金融科技助力券商轉型的靈魂

　　以大數據、區塊鏈、人工智能為主導的技術正在金融行業發揮引導作用，高精度、低成本的金融服務，越來越依賴大數據作為決策和服務的支撐。券商的運營模式正由技術支撐業務向技術引領業務轉型，券商正逐漸演變成“信息+信用”的行業。

　　近年來，隨著金融監管改革持續推進，對券商的風險控制能力和合規管理的要求也有了新的提升。銀行、保險、信託以及互聯網金融公司對券商業務的滲透力度不斷加強，對證券行業産生了鯰魚效應，行業競爭加劇。

　　隨著證券公司業務品種增加，複雜衍生品、境外業務、固定收益等業務不斷涌現，對券商的中後臺管理提出了更高要求。以大數據、區塊鏈、人工智能為主導的技術正逐漸在金融行業發揮引導作用，高精度、低成本的金融服務，越來越依賴大數據作為決策和服務的支撐。由此，券商的運營模式正由技術支撐業務向技術引領業務轉型，券商正逐漸演變成“信息+信用”的行業。

　　追蹤國際金融的發展趨勢，自2008年全球金融危機後，金融服務公司開始重造自我，打造新的可持續發展的競爭優勢。高盛、摩根大通等巨頭相繼朝“科技公司”方向轉型，高盛明確將自身定位為“未來是一家科技公司”。一項調查研究表明，美國金融服務公司在大數據領域大量投資，2015年在數據相關項目上花費64億美元，預計到2019年這些花費將以每年26%的速度遞增。而全球範圍內71%的金融服務公司在探索大數據和預測分析。降低運營成本，提高資源利用效率，也是我國券商轉型過程中面臨的機遇和挑戰。我國券商也逐漸在運用人工智能、大數據産品、智慧投顧等手段嘗試不同程度的金融服務創新。如何確保信息技術系統安全可靠運行、減少清算差錯率，對支持各部門順利推進新業務的作用越來越重要。

　　金融的本質是通過資本流動推動社會資源的有效配置，其核心技術是信息處理。每一次信息技術的飛躍都會帶動金融的飛躍。金融科技在新一輪科技革命中與金融相關的各項技術相融合，在技術上進一步，在業務上也更深一層，技術應用不再局限于互聯網技術，更滲透至券商業務資産定價、風險管理、清算結算等眾多業務中。

　　佣金收入持續下滑，不斷加大券商的經營壓力，證券公司轉而在逐漸應用金融科技實現業務轉型的過程中，著力探索為客戶提供個性化、綜合化、高價值附加等服務，以“網絡化、數據化、智慧化”為目標，結合自身特點，以期在傳統的産品和服務流程上進行渠道革命和服務升級，充分挖掘行內外的數據資源，以精準的客戶行銷和數據治理提供更好的服務。加強數據對業務的支撐，樹立利用數據決策和客戶行銷的思想，建立對數據的信任，最終讓客戶看到數據是能支撐決策的、有價值的、可訪問的資源。

　　説到通過數據治理助力券商轉型，是指對所使用數據的有效性、可用性、完整性、合規性以及數據安全性的全面管理。通過在模型中建立良好的數據治理政策和程式，不斷增強客戶體驗和預見潛在的安全問題；通過模型驅動的數據治理方案解決當前券商轉型過程中面臨的困境；通過數據分析了解客戶需求，助力業務發展，增強客戶體驗，逐步解決他們綜合化、個性化的金融需求。同時，通過數據分析降低合規風險、法律風險、清算交收風險以及系統運維風險，並在模型中建立良好的數據治理政策和程式，進而提升券商業績。

　　證券行業是一個由數據驅動的行業，數據始終是券商信息化發展的主旋律。相對於其他行業，券商數據的強度較高，對持續性和實時性要求較高。尤其隨著移動互聯網的快速發展，大大凸顯了移動數據對洞悉客戶行為的潛在價值，是制定公司決策的重要元素。所以，數據存儲、處理和傳輸是信息技術的核心功能，是券商提升分析時效、支持業務發展和管理創新的重要基礎。

　　根據萬得數據，我國券商對IT硬體、軟體的投入自2015年以來大幅提升，證券行業已形成了一支強大的IT技術人員隊伍。隨著券商的業務品種越來越多，其系統也越來越複雜，不同業務系統之間的關聯也越來越複雜。因此，搭建合適的基礎架構對數據治理非常重要，將來自不同的數據移至“數據湖”中，能大幅降低數據治理成本，減少傳統數據庫用戶在提取、轉換和載入數據到靜態數據模型上的時間成本，由此增加數據分析的可擴展性和靈活性。依託大數據信息整合優勢，能降低從數據源抽取數據的成本，通過構建引擎批量網格計算服務模式，進行海量交易數據的實時分析，更能有效提升券商的風險管控與定價能力，為券商業務服務提供強有力的支撐。在運行維護保障上，基於流數據處理技術，搭建準實時的應用監控平臺，還可及時監控交易運行情況，保障業務穩定高效運行，實時獲取交易狀態、相應時間、成功率等關鍵指標，並結合可視化分析技術實現事件的智慧分析與實時干預。

　　社會在轉型，經濟在升級，券商客戶結構當然也在變，高凈值客戶群體佔比逐漸提高，他們對財富管理的需求，對在全球範圍內資産配置需求日益迫切。對此，券商應堅持“從客戶需求端來，到客戶需求端去”的服務理念，充分利用數據資源，深度理解和跟進客戶需求，提高對客戶跨境業務的洞察力和滿意度，構建和完善分級分類的客戶服務體系，優化網點佈局，針對分類客戶聚集資源，完善投資顧問體系，為客戶提高多樣化的綜合金融服務，以增強客戶黏性，形成核心競爭優勢。利用數據為客戶全景畫像、評估信用管理風險，從業務數據中識別風險線索，及時捕捉各類異常行為，提升風險的提前預警能力，不僅能節約券商發展的時間成本，更能高效推動券商成功轉型。

　　（作者係中國中投證券高級經濟師 □孟慶江）