人工智能在金融市场应用优势、风险及监管研究

人工智能被认为是下一个时代的科技制高点。作为一门新兴技术,人工智能具有强大的计算能力和反欺诈技术,实现了金融与技术的深度融合,显著提高了金融服务效率、精准度和系统安全性,为金融创新提供了平台和契机。但人工智能是一把“双刃剑”,随着相关领域立法待完善,历史数据未电子化,监管力度不够,研究成本高等弊端导致人工智能的风险隐患日益显露。研究简要描述了人工智能的内涵和发展趋势,分析了它在金融领域的相关应用,总结了它对金融业产生的微观与宏观积极效应。同时,针对人工智能发展过程中存在的风险隐患及实践挑战,基于我国金融发展现实提出促进人工智能在金融市场深入、健康、可持续发展的相关建议。     

商业银行构建模型风险管理框架的思考

随着以大数据、机器学习、深度学习为基础的人工智能技术在银行业应用的不断深入,商业银行的数字化转型也在快速推进.一些银行开始通过大数据构建机器学习模型,并嵌入到自动化的信贷业务审批流程中,帮助预警风险,提升风险管理水平,同时也帮助改进传统模型过度依赖专家经验和规则的缺陷.例如,量化指标维度过少,难以挖掘复杂的数据关联特征...     

人工智能在税务领域应用中的风险及规制北大核心

人工智能等现代信息技术在提高税收征管效率的同时,也可能面临技术赋能、技术应用和技术伦理方面的困境。因此,有必要对人工智能在税务领域的应用予以法律规制。考察人工智能在税务领域应用中风险的形成机制,我国亟须划定人工智能技术在税务领域的适用边界并完善涉税数据和算法的管理机制,具体包括数据治理、算法透明以及应用边界等方面的制度构建,以实现人工智能和依法治税的深度融合。     

人工智能的金融应用研究

人工智能是金融科技的主要驱动技术。基于人工智能的金融应用,促进了金融产品和服务模式的变革,在用户体验、金融机构效能等方面发挥了重要作用,是金融行业与科技领域深度融合发展的典范。但与此同时,人工智能作为新兴技术的成熟度与传统技术还有较大差别,在适配金融行业风险偏好上存在不少的挑战。本文对人工智能产业、金融应用进行了分析,并研究了人工智能应用的挑战,认同金融行业应用人工智能技术的趋势,建议金融行业在技术治理、应用管理、风险承担方面进行提升完善,守住金融安全底线。     

大数据赋能重载货车保险业务高质量发展

<正>引言近年来，大数据的发展逐渐受到社会各界广泛关注。中国共产党第十八届五中全会提出要实施国家大数据战略，标志着大数据发展上升为国家战略。党的十九大明确提出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。2021年12月29日，中国保险行业协会发布的《保险科技“十四五”发展规划》提出要推动大数据技术在保险业务全价值链的深度应用，进而带动业务模式的持续创新。作为在建设现代化经济体系中具有重要战略意义的新兴力量，大数据领域的创新突破及其广泛应用至关重要。加快推进大数据与实体经济深度融合，将为经济发展质量变革、效率变革、     

逆向选择还是正向选择：健康风险与风险态度对居民商业健康保险参保的影响研究

作为我国多层次医疗保障体系的重要组成部分,商业健康保险市场长期呈现高家庭保障需求与低市场投保率失衡发展的特点。本文基于逆向选择和正向选择理论,选取代表个体健康风险与风险态度的变量,利用2018与2020年CFPS数据,通过Logit模型以及Bi-probit等计量方法,对商业健康保险市场进行检验。研究发现,健康风险越高越可能购买商业健康保险;风险偏好程度越高,购买健康保险的可能性越低,且拥有商业健康保险的群体多为高收入、高学历人群。面板数据回归结果表明,我国商业健康保险市场同时存在逆向选择与正向选择,异质性分析进一步证实了风险偏好程度差异对健康风险与参保间负向关系的干扰,说明正向选择的存在会缓解逆向选择效应。因此,要加强全生命周期健康信息监测体系建设,增强民众保险意识,加强商业健康保险与社会医疗保险的制度衔接,厘清基本医保与商业健康保险的互补关系。     

