人工智能对行为金融学的影响？

一、人工智能对行为金融学的影响？

人工智能和大数据能改变证券行业，改变投资业，让我们可以深入了解客户，进行智能化的交互。而提到金融方面，林常乐表示：“在金融科技的帮助下，我们可以研究很多的用户标签信息，对用户投资风格和风险偏好等方面进行标签化。”他认为，“这样的话，就可以对很多投资者的行为有比较清晰化的洞察”。

另一方面，人工智能还能对金融企业的风控管理，发挥积极的作用。

二、人工智能在金融领域的影响

三、人工智能对金融从业人员会产生哪些影响？

从2019年开始，有关金融科技的内容，包括人工智能、算法交易、区块链、数据科学，甚至智能投顾等将正式纳入CFA的考试范围，出现在试卷中。在此之前，这些内容已经纳入了CFA的官方教程。鉴于CFA在金融业内是公认的最具有权威的认证资格考试，这一变化反映了我们的金融业正在经历着一场巨大的变革。而主导这场变革的，正是以大数据和人工智能为核心的金融科技。

当然，这一变革还是姗姗来迟了。人工智能在金融中的应用，早在本世纪初甚至更早一些时候就已经悄然成型了，只不过被公众熟知才是最近的事情。

谈起人工智能和机器学习，近几年来一直是媒体和公众的热点话题。2016年击败世界围棋冠军的AlphaGo,更是掀起了人们对于人工智能未来发展趋势以及对未来人类生活影响的热议。

日本金融产品专家樱井丰在《被人工智能操纵的金融业》一书中大致表达了下列观点：

1、算法交易-速度是王道

在芝加哥与新泽西的交易中心之间铺设一条光缆地下隧道。隧道将计划通过两地之间的河流、山川、森林，总长1300公里，耗资4亿美元。在美国畅销书作者迈克尔.路易斯笔下《快闪小子》中描述的这一巨型工程，可以说规模堪比横跨英吉利海峡的英法海底隧道。而它的唯一作用，竟然仅仅是为了将两地的交易所信号传递时间降低4毫秒！这看起来不可思议的情节，在今天高频交易主导的金融市场，并不算是天方夜谭。当今的金融市场，证券交易的模式早就已经远非20年前乃至15年前可以想象。

最早的算法交易，或者说电子交易，也就是由计算机指令触发证券买卖订单的执行，其交易策略的制定还是由人来掌控的，计算机只不过是充当一个执行的角色。而随着IT技术在软硬件两方面的迅猛发展，其中硬件的发展包括计算机芯片、内存性能和容量的提升，以及网络通信技术的发展，软件则包括计算机算法，特别是近年来机器学习和人工智能方法，以及大数据技术方面的进步，电脑越来越多地替代人脑在交易中发挥越来越重要的角色，从单纯的指令执行者演变为了策略和交易规则的制定者，出现了依靠机器学习强大的自学习算法，也就是能够不断学习和改进的算法，来制定和演化交易策略的智能交易机器人。

算法和计算机已经越来越成为金融市场交易的主导力量。根据统计，从2003年到2012年这短短的10年之内，算法交易在美国股市中的比重，从15%增加到85%，这是一个倾覆性的增长。金融市场本来就是一个充满挑战与竞争的战场，而在当下，竞争的范围已经从单纯的策略和算法，扩展到了关于数据量和硬件的竞争。前者的战场是大数据技术，这在普通的电子商务中也非常普遍，后者更是一度处于白热化状态。前面那个《快闪小子》书中的场景，可以说是现实中一种叫做“抢市”的交易策略的缩影。

这里简单描述一下“抢市”。假设某一投资者下了一份购买10股ABC公司股票的限价买单，限价为30美元。现有A，B，C三个交易所，三个交易所的交易对手们为了争取在用户的买卖指令到达其他交易所之前抢先下单。如果A交易所是那家联通了铺设的超高速地下光缆的交易所，因而占据了交易的先手，因此订单将首先到达A交易所，其次是B和C交易所。那么，A交易所将可以以最高的价格首先抢单，比如以29.7元的价格抢到5单，其次到达的是B交易所，以29.5元的报价抢到3单，最后C交易所以29.3元的报价抢到最后2单。假设最后的收盘价是29元。则最后的结果，A交易所获得了总交易量的一半以及总利润的62.5%。实际交易中，关于技术的竞争已经达到白热化。在A股市场2015年的一波牛市中，关于伊世顿公司将其高频系统违规直连交易所的风波，也引起了业内关于高频交易的热议。当然，国内交易所其实是没有所谓美国金融市场上的交易所直连的。

由电脑通过高频交易系统直接根据自动交易策略进行下单，搞得不好会造成金融市场的剧烈波动，破坏其稳定性。一个案例是2010年5月6日美国股市在半个小时之内发生的闪崩和之后的迅速恢复。从当日下午2：41分起道琼斯指数在4分钟之内下跌了6%，全天道琼斯指数的跌幅接近1000点，超越了2008年金融海啸中雷曼公司倒闭期间的跌幅。个别公司，比如宝洁，股票当日跌幅达40%之多。更加诡异的是，在之后的几个月之内，业界都始终无法找到导致这起美股历史上罕见的闪崩事件的罪魁祸首。直到5个月以后，美国证券交易委员会的调查结果才终于揭开了这起闪崩事件的谜底-超高速机器人交易员根据其交易策略抛售的巨额订单。

高频交易的疯狂可见一斑，在算法操控的机器人主导的交易市场下，瞬间的暴涨和狂跌已经成为一匹脱缰的野马，再也不受人类意识的掌控。很难说，这对金融市场来说，是祸是福。但有一点是肯定的，金融市场的交易已经迈入了一个新的时代。

2、对冲基金 - 收割alpha的利器

关于对冲基金，很难下一个完整准确的定义。它与一般的资产管理公司不同，追求的是绝对的回报率，而非基于某种基准，比如大盘指数的相对回报率。这意味着它与大盘与宏观经济的关联度很低，无论市场好坏，经营良好的对冲基金总是能够为投资者带来丰厚的回报，而这也正是他们利润的源泉所在。相比于一般的投资公司，比如共同基金，对冲基金享有许多独特的优势。它不受监管，因此在投资策略上非常灵活，可以随意的参与各种金融市场，以超高的杠杆率进行多头或空头交易。因此他们可以毫无顾忌的使用各种量化方法进行投资实战。

