重构证券智慧金融服务生态
伴随中国资本市场政策制度革新与结构性改革持续深入,创新业务与产品不断涌现,从而对智慧金融服务提出了更高要求.在中国人民银行金融科技发展规划,证券期货业科技发展"十四五"规划等行业顶层设计指引下,大量证券公司已经将金融科技纳入公司发展战略,通过数字技术与金融服务融合应用提升证券服务质效,重构证券业智慧金融服务生态.
  证券智慧金融服务发展现状
  行业金融科技投入持续加码.2020年证券行业IT投入金额262.87亿元,同比增长21.31%,4家证券公司投入超10亿元,部分头部证券公司自有信息技术人员超过1000人.金融科技重点投入财富管理,机构服务,技术创新,生态建设等领域,助力证券公司高质量,高效益发展.
  数字化驱动智慧金融服务模式创新.随着数字技术的广泛应用,证券行业金融科技产品开始以品牌化方式推向市场,成为拓展业务规模,提升服务水平的重要手段.部分证券公司通过打造机构服务APP串联打通研究,交易,托管,代销,两融,衍生品等业务链条;建设线上证券借贷交易平台,构建融券业务生态;与互联网,金融科技公司跨界合作开拓证券服务新场景和新体验.
  新技术与新生态赋能智慧金融服务.近年来,证券行业金融科技呈现生态化发展趋势,头部证券公司通过设立金融科技对外投资基金,金融科技创新实验室等方式不断扩展外部技术边界与跨界场景融合能力.分布式,5G消息,区块链等新技术成为应用热点.越来越多的证券公司推进核心业务系统分布式架构转型,持续提升高可用,高可靠,低时延,高并发的交易服务能力;布局建设5G消息应用开辟触达客户的新渠道;协同深交所,上交所开展行业区块链在客户认证和合同鉴证等服务场景的研究试点.
  证券智慧金融服务发展面临的挑战
  金融科技投入水平有待提高.虽然近年来国内证券行业金融科技投入整体稳步增长,但较海外先进机构仍有较大提升空间.2020年,摩根大通,花旗集团金融科技投入分别折合人民币达668.08亿元,477.12亿元,是同期国内证券行业整体IT投入的2.5倍,1.8倍.国内证券公司在金融科技投入的明显差距在一定程度上制约了其智慧金融服务水平与前瞻技术创新能力.
  金融科技复合型人才缺口巨大.目前,证券行业兼备金融业务知识与IT技能的复合型人才严重紧缺.一方面,行业信息技术人员配备处于较低水平.根据中证协发布的统计数据,截至2019年末,证券行业信息技术人才共13241人,占行业注册人员数量的3.75%;而高盛集团的技术工程师已经超过9000人,占员工总人数比例超过25%.另一方面,行业信息技术人员普遍缺乏参与一线客户营销和客户服务的实战经验,在深刻理解客户需求与业务思路,利用技术手段创新服务模式等方面仍有较大提升空间.
  金融科技应用水平尚不均衡.高盛集团,摩根大通等国际一流投行在智能投顾,FICC(固定收益,货币及大宗商品业务),投资风控,做市交易等服务领域均有金融科技深度布局和成熟应用.国内证券公司金融科技运用主要集中于经纪交易,财富管理等前端直接对客领域;在投研,风控,运营决策等依靠人力和经验的中后台领域应用不足;在FICC,做市等创新服务领域的数智化应用尚处在初步探索阶段.
  数据安全与数据质量问题亟待解决.近年来,证券公司数据治理水平持续提升,但仍存在诸多问题和难点:部分外部数据的准确性和及时性不够;场外业务,新兴业务,内部管理流程等因线上化程度不足存在部分环节数据缺失;母子公司系统竖井式建设导致数据难以整合应用;采购的信息系统数据架构自主掌控力不足.这些不利因素对数据质量产生了负面影响,不利于证券公司通过数据分析开展业务协同,全面风控,经营管理决策.此外,证券公司的数据防泄露机制以及客户隐私数据保护力度需要进一步加强.
