量化投资策略有哪些 期货套利方法比较常见

不少投资者应该知道，量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时等，而投资者还是有必要了解一下的。那么，具体量化投资策略有哪些呢？下面小编就给大家简单的介绍其中的三种，希望可以帮助到大家。

量化投资策略

1、量化选股。量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。

2、量化择时。股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。

3、股指期货套利。股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。

来源：股城网

人工智能在投资理财上，已经渗透了哪些领域？

随着人工智能的快速发展，越来越多的领域运用到了AI智能，无论是从之前的阿尔法狗围棋大战完胜，还是现在的智能科技发展，人工智能已经一次又一次突破了我们的想象，在不久的将来会在更多领域独占鳌头。人工智能在投资理财上，已经渗透了哪些领域？

在金融市场中，大量的数据与计算方式，在这个领域被频繁应用，而人工智能无论是在情绪控制还是逻辑推理上，都是远胜于普通人的，要是仅仅从计算能力来看更是无可挑剔。骑牛看熊认为国内一些企业已经开始使用AI智能来从事会计工作，这样既可以把强大的财务数据进行整合和计算，还可以将人工报酬降到最低，最关键的是计算机是不会考虑要不要去做“假账”的。

在国外的一些商业银行中，普通的柜员业务较为简单的存取，可以直接让智能AI通过语音系统来进行完成，在国内也有大量的自动柜员机出现，仔细看不难发现国内有一些商业银行在一个区域有多处自动取款机，却只有一个门店式的商业银行办公低点，这也是现在智能化发展的趋势。骑牛看熊认为金融行业中一些容易处理的事情，简单的回答“是”或者“否”的一些工种，被AI人工智能所取代只是时间问题而已，并且它们会比大多数人做得更好！

在平时接电话的时候，我们经常会发现一些自动语音系统，拿起电话就听见女士或者男士的说话，想中间插一句话打断，却发现对方还在讲，一直到对方询问是否要转机或者是否需要该服务时，这时才感觉不是在背书，好像与人在交流。骑牛看熊认为人工智能的语音系统，是目前使用最为普及和常见的，大多数人都接到过类似的电话，AI智能不停地给客户打电话，既不会累，也不会因为客户情绪不好而影响自己，这样的“好员工”去哪找？

文章来源：腾讯网

看好在量化投资领域人工智能带来的颠覆性影响

金融界网站讯 由中国期货业协会、深圳市期货业协会主办的“2020年第16届中国（深圳）国际期货大会”于12月19日采用线上、线下相结合的方式举办。

这是一年一度期货行业最重磅的会议，证监会副主席、期货业协会会长、四大期货交易所和沪深交易所总经理，以及头部期货公司董事长云集第16界中国（深圳）期货大会，金融界作为合作媒体全程报道，为关心中国期货业发展的投资者带来最前沿的监管思考以及行业动态变革。

本次会议分论坛四以“金融科技与期货行业融合发展”为主题，着眼于当下金融科技和期货行业融合发展中的一些关键性问题，聚焦于金融科技对期货行业服务模式、竞争格局、监管等各层面的影响而展开。

会上，创新工场南京AI研究院执行院长、倍漾科技CEO冯霁演讲的主题为《面向数据驱动的金融工程与应用》。他从数据模型、算法等角度介绍了金融科技与投资相融合的发展过程，并举例说明了人工智能在量化交易中常见的应用场景，包括特征工程，多因子模型，优化算法、智能回测和算法交易执行。

冯霁表示，人工智能商业化应用有四波浪潮，第一波是所谓的互联网智能化。中国第一代的人工智能行业专家，都是出自于北京、杭州跟深圳这三个城市，是因为当时最早应用人工智能技术的公司是一些互联网公司，能够产生大量的数据，而基于这些数据就能够得到一些立竿见影的效果。第二波，尤其是在金融领域，它产生的价值会远超之前一代互联网公司所产生的人工智能的价值。再往后就是实体世界的智能化，也就是当产生的数据不足以支撑商业决策时，就需要额外去收集更多的数据。最后是达到全自动智能化，比如自动驾驶是非常经典的案例，如果自动驾驶能够实现。