在投资管理方面，对冲基金是最早投入人工智能技术的食螃蟹者。以美国著名的两家对冲基金公司，桥水公司和文艺复兴科技公司为例。这两家公司，以及他们的创始人Ray Dalio和James Simons，在金融界可谓是大名鼎鼎，如雷贯耳，如神一般的存在。在一个企业平均存活时间只有5年，竞争无比激烈，每天都处于风口浪尖的行业里，这两家公司能够在数十年的时间内屹立不倒，并以其常年骄人的业绩独领风骚，堪为业界同行所侧目。他们崛起和成功的关键在于什么呢？毋庸置疑的是，人工智能技术的应用在其中发挥了不可忽视的作用。

先说文艺复兴公司，在过去20年的时间里，其所经营的旗舰基金-大奖章基金创造的年回报率超过35%。这是一个什么概念呢？假如当初你投入了1000元，那么今天它的价值将会是40万元。这远非世界上任何一支大盘股价指数可比。即使是2008年金融危机也没有对其业绩产生负面的影响。相反，大奖章基金当年的回报率高达98%，甚至还远远好于一般的年份。在公众视野中，该公司总是笼罩着一层神秘的面纱。从上世纪90年代开始，公司就不再吸引外部资金，而是局限于内部员工的资金。公司也不再对外公开招聘员工。与此相反，他们往往会不动神色地私下联系一些业界的精英，包括大学和研究院的著名教授或学者，将他们不声不响地挖到其麾下。我所认识的几位在其中供职的朋友基本都已在数年前就实现了财务自由。但他们对自己在公司的经历总是讳莫如深，甚至联系到他们也不太容易。当然这也是可以理解的。

值得指出的是，在那些为公司青睐而加盟的人才当中，不少是人工智能和机器学习方面的专家。西蒙斯本人是一位出色的数学家，在微分几何和密码学方面富有造诣，获得过加州大学伯克利分校的数学博士学位，曾经在纽约州立大学石溪分校任教期间与陈省身合作提出了著名的陈.西蒙斯理论。这位英才如果不是因为离开了学术界，估计也应该和邱成栋，陶哲轩一样获得个菲尔茨奖什么的吧。当然，他的这一选择当然不能说是错误的。西蒙斯的接班人是两位原IBM人工语音识别领域的专家Peter Brown和Howard Morgan。而人工语音识别是人工智能和机器学习的重要应用领域。因此公司在投资策略上倾向于人工智能技术也就不足为奇了。事实上，文艺复兴科技很早就引入了超高速机器人交易员，并且采用密码学技术和机器学习方法来对市场信息信号进行解读，挖掘其中的规律，并且找到突破短期交易趋势分析的核心规律。另外，该公司也在不断地聘用大量的机器学习专家。

桥水公司的经营风格与文艺复兴科技有所不同。该公司的旗舰基金是纯阿尔法基金。顾名思义，该基金的核心策略是追求纯的alpha, 也就是超额回报。根据经典投资学中的资本资产定价理论，投资回报可以分为alpha和beta 两类，后者为市场回报，可以通过持有大盘股票指数来复制，而前者为超额回报，与股票指数的回报原则上没有关联性。纯阿尔法基金通过投资股票，债券和外汇市场，试图剥离由于大盘指数变化引起的波动，实现纯的alpha超额回报。桥水的成功，除了其策略得当以外，与其企业文化也有紧密的关系，而它的企业文化又与Ray Dalio个人的思维理念密不可分。据说是因为年轻时受了披头士乐队的影响，Ray Dalio坚持每天静下心来长期冥想，并且将他思考的成果汇总为一本内部员工手册，为员工提供行事原则，在其中他着重强调了探求真实的重要性。与文艺复兴科技类似的是，桥水公司同样非常重视人工智能和机器学习技术在投资策略中的作用。这一点反映在其于2012年从IBM公司挖走开发人工智能计算机引擎"沃森"的科学家大卫.费鲁奇，并且在2015年3月宣布成立包括费鲁奇在内的6人人工智能小组，从事开发新一代的基于机器学习和认知技术的交易策略。未来，这一策略或许会成为Ray Dalio征服市场的新一代魔法水晶球。

3、智能投顾-最贴心的投资顾问

与对冲基金的服务对象仅限于身家亿万的富豪与机构投资者不同，智能投顾通过降低资金管理门槛，让普通大众也能够享受专业的投资顾问服务。

近几年间，智能投顾得到了迅猛的发展，并且大有取代人类投资顾问的趋势。尤其是在美国，总额20兆美元的退休金有一半以上投资在了证券市场。相比较而言，东方国家，包括日本和中国，人们理财的主要方式依然是银行存款。智能投顾相比较人类投资顾问，费用仅为后者的1/4-1/3，并且在业绩上也丝毫不逊色于后者。由于采用了人工智能算法，并且根据用户的投资目标和风险偏好制定相对应的投资策略，智能投顾能够有效的客服人类投顾的主观偏见和其他自私的动机，更加有效的把投资者的利益作为制定投资决策的基本原则，进一步进行合适的资产分配。为了降低费用和有效的进行投资，智能投顾倾向于选择ETF（可交易指数基金）来进行资产配置，并运用现代投资理论作为指导，构造合适于不同投资者的个性化投资策略。

近几年来，许多投资界大鳄，包括黑岩集团和嘉信理财都纷纷加入智能投顾技术的行列，甚至人们能在加入者的行列中发现一些纯科技公司的身影，包括开发出阿尔法狗的DeepMind公司。

4、机器人-饭碗杀手

智能机器人的崛起，使得人们开始思考一个问题: 人工智能是否会替代人脑智能而主宰金融业的未来，从而无情地夺走金融从业人员的饭碗？

其实这种担忧并不仅来源于金融业，许多其他传统行业同样也在面临人工智能的挑战。当然，这也不是我们第一次面对技术进步带来的职业淘汰危机。从18世纪工业革命，人类社会进入机器化社会大生产开始，许多手工工作就开始被机器所替代。即使到了现代，由于技术的进步而销声匿迹的职业也是比比皆是。对于今天的我们，打字员与BP机传呼台的工作已经成为历史，而在不久的过去这一切还完全不同。在90年代初的时候，会使用老式的击键式打字机打印油墨稿件是一项非常受青睐的硬技能，足以帮助你在竞争激烈的深圳特区职场上找到一份称心的工作。而现在的年轻人，可能绝大多数都没有见到过这种老式打字机。

