蒋东兴：关于证券期货业数字化转型的思考


蒋东兴：关于证券期货业数字化转型的思考

by 清华金融评论 2021-10-08 09:35:19

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证券期货业需要数字化转型已成为行业共识，但如何实现数字化转型还没有统一的共识方案，需要深入研究分析行业特点与数字化现状，结合数字技术发展趋势，找到我国证券期货业数字化转型之路。本文提出了加大力度建设行业公共服务基础设施，大力推进科技赋能与金融科技创新等发展思路。

习近平总书记在2018年二十国集团领导人第十三次峰会讲话中指出，世界经济数字化转型是大势所趋，新的工业革命将深刻重塑人类社会，深刻揭示了数字化转型的重要意义。
证券期货业历来重视数字化，证监会领导多次强调，行业要深刻把握数字化、网络化、智能化融合的发展契机，切实增强责任感和紧迫感，主动践行数字化发展理念，下大力气补短板、强弱项，推动行业数字化转型，以更精准服务实体经济，更精准防范金融风险。
中国证券业协会在2020年8月发布《关于推进证券行业数字化转型发展的研究报告》，提出了推动行业数字化转型的具体建议。可以说，证券期货业需要数字化转型已经成为行业共识。
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但是，证券期货业如何实现数字化转型，各方并没有统一的共识方案。具体来说，证券期货业数字化转型的内涵与目标还不够明确，思路与政策措施尚不够清晰，方法、技术不断翻新却没有公认的行业解决方案，可供参考和示范推广的典型案例与项目也不多见。因此，需要深入研究分析行业特点与数字化现状，结合数字技术发展趋势，找到我国证券期货业数字化转型之路。
行业科技特点分析

从数字化转型的角度来看，我国证券期货行业具备如下三个显著特点：
第一，大市场、小行业。我国资本市场已经成为全球第二大市场，证券市场日交易量破万亿元已然成为常态，投资者数量达1.9亿。但行业本身比较小，行业机构不到500家（包括证监会22家会管单位，行业431家经营机构，其中券商138家、基金公司143家和期货公司150家），全部从业人员大约50万。
第二，业务知识门槛高。我国资本市场成立30多年来，随着主板、中小板、创业板、新三板、科创板相继推出，私募股权和创业投资迅猛发展，期货及衍生品市场国际影响力日益提升，多层次资本市场体系渐趋完备，行业细分业务领域多，业务知识也越来越丰富、复杂。
特别地，由于直接融资业务链条长，参与机构多，信息披露要求高，对于融资对象的了解要求高，对融资对象的信息需求和分析能力要求与日俱增，更抬高了行业知识门槛。
第三，互联网技术（IT）依赖性强。我国资本市场在建立初期就积极引入计算机、通信网络等新技术，逐步代替人工交易模式，实现交易结算等关键业务的电子化与自动化。随着市场规模不断扩大，技术与业务进一步融合，信息系统功能日益完善，运行管理日益规范，并逐步转向集中交易和集中管理模式，IT在行业的地位日趋重要。
特别是当前，技术与业务深度融合，进入业务数字化、数字业务化为特征的数字化转型期，IT重塑业务、引领业务的时代正在到来，IT在行业的地位更加重要。可以说，整个行业从建立初期至今一直高度依赖IT，全部业务都运行在信息系统上，系统稳定运行要求高，安全事故社会影响大，这对于数字化转型过程中的新技术应用与业务模式创新都产生了很强的约束力。
数字化转型需要考虑的因素

