作者 | 陈鹏“中国工商银行金融市场部”

文章| 《中国金融》2023年第16期

近年来，人工智能新技术加速发展，加速了金融领域数字化转型进程。 本币货币市场因其交易对手广泛、交易数量大、交易时段集中、交易量大等特点，成为人工智能技术落地的重要业务场景。

人工智能在本币货币市场领域的应用背景

近五年来，银行间本币货币市场（本文指质押式回购、买断式回购、同业拆借业务）发展迅速。 一是交易规模大幅增长，交易额从862万亿元增至1527万亿元，年复合增长率约12%； 二是交易类型以质押式回购为主，质押式回购业务占比由82%提升至90%，成为本币货币市场上具有绝对优势的交易产品； 三是交易期限以隔夜为主，质押式回购业务加权平均期限由2.8天下降至2.1天，隔夜产品占比由81%提高至86%； 四是市场参与者数量持续增加，交易会员从2.5万增加到5.3万，年复合增长率约16%，交易活跃度不断增加。

近年来，人工智能技术的快速发展推动了金融领域的数字化转型。 人工智能技术始于20世纪50年代。 随着计算机科学、大数据分析等领域的发展，现已进入第三次浪潮。 在自然语言处理（NLP）方面，生成式人工智能、大规模预训练模型等新技术逐渐成熟，以它们为代表的大型语言模型标志着相关算法的重大突破。 对话机器人具有“搜索引擎+社交软件”的属性，可以与用户实时交互，可以对用户提出的问题给出相对合理的答案，并且具有上下文理解和连贯性等许多高级功能。 商业银行是人工智能领域的先行者。 银行业作为技术和知识密集型行业，拥有利用信息提升业务效率的内生需求和天然优势。 在智能客服、智能投研、智能运营、智能营销、智能投顾等领域得到广泛应用，它的出现提高了商业银行的数据利用能力，提高了服务实体经济的效率和质量。

本币货币市场业务与人工智能技术的结合是可行的。 首先，外部政策环境为企业数字化转型提供支撑。 《“十四五”规划》和《数字经济发展“十四五”规划》提到“数字化转型将带动生产方式、生活方式和治理方式的全面变革”“不断加强、完善和拓展我国数字化2022年，银保监会办公厅印发了《关于银行业数字化转型的指导意见》。和保险业”，并指出“提高金融市场交易业务数字化水平”和“切实提高投资交易效率和风险管理水平”“到2025年，银行业和保险业数字化转型取得显着成果结果。” 其次，相关制度要求为人工智能的合理应用提供依据。 中国银行间市场交易商协会、中国外汇交易中心（以下简称外汇交易中心）相关文件均指出，“市场主体应当加强对从业人员利用交易即时通讯工具进行交易的监管”。债券及相关衍生品”、“市场成员应使用iDeal规范银行间市场各类交易品种的线下询价业务”等制度要求，使得使用标准询价工具iDeal进行文本学习、语义训练、三是业务本身的发展推动了人工智能技术的应用，交易规模的增长对业务的高效完成和精细化管理提出了更高的要求。具有较强的流动性传导能力，是资金的主要出资者。 但人工呈现无法全天即时响应交易意向，短时间内覆盖客户有限，需要结合客户档案等信息做出响应判断等问题。 因此，需要利用人工智能技术对交易中相对标准化的步骤进行抽象。

人工智能在本币货币市场领域的探索与实践

本币货币市场交易机器人是人工智能技术应用于债券回购业务的典型场景。 2019年以来，已有十余家机构推出金融交易机器人。 两家机构均依托外汇交易中心提供的即时通讯平台iDeal进行交易查询。 通过语义识别和参数判断，机器人可以在短时间内响应多个交易意图，大大提高交易查询效率。 一般来说，目前市场上推出的资金交易机器人可以分为三类：一是外汇交易中心提供的智能交易机器人服务，机构在指定的交易系统上部署自己的风控参数，以实现交易的目的。一个通用模型。 智能查询流程； 二是机构利用外汇交易中心提供的iDeal文本接口与内部数据平台和交易管理系统进行交互，自主构建询价响应流程和语义识别模型； 第三，机器人不仅仅用于询价过程，还具有仓位管理、交易结论、交易清算等全流程自动化功能。 由于该模式对风险控制要求较高，因此很少使用。

工商银行自主研发的货币市场交易机器人上线4个月以来，已达成700余笔质押式回购交易意向，金额达1万亿元人民币。 交易对手广泛覆盖银行、证券、金融、基金、理财等各类银行间市场参与机构，并与市场同行达成机器人对机器人交易意向，实现人工与机器人询价的灵活对接。 该资金交易机器人支持主动询价、保留前期交易意向、日间询价要素验证、机器人与人工灵活切换等多种场景，并通过与内部系统联动，具备风控、数据分析等多项功能。 与传统人工询价相比，资金交易机器人的使用显着提高了询价效率，有效扩大了交易规模和交易半径，增强了客户粘性。 对于保障业务高效持续运行、传导货币政策、充分发挥商业银行作用具有重要意义。 他作为货币市场核心交易员的影响力发挥了重要作用。