然而，人工智能带来的这场职场变革，其深远程度可能远远超过历史上曾经发生过的。根据专家指出，未来近半数职业将会被智能机器人夺走的可能性大于90%。这是个非常可怕的预测。根据英国牛津大学副教授奥斯本在一本书中提到的，未来由于大数据技术和机器人技术的普及，只有具有三种不可用机器人替代的特殊技能的职业才可能幸免被替代的命运，而其他职业将无一例外地难逃厄运。

这三种技能包括知觉与操控，创造性以及社交智慧。知觉与操控需要特殊的身体协调性，灵活性和身体某些部位，比如指尖的灵敏性。创造性包括了科技发明创造和文学艺术的原创能力。而社交智慧则更加直观，包括说服，谈判，调解，心理咨询的能力。这样算来，只有体操运动员，作家，画家，心理咨询师，管理人员这些岗位能够存活了。大家不妨对号入座一下。如果有可能的话还是要好好的培养一下这些能力的。

相对而言，那些不涉及这些技能的职业，前景就会比较悲观，包括一般的技术人员，电话营销人员，出租车司机等等，甚至模特也在可能的被淘汰之列。不幸的是，金融行业的大部分职业都中招了。今后的10-20年中，最有可能被机器人替代的金融行业的职业包括保险营销人员，理赔事务员，银行前台，证券中介，贷款审批人员，信用分析人员，信贷审批人员等等。其中相当一部分属于今天银行与信用卡公司的核心工作。至于零售业，包括个人的信贷审批工作未来更加是大数据分析的天下。

事实上，金融界面临的问题绝不仅仅是什么样的银行工作会被替代的问题，而是银行本身会不会被替代的问题。关于这一点，绝非危言耸听。随着互联网金融的发展，互联网公司的触角已经直接伸进了金融业，并且开始争夺传统金融机构的领地。马云曾经说过：“如果银行不改造自己，就让我们来改造银行”。

事实上，全球的各大银行已经纷纷开始裁减其物理网点。未来这种趋势还会进一步加剧。未来的银行可能真的会淡出我们的生活，抑或以一种不同的形态出现。那么，我们不禁会问，在金融领域留给人类的工作还剩下那些呢？恐怕前景不容乐观。事实上，即使是人类擅长的那些领域，比如情感的理解和交流，随着机器学习自我学习能力的增强，也会逐渐被机器迎头赶上。也许未来留给人类的选择，只有一些辅助和管理设计机器人工作的工作了。不过，只要人类依然是机器的最终操控者，而非反过来，那么似乎也没有必要太过于杞人忧天。

对于未来金融科技发展趋势的展望：

1.人工智能是一个不断发展的动态领域。最初的人工智能仅仅是将人类事先制定的规则进行一步步的操作，而谈不到什么主动创新或自我改善。比如象棋程序，计算机算法通过穷举所有的棋局来判定下一步棋子的走法。1997年击败国际象棋冠军的IBM深蓝计算机，采取的就是这种方法。而对于比象棋复杂得多的围棋，穷举法将不再使用，因为即使是今天计算机的计算能力也无法达到在可容忍的时间范围之内穷举所有的围棋布局。因此一直到20年之后的2016年，阿尔法狗出现击败世界围棋大师李世石，人工智能才最终攻克了围棋的战法。而这时候的方法已经改头换面成了基于实例和训练数据集不断的自我改进的机器学习算法，或者更确切的说是深度学习算法。与实现事先人类制定的规则不同，机器学习算法通过大量实战训练来不断的改进算法的精确度，我们将这种方法叫做归纳。其实这非常符合人类的认知过程。我们不妨回忆一下我们自己是如何学会我们的母语的。自然，不是通过学习语法和发音规则，而是通过不断的与我们周围的人进行交流，进行模仿。

2. 未来人工智能会继续攻克一些今天它并不擅长的领域，包括心理咨询和情感认知。这一预测来源于机器学习强大的自我完善能力和学习能力。只要提供足够多的训练实例和足够长的训练时间，那么人工智能迟早都会掌握这些技能。当然，这也意味着未来会有更多人类的工作被机器人替代。

3. 未来的经济和金融学教科书会被大篇幅的改写，尤其是关于大数据分析和人工智能的作用。这一点其实我们已经看到端倪，比如我们前面提到过的关于金融科技被纳入CFA考试内容的消息。

四、人工智能影响？

在当今现代化、科技化的社会中，人工智能已经是人们耳熟能详，众所周知的话题。在我们的日常生活中，人工智能也是被运用到很多地方中去，如我们的智能支付、人脸识别等功能都与人工智能不可分离。但是，事物都有两面性，人工智能的利与弊也是人们逐渐关注的话题，人们在享受着人工智能带来的福利的同时，它所带来的弊端也值得人们深思.

人工智能的有利影响

一、目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。同时，人工智能也节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好.

二.人工智能带来更多就业机会

人工智能的不利影响

1.带来人才分化

2.带来更多机器兵团战争

五、人工智能对银行业，财务会计行业，金融业有影响？什么影响？

税务管理是管理、监督和执行税法及相关法规的组合。在国家和地区司法管辖区，税收征收被视为最优先事项(Sikka 2010; Ferrantino，Liu，and Wang 2012; Hasseldine and Morris 2013; Tian et al。2016)。税务管理的过程是复杂的，需要适当的基础设施和规模可观的高效劳动力来监督这一过程(Carnahan，2015)。个人和跨国公司经常滥用特定国家的税务管理漏洞和逃税(Lenz 2020)。税收对于一个国家实现其可持续发展目标至关重要。Tax 用于发展项目，如基础设施建设，应对气候变化，减少贫困。每年全球逃税损失达5000亿美元，其中很大一部分发生在撒哈拉以南非洲、拉丁美洲和加勒比的南亚国家和其他中低收入国家(Cobham 和 Janský，2018年)。税务是一个复杂的过程，由于监测和检查个人和跨国公司的纳税申报表所需的时间和费用，很难查明税务欺诈行为。此外，由于跨国公司在不同国家开展业务，因此很难查明税务欺诈行为，因为这些公司一般通过将利润转移到低税率地区来逃税。数字化可以帮助纳税人在线注册和提交纳税申报表。它还可以帮助税务从业人员在数字平台上审计和评估纳税申报表，减少税务欺诈和错误(Ernst and Young 2016; Kashyap 2017)。

