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人工智能在货币市场业务中的应用实践

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人工智能在货币市场业务中的应用实践


内容提要
文章结合货币市场业务发展现状 ， 分析人工智能技术在金融市场交易中的运用 ， 介绍了人工智能与货币市场业务结合的可行性和应用效果 ， 指出人工智能在货币市场的合理应用可有效提升业务规模、降低操作风险、提高交易效率 ， 达到降本、增效和提质的效果 。 展望未来 ， 文章进一步探索人工智能在探寻交易机会、自动化交易策略及智能管控交易对手等维度的应用可能 。
在互联网时代 ， 人工智能（AI）被看作是工业4.0的驱动力 ， 世界各国都对人工智能加大了研发投入 ， 以期在前沿科技中取得突破并加以运用 。 金融机构持续探索人工智能技术在金融市场交易中的运用 ， 推出“AI交易员” ， 以提高交易效率 ， 加强风险管控 。 以建设银行为例 ， 2021年7月在银行间市场首批推出货币市场“AI交易员” ， 尝试前沿科技与金融市场交易的结合 。 “AI交易员”可根据事先设定的交易策略 ， 结合特定算法 ， 与交易对手进行智能询报价并达成交易意向 ， 在提高询报价效率、加强风控能力、提升信息处理能力以及维持业务连续性等方面取得显著成效 。
一、业务规模的快速发展亟需技术转型提质增效
货币市场业务是日常流动性管理的主要工具 ， 具有交易量大、时效性高、交易对手广等特点 。 近五年来该市场保持高速增长 。 2021年 ， 银行间货币市场成交量1164.0万亿元 ， 其中质押式回购成交1040.5万亿元 ， 比2017年分别增长67%和77% 。 同时 ， 货币市场业务时效性要求极高 ， 交易员每日数百笔交易意向需在早上10点前完成 ， 面对的是成百上千家交易对手的咨询议价 ， 对沟通质效提出了很高要求 。
【人工智能在货币市场业务中的应用实践】针对货币市场业务的上述特点 ， 人工智能技术的引入也越来越受到市场的广泛关注 。 通过引入人工智能技术 ， 以期有效减少人工重复操作 ， 提高交易效率 。
二、人工智能与货币市场业务有效结合
目前国内金融机构高度重视金融科技 ， 积极探索人工智能技术在金融市场交易中的应用 ， 已取得初步成效 。 截至2022年7月底 ， 国内已有约10家银行将人工智能应用于金融市场交易 ， 包括自主研发和直接接入ComStar系统 。
一是“AI”技术可较好适用于货币市场交易场景 。 货币市场业务属于较典型的“领域知识范围确定且较窄、任务目标明确”的任务型对话场景 ， 满足AI智能对话需求 。 基于人工智能自然语言处理技术中的意图分类、要素抽取、对话管理等技术能力 ， 集合外部业务系统交互功能 ， 从而使“AI交易员”达到较好的自动化端到端对话效果 。 二是“AI交易员”可结合交易策略完成智能对话 。 金融机构将资金交易系统接入人工智能对话 ， 通过识别交易对手的交易发起意图 ， 识别产品、金额、期限等交易要素 ， 准确分析交易对手方需求 ， 实时得到根据交易策略和业务知识产生的可交易的品种、资金量、交易价格等校验结果 ， 智能生成标准答复和交易意向确认单 。 三是“AI交易员”可实现与对话同步的智能风险管控 。 由于“AI交易员”接入资金交易系统 ， 可以实现交易对话时同步进行风险管控 ， 比如授权、授信、黑白名单、反洗钱状态等校验 ， 提高交易意向达成的有效性和准确性 。 四是“AI交易员”可探索智能动态的交易策略 。 通过将交易大数据和“AI交易员”相结合 ， 可实现智能动态的交易策略 ， 并可根据市场情况选择最优成交方案 。
三、人工智能在货币市场业务中的应用效果
人工智能技术可以提升业务规模 ， 降低操作风险 ， 提高交易效率 ， 达到降本、增效和提质的效果 。
（一）大幅提升交易规模
以建行货币市场“AI交易员”为例 ， 自2021年7月上线以来 ， 经历了近半年的探索实验期 ， 2022年开始大规模推广应用 。 截至2022年7月 ， “AI交易员”日均询报价次数由最初的数十次增加到数百次；日均覆盖交易对手范围由最初的不到10家增加到数百家；日均意向确认金额由最初的几十亿元增加到千亿元以上 ， 约占总交易量的三分之一 ， 交易规模大幅提升 。
（二）显著提高询报价效率
“AI交易员”替代人工进行多点同时询报价 ， 询报价时间可大幅缩短近90% 。 假如100家交易对手同时发来消息询价 ， 一名交易员至少需要30 分钟逐一答复 ， 而“AI交易员”仅需3分钟即可同时完成交易洽谈和数据汇集 ， 且无需人工查询限额指标、对话打字、记录融出头寸等 ， 大大解放人力 。

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