摘要：21世纪以来，我国金融业日益繁荣，今天已实现了质的飞跃。与过去相比，相关制度建设越来越完善，发展规律也在不断完善，金融的研究方向也越来越细化，使得金融业的发展更加成熟。行为金融学是比较有代表性的新研究方向之一。
关键词：行为金融；金融科技；应用前景；建议
1行为金融概述
行为金融的基本内容，就是要把心理学特别是行为科学的相应理论有效地融入到整个金融体系之中。行为金融主要从个体用户的具体操作出发，以所产生的心理活动作为分析依据，来对整个金融市场的现状进行深入分析和未来发展状况的准确预测。通过以个体的独特视角和独到的观察力作为判断点进行整体金融市场的行为判断，从而进一步更加深入地探索金融市场所存在的偏差和反常状况，从而更好地辅助和改善在不同市场主体环境下运营和管理方面进行决策的合理有效判断，最终更好地在与之相对应和匹配的金融市场之中建立一种与市场现实发展情况相适应的运营状况的基本规则。行为金融的产生和发展，正是考虑到现如今行为金融和证券学已经相互交融、相互促进已经互相发展的现象，并且逐渐成为了一个现实金融领域中被广泛应用的热门学科。综合考虑到当今发展趋势和融合趋势，切实加深和加强对于行为金融学的研究工作，对于金融行业的实践与创新发展有着极为重要的意义和深远的影响。
2行为金融学在金融科技中的应用前瞻
2.1行为金融与金融投资
近年来，金融投资领域一贯紧跟技术潮流，近年来，人工智能，大数据等技术已经在投资领域逐渐普及，量化投资在理论和技术层面不断得以发展。从目前看，首先，量化投资模型用先进的数理模型替代人的主观判断，使用程序代码在海量数据中筛选出有较好盈利预期的策略和标的股票，由于程序没有情绪的波动，规避了人为操作在市场剧烈波动中的贪婪和恐惧等非理性行为。其次，量化交易极大节约了投资者的脑力和体力消耗，甚至突破人的生理限制，量化交易可以在外汇、黄金、数字货币等２４小时交易的市场中连续运作，或者在全球不同时区股票市场间联动交易，从而及时应对市场变化。第三，量化交易极大提高交易效率。传统人力操作从获知信息、处理分析、手工操作等一系列动作，需要耗费相当一段时间，而股票市场变化快速，所以容易错过交易时机。而程序通过自动化交易，能迅速且准确的把握住市场机遇，甚至进行高频交易。
在金融投资中，有两个重要的理论流派，一个是有效市场假说，其主要思想可概括为市场能非常有效的反映信息，在充分竞争条件下，市场的信息是有效的，价格也是有效的；另一个是行为金融学。许多的量化投资策略都是基于这两个流派衍生出来的，如基于市场有效假说的Ｆａｍａ－Ｆｒｅｎｃｈ三因子模型、多因子选股模型、套利策略以及被动型投资（指数型投资）等；也有基于反应过度现象、动量效应、反转效应、羊群效应、季节效应（如“ｓｅｌｌ ｉｎ ｍａｙ”）、小盘股现象等行为金融学理论的投资策略。
从实践结果来看，不同流派各有千秋。例如，基于多因子选股的策略是量化投资的重要方式，已经得到广泛认可和应用。而动量效应、反转效应也在市场得以印证，基于相关理论的量化交易也成为较常见策略。凭借行为金融学研究获得诺贝尔奖的ＲｉｃｈａｒｄＴｈａｌｅｒ，为基金ＵＢＶＬＸ提供咨询建议，使基金收益远超美国大盘指数。基于不同理论衍生出的投资策略，在复杂而瞬息万变的资本市场，都有可能获得一定的回报。
从发展趋势看，利用人工智能对未来经济走势进行更精准的预测，通过人工智能对资金分配和资产配置进行评估和推荐等，都将成为未来探索的重点，深度学习等技术将会更广泛地应用于量化投资等金融领域，简单、重复、机械的工作将会被大量替代。在这样的背景下，首先，行为金融学也将借助人工智能技术，获得更加广泛地应用。例如，以前缺乏技术手段，如今依靠机器学习、自然语言处理技术、大数据处理等，金融机构可以通过情感分析和新闻分析，处理社交媒体、新闻报道等数据，判断市场和投资者情绪，并预测相关趋势。其次，通过金融科技的发展，将会有更多元、更新式的数据产生，以往无法分析的现象，或许将得以验证，行为金融学也将获得新的发展，而新的理论又将进一步指导金融投资。
2.2行为金融与保险技术