此外，人工智能在没有人工智能存在的情况下被机器验证，可以通过区块链监控税务管理。个人和公司的税务信息可以存储在一个区块链平台上，税务机关可以在这个平台上监控税收过程。人工智能有助于减少人类对税收的参与，加快税收征收过程。在税务管理中引入人工智能工具，例如机器学习，可以帮助亚洲及太平洋地区国家增加税收和减少逃税，提高其平均收入。在发达国家，税务管理受到高度监管，复杂的技术被用来管理税收和分配。尽管亚洲及太平洋地区在税务管理过程中缺乏关于人工智能的理论和实证研究，但在拉丁美洲、新兴国家和其他发达国家(González 和 Velásquez，2013年; Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年)的背景下，已发表了若干关于人工智能、数字化和机器学习的研究报告。亚洲及太平洋地区国家关注人工智能和机器学习的研究大多是在中华民国的背景下进行的(Zheng，Zheng，and Ye 2016; Huang 2018; Zhang 2020)。这种在亚洲和 Pacifc 国家人工智能和税收管理研究上的差距对于调查是至关重要的。因此，这项研究探讨了该地区国家所面临的问题和挑战，这些国家希望将人工智能纳入税务管理。

每个国家都有不同的税收管辖权，不同国家的征税程序也各不相同。亚洲和太平洋地区的国家可以遵循新制定的全球报告倡议(GRI)披露207-4，其中要求公司向公司经营所在的司法管辖区报告经济、财务和税务信息(GRI 2019)。这将简化和加速税务管理程序，帮助税务当局交叉核对在亚洲和太平洋国家经营的跨国公司的税务信息，并惩罚这些公司的任何逃税行为。这项研究为亚洲和 Pacifc 国家将机器学习技术纳入其税务管理提供了一个整体模式，并建议在 GRI 披露207-4之后进行全面的税务披露。这项研究的结果有助于亚洲及太平洋地区的监管者和决策者修订税务管理，并纳入人工智能，以降低成本，提高其税务管理的效率和透明度。此外，这些基金可以帮助政府监控逃税行为，并惩罚涉案的个人和公司。

2.2人工智能在亚太地区税务管理中的应用背景。

税务管理涉及管理税务合规，以查明和防止税务过程中的非法活动(Khwaja，Awasthi 和 Loeprick，2011年; Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年)。税务管理部门还提供教育和服务，帮助纳税人以最小的复杂性履行其税务义务(Khwaja，Awasthi 和 Loeprick，2011年)。根据他们管理纳税合规的授权，税务当局应该获得并采用新技术来改善税务管理。新技术正在显著改变国际政治，帮助扩大全球市场，并降低大量收集信息的成本(Bardopoulos 2015)。税务管理部门尤其关注数字化，区块链和自动化(Vishnevsky 和 Chekina，2018)。为了使税务管理过程自动化，税务机关应该将其税收生态系统数字化，这将有所帮助税务机关利用复杂的人工智能技术更快地侦测出税务欺诈。

一些亚洲和 Pacifc 国家已经开始将他们的税务管理数字化。例如，斐济和萨摩亚为海关管理采用了海关数据自动化系统，新西兰采用了 GenTax 软件处理税务(亚洲开发银行，2020年)。亚洲和太平洋地区的国家也在其税务管理中应用其他工具，如大数据、生物特征识别、区块链、聊天机器人和机器人过程自动化。

生物特征识别是利用个体的生物特征(如面部、声音、视网膜和指纹识别)对个体进行自动识别。税务机关广泛使用生物特征识别来验证个人身份。亚洲及太平洋地区在税务管理中采用生物特征识别的著名国家包括孟加拉国、柬埔寨、斐济、日本和新西兰(亚洲开发银行，2020年)。生物识别减少了欺诈，节省了时间。例如，自2011年新西兰税务局推出语音生物识别技术以来，已核实了800万通电话，客户使用语音识别技术平均每通电话节省了40秒钟(经济合作与发展组织[ OECD ]2016年; 新西兰税务局2018年)。

中国还将在税务管理中引入区块链。计划在其税务管理中引入区块链的其他亚洲及太平洋国家包括阿塞拜疆、哈萨克斯坦、吉尔吉斯共和国、印度尼西亚、马来西亚、新加坡和越南(Asian Development Bank 2020)。澳大利亚、新加坡、印度和中华人民共和国正在其税务管理部门积极使用聊天机器人应用程序，而其他经济体系，如印度尼西亚、中国香港、大韩民国、马尔代夫、新西兰和越南正计划推出聊天机器人(亚洲开发银行，2020年)。印度还在税务管理中引入了机器人过程自动化，澳大利亚、马来西亚和新加坡正在实施机器人过程自动化(亚洲开发银行2020)。

中华人民共和国还在税收方面引入了税务机器人。这些是第一个“面对面的税收”智能机器人，可以收集扫描的纳税人信息，认证和核实纳税人信息，从而提高税务管理过程的效率(Feng 2017)。这些机器人还减轻了税务机关和与税务管理过程相关的人员的负担(Huang 2018)。纳税人还可以检查系统中相关的税收规定，并向机器人询问任何税务问题(Feng 2017)。

此外，人工智能在税务管理中越来越受到许多国家的欢迎。值得注意的亚洲和太平洋(pacific pacific)国家，包括马来西亚和新加坡，已经将人工智能纳入税收。澳大利亚、中华人民共和国、印度尼西亚、大韩民国、马尔代夫和新西兰已经或计划在税务管理方面引入人工智能(亚洲开发银行，2020年)。

2.3文献综述

新技术正在改变国际政策，最大限度地降低信息收集成本，缩小国家之间的差距，并扩大全球市场(Bardopoulos，2015年)。在税务管理中，数字化、机器学习、区块链和自动化的使用正在获得巨大的动力，因为它们具有显著的加速税务管理过程和降低成本的能力(Vishnevsky 和 Chekina，2018)。然而，在税务管理中使用新技术在启动数字化进程时会产生额外的费用(Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020)。

