金融科技是英、美上世紀(jì)90年代就提出來的概念

金融科技是英、美上世紀(jì)90年代就提出來的概念，主要是指金融機構(gòu)運用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)來優(yōu)化流程、減低成本和提高效率，如銀行用電腦處理金融數(shù)據(jù)，用網(wǎng)絡(luò)傳輸信息資料，用軟件改進工作流程，用數(shù)據(jù)分析商業(yè)模式。當(dāng)時美國的銀行業(yè)從電子技術(shù)應(yīng)用做了很多金融科技的研究。 中國并不是完全沒有注意到這趨勢，上世紀(jì)90年代我國提了科技金融的概念，主要目的是希望金融支持科技的發(fā)展，比如給科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供貸款，通過技術(shù)可以入股，我國科技金融也是很多在互聯(lián)網(wǎng)信息企業(yè)中探索，如知識產(chǎn)權(quán)融資等。金融科技和科技金融都是新科技革命背景下金融與科技融合的表現(xiàn)，我國這二十多年的發(fā)展歷程值得我們進行回顧總結(jié)和前瞻展望。 2013年中國進入了互聯(lián)網(wǎng)金融元年，2015年左右的時候開啟了Fintech時代。2016年無論是從行業(yè)體量、機構(gòu)業(yè)績，還是服務(wù)機制、產(chǎn)品模式等方面來看，金融科技都為金融行業(yè)特別是消費金融的快速增長提供了最大助力。進入2017，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等一系列金融科技應(yīng)用迅速落地， 金融科技正式進入一個深層次的產(chǎn)業(yè)融合的階段。 2018年1月23日由浙江大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究院編制的《2018中國互聯(lián)網(wǎng)金融資產(chǎn)交易中心發(fā)展報告》正式發(fā)布。報告指出，目前中國互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)發(fā)展已經(jīng)進入了第三階段，即金融科技深度創(chuàng)新、Fintech唱主角階段，F(xiàn)intech正成為當(dāng)前和未來決定互聯(lián)網(wǎng)金融資產(chǎn)交易中心核心競爭力的關(guān)鍵要素。金融科技正在重塑金融行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價值鏈。 從覆蓋范圍上看，金融科技包含的方面不同于互聯(lián)網(wǎng)金融公司，甚至比互聯(lián)網(wǎng)金融的范圍還要更廣，包括支付清算、融資、基礎(chǔ)設(shè)施、投資管理都是金融科技的主要業(yè)務(wù)。除此之外，金融科技幾乎正在被應(yīng)用到金融領(lǐng)域的方方面面：借貸、財富管理、支付、保險、眾籌、征信，甚至是零售銀行和房屋中介。 下一階段，物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術(shù)將讓金融再次發(fā)生巨大變革。在G20杭州峰會上，確定數(shù)字普惠金融的概念與原則，現(xiàn)在金融科技領(lǐng)域在技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動下新生事物不斷涌現(xiàn)，區(qū)塊鏈金融、智慧金融、物聯(lián)網(wǎng)金融等出現(xiàn)，創(chuàng)新鏈不斷延展和拉長，科技影響金融不僅在市場、產(chǎn)品、服務(wù)層面，也影響到監(jiān)管和制度層面。 監(jiān)管支持與面臨的挑戰(zhàn) 2017年被稱為金融科技的制度改革黃金年，我國高度重視金融科技應(yīng)用對于強化金融監(jiān)管能力和促進金融轉(zhuǎn)型發(fā)展的雙重作用。相關(guān)部門多次發(fā)文鼓勵科技與金融的融合，支持有條件的金融企業(yè)探索新技術(shù)解決方案在金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。 2017年6月，中國人民銀行印發(fā)的《中國金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》明確提出，“十三五”期間金融信息技術(shù)的發(fā)展目標(biāo)包括金融信息基礎(chǔ)設(shè)施達到國際領(lǐng)先水平、信息技術(shù)持續(xù)驅(qū)動金融創(chuàng)新等。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》專門提出了“智能金融”的發(fā)展要求，指出要建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力；創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)；鼓勵金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備；建立金融風(fēng)險智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。