从行业数字化发展现状来看，除少数头部机构已经认识到科技对于行业的革命性影响外，大多数机构认识不足，不少行业机构习惯上将科技部门定位于后台和支撑服务，科技发展水平也参差不齐，这与科技创新引领业务发展的数字化转型诉求还不匹配。因此，推进行业数字化转型，有如下因素必须重点考虑。
资本市场各类机构和参与者都要转型，要求不同。证券期货业数字化转型不是单一主体的转型，而是一个行业的转型，既包括金融机构和各类市场主体，也包括监管部门和各类交易所、协会等自律机构。不同的主体，数字化转型的要求不同。
交易所、登记结算公司等市场核心机构是数字化转型的排头兵和奠基石；证券公司、基金公司和期货公司等中介机构是数字化转型的主力军；行业信息技术服务机构是数字化转型的发动机和赋能者；会计师事务所、律师事务所等服务机构和上市公司、投资者等投融资主体则必须适应数字化资本市场的快速发展；而自律机构和监管机构除了自身的数字化转型外，还必须发挥好统筹规划、顶层设计和监管引领作用。
不同类型业务都要数字化，路径不同。从行业科技视角来看，可以把科技在行业中的作用分为业务赋能、金融创新、研发增效、运行安全等类型。不同类型的科技业务，其实施路径是不同的。对于引入新科技为研发增效来说，这是最没有障碍的业务，只要成本效益方面过得去就可以推进。对于通过科技加强安全运行能力，总体上也是应该积极推进的，但要考虑与现有监管要求的合规问题。
金融科技赋能业务，是行业实施数字化转型的重点，也是当前阶段行业数字化转型能否取得绩效的关键，但是科技的引入对业务的影响必须认真考虑，不仅要关注业务赋能后的合规问题，还要研究科技的引入是否带来了新的风险。
而对于科技引领的金融创新，则更应该采取审慎的态度进行研究，并且要创新与监管并行，在确保不致引起大的金融风险的情况下稳妥地推进，采用监管沙盒等创新监管模式确保风险不外溢。
不同机构处于不同的数字化进程阶段，策略不同。从行业机构数字化进程来看，不同机构处于数字化发展的不同阶段：不少中小型行业机构还处于工作效率提升阶段，其特征是根据业务需要建立了不少独立运行的信息系统，当前工作的重点还是确保系统的安全稳定运行；大多数行业机构已经进入了业务流程优化阶段，此阶段的核心诉求是打通各独立系统，实现各部门乃至跨部门的业务流程顺畅衔接与优化，因此建立集成统一的门户网站、推动各业务条线系统平台化、加强数据治理提升数据标准化水平就成为大多数行业机构当前的IT策略；部分头部机构由于不断推进科技赋能已经进入业务模式转移阶段，通过科技优化业务模式乃至创新金融产品服务已经成为当前阶段的重要诉求，这个阶段从科技的视角来看建设技术中台、数据中台乃至业务中台就成为必须，而更为重要的是金融机构如何对接监管解决业务模式转移的合规问题与风险防范问题。
要充分重视数字化转型中的业务合规问题。资本市场是典型的“三公”市场，公开、公平、公正是资本市场的基本原则。行业数字化转型中要充分重视合规问题，每一项业务的数字化都需要认真研究是否合规，是否破坏了公开、公平、公正原则。
举例来说，信息对于资本市场至关重要，通过科技提升了市场信息供应的同时，必须考虑信息的供应是否公平，是否保护了投资者特别是中小投资者的合法权益。又如，资本市场的一个重要功能是提高资金利用效率，通过科技提高了资金利用效率的同时，必须考虑资金利用效率的提升是否有利于服务实体经济，还是只是提高了经营者的杠杆水平。
要强化风险防控措施和科技监管手段。科技是行业数字化转型的原动力，也是行业发展的X因素。为了充分发挥科技对于行业的促进作用，降低乃至化解其可能带来的风险与不确定性，必须强化风险防控措施和科技监管手段。要通过科技手段来防范、化解、监管科技风险，充分利用沙盒技术、大数据风险监测预警技术、区块链可信存证技术等，切实防止科技风险外露。
行业数字化转型发展思路

