未來已來
把握浪潮新方向
去年年底召開的中央經濟工作會議明確提出，“要以科技創新引領新質生產力發展,建設現代化產業體系”，并將“人工智能+”行動列為重要任務，要求通過高新技術賦能傳統產業升級。近年來，我國陸續出臺了《新一代人工智能發展規劃》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等一系列政策，為金融領域的人工智能應用提供了制度框架和技術標準。
筆者觀察到，現在全國各地都在積極行動，重點支持人工智能、數據要素等領域的創新項目，積極推動金融科技與實體經濟的深度融合。近期，中國證監會發布的《關于資本市場做好金融“五篇大文章”的實施意見》明確提出，開發更多科技創新主題公募基金和相關期貨期權產品，加強對科技型企業全鏈條全生命周期的服務。可以說，人工智能和大數據的融合應用，已成為期貨行業重塑服務模式、優化風險管理、提升市場效率、加速培育新質生產力，以及推動行業高質量的重要引擎。
深刻理解五大價值意蘊
解鎖期貨發展進階密碼
人工智能與大數據的融合，正在改變期貨行業的經營發展模式，這是大家必須面對的重大變革。這種變革不僅帶來的是效率提升、風險更可控，重要的是推動了期貨行業的服務創新與生態進化。筆者認為，對期貨行業而言，人工智能和大數據的創新融合應用具有以下五方面積極意義。
第一，風險管理方面，人工智能可以基于市場波動率、流動性變化等參數動態調整風險敞口，并通過行為模式分析動態化監測市場的交易信息，加上區塊鏈技術保障底層的交易安全，防止虛假交易和操作風險等現象發生。另外，在合規領域利用NLP（自然語言處理），可以自動掃描交易通信記錄，識別潛在的違規用語，從而減少人復核的工作量，提高內幕交易監測的覆蓋率，疊加以“冒煙指數”形式呈現，使違規現象在萌芽狀態即被監測、從早從小時便得到制止，有助于期貨市場實現“動態風險建模”“實時監測”，構建智能化的風控體系，解決傳統風控依賴人員設置靜態閾值、具有一定滯后性的痛點。
第二，人工智能與大數據模型的復合生成，可以實現交易效率與決策的革命性突破。主要依靠人工智能大模型量子級的算法迭代、多模態數據融合和動態風險建模，重塑期貨交易決策、市場流動性及風險管理三大核心場景的底層邏輯，對期貨行業競爭規則和價值分配體系進行重構，從而提高期貨交易的效率和決策的科學性。比如，已有期貨公司利用DeepSeek來分析歷史數據，實時解構非結構化的數據，識別價格波動的非線性規律，從而給出交易方案的最優解。
第三，人工智能和大數據可以推動期貨公司服務模式的升級，實現從標準化、大眾化的客戶服務向個性化、差異化發展。比如，通過“智能投顧系統”分析客戶的交易記錄、風險偏好及市場環境，利用AI技術生成定制化的投資組合建議；利用知識圖譜技術將復雜的期貨策略拆解為可視化的具體案例，從而提高期貨公司與客戶的互動，也可利用“數字人”與AR技術的結合，創建沉浸式的服務場景；借助“分層教學系統”實現標準的知識傳遞，利用“生成式的人工智能”形象化地解釋期貨交易和套期保值的原理，使晦澀概念通俗化，從而提高投資者適當性管理的效率，減少客戶的投訴率。
第四，推進期貨行業數據治理與基礎設施的進化。其中，高效的數據源是人工智能和大數據賦能的前提，這離不開跨系統的、統一的數據底座，需要期貨公司進行跨部門、跨系統、跨市場的數據整合，通過數據的治理結構來統一標準和規則，破解“數據孤島”，從而讓數據“活起來”。目前，可以通過“分布式存儲”“邊緣計算”技術解決海量數據處理的時效性問題，已有期貨交易所在采用混合云架構后歷史查詢響應時間從分鐘級跨至毫秒級。
