券商视角下资管科技的创新及展望

作者：
中国互联网金融协会副秘书长 杨农
中国互联网金融协会业务二部副主任 刘绪光

数字化浪潮席卷全球并对证券行业进行赋能和重塑，资管科技被广泛应用于券商机构和行业自律与监管领域。本文基于券商视角，聚焦资管科技的创新现状与发展趋势，系统梳理其在券商前台财富管理和投资银行，中台智能投顾投研、智慧化运营，以及后台数据治理和合规管理领域的典型实践，探讨资管科技的价值创造、面临的挑战与发展趋势。

券商视角下的资管科技创新

数字化时代，金融科技发展日新月异，客户行为和市场需求快速变化，商业模式不断重构，证券公司面临激烈的竞争格局，加之政策引导及监管环境的日趋成熟，都在驱动证券公司进行新一轮数字化转型。资管科技在证券公司前台、中台、后台均有创新实践与价值实现。

1.资管科技在证券公司前台的应用

财富管理业务。财富管理业务在证券公司属于零售端业务，有庞大的客户基数、庞大的员工数量、海量的数据资产和多样化的服务需求，在财富管理业务领域应用资管科技提质增效效果明显。资管科技的典型实践应用有三方面，一是智慧网点服务。智慧网点运用科技实现线下营业网点的数字化和智能化转型，提升传统线下服务品质及业务运营效率。如国泰君安证券在全国的营业部全面铺设VTM（Video Teller Machine），可支持自助办理二十余项业务功能，显著缩短客户办理业务的时间。二是线下服务的数字化转型。通过运用金融科技对各类流程、体系、管理模式等进行数字化重构，一方面实现管理和线下展业效率的提升，另一方面实现线上线下渠道服务的融合。如东方证券的员工端展业平台与客户端移动APP通过数据连通，成为构建线上线下一体化服务的基础，支持各项业务在线上线下齐头并进、相辅相成。三是布局线上移动端APP。随着数字化浪潮和经营理念的变化，券商移动端APP逐步兴起，由最初提供开户、交易便利的手机端软件，逐步转变为服务客户全生命周期的综合服务触点。如安信证券APP打通线上线下业务生态，实现服务与客户的连接，持续推进公司各系统终端的一体化建设，打造财富管理新生态。

投资银行业务。由于信息不对称、信用难传递，证券公司的投行业务在数字化转型方面客观上仍处于起步阶段，绝大多数公司的投行业务操作流程仍习惯于传统的运营模式。资管科技的实践应用主要体现在尽职调查数字化。以往对证券发行人的尽职调查多采用人工、现场的方式开展，投行项目组成员工作负担重、任务繁琐、用时较长。快速、经济、高效地赋能投行人员对发行人开展尽职调查并持续跟踪监测，是这部分数字化转型工作的主要方向。如华泰证券投行在要素数字化留存、材料自动化生成、信息联动性审核、数据智能化分析等尽职调查工作部分进行了数字化转型的实践，取得良好效果。

2.资管科技在证券公司中台的应用

智能投顾。智能投资顾问（Robot Advisor）简称智能投顾，其利用金融分析算法、人工智能和大数据分析等技术建立交互式系统，根据市场动态以及投资者提供的财务状况、风险偏好、理财目标等信息，为用户提供智能化和自动化的投资及配置调优建议。典型应用如光大证券的特色智能投顾平台——智投魔方，基于对客户需求的深入洞察，以及对相关场景应用的规划考量，借助内外部多平台核心资源，集合优势研究力量，运用大数据挖掘、人工智能、机器学习等先进科技，为客户提供更多创新财富管理方案。

智能投研。智能投研是在基础金融数据基础上，通过深度学习、自然语音处理等人工智能算法，对数据、时间和结论信息进行自动分析处理，为金融机构从业人员提供辅助，以提高行业工作效率。市场上提供智能投研平台的供应商较多，有特色的如同花顺、萝卜投研、恒生电子等。其中，同花顺的智能投研框架，自由化构建产业链上下游环节、相关公司以及重点监测指标，方便用户搭建属于自己的全面的产业链逻辑框架。同时，结合事件标签，数据提醒等功能，运用机器算法自动识别出相关环节异动机会，利用环节上下游公式关系，动态推演影响结果。