“十四五”时期是我国证券期货行业数字化转型的关键期，大力推进行业数字化转型是当前阶段的重要任务。根据行业科技特点和数字化现状，结合数字技术发展趋势，提出如下发展思路。
加大力度建设行业公共服务基础设施。大力推动行业公共信息基础设施建设，统筹推进行业数据中心和行业灾备中心建设运营，通过共建共享共用降低行业成本。加大力度推动新型行业公共服务基础设施建设与应用，稳步探索开展统一用户身份服务中心、统一信息披露服务中心、统一信息交互服务中心、统一信用服务中心和统一风险管理服务中心等新型金融基础设施云化建设。
开展“云、网、库、链”一体化建设，即行业云平台、证联网、行业大数据仓库和行业区块链公共基础设施，全面提升行业业务专网服务能力。
大力推进科技赋能与金融科技创新。加强业务一体化服务平台建设，大力提升行业数字化应用水平。通过科技赋能帮助行业完善金融产品服务、加强行业合规风控能力、提高投教服务质量、提升业务服务能力。
加强行业科技创新能力建设，积极组织关键技术共研、科研创新平台与科技应用监管体系建设、新型基础设施建设和前沿应用，加强科技创新知识产权保护与转化。强化金融科技创新监管，构建资本市场金融科技创新试点机制，提升监管与稽查执法的科技化能力。
完善行业科技治理体制机制，加强数据治理体系建设。健全行业科技治理体系，完善科技监管组织架构。发挥证监会对行业科技发展的牵头引领作用，发挥交易所等核心机构在行业科技发展中的排头兵和奠基石作用，发挥行业协会、经营机构、行业信息技术服务商等各类机构在行业科技发展中的重要作用，共同实现行业科技治理的闭环。此外，还要发挥外部机构在行业科技发展中的协同作用，持续完善和扩大行业科技生态圈。
加强数据治理体系建设，构建覆盖监管机构、核心机构和市场经营机构的数据治理决策机制、规章制度和数据质量管理体系。制定行业数据安全分类分级保护制度，健全数据标准化体系，推动行业数据安全共享。
健全科研工作体制机制，提升行业金融科技研究水平。构建行业协同创新的科技研究体系，深化前沿研究探索与创新试点，多方位提升科研水平，助力行业科技发展。
充分发挥核心机构行业科研主力军的作用，推动行业机构建立金融科技创新中心，加强研究能力建设，开展数字金融创新试点；借助科研院所在基础研究和人才培养方面的优势，联合设立行业金融科技研究机构，开展深入合作，打造研究高地；借助科技企业在数字技术应用研发和聚集数字技术应用人才资源方面的优势，推动金融科技研究应用落地；深化对外合作研究，借鉴吸收国际先进技术与实践成果；推动成立行业科技发展联盟，促进行业科技融合发展。
加强行业数字化科技队伍建设，研究制定加强行业科技人才队伍建设的指导意见，优化人员结构，提高科技能力。制定人才需求目录、团队建设规划，合理增加数字化科技人员占比，打造既懂金融又懂科技的分析师、专业金融科技人才团队。完善科技人才评价体系，推动建立有利于吸引和留住人才、激励和发展人才的薪酬和考核制度，推动行业金融科技人才资质、技术技能、职务职称的考核与认定工作。
构建先进的科技监管制度，塑造领先的安全可控体系。完善科技监管规则与风险管控机制，制定和完善涉及行业科技、信息技术、数据服务、安全管理等领域的管理办法和配套制度，明确各类行业机构信息技术安全要求。持续跟踪证券期货基金经营机构应用新型技术手段开展业务活动的新情况、新问题，及时识别、监测、防范有关风险，适时制订有关监管规则。研究建立行业信息技术和数据服务机构监管体系。
统筹推进行业信息技术应用创新，开展信创产品验证测试和应用技术解决方案探索研究，建立行业信创相关标准体系，着力解决基础设施、技术架构、核心系统等信创过程中的前瞻性、关键性难题，提高行业自主可控水平。构建卓越的信息安全体系，持续改进信息安全管理体系，强化落实网络安全等级保护制度，规范行业信息系统安全等级保护测评要求。加强行业网络安全防护，研究探索态势感知等新技术在网络安全防护中的应用实践，提升动态防御和主动防御能力，提升行业整体安全运营水平。
提高行业科技标准化水平。健全行业标准化工作体系，加强国家标准与行业标准、政府制定标准与市场制定标准之间的统筹推进和协调，构建国家标准、行业标准、团体标准和企业标准协调发展的多层次新型标准体系。顺应新时期资本市场数字化转型和科技监管发展趋势，聚焦数据治理、金融科技、业务服务、信息技术等重要领域，加大标准供给力度。拓展标准实施路径，开展标准认证工作，以认证带动行业机构贯彻落实标准要求，提升标准应用绩效。
典型技术发展路径