  前瞻技术研究转化与创新应用能力尚有欠缺.证券公司近年来在基于FPGA的极速行情和交易,基于大数据的反洗钱和异常交易监控,基于知识图谱的对象关联分析等方面取得了长足进展.但目前有实际价值的人工智能场景仍偏少,智能投顾的国内市场接受度不高,智能投研鲜有实用的落地产品,智能风控难以同业务系统对接形成实时,事前风控.区块链技术需要在多方协作和达成共识的场景下才能够充分发挥价值,行业应用整体上处于起步阶段.另外,大部分资源有限的证券公司往往没有足够精力投入隐私计算,虚拟现实,可穿戴设备和物联网等前沿技术应用研究.
  破局之道与行业建议
  加大科技投入力度,优化科技投入结构.国内证券公司应顺应行业发展趋势,持续加大金融科技创新投入,在确保信息系统安全可靠的基础上,提高金融科技开发和应用水平.同时需要优化科技投入结构.一方面,参照领先金融机构核心技术自主研发模式,提升研发投入占比,追求核心技术自主可控,实现重点服务领域满足客户个性化需求;另一方面,结合公司发展战略,重点投向可提升智慧金融服务质效,创新智慧金融服务模式等领域,实现金融科技从支持业务运营到牵引,驱动业务发展的转型.
  打造敏捷型组织,加大复合型人才培养.目前,部分证券公司正在推行"部落制"改革,通过设置以客群,产品服务等为导向的跨职能部落,实现产品,研发,运营,经营团队高效协同运作.证券公司可探索建立轻型化,敏捷化组织架构与管理模式,通过引入"部落制",成立跨领域工作小组,联合客户服务等方式,突破业务与技术的部门隔阂,优化业务与技术的互动模式,形成跨业务,跨部门人才的紧密合作机制.参考互联网目标和关键成果(OKR)管理模式,加大复合型人才激励,营造良好的内部人才流通与孵化氛围.同时,加强与外部优秀科技企业对接,通过与合作伙伴共建等形式快速集中外部科技人才优势资源,以人才共享共用的理念推进金融科技人才批量培养与引进,填补金融科技复合型人才的需求缺口.
  完善顶层规划,前中后台数字化转型并重.中后台数字化能力是提高服务质效和服务半径,提升智慧服务专业化程度的重要支撑.证券公司应从全局出发,规划智慧金融服务与金融科技发展路径,以客户为中心建设前中后联通的一体化服务,产品,风控,运营体系,并借助科技手段升级智能研究,智能资配,智能托管,智能风控等中后台核心能力.加强大数据,机器学习,量化建模等技术的应用,延伸至场外衍生品,资产证券化,FICC,做市等创新服务领域,在前沿细分领域打造特色智慧金融服务.
  完善数据治理,加快数据生态建设.强化数据治理体系薄弱环节,加快提升证券公司数据治理能力,促进数据资产价值变现.完善数据治理企业级组织结构,决策机制和制度体系,从证券公司面临的数据痛点问题切入,加强业务部门和技术部门协同治理,实施关键业务和管理环节线上化,数字化.结合证券期货行业数据模型(SDOM),优化企业级数据模型和数据标准.优先治理客户,账户,产品,渠道,资讯等直接影响客户服务和公司经营的重点主题域数据,并逐步拓展至证券公司业务与管理全领域.搭建包含数据资产地图,数据标准,数据建模,数据血缘和质量管理等功能的数据资产管控平台,通过平台建设加强集团化数据治理.同时证券公司要在"数据安全法"和"个人信息保护法"法律框架下,积极参与行业数据安全定级体系建设,完善基于数据分类分级的敏感数据管控,确保客户隐私数据安全.以合法合规为前提,通过全行业内外部数据连接,整合,共享,推动构建良性循环的资本市场数据生态体系.
  吸收外部优势资源,提升科技创新和应用能力.证券公司应与技术供应商,金融科技公司,互联网企业,金融同业等合作伙伴一道,建立前沿科技和应用场景共研机制,以更加开放的心态和架构形成与合作伙伴之间科技,产品,服务,场景等优势互补,快速提升自身的金融科技创新能力,借助新科技实现对传统客户服务,经营管理,商业模式的突破,营造新的行业生态,构筑新的发展格局.同时,探索鼓励金融科技创新的长效机制,促成业务与技术场景共创,联合创新的文化氛围,充分激发证券公司金融科技创新活力.■
  作者系兴业证券首席信息官
  (责任编辑 张 林)