“除了互联网公司产生的大量数据之外，目前我们极端的看好在金融行业，尤其是量化投资这个领域人工智能可以带来的一些颠覆性的影响。” 冯霁表示。

他认为，人工智能对计算机行业带来了本质性的改变。随着交易场景的复杂化跟任务的艰巨化，有的时候基于专家规则的算法并不能支撑所面临的业务，那么利用数据+机器学习的方式就能够自动生成一些算法。这是对软件工程这个行业非常重要的变革。

人工智能在量化交易领域的应用，冯霁认为有以下几点：

第一个是对于高频这个领域，其本质是去寻找市场微观结构的一些不规则的地方。比如说是在K级别的数据场景下，能不能捕捉到一些价格的不合理性。目前人工智能可以做到的就是在纳秒级别去捕捉市场微观的结构的不合理性，并且最快的速度获得相应的利润。

第二个就是所谓的非线性多因子模型，在较为高频的期货市场上，本质是非线性的动态系统，也就是说在非常高频的事件中，大部分的情况都并不是线性模型能够捕捉到的。人工智能在最近这几年，本质上也是建立一个数据驱动的非线性多因子的模型，能够帮我们更好地去捕捉市场微观结构的动态。

第三个是优化算法。我们其实能够用到人工智能，尤其是机器学习技术中的很多非通用化的技术，帮助我们把一个非常复杂的数学任务，快速地能够至少得到在有限时间内，算到你想求到的最优的解。

第四个是智能回测。现在人工智能技术已经能够支撑我们，相当于去产生一些大量的平行宇宙，在这些平行宇宙里，数据质量就好像是市场中可以被发生的那样，用数学的话说就是你可以建立这样的分布，这个分布中你能做无数次采样，每次采样都是金融市场可能的历史能量宇宙。

在这种方式下，你所做出来的回测也好，沙盒实验也好，能够更有效地去指导你做一些真正的实盘的验证。本质上它用互联网的话说是对A/B测试更好的升级，目前这件事情人工智能也可以帮助我们达到。

最后一个就是算法交易执行。目前所知大部分的券商还是期货公司，用的就是一些非常简单的规则，来帮助我们去执行。但其实是可以基于一些技术把它做得更好的，比如现在有很多创业公司，本质上就是在帮助一些经纪商去取代一些算法，做更有效的算法交易执行。这个本身其实就是一个个体跟环境之间的交互，本质上就是一个强化学习的任务，也是目前人工智能能够做到的事情。

来源：金融界

人工智能近年来被广泛应用于金融、电商、医疗等领域

全球新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，而作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力量之一，人工智能近年来被广泛应用于金融、电商、医疗等领域。

　　风生水起之余，人工智能产业也暗藏隐忧：随着全球人工智能规模化建设和应用的加速，人工智能基础设施、设计研发及融合应用面临的安全风险正日益凸显。由中国信息通信研究院联合瑞莱智慧RealAI、百度、腾讯等单位共同撰写的《人工智能安全框架(2020年)》显示，随着深度伪造技术开源代码、APP应用增多，不法分子利用深度伪造技术制作虚假视频侵犯个人肖像权、名誉权和隐私权的现象屡见不鲜。截至2019年12月份，全网流传的深度伪造视频中，虚假色情内容占比高达96%。

　　而这只是问题的冰山一角。指纹和人脸识别留下的生物特征信息、自动驾驶留下的个人行踪记录、手机APP保存的个人隐私数据，医院里留存的诊断治疗记录……人工智能跑步进入人们工作生活的众多场景，用户各种行为被记录并作为数据保存起来，由此带来的数据泄露、数据伪造、算法瓶颈、隐私安全、伦理困境等问题如今正一点点浮出水面。据有关报道，今年7月份就有不法分子在电商平台贩卖人脸信息，以5角钱一份的低价打包出售后，被盗的人脸信息被用于虚假注册、电信网络诈骗等违法犯罪活动。

