人工智能金融优化：范式革新与技术重构
上海市社会科学界联合会主管主办
摘要：人工智能技术和大语言模型在金融市场中的广泛应用，为解决传统金融优化问题提供了新机遇和载体，显著提升了金融建模和决策优化能力。本文基于金融行为最优化的核心逻辑，探讨了金融产品价格预测、投资组合管理、风险识别及监管手段的先进性等核心问题，对比传统金融方法与人工智能金融方法，揭示AI技术在金融优化中的范式革命和技术重构过程，总结其具体路径和创新，展现人工智能金融在优化问题中的优异表现。
作者：殷德生，华东师范大学经济与管理学院、中国金融研究院教授；王涵，华东师范大学中国金融研究院博士研究生。
本文载于《学术月刊》2026年第3期。
目次
一、引言
二、人工智能金融中产品价格和收益预测精准度提升
三、人工智能金融中资产投资与交易管理策略优化
四、人工智能金融中的风险管理方法创新及其应用
五、人工智能金融中的监管科技与监管效果
六、总结
党的二十届四中全会关于“十五五”规划的建议，强调加快人工智能等数智技术创新，全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展结合。其中一个重要领域就是人工智能金融。传统金融学理论的核心问题是多目标、多约束条件下的最优化决策，确立了优化方法在金融理论建构与实证分析中的基础地位。然而，随着金融市场环境日益复杂，非凸性、不确定性与动态反馈机制愈加凸显，传统模型面临挑战。人工智能（AI）在处理高维非线性、信息不完全与行为异质性等方面具有明显优势，在金融建模与决策领域的应用日益广泛。
近年来，AI技术在金融研究中的应用不断深化，推动了金融建模范式从理论先设向数据驱动转型。AI技术在模型构建、信息提取、特征工程和动态适应等方面展现出系统性技术优势，被广泛用于高频交易、微观结构分析与非结构化文本处理等领域，显著提升了模型的预测精度与稳健性。大量基于机器学习（ML）、深度学习（DL）与大语言模型（LLM）等算法的研究，打破了传统金融研究对结构化经济指标的依赖，实现了对市场情绪、政策信号与企业行为的识别分析，为金融决策与政策评估提供了全面及时的数据支撑。
基于优化问题驱动的人工智能金融在时间序列预测、资产配置、风险管理与监管科技等核心领域的应用发挥了重要作用。AI模型有效提升了结构信号与噪声的识别能力，在非平稳环境下展现出更强的样本外预测稳健性；在投资组合管理中，AI技术增强了策略的动态适应性与实时响应能力；在信用评估、欺诈识别、违约预警及舆情分析等领域，AI方法提高了识别精度和响应效率；AI技术还加速嵌入金融监管流程，提供了强有力支持。
本文结构安排如下：第二部分揭示人工智能金融如何提升金融产品价格和收益预测精准度；第三部分分析人工智能金融中资产投资与交易管理策略的优化；第四部分阐述人工智能金融中的风险管理方法及其应用；第五部分梳理人工智能金融中的监管科技与监管效果。这四个部分旨在集中展现人工智能金融的范式革命和技术重构。最后部分是总结。
二、人工智能金融中产品价格 和收益预测精准度的提升
AI技术在金融时间序列预测中的应用本质上是一种优化问题驱动的建模过程。运用AI算法，将预测任务形式化为损失函数最小化问题，在非线性、高维度和结构复杂的金融数据中识别潜在规律，实现更优的模型拟合与泛化性能，预测的精确性远高于传统模型。
（一）金融资产价格的预测
关于股票、汇率、加密货币等资产的价格预测，主要使用人工神经网络（ANNs）、支持向量自回归（SVR）和遗传算法（GA）等基础AI方法，捕捉金融时间序列中的非线性模式与短期波动特征。Hassan等较早提出融合隐马尔可夫模型（HMM）、ANNs与GA的混合模型，用于股票市场走势预测，验证了无需预处理下AI方法的可行性与优越性。在汇率预测方面，Fu等融合粒子群优化（PSO）与GA对SVR进行结构改进，提升了对人民币汇率的预测精度。
