2016年7月-10月，中国金融认证中心（CFCA）、中国电子银行网（微信公众号：cfca-cebnet）联合全国70余家银行发起“2016金融科技引领银行未来”征文活动。以下为热心网友通过网络渠道投来的稿件。

　　作者单位：江苏银行上海分行

　　摘要：针对金融科技意义下如何智慧金融服务的问题，本文提出了利用多目标优化的思想和方法，通过建立金融服务的多目标优化问题，借力现代科学技术，实现金融服务的“速度”、“精准”和“智慧”。以零售业务运营过程为例，分析了零售业务运营中的决策因素、目标函数和约束，并进行了有关分析。

　　关键词：金融科技；多目标优化；智慧金融服务

　　引言

　　FinTech的横空出世，说明新一轮金融产业革命已经到来。金融科技就是要更好地利用现代科学技术，包括网络技术、信息技术、通信技术、数据挖掘技术、优化原理、智能技术等科学理论及技术，实现更加快捷精准的各类金融服务，金融科技的一个显著特点，就是金融与科技的深度融合。金融服务更加依赖科学技术，这使得金融业中的很多问题从定性认识（分析）走向定量认识（分析），从粗放走向精细，从大众化服务走向个性化服务，从人工走向智能化工作，实现更大的效益和多赢。历史上每一次金融变革，科学技术都是重要的推动力量。

　　网络及通信技术使得金融服务可以快速获得海量信息，通过数据挖掘提取特征可以发现新的规律或特点，这都为提升金融服务的品质和智慧化程度提供了坚实的理论基础和技术支持。金融服务是一个典型的多目标优化的问题。对银行来说，总是希望投入最少、风险最低、收益最高，这就需要同时优化多个目标量（函数）。而不同的客户类型、不同的时间阶段、不同的环境文化、甚至各个银行之间的竞争等，都是影响银行效益、客户效益的因素。本文基于多目标优化原理，以商业银行零售营销为例，建立了银行业务的多目标优化问题模型，为银行业务在金融科技下实现智慧服务奠定理论基础。

　　1多目标优化的基本概念

　　多目标优化思想萌芽于 1776 年经济学中的效应理论。 1896 年，意大利经济学家Vilfredo Pareto 从政治经济学的角度首先提出了多目标优化问题和 Pareto 最优的概念。

　　所谓多目标优化问题是指需要优化的多目标问题中存在多个彼此冲突的目标，某一目标的改善可能引起其他目标性能的变化（降低或升高），不存在绝对的或唯一的最优解。为了达到总目标的最优化，通常需要在各个目标之间进行折中。多目标优化不仅仅在理论上取得了可观的研究成果，在实际应用中也展现了及其强大的生命力。

　　不同于单目标优化，多目标优化问题中往往存在多个彼此冲突的目标函数，某个目标的改善可能引起其它目标性能的降低，类似单目标优化问题中的最优解是不存在的，通常只能在各个目标间进行折中，得到一组或多组均衡目标之间优劣的最优解集。

　　将多目标优化的思想方法用到金融服务中，就能使得服务过程更加优化，更有针对性，也就更具备智慧，体现智慧金融。

　　2银行零售业务运营中的多目标优化问题

　　零售客户的营销业务是银行最基本的服务功能，也是银行的窗口业务，主要包括：个人存款、个人投资理财、个人汇兑和个人贷款等。这些业务板块虽内容各异，但追求高的业务效率的目标是一致的。在零售业务中由于客户个体分散、交易量较小、资产总量较低。因此，零售业务具有工作量大、交易零星分散、客户流动大长线合作少、小矛盾多等特点。传统零售业务营销过程中表现出的速度低、准确性低、效益低等“三低”现象越来越凸显。下面按照多目标优化思想，以建立零售业务运营的多目标优化模型。

