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［摘要］伴隨著智能金融客服、智能風控和智能投顧等業務的廣泛展開，人工智能技術已深入滲透并變革著我國傳統金融產業的技術體系與客戶體驗。借助技術軌道理論，本文闡釋了人工智能背景下我國金融產業由基態向激發態過渡的技術軌道躍升機制。在此基礎上，我國金融產業技術軌道存在在人工智能技術介入下，由多軌向單軌并軌、并以一點為中心多分支輻射發展的演進規律。為了更好地釋放人工智能背景下金融產業技術軌道躍升所帶來的經濟效應，我國應加強金融產業技術積累，在重點技術領域提前布局，制定完善的風險防范機制，完善金融產業人才政策，從而促進我國金融產業智能化轉型與新動能激發。

［關鍵詞］技術軌道躍升;人工智能;金融產業

一、引言

早在2018年，麥肯錫便研究報告指出:到2030年，人工智能新增經濟規模將達13萬億美元，其對世界經濟的貢獻和對全球變革的影響不亞于以蒸汽機為引領的第一次工業革命。值得一提的是，金融業是與人工智能結合最早、最全面的行業之一。知識圖譜、機器學習、自然語言處理等一系列人工智能技術的應用，給金融業在智能服務、經濟投資、風險預警等各方面都帶來了巨大的創新與變革。而伴隨著螞蟻金服、京東集團、百度等互聯網企業所開展的智能客服、智能研投、智能投顧等業務的不斷成熟，人工智能亦在悄然改變傳統金融產業的運作模式與技術體系。消費者與金融機構間的服務往來也在突破人工局限，呈現出全新的業務范式與流程體驗。這些變化誘發了人們對于人工智能背景下金融產業技術軌道躍升問題的思考。應用于金融產業的人工智能技術擁有怎樣的迭代規律?它將如何打通金融產業不同層級間的信息孤島與數據壁壘?人工智能技術迭代將怎樣變革金融產業傳統的技術創新體系?它又將怎樣重構金融產業內核?可否構建科學的分析框架對人工智能技術嵌入金融產業所引致的影響變化進行邏輯演繹與系統還原?要解決上述問題，關鍵是從理論上探明人工智能背景下金融產業技術軌道的躍升機制。本文將金融產業技術軌道界定為金融產業在進行生產活動時所遵循的方法論總和，沿用量子能級躍升的分析框架對人工智能背景下金融產業技術軌道躍升機制加以闡釋，并利用專利引文網絡分析法對金融產業技術軌道躍升行為進行模擬，洞察人工智能時代金融產業技術體系的演進過程，從而為其釋放更大的發展動能提供理論指導。

二、人工智能背景下我國金融產業技術軌道躍升的現狀、前提與內外部條件

1．人工智能背景下金融產業技術軌道躍升的現狀

(1)自助便利服務。任何一項智能金融技術所應用到的都不是單一類型的人工智能技術，自助服務類產品研發更是需要多種技術的結合。目前我國的人工智能技術已經滲透至產品的研發、營銷、風險防控等核心業務中。智能客服是人工智能提供自助便利服務的一個典型成果，主要應用自然語言處理技術，其主要功能是與海量用戶之間建立基于自然語言的快捷有效的溝通。目前市場上的典型企業有智企客服、網易七魚、Geniusdigital等。中國銀行業協會此前的《中國銀行業客服中心與遠程銀行發展報告(2018)》顯示，2018年銀行業客服中心的智能技術使用率為69%，其中65%的客服中心應用了智能語義理解技術和機器人服務，已成為文字在線客服的主要服務方式之一。金融搜索引擎是提供自助便利服務的另一個典型成果，主要應用知識圖譜技術，其主要功能是理財產品及搜索金融電商和資訊平臺。代表公司有好貸、融360等。在金融征信及風控方面，自助便利服務機制主要應用了機器學習技術，其主要功能是以數據形式呈現的全方位信息關聯維度及風險評估，代表企業有啟信寶、zestfinance等。