以往的研究侧重于识别税务欺诈的各种数据分析和机器学习技术(Faúndez-Ugalde、 Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年) ，如数据聚类分析(Liu，Pan 和 Chen，2010年; González 和 Velásquez，2013年; Assylbekov 等，2016年)、模拟(Llàcer 等，2013年; Noguera 等，2014年)、关联分析(Wu 等，2012a; Matos，de Macedo 和 Monteiro，2015)分类(Chen and Cheng 2010; Hsu et al. 2015; Kim，Baik and Cho 2016)和强化学习(Abe et al. 2010; goumagas，Hristu-Varsakelis，and Saraidaris 2012)。研究人员通常使用聚类算法、自组织映射和层次聚类来识别税收异常(Williams and Christen 2007; Liu，Pan and Chen 2010; González and Velásquez 2013; Assylbekov et al。González 和 Velásquez (2013)应用聚类算法对具有相同行为的纳税人进行聚类。

其他研究使用自组织地图来识别具有可疑行为的异常团体，这些行为可能表明税务欺诈(Williams 和 Christen，2007; Assylbekov 等，2016)。研究人员还使用模拟来识别税务欺诈的原因(Antunes，Balsa，and Coelho 2007; Noguera et al。2014)。自2010年以来，研究人员已经使用基于图表的方法来识别逃税(Tian 等，2016; Tselykh 等，2016)。

机器学习和基于图表的方法帮助税务机关检测逃税。然而，这些模型只能区分逃税组和非逃税组(Ruan 等，2019) ，并且不能识别组织结构(Ruan 等，2019)。因此，在使用机器学习和基于图表的模型(dre ewski，Sepielak 和 Filipkowski，2015)时，识别逃税者网络并揭示他们在逃税中的角色至关重要。

2.4人工智能在税务管理中的优势

个人和公司的纳税申报表包含大量关于纳税的信息(Rahimikia 等，2017)。税务机关很难审计和监控这么多信息。然而，纳税申报表也存在漏洞，使得逃税成为可能。因此，税务管理人员应该使用人工智能来识别参与逃税的公司和个人。人工智能可以帮助税务管理人员减少纳税人破产、避税和不合规的风险(Rahimikia et al。）

一般来说，税务检查包括三类: 手工检查、计算机检查和举报检查(Wu 等，2012b; González 和 Velásquez，2013; Tian 等，2016)。与人工选择案例和举报——最耗时的税务检查方法——相比，基于数据挖掘的计算机方法是发现逃税最有效、耗时最少的方法，因此是税务管理人员进行税务检查的首选方法(González 和 Velásquez，2013年; Tian 等，2016年)。神经网络、多层感知机神经网络、和谐搜索引擎优化算法、遗传算法、支持向量机、逻辑回归和决策树是研究人员用来检测逃税的一些人工智能形式(Goumagias，Hristu-Varsakelis，and Saraidaris 2012; González and Velásquez 2013; Warner et al. 2015; Rahimikia et al. 2017)。

在税务管理中引入人工智能还将有助于各国政府更仔细地监督跨国公司的税务实践。亚洲及太平洋国家应采用 GRI 207-4披露的国家逐国税务报告条例，并在各自组织的在线平台上记录税务细节，以提高税务管理的准确性和速度(GRI 2019)。汇总的税收数据将有助于监管机构交叉检查跨国公司的税收信息，并发现不匹配和异常的纳税。在人工智能的帮助下，税务机关可以实时比较所有公司的税务数据，快速发现税收漏洞，并采取必要措施打击非法逃税(Huang 2018)。为了加快这一进程，100多个国家已同意经济合作与发展组织(oecd)旨在减少国际企业逃税的税基侵蚀和利润转移举措(Viglione and Deputy 2017)。

2.5人工智能能帮助控制税务欺诈吗？

人工智能是一种工具，它可以处理来自不同集群的数据，并在没有精确指令的情况下做出判断(Milner 和 Berg，2017)。数字化和人工智能已经逐渐开始改变整个税务管理过程。人工智能现在可以帮助税务审计员发现错误，根据个人和公司的特点对账目进行分类，点击一下就可以比较不同司法管辖区的税法，并指导个人和公司选择合适的税法(Huang 2018)。人工智能正在帮助税务审计员节省时间，使他们能够进行重复和耗时的过程与点击。

大型会计公司正在采取战略行动，在税务管理中采用人工智能。普华永道(PwC)、德勤(Deloitte)和毕马威(KPMG)正率先在税收领域采用人工智能。普华永道提出了一个集成模型，将来自多个来源和电子表格的财务和税务数据收集到一个共同的平台上(普华永道2015)。这减少了手工收集和汇编数据所需的时间，提供了更清晰的数据，并减少了在使用传统电子表格时可能发生的数据操作(PwC 2015)。普华永道还提出了一个未来的模型，通过维护税收、金融和第三方之间的信息流，提高生产力、改善数据质量和降低风险的税收生态系统(PwC 2015)。

毕马威推出了一个新的技术支持的税务遵从解决方案，称为毕马威解决方案。这是一个完全自动化的税务流程，允许中国的公司管理他们的税务义务(毕马威2018)。在中国的税收系统中，政策是复杂的，而且变化频繁(Huang 2018)。人工征税过程耗费时间，传统的征税方式会带来多种风险。人工智能可以帮助税务审计员监控税收过程，减少税务欺诈和逃税的风险。它还提高了税收的效率，增加了政府收入。此外，德勤美国公司开发了一种监督式学习工具，可以利用自然语言处理和机器学习工具提取合同中的条款(德勤，2019年)。这有助于减少税务管理中的偏见和欺诈。

由于税务欺诈是许多国家面临的最严重问题之一，每年造成数十亿美元的损失，受影响国家的税务当局正在不断努力查明这一问题(Pérez López、 Delgado Rodríguez 和 de Lucas Santos，2019年)。西班牙是受税务欺诈影响最严重的发达国家之一，税务欺诈超过了西班牙国内生产总值(gdp)的20% (Herwartz，Sardà，and Theilen 2016)。由于税收对一个国家的经济至关重要，发现税务欺诈是税务当局的一个重要目标(Pérez López，Delgado Rodríguez，and de Lucas Santos 2019)。亚洲和太平洋地区(pacific pacific)的许多国家都在税务管理中引入了人工智能，以降低成本，防止逃税。人工智能可以帮助税务当局发现欺诈行为，并有效地分析税务报告。机器学习工具，如多层每感知器神经网络，支持向量机，和逻辑回归与协调搜索使用优化算法，是最有效的估计欺诈检测(Phua et al。2010)。税务机关应该建立一个强大的人工智能基础，并实施最相关的人工智能和机器学习工具，以检测税务欺诈和逃税。

