人工智能與貨幣市場業務有效結合，助力轉型提質增效

內容提要

文章結合貨幣市場業務發展現狀，分析人工智能技術在金融市場交易中的運用，介紹了人工智能與貨幣市場業務結合的可行性和應用效果，指出人工智能在貨幣市場的合理應用可有效提升業務規模、降低操作風險、提高交易效率，達到降本、增效和提質的效果。展望未來，文章進一步探索人工智能在探尋交易機會、自動化交易策略及智能管控交易對手等維度的應用可能。

在互聯網時代，人工智能(AI)被看作是工業4.0的驅動力，世界各國都對人工智能加大了研發投入，以期在前沿科技中取得突破并加以運用。金融機構持續探索人工智能技術在金融市場交易中的運用，推出“AI交易員”，以提高交易效率，加強風險管控。以建設銀行為例，2021年7月在銀行間市場首批推出貨幣市場“AI交易員”，嘗試前沿科技與金融市場交易的結合。“AI交易員”可根據事先設定的交易策略，結合特定算法，與交易對手進行智能詢報價并達成交易意向，在提高詢報價效率、加強風控能力、提升信息處理能力以及維持業務連續性等方面取得顯著成效。

一、業務規模的快速發展亟需技術轉型提質增效

貨幣市場業務是日常流動性管理的主要工具，具有交易量大、時效性高、交易對手廣等特點。近五年來該市場保持高速增長。2021年，銀行間貨幣市場成交量1.164.0萬億元，其中質押式回購成交1.040.5萬億元，比2017年分別增長67%和77%。同時，貨幣市場業務時效性要求極高，交易員每日數百筆交易意向需在早上10點前完成，面對的是成百上千家交易對手的咨詢議價，對溝通質效提出了很高要求。

針對貨幣市場業務的上述特點，人工智能技術的引入也越來越受到市場的廣泛關注。通過引入人工智能技術，以期有效減少人工重復操作，提高交易效率。

二、人工智能與貨幣市場業務有效結合

目前國內金融機構高度重視金融科技，積極探索人工智能技術在金融市場交易中的應用，已取得初步成效。截至2022年7月底，國內已有約10家銀行將人工智能應用于金融市場交易，包括自主研發和直接接入ComStar系統。

一是“AI”技術可較好適用于貨幣市場交易場景。貨幣市場業務屬于較典型的“領域知識范圍確定且較窄、任務目標明確”的任務型對話場景，滿足AI智能對話需求。基于人工智能自然語言處理技術中的意圖分類、要素抽取、對話管理等技術能力，集合外部業務系統交互功能，從而使“AI交易員”達到較好的自動化端到端對話效果。二是“AI交易員”可結合交易策略完成智能對話。金融機構將資金交易系統接入人工智能對話，通過識別交易對手的交易發起意圖，識別產品、金額、期限等交易要素，準確分析交易對手方需求，實時得到根據交易策略和業務知識產生的可交易的品種、資金量、交易價格等校驗結果，智能生成標準答復和交易意向確認單。三是“AI交易員”可實現與對話同步的智能風險管控。由于“AI交易員”接入資金交易系統，可以實現交易對話時同步進行風險管控，比如授權、授信、黑白名單、反洗錢狀態等校驗，提高交易意向達成的有效性和準確性。四是“AI交易員”可探索智能動態的交易策略。通過將交易大數據和“AI交易員”相結合，可實現智能動態的交易策略，并可根據市場情況選擇最優成交方案。

三、人工智能在貨幣市場業務中的應用效果

人工智能技術可以提升業務規模，降低操作風險，提高交易效率，達到降本、增效和提質的效果。

（一）大幅提升交易規模

以建行貨幣市場“AI交易員”為例，自2021年7月上線以來，經歷了近半年的探索實驗期，2022年開始大規模推廣應用。截至2022年7月，“AI交易員”日均詢報價次數由最初的數十次增加到數百次;日均覆蓋交易對手范圍由最初的不到10家增加到數百家;日均意向確認金額由最初的幾十億元增加到千億元以上，約占總交易量的三分之一，交易規模大幅提升。

（二）顯著提高詢報價效率

“AI交易員”替代人工進行多點同時詢報價，詢報價時間可大幅縮短近90%。假如100家交易對手同時發來消息詢價，一名交易員至少需要30 分鐘逐一答復，而“AI交易員”僅需3分鐘即可同時完成交易洽談和數據匯集，且無需人工查詢限額指標、對話打字、記錄融出頭寸等，大大解放人力。

（三）有效保障業務連續性

在當前疫情常態化管控的背景下，交易人員無法全員到崗的情況時有發生，貨幣市場業務連續性面臨挑戰。“AI交易員”可全天候24小時在線，已逐步成為貨幣市場交易不可或缺的一份子，可以大大緩解特殊情況下在崗交易人員詢報價壓力，保障業務連續運營。

（四）豐富交易對話場景，實現主動/被動、自動/人工對話自由切換

經過持續的模型訓練，“AI交易員”在對話處理情景方面具備較高的準確率，并實現人工應答和自動應答的即時切換，以及主動詢報價功能等，可以應對絕大多數交易溝通場景。例如，在融出較多資金的情況下，“AI交易員”不必被動等待交易對手發出詢價請求，可以主動根據交易對手交易歷史和實時交易策略差別化批量發出交易報價，進一步提升了詢報價效率。

（五）提升中小金融機構覆蓋廣度，優化客戶體驗

中小金融機構具有機構數量多、交易筆數多、交易金額小等特點。人工詢報價時，由于人手有限、時間緊張等原因，往往難以有效顧及到這些長尾客戶，而“AI交易員”可有效解決中小金融機構覆蓋度問題。截至2022年7月，建行“AI交易員”交易對手已達數百家，以其無差別對待、響應速度快等優勢獲得了眾多交易對手尤其是中小金融機構的歡迎。

（六）加強風控，實現交易閉環管理

“AI交易員”可將詢報價與內部風控模塊全面實時對接，實現風險事前管控，降低操作風險，大幅提高風控能力。同時，運用iDeal意向單和CFETS系統上下行接口，實現交易對話、意向單生成、審批、成交和清結算全流程閉環管理，無需人工進入交易前臺進行手工操作。

（七）提升信息處理能力

“AI交易員”具有強大的信息統計功能，可實現詢報價和交易數據全方位統計分析，幫助交易員監測資金面松緊情況，及時調整交易策略。

四、人工智能應用于金融市場交易的發展前景

目前，人能智能技術在金融市場交易的運用還處于初級階段，以解決高頻重復的人工操作為主，降低操作風險，提高交易效率，但人工智能技術的運用遠不止于此。金融市場交易要求在不斷變化的市場環境中尋找交易機會，迅速準確地做出決策，在通過深度融合大數據，利用人工智能技術，全面快速分析市場行情，減少人為情緒影響，讓交易策略更理性、更客觀。

未來“AI交易員”還可在以下幾個方面進一步優化提升：一是提升機器人自動應答的智能度。通過算法優化提升信息識別的準確度，應答內容更加人性化，覆蓋產品更加多元化。二是智能化制定交易策略。通過宏觀和微觀數據進行未來趨勢判斷，結合市場情緒、輿情信息等進行交易策略的自動化、智能化調整，做出最優化的交易策略。三是智能化管理交易對手。及時、自動地捕捉市場輿情信息及相關數據，通過智能分析實時給出對手交易分析報告，提升業務效率。

作者：孫冉，中國建設銀行金融市場部

來源：Chinamoney

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