(2)業務預測服務。在我國，人工智能在業務預測方面的典型應用是智能風控。數據信息處理、風險防控、信用等級評價和風險資產定價以及金融監管過程都離不開人工智能技術的參與。如信貸業務，傳統信貸存在很高的信用風險，并且申請、審批復雜，耗時長，而通過運用智能技術，如知識圖譜技術、機器學習技術，可以從異源異構的眾多數據中探索發現相關信息，分析借款人特質與信用等級，在貸款前預警、貸款業務過程中實時監控、貸款業務完成后詳細記錄，從而提高各個環節風險識別的精準程度。這種技術應用的最大優點是可以替代相關人力，節省人力與物力成本。其次的優點是能有效縮短時間，機器的效率遠遠高于人工，也降低了客戶辦理業務的時間成本，提升用戶體驗。例如，ZRobot是京東數科旗下的智能大數據服務公司，它可以利用數據挖掘和機器學習等人工智能技術，為銀行、金融公司、汽車金融等金融機構提供智能化風控管理解決方案，提升企業的整體風控能力。

(3)投資投顧業務。智能投顧業務是指在一定程度上可以取代人工投顧的智能業務，根據不同客戶的資金狀況、風險偏好、效用曲線等因素，運用各種投資組合策略，將人工智能技術應用在構建模型、組合分析等各個方面，為客戶提供個性化智能化的理財顧問服務。隨著人們對于財富增值需求的關注，商業銀行、基金公司、資產管理公司等金融機構都陸續推出了智能投顧服務，在不久的將來，智能投顧一定會成為居民資產配置的重要工具。由于智能投顧的成本較低，在費用方面大大低于人工投顧，這極大地擴大了客戶群體的范圍，許多普通用戶也可以參與到投資理財當中。而且，人工投顧往往存在非理性因素。人不同于機器，即使再理性的人也會受到環境影響，從而在分析金融問題時容易產生行為金融學中的認知偏差。而智能投顧利用算法大數據作為投資依據，在避免了人工投資顧問非理性因素的同時，也減少了由于投資經驗不足導致的問題。在我國，典型的開展智能投顧業務的金融機構有廣發證券的“貝塔牛”、招商銀行的“摩羯智投”等。

2．我國金融產業技術軌道躍升的前提

(1)金融產業技術范式改變。Dosi(1982)指出，技術進步的軌跡是由技術范式所限定的，是經過經濟的技術要素權衡折中而形成的。［1］由于創新的不穩定性等因素的存在，技術范式演化發展的過程呈現出技術范式內的線性演化與技術范式間的非線性演化的規律，在技術軌道上表現為其順軌式演化與躍升。這里所說的創新的不穩定性，學者們將其分為連續性創新與非連續性創新。［2－4］我國金融產業目前處于金融科技時代初期，在未來的幾年內，都將處于這一歷史轉型時期。具體而言，我國金融產業技術范式的改變是從以下幾個方面推動技術軌道發展躍升的:技術的突破、技術的替代和技術的融合。［5］縱觀近年來我國金融產業技術的發展歷程，科技對于金融的作用不斷被強化，已經從輔助業務的地位逐漸上升成為決定金融未來發展的關鍵因素。［6］

(2)技術軌道與技術范式的發展方向整體一致。技術軌道是有方向的矢量，由于新技術的缺乏及創新能力的衰退，金融產業總是發展緩慢甚至停滯，而新興金融產業則能夠激發客戶的潛在需求并得到更好發展。技術軌道的發展方向總是要與技術范式發展的方向一致，并在此基礎上延伸、突破，可以將其看成若干圍繞原子核轉動的軌道，軌道不只一條，并且軌道本身也是彎曲震蕩的，類似正弦波的形狀。我國金融產業技術的發展可以劃分為五個階段:后臺業務金融階段、金融前端業務電子化階段、互聯網金融時代、互聯網+大金融時代、人工智能金融初期。［7］從這樣的階段劃分中可以看出我國金融產業的發展是在金融產業技術水平不斷演進的基礎上實現的:在早期由于技術水平低，此時以人力為主的技術范式不足以支撐金融產業的長足發展，隨著科技水平的不斷提高，當我國金融產業在2016年進入大數據金融時代后，人工智能等最新技術實現了金融手段和產品的線上智能化，大幅度提升了傳統金融產業的效率，金融產業技術范式在技術的不斷創新發展中逐步完善，同時技術范式也不斷對金融創新提出要求，引領著我國金融產業技術軌道的發展方向，在這樣協調演進的過程中，我國金融產業效率得以逐漸提升。