数字经济时代中国保险监管创新研究

随着数字技术与保险业的深度融合发展,诸多未知风险接踵而至,保险监管也受到数字技术的冲击,传统保险监管方式已无法满足新时代的要求,亟需创新发展。本文聚焦中国保险监管的现状,发现其存在传统监管模式滞后、数据信息安全监管问题凸显、数据孤岛问题愈发严峻、监管科技总体规划不足、相关法律法规存在缺失、复合型监管人才匮乏等问题,提出保险监管创新的系列政策建议,以推动数字经济时代中国保险监管的创新发展。     

基于大数据和人工智能的被保险人行为干预

随着大数据和人工智能技术的发展,未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿,还能实现损失干预,具体到人身险方面,则可以实现对被保险人行为的干预,降低给付发生的概率和额度,提高人民健康水平。基于此,文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式,并预期可能实现的干预结果,最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。     

基于FPFF-Blending模型融合的个体工商户信用评价研究

个体工商户信用评价研究往往通过单一机器学习模型建立,其预测精确率较低,抗干扰能力较弱。基于特征金字塔的FPFF特征融合算法,应用于Blending模型融合框架,建立个体工商户信用评价异质融合模型,并赋予模型可解释性,综合解决单一模型稳定性较差、原有Blending框架融合模型过拟合、融合模型缺乏可解释性的问题。通过对个体工商户数据集进行实证实验,结果表明：融合模型较单一机器学习模型在个体工商户信用评价场景下具有更优的预测性能和泛化能力。     

深度伪造对人脸识别支付系统安全性的挑战与应对

随着人工智能技术的纵深发展,基于深度学习的深度伪造(Deepfake)技术日趋成熟,并活跃在媒体和网络信息空间中。然而Deepfake技术的发展是一把双刃剑,在给人们提供丰富多彩的信息内容和便利的同时,也对社会安全方面带来潜在的风险。本文探讨了Deepfake技术的发展情况,分析了其给人脸识别支付系统安全性带来的挑战,以及目前可能的防范对策,其中,主要介绍了数字图像取证技术,以及基于人工智能中深度学习技术的深度伪造检测技术两大防范技术。     

券商金融科技发展的动因、风险与对策

人工智能、区块链、大数据、云计算、第三方支付等新兴科技正在与证券业深度融合,驱动了智能化券商的发展,也重塑了证券业竞争格局。本文基于金融脱媒和金融排斥理论分析了券商金融科技的发展动因,结合金融科技在经纪业务、投行业务、资管与自营业务等领域的渗透模式及由此衍生的技术风险、信用风险、监管风险等,最后提出了发展监管科技、强化战略规划、加强适当性管理、引进复合型人才、建立信息审查机制、打造智能券商等相关政策建议。     

金融科技对反洗钱工作的影响及建议

大数据、云计算、区块链、人工智能等技术快速发展并与传统金融行业深度融合,如何顺应科技浪潮,运用大数据、人工智能等手段进行洗钱风险监测和分析,是当今反洗钱工作面临的新挑战.本文基于金融科技的核心要素和应用现状,探讨金融科技给金融机构反洗钱工作带来的影响,并为金融机构“十四五”时期基于金融科技背景下的反洗钱工作提出相关建议...     