2.6在税务管理中采用人工智能的问题和挑战

由于税务世界是多样化的，遵循一套特定的规则来解决复杂的问题。分析和解决复杂问题的技巧在税务领域是必不可少的。参与这个过程的人使用多层次的技能来解决税务相关的问题。另一方面，人工智能更多地依赖于概率模型，其中决策是根据纳税人的数据做出的(Deloitte 2019)。税务从业人员不愿依赖机器，因为机器可能会做出错误的决定，因为他们缺乏解释机器生成的结果的技能。此外，人工智能需要一支既懂编码又懂税务管理的专家队伍来构建机器可读的算法。在税务管理中采用人工智能的高成本可能会影响亚太地区发展中国家和低收入国家(如阿富汗、孟加拉国、尼泊尔和巴基斯坦)的税收收入。

高质量的数据对于数据生成的税收决策至关重要。如果数据不可靠和有效，机器可能会误解结果。因此，数据应该是真实的，以产生可靠的结果。当可靠的数据可用时，下一步就是对机器进行编码，指示它如何处理这些数据。主要的挑战出现在指导机器朝正确的方向前进。分析师在开发正确的模型以提供优异的性能方面面临挑战。很少有税务从业人员具备培训机器、理解数据和解决过程中产生的挑战所需的专业知识(德勤，2019年)。

此外，亚洲和太平洋地区(pacific pacific)国家的税法是多功能的，而且变化频繁。应该更新条例，使人工智能应用程序能够有效地进行税务管理(Huang，2018) ; 否则，税务管理过程可能提供误导性的税务信息，延误税收征收。由于人工智能仍处于开发阶段，它不能更新税务管理信息本身(Huang 2018)。个人必须手动将税务信息输入到人工智能系统中。因此，机器学习的知识对于处理税务数据是必不可少的。税务从业人员缺乏知识和培训可能会导致税务管理方面的问题。因此，税务当局应该集中精力指派合适的候选人来执行这些任务，并提供必要的培训以提高他们的效率。

税务界面临的另一个挑战是，客户和税务专业人士不愿接受新技术。虽然机器可以产生可靠的结果，客户仍然希望主题专家审查机器完成的工作(德勤2019)。此外，税务专业人士担心，这些机器在税务过程中的存在会贬值它们的存在，增加参与风险。这种观念阻碍了税务管理过程，带来了额外的成本，耗费了更多的时间。机器可以做大量的重复性工作，节省税务管理的时间和成本。

2.7结论和政策建议

本研究以亚洲及太平洋地区(Pacifc)为背景，探讨人工智能在税务管理方面的应用。在这个地区，中华人民共和国、马来西亚和新加坡是在他们的税务管理中采用人工智能的先驱。人工智能可以帮助各国追踪税收异常情况并发现欺诈行为。人工智能可以帮助亚太地区(Asia and pacific)的国家控制税收流失，更快地处理纳税申报表，减少逃税行为，并避免与税务欺诈相关的额外成本。印度和马来西亚最近在处理商品和服务税以及电子审计方面使用了人工智能。亚洲和太平洋(pacific)的其他国家应该为了更大的利益而引入人工智能。尽管这项技术最初可能会增加各国的成本,假以时日，各国将从中受益，节省时间，杜绝税务欺诈和逃税行为。在治理和法治薄弱的国家解决逃税问题可以节省数百万美元，增加国家发展项目的税收收入。

亚洲和 pacific 的国家也应该遵循同样的税收管辖权，以减少税收法规的复杂性和差异。亚洲和太平洋国家可以调整新制定的关于逐国报告的 GRI 披露207-4，以简化和加快税务管理程序。这亦有助税务当局交叉核对在亚洲及太平洋地区营运的跨国公司的税务资料，以及惩罚这些公司的逃税行为。

本文的研究结果对税务机关、监管机构和企业具有一定的参考价值。税务机关可以使用机器学习工具有效地监控税务管理过程。数据分析和机器学习模型可以帮助税务机关发现逃税行为，并采取必要措施阻止本地和跨国公司的逃税行为。人工智能可以帮助税务机关减少与传统税收程序相关的成本，因为税收征收和抛售过程冗长而且涉及复杂的文书工作。这一发现也有助于企业实时监控活动，并迅速适应区块链平台的变化。这个过程中的任何异常都可以通过区块链平台检测出来，该平台实时更新税务信息。因此，税务欺诈很容易被识别出来。

参考文献

亚伯 · n · p · 梅尔维尔 · c · 彭德斯 · c · k · 雷迪 · d · l · 詹森，v · p · 托马斯 · j · 贝内特，g · f · 安德森，b · r · 库里和 m · 科瓦尔奇克。2010年。优化债务收集使用约束强化学习。第16届 ACM SIGKDD 国际知识发现和数据挖掘会议记录。75-84.

巴尔萨和科埃略。2007.串通逃税的代理人。第六届自治代理和多代理系统国际联席会议论文集。1-3.

亚洲开发银行。2020年。Asia and the pacific 税务管理的比较分析。马尼拉: 亚洲开发银行。译自: http://doi.org/10.22617/TCS190240(2020年11月30日访问)。

梅尔尼科夫，r。贝基舍夫，a。巴尔塔巴耶娃，d。比森加利耶娃和 e。2016年。侦破哈萨克斯坦商业实体逃缴增值税。智能决策技术国际会议。柏林: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH。37-49.