3．我國金融產業技術軌道躍升的內外部條件

(1)技術機會。在金融產業技術軌道開始形成時，外來技術進入壁壘較低，此時如果出現新技術，則該技術就會較容易進入金融產業技術體系。并且由于創新的不穩定性，外來先進技術與金融產業內固有技術的融合常常會帶來突破式技術發展，表現在技術軌道上就呈現出技術軌道的階躍式發展。我國金融產業內部以新興人工智能技術、數據科學等為技術范式因子的新興技術軌道正處在萌芽階段，由此判斷，此時我國金融產業新技術進入壁壘較低，正是金融產業發展的大好時期。因此，從把握技術機會的角度，首先應當積極引入國外先進技術，并將其吸納應用于我國金融產業的發展，構建新興金融產業生態體系。

(2)技術積累。技術要實現突破離不開長期的積累，技術軌道通常表現為順軌式和越軌式兩種躍升形式，無論是哪種躍升方式，都離不開技術的積累。順軌式的技術發展表現為技術沿技術軌道的連續性發展，越軌式技術發展則表現為技術的跨越式突破，通常出現在當金融產業內原有技術無法助力技術軌道完成向更高能級轉化時。當前我國金融產業原有技術軌道趨近成熟、新興技術軌道萌芽出現，說明原有技術積累能夠支撐新技術軌道的出現，但要實現新技術軌道茁壯發展，還需要加強技術積累。

(3)市場需求。消費者需求對于技術的發展具有重要影響，是創新主體進行創新活動的風向標，市場需求通過反饋機制對技術軌道前進路徑提出要求與方向，縱觀我國金融產業發展階段，每次金融行業的重要變化都是以市場為導向的。金融行業本身是服務行業，這就決定了這個行業是用戶導向的，因此提升金融產品的智能化與用戶滿意度是金融產業發展的必要條件，通過綜合利用多項技術與智能技術處理，為用戶提供優質的產品，才能形成良好的反饋機制，促進金融產業發展。

(4)政策支持。金融產業政策是由國家制定的，為實現一定經濟與社會目標而對金融產業的發展進行干預的政策總和，金融產業政策對于金融產業發展的各個方面都能起到調整促進作用。現階段我國有關部門在智能金融領域頒布了一系列文件，如2019年9月6日央行的《金融科技(FinTech)發展規劃(2019－2021年)》提出的重點任務包括六個方面，即加強金融科技戰略部署、強化金融科技合理應用、賦能金融服務提質增效、增強金融風險技防能力、加大金融審慎監管力度、夯實金融科技基礎支撐，這一規劃不可謂不全面，但對于我國智能金融產業的促進作用仍需時間的考驗。我國金融產業目前存在發展質量不高、實體經濟融資困難及防控系統性風險形勢嚴峻的“兩難”問題，應使金融體系回歸實體和管理風險的基本功能，在夯實防范金融風險堤壩的同時，促進金融業資源配置效率的提高。

三、人工智能背景下我國金融產業技術軌道躍升的理論分析與實證檢驗

1．人工智能背景下金融產業技術軌道躍升的理論分析

能級(energylevel)理論最初是為了解釋原子核外電子運動軌道而發展起來的一種理論。在物理學中，離核越遠的電子受到的束縛越弱，能量越高，反之則能量越低。但無論是處在里層軌道還是外層軌道，金融產業都會因為偶然性、成本等因素受到路徑依賴的影響。這一方面使得原有技術范式對優勢技術發展的限制增加，另一方面又使得次優技術或不優技術所決定的市場低效率狀態持續存在。而值得一提的是，路徑依賴對于技術發展不只有限制作用，在很大程度上還為金融產業技術的發展提供了基礎，在此基礎上，金融產業內眾多的企業進行技術創新，推出新產品，社會大眾對這些新產品進行選擇，大眾的偏好對金融產業形成反饋機制，符合大眾偏好的產品所代表的技術得以快速發展，而與之相悖的技術則暫時停滯。最終占優技術不斷涌現，特定軌道便會成為主導并占據主要地位，減弱其他軌道的影響力，并最終驅動金融產業系統由低能級軌道向高能級軌道進行躍升選擇。綜上，結合技術生命周期理論，本文將我國金融產業技術軌道的躍升劃分的三個階段。

(1)漸進變化階段。本文將我國金融產業技術軌道能級躍升的第一個階段概括為漸進變化狀態，此階段金融產業能級處于相對穩定的基態水平。在金融產業系統的成長初期，由于大量技術機會的存在，新技術進入金融產業的壁壘較低，隨著時間的推移，連續性創新會逐漸產生技術積累效應，這一階段主要完成金融產業系統發展所需的能量積蓄過程，需要經歷較長時間的發展才能進入下一個階段。