交易过程中，交易者需要从多个内外部系统查询交易对手机构、历史交易、风险指标等信息，进行综合决策。 通过在内部或外部系统构建交易决策引擎，利用人工智能算法根据决策偏好展示信息优先级、“标签”新闻事件、监控风险舆情、分析交易特征，可以有效提高交易效率并防范交易风险。 以工行“智能交易助手”数据产品为例。 工商银行与外汇交易中心合作打造iDeal可视化插件系统。 依托iDeal私有插件接口和开放开发框架，对接工行内部交易管理系统。 聚焦交易对手画像，精准向交易者推送高价值、低时延的信息。 通过询价对话窗口右栏显示的客户访问、合作状态、现有交易结构等文本和图表信息进行决策，使交易过程顺畅高效。

询价、决策、执行构成了完整的交易闭环。 交易机器人和智能交易助手主要协助交易者进行交易查询和决策过程。 交易执行过程是交易达成意向的最终交易。 人工智能与RPA（机器人流程自动化）技术相结合，可以提取必要的业务流程。 ，实现部分业务流程的自动化，达到提高内部管理效率、有效控制交易风险的目的。 例如，工商银行的交易前风控系统建设采用RPA技术，优化审批、交易、记账流程。 当交易者在本币前台点击交易时，交易要素和前置审批要素通过X事前风控接口进行校准验证后，即可同步完成交易。 同时，通过“大数据-机器学习模型”的应用，依托流程装配定义和执行支持，打造金融市场执行的“高速公路”，智能响应交易者在交易执行过程中遇到的问题，实现“效率提升、体验提升、价值管理”。

人工智能在货币市场的应用前景

除货币市场外，人工智能技术已应用于金融市场的智能交易、投资研究、监测分析、风控等多种场景。 包括银行、基金、财富管理公司在内的许多金融机构都推出了货币和债券交易机器人，以实现交易查询流程的自动化。 此外，一些机构将交易机器人与做市报价、风险管理、交易对手分析、数据分析等功能相结合，为银行间市场成员提供高效的报价服务。 在资产管理领域，部分机构实现了AI客服产品推荐、自动撰写研究报告等功能。 总体而言，人工智能、大数据、RPA等技术的综合应用可以为客户营销、投研分析、风险管控等提供多元化的解决方案。 然而，人工智能技术在金融市场交易领域的应用仍处于早期阶段。 在起步阶段，未来我们需要不断优化和创新，探索更多的应用场景。

当前，人工智能技术在交易过程中辅助交易者决策、提高工作效率方面发挥着更加重要的作用。 未来应该从“能不能做”和“机器能不能做”两个维度重新审视业务流程。 以智能交易机器人为例外汇智能交易系统，询价响应功能依赖于前置参数和规则设置。 当市场波动较大时，仍然需要人工干预来判断和操作。 由于“智能交易者”参与交易的某些环节，如何管理和控制其权限和风险，建立制度、授权和责任之间的匹配关系，还需要进一步讨论； 此外，在撰写报告的过程中，人工智能技术的替代率仍然缺乏定性和定量的评估和反馈机制。

经过20多年的发展，银行间市场交易机制不断演化，产品系列不断完善，服务质量不断提高，对外开放程度不断提高，极大地满足了市场多元化的交易需求，提升了市场价格发现功能。 连续的提高。 随着人工智能的发展引领行业新趋势，重新定义“人”与“机器”的分工、重塑金融市场新业态受到广泛关注。 未来，人工智能技术将在智能交易、交易辅助、投研分析等多个场景中具备实用可能性。

一是智能交易。 持续提升智能交易机器人的语义识别能力，覆盖更多业务场景和模式，提高业务效率和流程标准化； 建设电子交易平台和量化交易系统，提高业务自动化水平，开展基于内部策略的智能做市和报价服务，扩大交易报价覆盖的广度和深度，有效增强做市商做市动力、市场活动和影响力。

二是在交易协助方面。 创建内部和外部AI员工，支持在线问答、信息检索等功能，解答系统、流程等方面的问题，基于大模型等技术与客户进行简单的交互； 打造前中后台协同的数字化交易引擎，实现交易决策智能化、交易流程敏捷化、业务管控精细化、监控分析灵活化，有效辅助交易决策，提升风险监控能力，提高交易效率。

三是投资研究分析。 解决数据采集、信息分析、整合利用难点，打造一体化投研平台，推动经验决策向数据决策转变； 基于AIGC（人工智能内容生成）、RPA、OCR（光学字符识别）等技术，提高投资决策和运营分析的数字化、智能化水平，增强系统对业务决策和风险控制的支持能力。

未来，人工智能的广泛应用将推动金融市场数字化转型外汇智能交易系统，引领银行间市场向智能化、高效化、规范化方向发展，使交易业务降本增效。 这一趋势对市场和参与机构都有影响。 意义。 ■

（本文为作者个人观点，不代表用人单位意见）

（实习编辑张一凡）