　　尴尬的是，《人工智能安全框架(2020年)》显示，现阶段人工智能企业主要聚焦于技术研发和产品运营，在人工智能安全方面投入相对较少、基础薄弱。目前，人工智能安全技术多处于学术研究和少量试验试用阶段，尚未形成适用于各类人工智能应用的成熟安全产品和服务体系。

　　人工智能产业健康有序发展，安全是重要保障，是形势所需，也是一些技术落地不可或缺的前提。离开了安全谈人工智能，犹如无水之源、无本之木。实践也已证明，时下人工智能安全需求与企业安全投入不足以及人工智能安全产品服务欠缺之间的矛盾，正成为制约人工智能产业长远发展的瓶颈。

　　站在发展困境与时代机遇重叠的关键时刻，业界期待产学研各界协同合作，不断完善与升级出更安全、可信、可靠的人工智能技术，扎牢人工智能安全的篱笆，让人们能安心享受这一技术红利。

来源：机经网

抢占量化交易市场，中泰证券XTP年交易额突破5万亿元

量化交易蓬勃发展，目前市场上已经涌现出10家百亿量化私募，程序化交易为主要手段。近日，2020中泰证券X-Club 第二届XTP开发者大会在上海举行。

在极速交易的高速公路上，XTP系统致力于为投资者“护航”。2015年以来，中泰证券组建了近300人的软件研发团队，自主研发了XTP极速交易系统，定位做最懂量化交易的极速交易平台。自2016年10月上线以来，XTP凭借优秀的性能以及极速的服务能力，聚集了200多家优化私募服务还有早期资产。主流量化私募达到90%以上，年交易额突破5万亿元，成为行业顶级的量化平台。

中泰证券总裁毕玉国介绍，中泰证券注重FOF和TOF的发展，基于XTP的平台，建立了完整的FOF研究体系，搭建绩效分析闭环，涵盖策略配置、宏观、微观、尽调、收益、回撤、策略稳定性、成长性及衰退性评估等。“中泰证券采取管家式服务，数据收集、提取、分析，还建立了FOF配置管理体系，致力于成为连接超级资金和优秀资产的平台。”

“2021年，中泰证券力争为量化私募机构提供一百亿以上的资金。未来十四五规划我们也通过全体员工和大家的共同努力，在生态圈里面将提供千亿规模的资金，为我们的量化私募客户提供更加优质的服务。”毕玉国表示。

量化私募规模不断增长，有的管理规模已突破千亿大关。中泰证券科技研发部总经理何波表示，程序化交易（量化交易的一部分）在美国的交易占比高达八成，国内量化交易仍有广阔发展空间。一流的用户，才能产生一流的产品，如今XTP从头部的百亿做到了基本全覆盖。“交易规则明显变化，资本市场改革步伐越来越大，规则会让策略更复杂，会更智慧化、程序化和人工智能化。”

金融开放脚步加快，外资机构纷纷入场。内外资证券机构“同台竞技”，行业资本加速聚集于金融科技领域以弥补差距、争当领先，证券行业数字化转型已是大势所趋，未来的交易必然更为自动化、程序化和规范化。内资券商近年来加大金融科技的投入，多年以来的探索应用，已经具备弯道超车的基础。

第三方咨询机构艾瑞咨询发布的《2020中国金融科技行业发展研究报告》显示，预计2020年中国金融机构的技术总投入将达1981.6亿元，其中金融科技投入将达到413.7亿元，同比增长14%。预计到2023年将提升至691.5亿元，增长幅度达67.2%。其中，证券行业因金融科技投入起步较晚，拥有较大增长空间。