(2)技術突破階段。在技術的累積效應足以突破原有金融產業的路徑依賴時，金融產業系統中技術創新的出現會推動金融產業向更高效率、更高能級的方向進行躍升，因此將這一階段劃分為技術突破階段。這一階段是人工智能技術介入金融產業系統發展的過渡性階段，是人工智能這一非連續性創新給金融產業系統帶來階段性技術賦能的時間。金融產業技術軌道在此過程中不斷尋優，在合適的機會實現由穩定的基態躍升突破到不穩定激發態。

(3)行業調整階段。當金融產業內部出現因人工智能技術推動技術軌道完成躍升后，就進入了行業調整階段。這一階段是金融產業系統對技術進行選擇的階段。有一部分人工智能技術隨環境變化、時間推移不再適合金融產業發展;而另一部分在環境變化的過程中，有著良好的延展性，得到了市場認可，使得系統進入動態理性平衡狀態，并最終實現新一輪技術積累。

2．人工智能背景下我國金融產業技術軌道躍升機制的實證檢驗

(1)研究方法。引文網絡是指由文獻之間的引用與被引用關系構成的集合，而專利引文網絡則是在一組專利中，將引用專利與被引用專利之間關系鏈接而成的一種網絡結構。［8］專利作為新技術的承載體，是在原有技術的基礎上創新而成，在專利研發的過程中勢必會出現技術的參考引用現象。因此，本文選用專利引文網絡分析法來分析中國金融產業技術演進的全過程。專利引文網絡的具體構成為:網絡結構的節點由施引專利與被引專利構成，施引專利可能引用不只一篇文獻，被引專利也往往是在引用了先前專利的基礎上才得以研發成功的，這樣就形成了“技術因子”的流動。在眾多的專利引用關系中，有很多專利所承載的技術會因為環境的變化而不再適用，這樣在龐大的引用網絡中就出現了許多“廢節點”。為了更清晰地看清中國金融產業技術演進過程，本文選用專利引文網絡的主路徑分析法來對引文網絡進行簡化。其中，主路徑是指有著最高遍歷權重，從源點到匯點的一條通路。主路徑中的節點代表了技術發展過程中引用次數最多的技術，也就是要在引文網絡中將最重要的節點和這些節點之間的引用關系提取出來，主路徑所代表的技術流動就可以展示中國金融產業技術的演進過程。