AI技术在金融预测中的应用不断升级迭代，从传统神经网络扩展至深度学习、优化算法、混合建模与大语言模型等方向，强调以优化预测结果为导向，结合数据处理、特征构建与模型结构改进。长短期记忆网络（LSTM）、循环神经网络（RNNs）以及深度置信网络（DBN）成为金融资产价格预测中的主流模型。Bekiros构建基于RNN的启发式学习模型，模拟有限理性代理人在市场中的适应行为，其在道琼斯指数收益与累计收益方面的预测优于线性模型，尤其在高波动环境下优势更显著。
在预测决策中，解决金融资产价格的高波动性、非线性及强噪声问题，是最为关键的技术难题。结合频率分解、去噪处理与结构重构等方法进行AI建模，不仅能够丰富特征空间，也能增强预测模型在处理非平稳、高噪声时间序列中的表现。一类研究将经验模态分解（EMD）及其扩展方法作为前置步骤，与深度学习模型结合，提升对非平稳时间序列的预测能力。
（二）资产收益及其波动率的预测
机器学习方法广泛应用于金融资产收益及波动率预测。Oztekin等证实，支持向量机（SVM）在预测准确性方面优于多层感知机（MLP）与RNN，即使在特征维度有限的情形下，仍具有较强的稳定性。Dong等通过改进LASSO方法提取多空异象组合中的预测信号，显著提升市场超额收益的可预测性。
金融资产收益的波动对情绪变量的影响相当敏感。Obaid和Pukthuanthong发现图像在捕捉高强度情绪信号中具有独特作用，通过应用CNN算法对《华尔街日报》新闻图片进行情感识别，所构建的模型在预测股市回报方面具有明显优势。
在债券收益预测上，机器学习同样展现出强大的建模能力。Bianchi等指出，股票与劳动力市场变量对短期国债收益预测效果更佳，而产出与收入变量更适合用于长期债券。Huang和Shi提出监督自适应组LASSO（SAGLasso）方法，从917个宏观变量中筛选并构建对政府债券超额收益具有较强预测力的因子，显著提升样本外预测能力。
尽管不同资产类别在特征维度与数据噪声结构上存在差异，合理选择建模方法仍是提升预测性能的关键。集成学习与模型融合策略普遍展现出更强的稳定性与通用性。
在波动率建模方面，传统GARCH类模型在市场相对平稳时表现良好，但在存在剧烈波动或结构跳变情境下预测力显著下降。为增强对复杂动态过程的适应性，一类研究探索将GARCH与AI算法结合形成混合模型。
深度学习技术凭借其对复杂非线性关系的强大识别能力，正逐步成为金融资产波动率预测的重要工具。
（三）市场趋势识别与交易信号预测
趋势预测和价格预测在原始数据的输入特征上是相似的，但趋势预测研究目标通常简化为判断未来价格相较于当前价格的涨跌方向，这一设定更符合实际交易决策逻辑，也降低了对模型绝对预测精度的要求。
通过融合技术指标、价格与基本面数据等多源数据，挖掘其间潜在的互补关系，可以构建更具信息丰富度的预测模型，提升模型对市场动态的解释能力与预测性能。
（四）衍生品定价与动态对冲
衍生品定价是金融资产价格时序预测的重要应用场景，传统上主要依赖Black-Scholes等经典模型。但在面对金融市场中的高频扰动、结构性跳变以及隐含波动率非平稳等复杂情形时，参数化建模方式存在明显局限。现有研究大量引入AI方法，依托其非参数学习能力与多层次特征提取机制，显著提升模型预测能力。
三、人工智能金融中资产投资 与交易管理的策略优化
金融投资管理本质上是一类高维、多约束、动态演化的优化任务，涵盖因子构建、交易策略制定与资产配置等关键环节。凭借在非线性建模、特征提取与自适应学习方面的明显优势，AI方法在金融资产投资、交易、管理领域的应用日益拓展，为实现更优的风险收益与决策效率之间的平衡提供了有力保障。
（一）因子投资的策略优化
因子投资（Factor Investing）是一种基于可量化特征的系统化选股与资产配置策略，核心在于识别并利用驱动资产收益的系统性因子以获取超额收益。传统Fama-French三因子、Carhart四因子及Fama-French五因子模型通常假设资产对因子的暴露关系为线性，但在金融市场结构日益复杂、变量维度迅速扩张以及因子间相互作用高度非线性的情形下，这类模型在解释能力和稳健性方面存在明显的局限性。