第五，推進期貨行業競爭格局的演變。人工智能和大數據的創新應用，正在從風險管理的效率提升，發展為數據治理來重構行業維度：促使頭部期貨公司通過技術聯盟構建起“技術聯盟”護城河；中小期貨公司借助開源模型實現差異化服務；做市商會利用人工智能優化報價策略，提升流動性效率；實體企業借助期貨公司的信息化技術提升風險管理的效率，實現對沖成本的動態優化；監管部門依托大數據監測平臺，及時識別市場的操縱模式和期貨服務商的違規風險。
繃緊風險防控這根弦
跟上技術狂奔
科技是把“雙刃劍”。在擁抱科技享受其紅利的同時，期貨行業也要警惕數據偏差、算法黑箱等風險。唯有建立技術理論框架與監管沙盒機制，才能實現期貨行業為實體經濟服務的初心。筆者認為，從現階段來看，人工智能和大數據在期貨市場中的應用存在六個挑戰。
第一，數據質量引發大模型建立的偏差。期貨市場人工智能模型高度依賴歷史數據的訓練，如果數據的完整性、代表性和時效性缺乏根本性的缺陷，就會帶來預測失真，特別是數據樣本的偏差帶來的風險更值得注意。期貨市場的數據是全球性的，現實情況是期貨交易的數據在歐美市場占比較大，新興市場的稀疏性會導致價格的聯動預測誤差率上升，這種情況在跨市場的套利模型中尤為突出。
第二，算法的不透明會造成監管的滯后。當下，人工智能發展日新月異，其模型的復雜程度已超出人們的認知范圍，AI深度學習所驅動生成的交易策略包含天文數字的參數，有時連開發者本人也難以追溯到最初的決策邏輯。在人工智能領域，這一現象被稱為“算法黑箱”，具有兩大風險：一是監管機構無法有效認識這些新型算法的特質，通俗來說是“基于規則的反操作系統檢出率不高”；二是可能造成交易機構內部的風險失控，從而造成交易投資虧損。
第三，算法共振引發市場風險。期貨市場的算法交易占比越高，更有可能面臨流動性結構脆弱的風險，主要是算法的同質化引發的正反饋效應。比如，2024年3月的“白銀期貨閃崩”事件中，多家機構的止損算法在觸發破價的關鍵閾值后同步拋售，導致市場的流動性在短短47秒內蒸發了83%。這種現象便是使用人工智能相同算法導致決策趨同造成的，放大了市場中系統性風險的集體誤判。需要大家警醒的是：不斷開發差異化的數據源，用來應對非結構信息文本的局限性，促進異構化算法的創新，克服由AI帶來市場交易決策的趨同性。
第四，數據自主決策的責任認定變得復雜。人工智能的算法復雜，多態的復合模型使決策人的角色不斷變換，若算法因數據污染而做出違規交易，加上監管科技的反應速度又滯后于人工智能和大數據的交易技術創新時，違規的責任主體會難以界定。
第五，數據的安全與否會造成商業創造與倫理道德和社會責任的沖突。比如，利用衛星圖像分析農作物產量，制定期貨策略，會加劇糧食主產國的信息不對稱；基于個人生物特征的數據交易行為預測，會涉嫌侵犯隱私權，會對倫理構成巨大的挑戰。
第六，技術依賴與數據安全的風險。過度依賴人工智能會導致人類交易員技能退化，即在系統出現故障時，人們不具備快速的應急能力。量子計算的應用正在顛覆傳統的安全體系，尤其嚴重的是對抗性的攻擊風險，若黑客通過注入擾動數據，會使期貨交易的價格預測模型產生極大的誤差，既使恢復后也將面臨現有底層安全架構需要重構的壓力。
建立相適應的科技治理體系
賦能實踐路更明
眾所周知，任何新生事物的發展都不會一帆風順。雖然人工智能和大數據的創新應用會給期貨行業帶來飛躍式發展，培育推動行業高質量發展的新質生產力，但在這個過程中往往會忽視客戶隱私、網絡安全等科技“雷區”。因此，筆者認為，在推動金融與科技深入融合的同時，應注重推動技術創新與治理體系的協同發展，從而有效化解人工智能與大數據在期貨行業的各種風險。具體可從以下幾個方面推進“數字金融”在期貨行業的發展。
