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內線交易、操縱市場OUT!日本證交所使用AI人工智慧 揪出「假買賣」

2021-02-10
作者: 日經xTREND

▲日本交易所自主規制法人使用人工智慧來偵測「假買賣」的股票不當交易狀況,提高下游工程業務的效率。(圖/Pexels)

日本交易所自主規制法人使用人工智慧來偵測「假買賣」的股票不當交易狀況,提高下游工程業務的效率。目前日本是全球證券交易所運用深度學習來偵測不當交易的首例。

東京證券交易所和大阪交易所等所屬的日本交易所集團(JPX),旗下自主規範部門,也就是日本交易所自主規制法人的買賣審查部,使命是查出內線交易和操縱市場等惡質行為。市場上每天的交易都是以幾千萬筆的規模進行,自從股票高頻交易(high-frequency trading, HFT)等資訊科技進步之後,交易數量逐年增加。因此,花時間偵測、分析出不法行為也越來越困難。這是目前面臨的課題。

於是,2015年8月創立人工智慧讀書會,開始評估人工智慧是否能有效運用於廣泛的股票交易領域。聽取各家人工智慧相關公司的提案後,考量運用於買賣審查而採納了NEC的提案。之後與NEC攜手合作開發,2018年3月達到實用化。

◎人工智慧支援初期調查

說明一下買賣審查流程。

在稱為「arrowhead」的買賣系統下單後,所有資料都會傳送到審查系統。被視為不法的交易會在這裡自動擷取出來。例如,交易量暴增、股價劇烈震盪等,從各個角度列出擷取條件並制定規則。審查系統一年大約可擷取出一萬兩千件,換算成一天則多達五百件。接下來審查負責人會展開初期調查,其中特別有問題的進入正式調查。然後,只有真正接近「違法」的才會到最後的審查。

這個系統使用人工智慧支援的是初期調查的一部分。而且要審查的僅限不法行為中案件數量最多的「假買賣」手法。假買賣是指大量下單營造出交易熱絡的假象,藉此吸引其他人交易。

人工智慧針對審查系統擷取出看似不法的交易後,會給0到100的分數。分數越高,代表不法的可能性越高。審查負責人參考評分的同時,在調查中加權。

「目前進入檢驗人工智慧評分是否恰當的階段。只不過,實際推動運作時,某個水準以下的分數可忽略。」負責人表示。話說回來,初期調查階段的削減效果很難用數字表現出來。

◎提升人工智慧準確率的關鍵在於審查人員的見解

這次採用的是搭載深度學習的NEC軟體「RAPID機器學習」。擅長從複雜資料中自動擷取出特徵量的深度學習,應該很適合運用在這類偵測不法的領域。然而,運用上也面臨難題。從初期調查進入到正式調查的,一年約有一千件,包括假買賣以外的案子。更進一步深入審查的,一年約數十案。

「人工智慧開發最辛苦的是訓練資料很少。相較於全年幾億水準的總成交數,審查系統擷取出(有不法疑慮)的資料一年只有約一萬兩千件,真正涉及不法的資料可能更少。正反兩方的案例差距太懸殊,很難提升到一定的準確率。」該公司的專案負責人表示。

為了解決這個問題,買賣審查部和NEC反覆討論,讓NEC了解審查人員的各種看法之後,多次調整人工智慧。該把重點放在取消下單的數量,還是留意這時顯示買單與賣單各自價格的「盤」況,眾說紛紜。一一交換意見的同時,討論如何反映在調整系統上。

此外,為了提升人工智慧評分的準確率,花工夫再次學習。再次學習每半年進行一次,在此之前也會更改幾次模型。再次學習時加入新的觀點,或是增加學習資料,過程中實際感受到準確率逐漸提升。

「比起精準了解那筆交易是否違法,更重要的是不要放過可疑的案例。因此,現狀是人工智慧評分有提高的趨勢。至於提升準確率的作業,接下來會持續進行。」該公司的專案負責人說明。

◎人工智慧是否能帶來新的提示?

根據這個案例的技術應用,目前正在評估人工智慧審查除了假買賣之外是否適用於其他手法,或是可運用到其他部門和業務等橫向發展。然而,遇到的問題也是深度學習的特徵,就是雖然準確率高,卻無法說明為什麼會出現這樣的結果。

為了克服這一點,討論中出現「異種混合學習」的手法。合作夥伴NEC提出的這項手法,以所謂白箱型(white box)的人工智慧代換,得出某個分數,藉此掌握哪些因子會產生多少作用。只不過,異種混合學習並不是深度學習手法,準確率通常會下降。現階段正以掌握假買賣所使用的深度學習手法和異種混合學習這兩種方式在完全相同的條件下學習,驗證準確率會有多少落差。據說異種混合學習的準確率也逐漸提高。

「人工智慧有極高的潛力。我們對人工智慧寄予厚望,希望它能讓我們發現新的提示。為此,必須努力提升人工智慧的準確率,讓人工智慧判斷時更加黑白分明。」該公司的專案負責人說道。

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