智能运营。智能运营是通过数据更快速、更全面、更准确地洞察自身运营的各个环节，在风险可控且保证合规的前提下，做出最优决策。其典型应用有以下三方面。一是用户全生命周期运营。海通证券将大数据和人工智能技术与业务深度融合，构建基于用户全生命周期的数字化运营平台，结合自主研发创新，构建“大数据+AI+场景”的运营战略，对传统运营模式实现颠覆性变革。二是客户服务管理。金融科技驱动证券公司的运营管理在集中运营的基础上向标准化、智能化发展，推动线上线下融合，从而步入智慧运营模式。三是智能风控。智能风控是人工智能在证券领域应用的先行领域，证券领域风控包括用户资料申请提交和收集，反欺诈、合规建议、逻辑校验，决策授信，关联账户检测、异常交易检测等业务场景。

数据中台。数据中台是指通过数据技术，对海量的数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产，进而为客户提供高效服务。数据中台已经具备传统数据仓库平台的基本能力，可以进行数据汇聚、数据开发，建立企业的数据体系。

3.资管科技在证券公司后台的应用

数据治理。数据治理是围绕将数据作为企业资产而展开的一系列具体化工作。其主体工作往往是基础性数据工作，难以满足数据治理的最终目标即企业内、外部数据用户的用数需求。因此，数据治理必须以数据应用为驱动，长期规划并结合短期速赢，迭代推进相关工作。各家券商都陆续建设了ERP系统、CRM系统、交易系统、HR系统、集成门户、决策支持系统等各类信息化系统。这些系统通常都是独立运行，分别服务于不同的部门，满足不同部门的业务需求。随着业务和IT技术的逐步发展，各个业务系统不断扩展、升级，形成一个又一个独立的业务数据环境，缺乏企业范围的统一规划，使得需要在各个业务中共享的核心数据被分散到各个业务系统进行分别管理。数据孤岛效应显著，这也是数据治理面临的突出问题。

监管合规。各监管机构对于监管科技的定义尚未明确统一，但是基本达成以下共识，即监管科技是运用科技手段，服务监管需求，提高监管效率。证券机构对于金融科技的应用风险控制逐步趋向于“以监管合规为中心”，将逐渐突出数据驱动的风险管理、合规管理，运用监管技术对中后台业务进行再造。国金证券正着力设统一数据报送平台，借助于科技手段，规范、管理公司相关财务信息、各项业务信息、管控信息、专项信息等多个方面的数据填报，进一步提高自动化程度，降低错报、漏报、延报的概率。

券商视角下资管科技存在的问题

1.转型战略明确但高度有待提升，尚需顶层规划统领、久久为功

一是部分机构数字化转型战略高度仍然不足，需要顶层设计统领。数字化时代的竞争要求券商高管具备对数字化技术、新兴金融科技商业模式高度敏感的洞察力，并能时刻审视或调整公司战略。如果公司高层对数字化转型的急迫性和重要性认识不足，投入不够，转型战略成功落地实施的可能性不会太高。实践中，数字化转型过程中的领导力和问责制都需要最高层的支持和授权。

二是转型过程中部分机构战略定力面临考验，需要久久为功、持之以恒。首先，全方位数字化转型是对战略规划、组织架构、业务流程、数据治理等方面的系统性改造，与公司前中后台各部门均存在利益和职责上的关联交叉，需要明确的业务规划、坚定的转型信心，以及公司全员的参与、支持与配合。然而，历经行业周期与经济波动的影响，部分中小证券公司面临较大的市场竞争压力，很大程度上希望将有限的资源投入到业务拓展中去，数字化转型的定力面临考验。其次，数字化转型工作千头万绪，投入多、周期长，其当期价值又较难量化显见，实际工作中很容易出现优先级避让，是一项久久为功的长期系统工程。

2.组织架构刚性有余、弹性不足，需健全适应数字金融发展的联动机制

一是数字化转型需要优化原有作业模式，不仅是特定前台或科技部门的职能革新，更需塑造基于数据要素内部流转的协调联动机制。一般而言，内部阻力大、牵制多、层级复杂往往会带来决策慢、协同差、机制不灵活等问题，其中比较典型的是业务系统间的断点以及流程阻隔形成的数据孤岛，实践中经常表现为不同业务间信息割裂、需求响应滞后、灵敏度不足、协同作战能力不强。

二是部分机构数字化转型的牵头部门定位不明确、职责不清晰。在数字化浪潮下，少数头部券商设立了互联网金融部、数字运营部等专职部门，牵头推动数字化转型过程中的模式改造与业务创新。但仍有部分中小证券公司整体数字化转型进展缓慢，数字化转型牵头部门定位不明、职责不清，缺乏跨部门跨业务的协调能力与有效抓手。