《电子商务与技术对税收的影响》 ，2015年上午。

瑞士施普林格国际公司。

卡纳汉，m. 2015。发展中国家的税务挑战。亚洲及太平洋政策研究2(1) : 169-182。

陈智思先生。及陈志辉。郑先生。二○一○年。基于 delphi 的粗糙集融合模型提取政府部门车辆牌照税支付规则。专家系统与应用程序37(3) : 2161-2174。

人工智能与税务管理53

科巴姆，a。2018年。企业避税收入损失的全球分布: 重新估计和国家结果。国际发展杂志30(2) : 206-232。

德勤，2019. 人工智能ーー进入税务世界

德勤网址: http://www.deloitte/global/tc/pages/tax/articles/artificial-intelligence-in-tax. html # (2020年3月8日访问)。

Dre ewski R.j. Sepielak 和 W.Filipkowski。二○一五年。社会网络分析算法在支持洗钱检测系统中的应用。信息科学295:18-32。

安永(Ernst & Young) ，2016，《税务技术与转型》 ，https://assets.ey

Com/content/dam/ey-sites/ey-com/zh _ gl/topics/digital/ey-tax-technology-transformation. pdf (2020年3月10日访问)。

Faúndez-Ugalde，a。 Mellado-Silva，and e。2020年。税务机关使用人工智能: 对拉丁美洲国家纳税人权利的分析。计算机法和安全评论38:105441。

“人工智能 + 税收”将成为税收系统的“黑色技术”。

Http://www.shui5. cn/article/ef/113244. html (于2020年12月2日访问)。

费兰蒂诺，M.j. ，x 刘，和 z. 王。2012年。出口商和进口商的规避行为: 来自美中贸易数据差异的证据。国际经济学杂志86(1) : 141-157。

González，P.c.2013年。使用数据挖掘技术对纳税人使用虚假发票进行角色塑造和检测。专家系统与应用程序40(5) : 1427-1436。

Goumagias，N.d. ，d. Hristu-Varsakelis，and a. Saraidaris.2012年。希腊税收征管的决策支持模型。决策支持系统53(1) : 76-96。

Global Reporting Initiative. 2019. GRI 207: TAX 2019. https://www.globalreporting

Org/standards/media/2513/gri-207-tax-standard-2019-factsheet.pdf (2020年3月10日访问)。

哈塞尔丁，j。和 g。2013年。企业社会责任与避税: 评论与反思。会计论坛37(1) : 1-14。

Herwartz h. j. Sardà 和 b. Theilen。2016年。货币需求与影子经济: 经合组织国家的经验证明。经验经济学50(4) : 1627-1645。

Hsu，k.w. ，n。 Pathak，j。 Srivastava，g。 Tschida，and e。二○一五年。基于数据挖掘的税务审计选择: 明尼苏达州税务部试点项目的案例研究。In: Real World Data Mining Applications，edited by m。 Abou-Nasr，s。 Lessmann，r。 Stahlbock，and gm。Cham: Springer International Publishing.

黄，z. 2018. 关于税收人工智能发展的讨论。

美国工商管理杂志8(8) : 1817-1824。

新西兰税务局2018年年报2018。 https://www.ird. gov. nz/-/media/project/ir/home/documents/about-us/publications/Annual-and-corporate-reports/Annual-reports/Annual-Report-2018.pdf (已于2020年11月30日检索)。

Kashyap，v. 2017. Digital Tax Administration System. http://raw.rutgers.edu/docs/wcars/41wcars2/vinod.pdf (于2020年3月10日访问)。

2011. 基于风险的税务审计: 方法

和国家经验。华盛顿特区: 世界银行。

Mohammad Hassan Shakil 和 mashiat Tasnia

Kim，y. j. ，b. Baik，and s. Cho 金，y. j. ，b. Baik，和 s. Cho。2016.使用多级成本敏感学习检测具有欺诈意图的财务错误报表。专家系统与应用62:32-43。

KPMG. 2018. KPMG 技术支持的税收遵从解决方案 https://assets.KPMG/content/dam/KPMG/cn/pdf/en/2018/01/KPMG-Technology-Enabled-Compliance-Solution-for-Tax.pdf (2020年12月2日访问)。

Lenz，h. 2020.跨国公司管理者的激进避税行为违反了他们遵守法律的道德义务: 一个康德的理论基础。商业伦理杂志165(4) : 681-697。

刘，x，d 潘，和 s 陈。二○一○。层次聚类在税务稽查案件选择中的应用。2010年国际计算智能和软件工程会议。纽约，纽约: 电气和电子工程师学会。1-4.

米格尔，诺格拉，塔皮亚。2013年。一个体为本模型的税收遵从: 一个西班牙案例的应用。复杂系统的进展16(04n05) : 1350007。

马托斯，马塞多，蒙泰罗。2015年。发现税务欺诈者的实证方法: 巴西逃税案例研究。第19届国际数据库工程与应用研讨会会议记录。41-48.

2017. 税务分析ー人工智能与机器学习ー第五级。

Noguera j. j. j. m. Quesada e. Tapia 和 T.Llàcer。2014年。纳税合规、理性选择与社会影响: 一个体为本模型。法国社会学评论55(4) : 765-804。

经济合作与发展组织。二○一六年。更好的税务管理技术: 税务机构实用指南。巴黎: 经济合作与发展组织。Https://doi.org/10

. 1787/9789264256439-en (于2020年11月30日存取)。

佩雷斯 · 洛佩斯、 m · j · 德尔加多 · 罗德里格斯和 s · 德卢卡斯 · 桑托斯。2019年。利用神经网络侦测税务欺诈: 利用个人入息纳税人样本的应用。未来互联网11(4) : 86。

Phua c. v. Lee k. Smith 和 r. Gayler。2010年。基于数据挖掘的欺诈检测研究综合调查。arXiv 预印 arXiv: 1009.6119。

普华永道会计师事务所2015解锁数据和分析的力量 https://www.pwc. com/us/en/tax-services/tax-function-future/assets/pwc-unlock-the-Power-of-Data-and-Analytics.pdf (2020年3月8日访问)。

Rahimikia e. s. Mohammadi t. Rahmani 和 m. Ghazanfari。2017年。利用混合智能系统检测企业逃税: 伊朗案例研究。国际会计信息系统杂志25:1-17。

阮，j。 ，z。严，b。董，q。郑，和 b。二○一九年。在大数据中识别关联交易逃税的可疑群体。信息科学477:508-532。

《烟雾与镜子: 企业社会责任与税收》 ，Sikka 出版社2010年版

避税。会计论坛34(3-4) : 153-168。

田，f，t，Lan，k- 米。赵，n 戈德温，q 郑，n 沙，和 f 张。2016.在大数据中挖掘可疑的逃税组织。IEEE 知识与数据工程交易28(10) : 2651-2664。

人工智能及税务管理55

Tselykh，a. m. Knyazeva，e. Popkova，a. Durfee，and a. Tselykh.2016年。一种用于检测转让定价欺诈的属性图挖掘方法。第九届信息和网络安全国际会议论文集。72-75.