尽管AI方法在因子投资中展现出良好的应用前景，但也面临一些挑战，也是未来的突破方向。首先，因子冗余与解释力不足问题。随着高维特征数据的广泛应用，因子数量迅速增长，可能导致模型结构稳定性下降。
（二）算法交易的策略优化
算法交易（Algorithmic Trading）旨在通过计算机程序在预设规则下自动完成证券买卖决策与交易执行，由算法根据历史数据、市场行情和特定逻辑条件，自主决定买入、卖出、持仓或平仓的时机、价格与数量，并在毫秒或微秒级别内完成交易指令的下单与撮合。
（三）投资组合优化
投资组合管理的基本目标是在可接受的风险水平下实现投资回报最大化。早在1952年由Markowitz的“均值—方差”模型开始，后经资本资产定价模型（CAPM）与套利定价理论（APT）引入系统风险因子，为资产定价与组合优化提供了理论工具与标准化路径。
四、人工智能金融中的 风险管理方法创新及其应用
金融风险管理涉及如何准确识别潜在风险、量化风险敞口，并实现有效的预警与动态应对等复杂问题。传统方法在捕捉非线性关联、传染机制与动态反馈效应方面明显局限，特别是在面对突发事件、非结构性信息或行为反馈驱动的市场波动时更是难以应对。AI技术在欺诈检测、风险评估、信用评级与破产预测等关键环节展现出强大的风险识别与监管优势。
（一）金融欺诈检测
金融欺诈检测（Fraud Detection）的核心任务是在海量交易数据中识别出异常行为，如虚假交易、信用操纵与洗钱等。这类问题通常表现为高度稀疏的分类任务，伴随着严重的数据不平衡、行为模式高度异质以及欺诈策略的快速演化，极大地挑战了传统基于规则的风险控制系统。
（二）金融风险评估
信用风险评估不仅是金融机构进行放贷、定价和风控管理的核心环节，更是监管部门保障金融稳定的重要参考。
（三）信用评级
无论是专家判断还是财务指标分析，传统信用评级机制受制于信息滞后、主观性强及透明度不足等明显局限。神经网络与SVM等AI方法已被广泛应用于信用评级中。
（四）破产预测
企业破产预测是典型的分类任务。传统上以统计模型为主，以满足动态复杂环境下的风险识别需求。而后，支持向量机、遗传算法、进化算法、神经网络等AI方法被广泛使用，展现出优于传统模型的预测性能。
五、人工智能金融中的监管科技与监管效果
金融科技的快速发展使得AI技术在金融监管中的应用深入拓展，人工智能成为提升监管效能的重要工具。现有研究从制度试点、技术机制、场景建模等多维角度，展现了AI在监管科技（RegTech）与监管效果领域的前沿应用与挑战。
（一）AI金融监管科技
AI金融监管的成效依赖于监管环境的高度适配性，尤其在监管数据可得性、算法审计机制完备性与跨机构协同能力方面。
（二）AI金融监管效果评估
现代金融体系结构的日益复杂以及监管政策工具之间联动效应的日趋增强，使得传统上以均衡分析和代表性经济人为核心的建模方法，在揭示异质性行为主体与动态反馈机制方面日显局限。
人工智能技术的广泛应用尤其是大语言模型的兴起，为解决传统金融优化中的技术局限提供了难得机遇和载体，显著赋能了金融问题的建模机理和决策优化。
基于优化问题驱动的建模框架，AI方法不仅提升了模型对复杂金融环境的适应能力，而且为有限理性经济行为提供新的解释机制。
当AI技术嵌入金融问题优化过程，研究范式就开始由依赖理论设定的静态逻辑转向融合数据驱动、机制识别与制度嵌入的动态路径，为识别金融市场微观机制、理解行为驱动路径以及提升金融决策的智能化水平提供了技术支撑。
〔本文为国家社会科学基金项目“中国式发展经济学自主知识体系研究”（22VRC179）的阶段性成果〕
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