(2)數據來源。本文選擇德溫特專利數據庫(DII)作為數據源，在專利檢索式方面，借鑒何雋等(2019)的研究成果，將智能金融領域關鍵技術劃分為五類。

3．結果分析

通過下載得到我國金融產業智能金融專利數據庫后，由于繪制節點需要明確施引專利與被引專利之間的關系，因此要對所下載的專利全文數據進行處理。使用R語言對整理后的文件進行數據處理得到所需字段，并將其中存在自引用與失效的條目刪除，然后使用Python生成專利引文矩陣，在專利引文網絡的構建過程中，原理可以這樣闡述:首先建立金融產業專利數據庫中所有專利的主專利號和其家族專利號的一對多關系，然后遍歷數據集中每一個專利的引用專利，將有引用與被引用關系的專利號匹配，將被引專利的主專利號記錄在N*2階矩陣的第一列，將施引專利的主專利號記錄在第二列，最終構建出中國智能金融領域的引文矩陣。將構建好的專利引文矩陣文件修改為社會網絡分析軟件Pajek可識別的.net文件，導入后，刪除重復的引用弧，并調整引文網絡的布局使網絡結構穩定，生成原始的中國智能金融領域專利引文網絡圖，然后通過對其進行進一步處理，找出技術發展的主路徑，以此探索中國金融領域技術發展的歷史脈絡、變化趨勢和創新方向，探索技術發展的內在規律。使用社會網絡分析的Pajek軟件生成的我國金融產業技術軌道，這里按照技術生命周期所提取的三個階段進行動態主路徑的提取，分別為萌芽期、成長期與成熟期。根據軟件生成的網絡圖，對其進行結果分析。首先，將三條動態主路徑上的專利按照專利號提取出來。在中國金融產業技術發展的萌芽期主路徑上共覆蓋了8條專利，專利號分別為:CN100357868-C，CN1213364-C，CN1214284-C，CN1378664-A，CN1698328-A，CN100354806C，CN1397053-A，CN1439139-A。成長期的主路徑上共有5項專利，即CN102982443-A，CN101356544-A，CN101356544-B，CN1776732-A，CN101377868-A。最后在成熟期的主路徑上共有9項專利，即CN109359977-A，CN106097461-A，CN108921565-A，CN103106749-A，CN106780033-A，CN102930436-A，CN107453870-A，CN106453407-A，CN106357644-A，CN106357640-A，CN106372940-A。在對萌芽期主路徑上所呈現的專利進行分析時，很明顯地看出這些專利或多或少都涉及到銀行等商業交易系統中的打印方式以及智能金融交易機器等，表現為由傳統的打印方式向數碼打印方式演進，并最后演進到文檔處理和通信網絡技術的遞歸行查詢領域。而通過分析成長期主路徑中包含的專利全文，這一階段的技術開始轉向網上支付、電子交易等方向。大致總結技術演進方向為:由以基于移動終端的通用交易方法向自動交易、電子支票加密轉變，最后演進為安全數據處理方向。在分析成熟期的專利時，通過閱讀主路徑上9條專利的全文，可以很明顯地看出，互聯網、數字技術與區塊鏈在這一時期金融產業中的應用之廣、應用之深。由演進方向來看，這一階段金融產業技術呈現出由互聯網大數據處理、移動支付，到云端支付、數字票據系統，最后到區塊鏈身份認證、區塊鏈用戶終端、移動終端等方向轉變。綜上可以看出，中國金融產業技術軌道經歷了由多軌道向單軌道并軌，然后以一點為中心多分支輻射發展的過程。通過分析三個階段的主路徑，可以很明顯地看出前兩個階段金融產業所應用的技術范圍很龐大，并且前后銜接比較少;而進入到第三個階段，隨著專利申請量的不斷增加，人工智能等核心技術地位也逐漸凸顯出來，呈現出由多軌道向單軌道并軌的趨勢，可以推斷智能技術未來將在我國金融產業的發展中占據更高的比重。

四、人工智能背景下我國金融產業技術軌道躍升的對策建議

人工智能等外來技術要撼動互聯網金融在我國的地位，要歷經較長時間的發展，這是路徑依賴對我國金融產業技術軌道躍升的制約所在。因此，本文認為應該從如下幾個方面提升人工智能背景下金融產業技術軌道躍升所帶來的經濟效應。

1．加強技術積累，在重點領域提前布局

在使用專利引文網絡法對我國金融產業技術軌道進行模擬刻畫時，可以發現我國在智能金融領域存在基礎專利不足、技術積累薄弱等固有缺陷，加之發達國家的技術壁壘限制，故順應市場需求，制定適合我國智能金融領域發展的中長期發展規劃勢在必行。我國應保持在計算機視覺、語音識別等領域的優勢，從增加資金數量、擴大技術引入等方面增加技術積累;還應著重關注機器學習與神經網絡技術，并提前對智能金融領域服務機器人和知識圖譜技術進行專利布局，搶占未來市場份額，鼓勵國內領先金融科技企業向國外巨頭學習借鑒，增強自身競爭力。

2．針對關鍵技術，全方位提升風險防范能力

技術進步離不開良好環境的保護，要構建良好的智能金融發展生態。首先，要著力提升中國金融企業的知識產權保護和風險防范意識，鼓勵企業進行智能金融領域的專利申請。除了積極在國內外進行專利布局以外，還要預防未來可能發生的侵權風險。其次，要充分發揮國內科技巨頭的帶頭作用，推動人工智能相關技術標準規劃體系建設，鼓勵企業參與到國際標準的制定中。最后，地方政府要制定智能金融產業發展規劃，推動安徽、浙江、天津等電子信息聚集地區智能金融關鍵技術的研發和應用。

3．鼓勵創新，完善金融產業人才政策

我國應加強傳統金融機構、先進科技企業與新興金融科技公司的多方合作，加強技術研發力度，加大研發投入，完善稅收優惠政策，鼓勵金融機構與科技公司開放數據與基礎算法等研究，以鼓勵金融科技公司創新。此外，Fintech是金融與科技的結合，需要計算機與金融等領域的綜合型人才，應完善金融科技復合型人才培養政策與創新激勵政策，以此促進我國金融產業的智能化發展。

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作者：林楠   單位：首都經濟貿易大學