Viglione，j.2017年。你的税收数据对人工智能来说已经成熟。你准备好了吗？税务主任。Https://taxexecutive.org/contact/(2020年3月7日访问)。

Vishnevsky，副总裁和副总裁 Chekina。二○一八年。机器人 vs 税务稽查员或第四次工业革命将如何改变税收制度: 问题与解决方案回顾。Journal of Tax Reform 4(1) : 6-26税务改革杂志4(1) : 6-26。

华纳，g。威杰辛格，u。马克斯，o。巴达尔，j。罗森，e。亨伯格和 u。O’reilly。2015年。用遗传算法建模逃税。治理经济学16(2) : 165-178。

威廉姆斯 G.j. 和 p. 克里斯汀。2007年。探索性多层次热点分析: 澳大利亚税务局案例研究。第六届澳大利亚数据挖掘和分析会议记录70。77-84.

吴、罗、苏、希。林小姐。张建宗和严德培。二○一二年。利用数据挖掘技术提升逃税侦查能力。专家系统与应用39(10) : 8769-8777。

张，m. 2020。对人工智能时代新型税务服务的实践思考。2020年国际电子商务和互联网技术会议，4月22日至24日。201-203.

郑汝桦、郑汉仪及叶诗韵。二○一六年。机器学习在环境税收改革评估中的应用——以湖北省为例。可持续发展8(11) : 1124。

六、人工智能金融最好的方向？

人工智能在金融领域的发展前景非常广阔。以下是人工智能金融最好的方向：

1. 风险管理和欺诈检测：人工智能可以帮助金融机构更准确地评估和管理风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。同时，人工智能技术也可以用于欺诈检测和预防，提高金融安全性。

2. 个性化金融服务：人工智能可以通过分析大量的数据和用户行为，提供个性化的金融服务和产品。通过智能推荐和定制化建议，金融机构可以更好地满足客户的需求，提高客户满意度和忠诚度。

3. 自动化交易和投资决策：人工智能技术可以用于开发自动化的交易系统和投资决策模型。通过机器学习和大数据分析，金融机构可以利用人工智能算法进行准确的市场预测和交易执行，提高交易效率和投资收益。

4. 金融服务的智能化：随着智能语音助手和聊天机器人的发展，金融机构可以利用人工智能技术提供更便捷和智能化的客户服务。客户可以通过语音或文字与机器人进行交流，查询账户信息、完成交易等。

5. 风险模型和预测：人工智能可以帮助金融机构构建更精确和准确的风险模型和预测。通过机器学习和深度学习算法，金融机构可以识别并预测潜在的风险和市场趋势，提高决策的准确性。

尽管人工智能在金融领域的发展前景广阔，但也面临一些挑战，如数据隐私和安全性、不确定性和解释性等问题。然而，随着技术的不断进步和金融行业对人工智能的不断探索，可以预见人工智能在金融领域的应用将会得到更多的发展和应用。

七、金融政策对金融机构的影响？

对金融机构有规范和制约指导作用

八、人工智能和金融哪个前景好？

人工智能更有发展前景。

伴随着 AI 技术发展，人工智能的应用已广泛渗透到金融行业中且日渐成熟，推动多种金融行业的深刻变革，比如银行业、保险业、资本市场等。

比起其他行业来， AI 技术在银行业的应用更为成熟。近年来国内外多家银行都忍不住试水人工智能， AI 应用早已经贯穿在了庞大的银行业业务体系中，覆盖公司业务与零售业务，从产品开发、营销与销售、风险管控与审核，到客户管理与服务……

九、人工智能与金融科技的关系？

人工智能是金融科技的技术基础，金融科技很大程度上依赖人工智能来推动。

传统金融已经被金融资本玩到了极致，已经很难有创新的空间。在过去很长一段时间里，华尔街们因为缺少新的技术支持，金融服务创新已陷于停滞，直到人工智能的出现。除了行业内那些不为人知的技术应用外，普通人所能接触到的，由人工知能推动的金融创新有电子支付、小额个人信用金融服务等等。

十、人工智能 金融犯罪

随着信息技术的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到金融领域，为金融行业带来了前所未有的便利与挑战。人工智能的应用为金融交易、风险管理、数据分析等方面提供了新的思路与解决方案，然而与此同时，金融犯罪也在利用人工智能技术加大犯罪分子对金融体系的侵害。

人工智能在金融领域的应用

人工智能技术在金融领域的应用愈发广泛，例如利用大数据与机器学习技术进行风险评估、预测市场走势、自动化交易等。通过深度学习算法的应用，金融机构能够更准确地分析客户行为模式与市场趋势，为投资决策提供更为可靠的依据。

另外，人工智能技术还被应用于欺诈检测领域，通过分析海量数据来识别可疑交易模式，提高金融机构对欺诈行为的识别与防范能力。这种技术的应用不仅提高了金融安全水平，也减少了金融机构的损失。

金融犯罪与人工智能的结合

然而，人工智能技术的发展也为金融犯罪分子提供了新的犯罪手段与机会。利用人工智能技术，犯罪分子能够更为隐蔽地进行欺诈行为，例如利用机器学习算法来伪造交易数据、操纵市场价格等。

金融犯罪分子通过利用人工智能技术的高效性与智能化，不仅使得金融机构的风险管理更加困难，也增加了金融机构遭受损失的可能性。因此，加强对金融领域的人工智能技术应用监管显得尤为重要。

加强金融领域的人工智能监管

为了应对金融犯罪与人工智能技术相结合的挑战，金融监管部门需要加强对人工智能技术在金融领域的监管力度。通过建立完善的监管框架与技术审核机制，监管部门能够更好地监控金融机构的人工智能技术应用情况，及时发现并应对潜在的风险。

同时，金融机构与科技公司也需要加强内部管理与合规意识建设，加大对人工智能技术应用的合规性审核与风险评估力度。只有在全社会共同努力下，才能有效遏制金融犯罪与人工智能技术结合带来的风险。

未来展望

随着人工智能技术的不断发展与应用，金融领域也将面临着更为复杂的挑战与机遇。金融犯罪与人工智能技术的结合将是一个长期的斗争过程，金融监管部门与金融机构需要保持警惕，加强合作与信息共享，共同应对新形势下的挑战。

只有全社会共同努力，才能建设一个更加安全、稳定的金融生态环境，让人工智能技术为金融发展与社会进步提供更大的助力。