文章来源：人民资讯

七耿科技解析智能交易的奥秘

在很多投资者眼中，智能交易一直处于一个比较神秘的位置，如何利用数学模型计算股票交易？或者开发一个稳定赚钱的投资程序？其实在一般的投资者眼中，能把智能交易这件事说清楚的，真的是凤毛麟角。

智能交易，大家没有真正了解前可能觉得比较难以理解，其实它只是一个非常简单的过程，我们将影响市场涨幅的一些因素整理归纳成为具体的数值和指标，以此为基准建立一个模型，然后再把这个模型投放到当前的市场行情中进行检测(回测)，确保能够相对准确的跟踪行情走势(模拟)，从而为投资者带来实际的收益(实盘)。

我们可以更通俗的一点去理解，就是利用人工智能帮助投资人在一个多变的市场中找出一些不变的赚钱法则。你可能认为，这是一件非常玄奥的事情，这也许在一些完善的发达国家还能有规则可寻，在中国这样的一个靠政策，靠内幕消息的大市场环境下，什么大神，什么人工智能，似乎都玩不转。

人工智能在各个行业发展：

未来的智能化行业将会发散到各个行业，工农业、服务业、建筑业、金属产业等等。我们过去牛拉耕田，现在都用机器收割；我们过去盖楼砖瓦结构，现在都用机器灌注混凝土砌筑；以前取点钱都要去银行柜台，现在只要有网络可以随意消费，可以看到，我们正处于时代的转折点，我们将亲历见证，科技时代的飞速发展。

在未来，二级市场的交易技术也一定是程序化，量化、智能交易在一些发达国家的交易市场已经广泛应用，近年来在中国也迅速崛起。因为人工智能分析策略具有数据量大，对比认为控制更加精细，稳定，更好的风控能力等优点。

智能交易，不仅是投资人手里的工具，更是一种理念，只有投资人能够尊重客观事实，学会利用数据，精细化控制，才能够熟练地运用量化这把“利器”。

智能交易比起人工来说有哪些优势呢？

首先计算速度快。

1. 下单快，人工下单很容易错失交易机会，具体体现在，追涨价格高，止损价格低。

2. 反应迅速，通过算法实时监控交易市场，一旦策略或算法产生了交易信号，会立即提醒或者自动下单，通过人工交易对信号的判断一般会跛脚模糊且容易受市场情绪影响。

3. 低延时，程序下单，延时基本都在毫秒级，人工下单反应最快也在秒级。

其次避免人性的弱点。

交易的目标是最终获得盈利，不惜牺牲一些小利，人的弱点是不愿抛弃利益，可能就会致使自己亏损更大的利益。通过智能交易的执行，就可以有效地帮助投资者克服心理弱点，避免陷入深套的不利局面。

最后就是持续性。

电脑是24小时不间断的运算监控，而人的精力是有限的，不会无限期的盯盘，而且难免会犯错。而基于程序的监控服务系统，能够提供投资者不间断的服务。

以上就是对智能交易的一个粗浅的解析，它并没有想象中的那么深奥，难以理解，所有的一切方法最终都是为了能够帮助我们提供更加稳定和长远的收益，当然，如果想要真的能够达到稳定盈利的方法，首先自身就要有自己的交易逻辑和方法，有较多的经验，然后才是通过智能交易系统去更好的监测平开仓、风险管理与市场监控。

文章来源：七耿信息科技

华讯证券董事长周垂富：金融拥抱IT，智能投顾大有可为

以1990年沪深交易所的诞生为标志，中国资本市场已经走过了整整三十年的历程。而华讯华讯证券也在2020年迎来她的20岁生日。

对于人的一生来说，20岁被称为弱冠之年，30岁则被称为而立之年。如果说20岁是一个人从少年进入成年的标志，30岁则是他需要承担起更多社会责任的时刻。

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对于中国资本市场而言，也是如此。经过了20年的发展，中国股市由新兴市场逐步走向成熟，而到了她30岁生日的时候，中国股票市场的市值规模已经相当可观，市场制度建设日趋完善，中国股市已经具备了一个成熟、发达的股票市场应当具备的全部功能。