如今保险技术正在日益成熟，借助大数据、图像和语音识别等手段，保险公司在产品销售、定价核保、出险理赔等方面逐渐采用人工智能替代人工，极大降低人力消耗，保险科技将逐渐颠覆保险业的传统模式。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆本文认为，保险的一系列过程中，如保险需求、销售、理赔乃至保险欺诈等，都有人的心理活动在起作用，相关的行为金融学理论可以助力保险科技，提升保险服务质量。
根据丹尼尔•卡尼曼等学者的研究，人类思维包括直觉和逻辑两套系统，由于理性逻辑需要消耗更多能量，因此大脑倾向于使用直觉系统判断和决策[４]。生理节律、情感等能影响人们的决策，并且，直觉系统反而在人的决策推理中具有较优先的地位。由于获得信息的成本过高，以及认知过载（大脑计算能力有限造成决策成本较大）等，人们更倾向于追求“自我满意的”选择，而非新古典经济学中的“全局最优的”选择，这种选择是“过程理性”的，但结果可能并非实质理性的。
首先，保险技术在改进中，应当降低目标客户的思维负担，减少大脑消耗，从而帮助顾客做出决策。正如诺贝尔经济学奖获得者Ｒｉｃｈａｒｄ Ｔｈａｌｅｒ在《助推》中所阐述的理论，通过温和的改变和助推，影响人们选择行为，并使选择者受益。当然，绝不可依靠技术手段，减少客户获取的信息，利用认知偏差诱导客户，否则将不利于保险技术长期发展。其次，一些客户对保险的规避态度，可能源自于忌讳谈论生病死亡，或者对未来的乐观预期，那么在保险销售和保险技术的设计中，应考虑到客户的心理状态和情绪，让客户非情绪化看待保险产品。
2.3行为金融与监管
（1）加强系统研究，提升对行为金融监管的认识
2008年金融危机后，各国在完善金融监督政策时，已经有所考虑行为金融监管。特别是在消费者保护方面，由于投资者并非完全理性，金融机构往往利用消费者的认知偏差牟利。随着各国制度的完善，消费者的权益已经得以改善。在此基础上，需要继续提高对行为金融监督的研究，监管者需在制定政策、发布信息时，要意识到存在“知识的诅咒”现象，即掌握某一知识或信息的人，往往很难想到不掌握该知识或信息的人有何反应，因此，在政策传导或解读中，可能就会造成被误解乃至恐慌。将这些行为金融学理论纳入监管研究中，便于制定出更符合我国金融市场的政策，让监管体系更好地促进我国经济发展。
（2）建立更完善的识别机制
在宏观监管、微观监管和行为监管等方面，借助大数据等技术手段，建立更加严格的审慎监管标准，预防潜在金融风险中的“动物精神”因素，通过构建相关模型，加强对市场非理性行为的识别，及时疏导市场情绪和潜在风险。同时，依靠识别机制、流程管理等手段，避免监管部门的非理性干预市场。
（3）完善预期管理
金融监管部门，不仅是政策制定和监管市场的机构，在互联网时代，监管部门的一举一动，也时刻影响着市场预期。因此，市场预期的管理、情绪的波动值得研究并借助科技手段收集数据信息加以量化，例如构建金融压力指数，市场信心指数等，以期有助于我国完善管理机制，合理引导预期，防范金融风险。
（4）优化政策调节机制
为更好应对市场情绪对经济波动的影响，降低金融风险爆发的可能性，防范市场剧烈波动造成股市崩盘、机构破产等状况，需要优化逆周期调节的政策机制，增强提前监测能力，及时发现并启动调节措施，如在经济泡沫过热前，增强金融机构抗风险能力，在经济有衰退迹象时，加强金融的稳定性和经济的可持续性。
3结语
综上所述，金融学本身是一门复杂的学科，行为金融学是一门较新的、实践性较强的学科，虽然尚未成为主流思想，但在不久的将来一定会得到越来越多的认可。有必要对行为金融在金融技术中的应用进行分析，找出促进技术市场发展的有效策略。
参考文献：
[1]王旭，姚远.基于行为金融学探讨我国价格操纵[J].时代金融，2017（14）：48-49.
[2]暴龙.关于行为金融学基本问题分析[J].现代营销（下旬刊），2017（02）：96-97.
[3]纪又琳.浅析传统金融学与行为金融学的理论研究[J].全国商情，2016（16）：108-109.
[4]郭奕汛.传统金融学与行为金融学的风险管理理论比较分析及启示[J].新经济，2015（Z1）：56-57.
论文作者:陈晴
论文发表刊物:《基层建设》2019年第28期
论文发表时间:2020/1/13
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