云计算、大数据、人工智能、区块链是行业当前最为关注的新兴技术，数字化转型中如何应用好这些热门技术，也是一件需要认真探讨的事情。
云计算
对于云计算，很重要的是要对云计算服务和行业信息系统进行分类分级。一方面，根据私有云、行业云、公有云等不同云服务模式，从计算存储能力、安全保障能力、运维服务能力、监管合规能力等方面研究提出分级的云计算能力要求。
另一方面，从业务重要性、安全敏感性、影响严重性等方面对行业信息系统进行分类和分级。通过分类分级，对行业上云问题进行细致的分解和研究，拿出清晰、精准的实施策略与监管规则，即什么类型什么级别的信息系统在什么条件下可以在什么类型什么级别的云上运行，监管要求是什么，以指导云服务提供商和行业机构高效、有序地开展云计算。
大数据
要利用好大数据技术，必须先做好基础性的数据治理工作。当前行业的数据治理体系还不适应数字化转型加速演进的需要，特别是要在数据治理体制机制和标准化方面不断强化和补课。
技术层面，要强化数据中台建设，集成整合各种基础数据处理能力，理顺优化数据架构与部署，建立稳定可持续的高质量数据供应能力。在此基础上，要加强数据资产管理及数据分析能力建设，推动数据要素成为机构的核心资产，才能充分发挥大数据的效能。
人工智能
人工智能技术在行业中可应用的范围非常广泛，实际上，通用人工智能（AI）技术如人脸识别、声纹识别、自然语言处理（NLP）等在行业中都已经普及应用了。从AI技术应用深度看，可以从智能客服、智能投顾、智能风控、智能投研四级台阶来观察和推进，即当前阶段，考察智能客服是否达到了比较成熟的水平？
下一阶段，可以在投顾和风控中不断引入AI技术，推动智能投顾和智能风控水平的不断提升。AI技术何时在投研中能够得到深入应用，即智能投研成为行业成熟的业务形态，则说明行业AI技术应用达到了一个相当的高度。
区块链
区块链最核心的功能是建立网络环境下的信任机制，是行业充分数字化后在数字空间多元共治的关键信息基础设施。当前区块链技术的行业应用还比较初级，主要是简单的分布式账本和可信存证。
要推动区块链技术在行业的深度应用，一方面要做好金融场景规模化、业务流程数字化、数据安全合法化、应用与技术标准化等基础性工作，另一方面要打造分层统一、互联互通、安全可靠的行业区块链公共基础设施，并发挥监管引领的作用，以监管链统筹推动和规范行业区块链建设与发展。
金融科技工程
要大力推进行业数字化转型，除了在上述新兴技术上发力外，还应加大力度研究金融科技工程。所谓金融科技工程，就是要用工程化的方法推进金融科技，实现金融科技发展的可规划、可预测、可度量、可管理、可评价。
为此，需要通过科学方法和科技手段把整个行业的业务、知识进行体系化梳理和全面融合，做到业务规则化、规则指标化、指标可计算（公式化、模型化和数据标准化），最终用工程的方法推进金融科技的发展，达成行业数字化转型的目标。早前证监会信息中心牵头推进的行业数据模型（SDOM）研究可以说是金融科技工程的先导工程，在数据模型层面已经发布了一系列成果与标准。
下一步，需要在更高层面如信息模型方面加大力度进行研究，抽象出行业的对象模型、事件模型和关系模型，构建各业务领域的信息模型，并在此基础上，对各项业务进行梳理和分析，通过前述方法建立整个行业的显性化、规范化与结构化的知识体系。
结束语

以摩根士丹利、摩根大通等为代表的国际一流投行在数字化转型方面已经走在了前面，如果我们不奋起直追，差距将会越拉越大。如何推进我国证券期货业数字化转型是一个需要深入研究和探讨的科学问题，也是行业面临的一个紧迫问题。
当前阶段，亟待行业同仁汇聚众智，各抒己见，本着开放共享的心态，不断研究、明确行业数字化转型的内涵和目标，提出适合行业数字化转型的推进思路与政策建议，共同研究制定能够支持行业顺利转型升级的解决方案与实施路径。
本文刊发于《清华金融评论》（点击订阅）2021年9月刊，2021年9月5日出刊。文章代表个人学术观点，不代表所在单位意见。本文编辑：秦婷