1990年，深圳综合开发研究院王师勤博士创办了《股市动态分析》杂志，标志着中国开始出现了证券资讯的服务，再到1992年衍生出了中国第一家证券咨询公司。应当说在中国证券市场发展初期，在没有证券研究所的那个年代，是证券咨询行业启蒙了中国第一代投资者。他们从日本、中国香港、中国台湾系统性的引入证券分析理论，普及证券分析的理念和方法。

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2000年世纪之交成立的华讯证券，是中国咨询行业一个非常值得研究的样本。它诞生于当年互联网浪潮最顶峰的时刻，因此从它成立那一刻开始，就具备了互联网基因，这是它和早期的那一批证券咨询公司最不一样的地方。所以我们看到，经过了二十年的发展，虽然中间几经更迭变幻，它的互联网基因，现在我们讲金融科技的基因，始终保存了下来，这也是华讯能够在智能投顾时代崛起的一个很重要的原因。

华讯证券董事长周垂富表说：“我们欣喜地看到金融科技正在助推行业的转型与发展，并正在从外在的辅助变成内在的原生动力，成为金融行业未来的核心竞争力。而我们华讯证券也在坚持并践行这一核心理念。”

华讯股票金融终端自发布上线以来，始终坚持以金融需求为导向，以科技创新为支撑，在短时间内实现了金融科技在客户体验、产品服务、模式创新等方面的综合应用，弥补了传统投顾的短板。2020年，华讯股票金融终端注册用户，活跃用户均实现了突飞式的翻倍增长；贴近实战的策略战法、多维风格的决策工具，更是赢得了客户的高度认可！

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为了迎接华讯证券20周年的到来，进一步推动科技金融在智能投顾领域的应用，华讯金融科技中心经过了很多轮客户需求调研、同业市场分析以及实战诉求等全方位考虑，对华讯股票终端系统进行了全面升级，正式推出覆盖投资锦囊、直播交流、主题投资、投顾组合、投教课程及量化研究所的系统化智能决策平台！

来源：翼在线

量化投资策略有哪些 期货套利方法比较常见

不少投资者应该知道，量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时等，而投资者还是有必要了解一下的。那么，具体量化投资策略有哪些呢？下面小编就给大家简单的介绍其中的三种，希望可以帮助到大家。

1、量化选股。量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。

2、量化择时。股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。

3、股指期货套利。股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。

文章来源：股城网

李东荣：人工智能在金融领域应用应坚持四项基本原则

中新经纬客户端12月11日电 12月11日消息，由新浪财经主办的2020中国银行业发展论坛智慧金融峰会于今日在北京举行，中国互联网金融协会会长、中国人民银行原副行长李东荣出席会议并发表演讲。

李东荣指出，很高兴出席2020中国银行业发展论坛——智慧金融峰会，与大家共同探讨智慧金融的未来与发展这一重要议题。谈到智慧金融，我认为，其前提是数据要素的积累，基础是算法算力的进步，关键是适用场景的挖掘，核心是人工智能的应用。鉴于此，我也想结合今天论坛的主题，就推进人工智能在金融领域的应用，谈几点个人思考和意见，供大家参考。

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李东荣称，大家知道，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。近年来，得益于有力的政策支持、巨大的应用需求和开放的市场环境，我国人工智能技术和产业蓬勃发展，专用芯片、应用算法、开放平台等技术产品不断优化，计算机视觉、自然语言理解等技术应用达到国际先进水平。根据世界知识产权组织有关报告，去年我国申请人工智能专利的数量位居世界前列，与美国、日本合计占据了全球总量的78%。