ChatGPT类大模型训练数据的托管与治理

<正>训练数据的安全合规使用和风险监管是大模型人工智能长期健康发展的基础，可以考虑对大模型训练数据尤其是合成数据建立托管机制ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI于2022年11月30日推出的一种人工智能应用工具。它能够通过学习人类的知识来进行交流，所以也被称为“聊天机器人”。ChatGPT甫一问世便在人工智能应用领域掀起了一阵新的浪潮并引起了全球轰动，仅仅两个月内其注册用户就突破1亿。     

我国产险公司最低资本标准探讨

以产险公司保障型业务的保险风险为研究对象,采用VaR作为风险度量技术对保险风险进行量化分析。对《保险法》下的产险公司偿付能力要求进行分析,给出了《保险法》下的产险公司最低资本标准。采用产险公司最新经验数据,对当前偿付能力监管规定的最低资本标准进行分析,确定如何选用保费指数和赔付指数计算最低资本,并对2011年度各公司的计算方式进行评析。基于我国产险公司最新经验数据,分析了当前偿付能力最低资本标准的合理性,并给出产险公司最低资本的新标准。     

互联网技术普及对农业保险发展效率的影响研究——基于SBM-Tobit模型的实证分析

如何实现互联网技术与农业保险的深度融合,提升互联网技术对农业保险发展的综合效率,是新时期数字乡村建设的重要内容之一。论文利用2007～2017年全国农业保险时间序列数据作为样本,选取非径向非导向数据包络(DEA-SBM)模型,在对中国农业保险发展效率进行测度的基础上,采用Tobit方法分析了互联网技术普及对中国农业保险发展效率的影响,并就此提出应对建议。     

政策性农业保险巨灾风险分担模式比较 ——以北京、江苏、安徽为例

在我国开展政策性农业保险试点的背景下,一些省份逐步建立起了农业巨灾风险分散机制,选择具有代表性的北京市、江苏省和安徽省,对其已建立起的巨灾风险分散机制进行了总结,按照这些省市风险分担模式,分别测算出政府和保险机构各需承担的赔付责任,并将三种模式代入到三省市种植业保险当中进行对比,最后总结了三种模式的特征及使用条件,提出了完善我国政策性农业保险巨灾风险分散机制的政策建议。     

人工智能技术在合规监管上的赋能实践

金融风险防控是金融工作的重点,是总体国家安全观的重要组成部分。近年来,随着信息科技快速发展,金融业务呈现数字化、平台化、交叉化趋势,风险结构和特征日益复杂,传统金融风险防控手段和监管措施面临新的挑战。在金融监管趋严、金融机构合规成本大幅提升的现状下,合规检查需要与人工智能技术有机融合,来降低金融机构的合规成本。文章介绍了广发银行借助自然语言处理、计算机视觉等人工智能前沿技术在合规监管领域开展技术赋能业务的实践,使用LSTM、YOLO v5、SlowFast等深度学习算法模型,满足自动化监管合规的需求,提升业务人员监管工作效率。     

性别对投保人健康风险态度差异影响研究——基于北京健康保险发展之视角

本文主要运用前景理论,以北京市商业健康保险现状调查结果作为数据基础,将北京市商业健康保险的调查结果中,不同性别的投保者在同等投保状态下的健康风险态度转化为,其面对损失时对损失事件的期望价值进行的测算,将健康风险态度数据化。并在此基础上分析比较性别差异造成的商业健康保险的购买者的健康风险态度的差异,以及其所显示出的规律性结果,从而得出结论。     

性别对投保人健康风险态度差异影响研究——基于北京健康保险发展之视角

本文主要运用前景理论,以北京市商业健康保险现状调查结果作为数据基础,将北京市商业健康保险的调查结果中,不同性别的投保者在同等投保状态下的健康风险态度转化为,其面对损失时对损失事件的期望价值进行的测算,将健康风险态度数据化。并在此基础上分析比较性别差异造成的商业健康保险的购买者的健康风险态度的差异,以及其所显示出的规律性结果,从而得出结论。     

基于大数据的保险产品创新

移动互联网的快速发展和普及使得大数据技术成为可能,而将大数据技术运用于保险可以颠覆传统保险以历史数据为基础的保险计算技术,特别是各种移动终端的运用使得保险公司能实时、准确地掌握保险标的的风险状况,从而彻底颠覆保险经营方式.本文在探析基于大数据的保险创新路径的基础上,分析了基于大数据的保险产品创新的优势和面临的障碍,特别是基于大数据的保险产品创新能改善保险信息不对称的状况.