　　在零售业务运营中我们总希望业务处理效率高、投入产出比高、单位时间成交量大以及周转率快等，目标量可以设为投入时间 (y1)、投入人力 (y2)、业务量(y3)、成交量(y4)。影响零售业务目标的主要因素（决策量）主要有：零售业务的内容(x1)、工作人员的业务水平(x2)、工作流程(x2)、客户人群特点(x4)等。

　　各个维度有具体细化的统计标准，其标准根据银行零售客户群的特征具体设置。其余约束关系，同样可以建立起相关关系。

　　这就得到了零售业务运营的多目标优化问题，接下来只需要采取有效算法进行解算，即可得到优化后的目标解。理论上对多目标优化问题已经有很多有效的解算方法，比如经典的加权求和法、约束法、目标规划法和极大极小法等方法；现代的智能优化算法，包括进化算法、粒子群优化算法、蚁群算法、禁忌搜索和模拟退火等方法。

　　下图是零售业务运营优化的示意图：

　　解算零售业务运营的多目标优化问题，可以帮助我们更加合理的设置基层网点的地点、规模及人员配置，合理安排金融服务项目及其营销重点，还可以优化调整制度安排、操作流程，指导银行人员培训等。这不仅能够节约人力成本，更节约了最重要的时间成本。总之，实现更加优化的零售业务运营，使得投入产出比更高，效益更好。

　　3需要注意的几个主要问题

　　基于多目标优化思想的金融服务无疑是一种科学方法，但在实践中还需要突破以下主要问题。

　　首先，多目标优化模型建立复杂。由于需要考虑更多的变量，有的变量无法得到刚性数据（比如政策性因素）、有的存在随机性变化（比如国际国内金融形势变化）等等，考虑的因素越多，问题会越复杂，模型的精确建立越难，需要细化，建立长期、中期、短期的不同模型，以分析应对各种情况；

　　其次，探究适合金融特点的多目标优化模型和算法。目前在金融领域中有关多目标优化的模型大都是进行了很多的简化和附加了很多限制条件，算法也大多是常规科学计算中的算法，急需针对金融特点寻找更为有针对性的有效算法，并建立计算平台。

　　只有建立更加科学的优化模型和使用计算方法，才能使优化思想真正有效地服务金融科技。

　　结论

　　金融科技的内涵除了借力移动互联网、云计算、人工智能、大数据等科学技术以外，更为重要的是与金融的深度结合，需要结合金融的具体要求，通过有效的数据挖掘和深入的分析，并利用优化的思想进行决策。其中（1）大量准确的信息；（2）精确的模型；（3）有效的分析判断方法；（4）快速的反应能力；（5）实时动态的反馈机制；（6）优化的决策过程等是支撑金融科技最基本的要素。

　　现代科技的特点是“速度”和“精确”，基于大量信息的快速准确判断和有针对性的服务直接影响工作效率和服务成效。本文提出的利用多目标优化的思想和方法，实现金融服务的“速度”和“精准”是我们在当前金融科技下发展的方向。

　　本文仅以零售业务运营为例基于多目标优化的思想进行了分析，其思想和方法完全可以复制到银行的各个业务，包括上商业银行产品设计、商业银行资产优化配置、商业银行风险抵御等银行业务中。

　　参考文献：

　　[1] 周小川，《多目标货币政策优化问题 与将会带来的挑战》，中国人民银行 ，2016.06

　　[2] [英]克里斯-斯金纳, 《FinTech，金融科技时代的来临》, 中信出版社, 2016年8月

　　[3] 陆晶晶, 《多目标行业贷款组合优化模型研究》, 西南交通大学硕士学位论文, 2014

　　[4] 钱淑渠，武慧虹，令狐荣涛.一类多目标投资组合优化模型求解算法研究[J]. 经济研究导刊.2011,118(8):277-278.

　　[5] 任大源，徐玖平，黄南京.含交易成本和机会成本的极小极大多期投资组合 选择模型[J].系统工程理论与实践， 2012,32(1):11-19.

　　[6] 陈毅平，《多目标优化问题及其在金融投资中的应用》，南京财经大学硕士学位论文, 2013

责任编辑：松崎