自然离不开计价。计价无处不在，资产需要计价，资金需要计价，产品（服务）需要计价，风险也需要计价。外部市场交易需要计价，金融企业内部也需要计价来实施考核。其中，马科维茨、罗伯特·默顿和迈伦·斯尔克斯、罗伯特·恩格尔和克莱夫·格兰杰等人针对金融市场资产、风险的定价模型、投资组合模型方面的研究获得了诺贝尔经济学奖，也为推动现代金融学成为一门严谨的系统科学发挥了重要作用。
（三）大数据
大数据技术在金融领域有着非常广泛的应用，也为金融业带来了深刻的变化：过去的抽样统计分析变为全样本，市场潜在客户、已获客户数据全面掌握成为可能；基于各种相关因素的分析可靠性越来越强大，贷款客户履约率、利率、汇率波动等变化趋势预测可能性越来越高，金融市场不可预测风险从高不确定性变为一定程度可预测。阿里金融甚至提出了「一切业务数据化，一切数据业务化」的革命性口号。数据处理能力日益成为金融机构核心竞争力的重要体现。
（四）云计算
按需自助、泛在接入、资源池化、服务可计量的云计算技术的发展让金融机构处理数据更加及时，让金融业数据处理能力得到提升，也为金融机构提供 24 小时不间断在线服务成为可能。
（五）区块链
在运算、存储和传输等能力极大提升的条件下，出现了逆中心化的分布式运算模式。基于分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等的区块链技术为金融发展提供了颠覆性的技术。金融对数据安全的特有需要引起了世界上主要金融机构对这一技术的高度关注和深入介入。我国有远见卓识的平安集团等金融机构和万向集团等实体企业密切跟踪区块链技术发展，并在努力探索适合的应用场景。
（六）人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，也是对人的意识、思维、信息过程的模拟过程。人工智能的最大优势在于可以持续深度学习。人工智能在知识、人才密集的金融领域应用前景广泛，智能客服、智能柜员、智能投顾、智能金融合约等相继出现，国内主要金融机构都在密切跟踪人工智能的前沿技术发展。
三、金融科技发展的积极贡献
数学及信息技术在金融领域的应用最直接的后果是带来了金融科技的飞速发展。金融科技的发展极大地提升了金融服务能力，主要体现在以下三个方面：
（一）降低成本
金融科技的应用可以极大地降低金融机构的运营成本。目前有的商业银行业务的网上迁移率已经超过了 90%，到网点办理业务客户流量逐步减少，主要商业银行已在规划减少一些不必要的物理网点。即使在物理网点，智能机具的大量应用，也带来了工作人员的减少。2017 年上半年，五大国有商业银行物理网点减少 200 个，基层柜员减少 27104 人。截止到 2017 年 6 月末，五大国有商业银行安装自助柜员机 97717 台，开办自助银行 28568 家，其中农业银行安装超级柜台 3.6 万台，覆盖 90% 物理网点。大数据、云计算的应用极大提升了金融机构的数据处理能力，金融机构可以更快地、更精准地掌握目标客户，更高效地处理业务，降低获客成本、经营成本和管理成本。
（二）解决长尾客户服务问题
金融服务领域一直存在「二八现象」，即是 20% 的客户给金融机构带来了 80% 的业务。对于另外 80% 的客户则由于数量众多、单个客户需求微小、商业价值不高，金融机构往往无力覆盖，服务意愿也不强烈。金融科技的发展彻底改变了这点，基于移动互联的服务平台，可以 24 小时在线为客户提供不间断的金融服务，单个客户的服务成本极大降低，越来越多的小客户有望获得金融机构支付结算、储蓄、融资和保险等基本的普惠金融服务。马云的支付宝、马化腾的微信在为微小客户提供金融服务方面给传统金融机构带来了极大的压力，产生了有效的倒逼机制。
（三）降低风险
数据处理能力的提升，极大地降低了金融机构的风险，金融机构行业、区域、客户等违约率的计算能力得到提升，也可以通过征信等大数据为客户小额信贷需求授信、确定贷款风险溢价。面对风险的变化，金融机构则可以更快地采取有效措施加以防范和化解。同时金融科技成果的应用也可以提升金融机构的资产管理能力，降低金融机构在金融市场的投资风险。
四、数学及信息技术在我国金融领域应用的不足及误区
（一）描述金融仍占据很重要的位置
在金融研究领域、日常金融管理工作中，描述金融仍占据很重要的位置，定量分析模型应用还比较有限。应用数学及信息技术的计量模型在宏观审慎管理、货币政策决策、金融市场计价和风险计量、金融机构经营管理和风险管理等方面还有非常广阔的应用空间。
（二）统计体系不完善
由于实行分业监管，金融市场存在一定程度的分割，如债券市场就存在银行间市场和交易所市场的分割，金融统计体系则存在标准不统一、重复统计、漏统等问题，统计指标体系亟待完善，这些问题一定程度上影响了计量工具的使用，也影响了计量结果的准确性。
（三）大数据应用误区
目前在一些领域也存在数据泛滥的问题，不考虑成本收集、处理数据，有的数据跟判断的主题关联度非常小，甚至毫无关联，同样花大力气去采集、整理、分析，有时甚至得出不正确的结论。如在征信领域有的机构就一定程度存在数据采集过多、过滥的问题。
（四）信息安全缺陷
信息主体的权益意识比较淡薄，特别是个人信息保护的意识比较差，法律、制度、监督等方面存在漏洞，造成个人信息大量被泄露，严重威胁信息安全。比如近年来个人信息的泄露客观上为一些犯罪分子实施电信诈骗提供了便利。
五、政策建议
（一）描述金融向计量金融转变
学习推广应用成熟的金融计量分析模型、工具、软件及平台，鼓励计量工具在金融领域的应用，鼓励研究开发适合我国宏观审慎管理、金融市场、金融机构的金融计量分析模型、工具、软件及平台，不断提升我国金融计量分析水平。
（二）推行金融统计数据标准化
充分发挥金融稳定发展委员会在统一金融统计标准方面的作用，加快推行金融统计标准化，以资管产品统计标准化为契机，统一其他跨市场跨机构跨区域金融产品的统计标准，及时公开主要的金融统计数据，为金融计量分析提供方便。
（三）加快研发央行数字货币
区块链等技术催生数字货币快速发展。央行作为货币当局必须高度关注数字货币发展方向、技术和进展。同时，也要积极研究央行数字货币框架、特性、体系及技术，尽快推动应用场景的研究，在一些中间环节相对较少、试验冲击相对较小、自主控制相对较强的应用闭环中积极测试数字货币，引领数字货币的健康发展。
（四）金融机构设立首席数据官
数据、数据处理能力对金融机构变得日益重要，金融机构应更加注重数据处理能力建设，研究怎样整合内外部的数据资源、建设科学合理高效的数据仓库，不断提升数据处理能力，建议创新类金融机构尝试设立首席数据官，统筹数据管理。
（五）加强数据安全保护
金融机构应进一步提升对信息数据安全重要性的认识，树立信息数据主体权益的理念，健全有关规章制度，加强内部监督检查，增强数据的安全性，切实维护国家信息安全和金融安全。
作者简介：叶夏汐就读于成都七中高二；叶兵，经济学博士，高级经济师，西南财经大学金融学院、国际商学院硕士生导师。
作者 叶夏汐 叶兵