李东荣指出，具体到金融领域，2017年国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将金融列为人工智能应用试点示范和产业智能化升级的重要领域之一。去年人民银行发布的《金融科技发展规划》明确提出，要稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合，这些政策文件为人工智能在金融领域的应用提供了良好的政策环境。

李东荣称，总体来看，人工智能在我国金融领域已获得一定的应用成效，但人工智能技术本身尚处于不断发展演进的过程中，其在金融领域更大规模的应用落地客观上还面临数据、成本、安全、人才等各种显性和隐性的障碍。而且由于存在技术黑箱、算法共振、算法歧视、数据高依赖度等情况，其在金融领域不当应用可能会引发责任边界模糊、市场羊群效应、数字金融排斥、个人隐私泄露等一系列的风险挑战，必须引起高度的重视。

李东荣还称，面对人工智能在金融领域应用的重大机遇和现实挑战，我认为有必要加强前瞻研究和规范引导，做到扬长避短、趋利避害。鉴于此，结合有关国际经验，在国家新一代人工智能治理专委会发布的《新一代人工治理原则》总体框架下 ，我倡议提出人工智能在金融领域应用应坚持的四个基本原则：

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一是依法合规。严格遵守以人工智能金融应用相关的信息技术、网络安全、数据治理、隐私保护、业务监管等领域法律规范，坚守智能金融的合规底线和行为红线。积极采用人工智能相关国家标准、金融行业标准和自律标准，鼓励执行严于法律规范、国家标准和金融行业标准的企业标准。结合人工智能应用新进展新特点，积极加强人工智能应用与发展的共性法律问题研究，推动建立符合我国国情、更具智能化时代适应性的多层次智能金融法治体系。

二是以人为本。以维护金融消费者合法权益、增进金融消费者共同利益为应用导向，尊重社会共同价值观和伦理道德，持续提升技术水平、改进管理方式，开发“有温度的”智能金融产品服务，促进数字普惠金融发展。坚持守正创新、科技向善，制定实施科学合理的金融消费者保护机制、隐私安全政策、风险缓释措施和应急处置安排，在数据获取、算法设计、产品研发和应用过程中消除偏见和歧视，禁止人工智能滥用、恶用，避免误用。

三是安全可控。加强人工智能研发者、使用者及其他相关方的能力建设和行为规范建设，确保相关人员具备人工智能金融应用所需的专业能力、业务知识和工作经验。加强理论研究、模型测试、安全评估和审计体系建设，不断提升智能金融系统透明性、可靠性、可控性，逐步实现可追溯、可信赖、可审计。按照分级分类管理思路，结合具体应用场景确定相应级别的算法模型可解释程度，不应以技术黑箱等作为可解释性不足的理由。做好技术供应商尽职调查、风险隔离和退出管理，不断提升自身技术实力和运维能力，避免对单一供应商的过度依赖。

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四是权责清晰。从业机构董事会及高级管理层应推动建立科学合理的人工智能治理框架，为本机构应用人工智能所产生的结果负责。主动建立完善清晰、透明、公开的权责清单，明确研发者、使用者及其他相关方的权利、义务和责任，建立覆盖人工智能应用全流程的问责机制。坚持负责任金融理念，通过信息披露、风险提示、产品公示、隐私政策声明等方式，切实维护金融消费者知情权、自主选择权、公平交易权、信息安全权等权利。与合作机构、技术供应商等审慎签订合同协议，明确风险承担、服务安排、数据管理、投诉处置等方面的责任边界。

李东荣最后说，推进人工智能在金融领域应用，促进智慧金融发展意义重大，任务艰巨，我相信，在国家金融管理部门、行业协会、金融机构、科技公司等多方力量的共同参与和务实推动下，人工智能在我国金融领域的应用将会更加深入、广泛，为金融业数字化转型和经济高质量发展提供持续的驱动力。

来源：新浪财经