第一，深刻理解人工智能和大數據融合的大趨勢，積極順應期貨行業數字化轉型大勢，抓住機遇，迎接挑戰。對期貨公司來說，應深刻認識到這是提升服務能力、優化風險管理、增強市場競爭力的全新路徑。在公司的戰略規劃中，明確推進科技創新與業務管理融合的時間表，在人、財、物投入上做好準備，以保證在這次科技創新浪潮中不被大流所拋棄。
第二，推動技術架構升級，夯實數字化轉型基礎。技術基礎設施的先進性直接決定了人工智能與大數據融合應用的深度，可以量力而行地逐步或加快引入云計算的邊緣計算，以滿足復雜模型的訓練需求，同時推進算力云的平臺建設，滿足客戶從交易回撤到定量的全鏈路支持。另外，需注意數據治理與安全的防護，建立數據質量管理體系，確保數據采集、清洗、標注的規范性。還可通過區塊鏈技術增強數據的安全性，防范泄露風險。為讓基礎技術更扎實，可以開放核心系統的API接口，與第三方科技公司、產業客戶共建技術生態系統。比如，服務實體企業時，期貨公司可對接客戶的物流、倉儲等數據，從而為企業提供期現結合的一站式服務。
第三，強化風險管理能力，實現風險預警與動態監控。期貨市場的杠桿特性使風險管理成為核心競爭要素，人工智能和大數據賦能風控體系就顯得至關重要。具體而言，建立實時的風險預警，通過大數據分析市場波動、頭寸變化及客戶持倉狀況，構建風險預警模型；做好壓力測試與情景模擬，利用人工智能模型模擬市場極端條件下的資產組合表現，評估潛在損失并制定應急預案；實現合規的轉化，通過自然語言處理技術自動解析監管文件，確保交易行為符合合規要求。
第四，了解客戶的個性化需求，用人工智能和大數據的融合提升客戶的體驗和黏性，實現期貨公司從“標準化服務”向“精準化服務”轉型。比如，通過整合客戶的交易記錄、社交媒體互動、風險偏好等數據，做好客戶畫像與行為分析，進而在合規的條件下推薦適配的金融投資組合；部署AI客服系統，提供定時咨詢，也可通過多模態交互的投顧平臺提升用戶體驗，降低人工服務成本；基于客戶的需求分析，通過AI算法設計個性化的風險管理工具（如場外期權、結構性產品等），從而匹配客戶的需求與市場的波動性。
第五，加強復合型人才培養，打造智能化團隊。主要措施包括內部培訓與知識共享，提升員工的數據分析能力與模型的解讀能力；與高校和科研機構聯合培養金融+科技的復合型人才，探索智能策略研究的產學研結合模式；公司內部推出創新的激勵機制，設立科研獎勵基金，鼓勵員工參與技術創新項目，從而推動公司技術與業務、技術與管理的創新發展。
第六，探索創新公司業務模型，拓展服務客戶的邊界。在合規的前提下，利用人工智能和大數據融合為公司開辟新的盈利增長點。比如，基于客戶的風險偏好和生命周期提供自動化的資產配置建議，具體是利用DeepSeek—R1模型優化投資研究流程，推出智能化投顧產品；通過AI模型設計復雜的衍生品結構，滿足企業的定制化風險管理需求，目前已有結合大宗商品價格預測為實體企業設計符合需求的含權貿易合約。
第七，平衡好創新風險與合規的關系，警惕數據濫用與算法偏見帶來的風險。為此，期貨公司要完善數據治理的制度規范，遵循數據安全法與個人信息保護法，建立數據分類分級管理制度，確保客戶的隱私與商業機密的安全。另外，要采用可解碼的AI技術，避免不透明模型導致的決策偏差，具體要在風控模型中引入特征的重要性分析，提升監管機構與客戶的信任度。最重要的是落實網絡安全責任制，密切關注監管政策變化，及時調整技術應用邊界，將技術創新和應用納入合規考核的體系中。
未來，隨著科技創新發展，人工智能與大數據的高度融合，監管框架的不斷完善和技術的持續迭代，期貨行業的經營與管理格局正在發生重構，只有積極擁抱創新的技術，才能實現從“傳統的期貨公司”向“科技驅動型的綜合服務商”的跨越式轉型！
（來源：期貨日報網）
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