3.业务流程面临体系搭建孤立、资源较难整合等难题，需加强互联互通，优化系统架构

一是业务系统分散隔离，架构缺乏整体统筹，未形成互联互通的有机整体。近10年，证券行业发展日新月异，业务发展到哪里，系统就建设到哪里。部分机构公司级架构管控能力不强，加之系统供应商纷杂，存在技术标准不统一、业务管理条块化等问题。曾经一度，各业务条线自建、自管系统，不同系统在功能、流程、数据标准以及技术体系方面，缺乏统一规范和整体管控。实践中，系统的分散进一步阻隔了数据之间的互联互通，增加了数据需求方获取信息，统一操作和管理的难度。而数据的互通程度、系统和架构的统筹优化能力是推进数字化转型的重要因素，解决由系统分散隔离造成的业务分割、信息分割等问题是打破现有僵局的关键。

二是缺少灵活的信息基础设施架构。当前证券行业信息基础设施架构转型面临架构建设和IT技能转型的挑战，需要长期的系统布局和规划。在架构建设方面，券商面临着高难度、高密度、高能耗的部署挑战，如海量服务器的建设与管理对故障恢复能力、可扩展性和运维便利性越发重视，而封闭的系统或平台却为系统的优化改造、异业赋能带来阻碍，繁冗、呆板的信息基础设施架构难以敏捷、快速响应数字化时代的客户需求。在IT能力建设方面，分布式系统建设所需软硬件与集中式架构体系差距较大，对IT人员技能的培养、开发效率的提升和解决复杂通信问题与大规模系统建设问题的能力提出较高的要求。

券商视角下资管科技的策略展望

1.建设与数字化转型需求相适应的资管科技组织体系

与传统组织形态相比，数字化的组织形态在技能要求以及考核激励机制方面有很大不同。从国内外经验来看，数字化转型并非简单的IT系统建设，或开展个别大数据、云计算项目，而是企业的组织架构、管理体制、生态文化的全面升级优化，全方位提升企业的数字化能力，最终实现提高企业经营水平和效率的目标。对内，能力资源充足的证券公司可考虑在组织架构中设立首席数据官、首席数字官、技术创新官等职位，统筹规划公司数字化转型和技术研发、系统改造；建立技术业务研发中心，加强对低延时高性能电子化交易、云计算、网络安全、人工智能、用户终端优化等技术的研究；通过数字化系统将公司各业务条线、各分析单元进行整合，打造大数据收集和分析系统。对外，建立良好的技术创新生态，建立与金融同业、金融科技公司合作共赢的健康生态。

2.加强顶层设计，完善长期战略发展规划

数字化转型不是靠某个云计算、大数据项目驱动的，而是科技、组织、生态创新的融合发展。证券公司数字化转型，已非简单的线下业务线上化、构建大数据平台，而是通过数字化驱动证券公司开拓新的商业形态，或对原有的商业形态进行变革，为公司的发展探索新的机遇和增长点。每一家券商都有自身的特殊性，转型需要结合证券当前的现状、未来发展方向和长期发展战略，绘制未来的数字化蓝图，设计数字化转型路径。各证券公司应从战略高度看待数字化转型的重要意义，借助数字化转型拓展业务边界、创新业务模式、提高经营效率，最终提升证券公司的竞争力，推动证券行业实现高质量发展的智能化、市场化、国际化。

3.努力建设基于数据要素价值创造的业务流程体系

目前证券公司很少对数字化研发及应用进行量化考核，相关人员的激励也主要来自于数字化转型带来的效率提升和业务利润上升，而非数字化转型本身的应用情况。推动证券公司数字化转型，需要用有效的激励考核措施调动员工的主观能动性，激发持续创新活力。改革激励约束机制，强化市场对标和价值创造导向，对数字化技术研发和业务负责人员实施绩效考核，加大薪酬激励，对金融科技、数字化应用等重点领域试点收益分享、市场化薪酬等措施。

4.持续加大自主研发力度

大数据分析可以降低获客和服务成本，提升服务效率，为客户提供个性化服务；风险管理是金融机构的核心能力，利用大数据分析可以创新风控模型，提高风险管理水平，应用前景广阔。智能投顾实质上是用“技术替代人工”，优化服务效率，其低成本和低门槛的特点可覆盖广阔的长尾人群，算法驱动的模式使得其边际复制成本几乎可以忽略；此外“理性化”优势显著，不受主观情绪影响。云计算目前已应用于金融机构的部分外围业务，也成为传统金融机构与金融科技公司合作的一个重点领域。区块链技术的应用日益广泛，其多中心化、实时同步信息等特点与支付清算、供应链金融等业务的要求高度契合，涌现出一大批创新案例，比如应用于券商供应链ABS回款监测等。利用人工智能技术赋能金融量化交易也是行业应用的前瞻领域。