[1] 以此為契機，在我國監(jiān)管部門對金融科技的大力鼓勵與支持下，開放和包容的監(jiān)管環(huán)境為中國金融科技的繁榮發(fā)展提供了良好的制度基礎(chǔ)。 Fintech的發(fā)展呈現(xiàn)出業(yè)務(wù)精細化、技術(shù)融合化、地域差異化、資本全球化、人才復(fù)合化等特征。傳統(tǒng)金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、新興科技公司正通過收購、戰(zhàn)略合作和合資等形式積極搶占市場份額以形成先發(fā)優(yōu)勢，電信運營商、傳統(tǒng)實業(yè)公司也主動跨界參與，搶灘金融科技“藍?！薄? 當(dāng)然，金融科技發(fā)展過程中也可能產(chǎn)生一些問題，如信息泄露、隱私被窺、或被不法分子盜用出現(xiàn)精準(zhǔn)詐騙，國家更應(yīng)該加大數(shù)據(jù)、隱私保護的立法，以防數(shù)據(jù)泄露帶來更多的麻煩。自2017年6月1日起施行的《網(wǎng)絡(luò)安全法》是一個重要的里程碑，表明我國正在加強有關(guān)立法工作，打擊侵犯危害網(wǎng)絡(luò)安全的違法犯罪活動。今后如何加強制度設(shè)計、保障權(quán)利和防范違法犯罪行為，也將成為金融科技發(fā)展下一個課題。 值得注意的是，中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所副所長何寶宏強調(diào)，金融科技在帶來一系列金融服務(wù)創(chuàng)新模式的同時，也對金融行業(yè)監(jiān)管帶來了新的挑戰(zhàn)。何寶宏認為，金融科技給金融監(jiān)管帶來的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在三個方面：[2] 一是金融科技具有跨市場跨行業(yè)特性，而且?guī)斫鹑诜?wù)市場主體的不斷多元化，傳統(tǒng)的以“柵欄方式簡單隔離商業(yè)銀行和網(wǎng)絡(luò)借貸之間的風(fēng)險傳播途徑”面臨巨大挑戰(zhàn)； 二是由于金融科技具有去中心化的發(fā)展趨勢，金融風(fēng)險呈分散化和蜂窩式分布，目前采取的對現(xiàn)有金融機構(gòu)自上而下的監(jiān)管路徑，也面臨前所未有的挑戰(zhàn)； 三是金融科技的發(fā)展使金融交易規(guī)模和交易頻度呈幾何級數(shù)增長，金融監(jiān)管面臨的數(shù)據(jù)規(guī)模性、業(yè)務(wù)復(fù)雜性、風(fēng)險多樣性持續(xù)上升，面對日益紛繁復(fù)雜的金融交易行為，金融監(jiān)管能力面臨巨大挑戰(zhàn)?！凹夹g(shù)的問題需要用技術(shù)手段去應(yīng)對，未來需要加大金融監(jiān)管技術(shù)和模式的創(chuàng)新。 2018年1月17日，在“2018中國金融科技產(chǎn)業(yè)峰會”上，中國信息通信研究院發(fā)布了“中國金融科技產(chǎn)業(yè)生態(tài)分析報告 ”，指出了當(dāng)前金融科技發(fā)展中的四大重要技術(shù)趨勢：金融云快速部署落地、金融大數(shù)據(jù)廣泛普及、人工智能成為應(yīng)用新方向、區(qū)塊鏈帶來金融服務(wù)機制的深刻變革。業(yè)內(nèi)人士統(tǒng)稱其為 “ABCD”四個話題：A指AI，即人工智能；B指Block Chain區(qū)塊鏈，C指Cloud云計算，D指Data大數(shù)據(jù)。 報告認為，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用對金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)服務(wù)模式產(chǎn)生了重大影響，已逐漸成為金融行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵性技術(shù)驅(qū)動。云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)之間存在相互依賴、相互促進的關(guān)系。如果說大數(shù)據(jù)是金礦，那么金融云可被看作是礦井。礦井的安全性、可靠性決定了金礦的開采效率。人工智能需要海量高品質(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來感知、認知、分析和預(yù)測世界。反過來，人工智能又能促進大數(shù)據(jù)的發(fā)展，提高數(shù)據(jù)采集與處理的速度和質(zhì)量，推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。區(qū)塊鏈的去中心化和分布式記賬，則會帶來金融服務(wù)機制的根本性轉(zhuǎn)變。 金融云快速部署落地 “互聯(lián)網(wǎng)+金融”時代對金融行業(yè)的技術(shù)架構(gòu)提出新的要求。金融企業(yè)普遍面臨產(chǎn)品創(chuàng)新層出不窮，產(chǎn)品迭代越來越快，交易量峰值無法預(yù)測的挑戰(zhàn)。云計算作為實現(xiàn)IT資源按需供給的技術(shù)手段，可以實現(xiàn)讓金融企業(yè)像使用水、電、煤一樣使用IT資源。 金融機構(gòu)物理設(shè)備的多樣性導(dǎo)致金融云整體架構(gòu)相對復(fù)雜。物理設(shè)備層，大型金融機構(gòu)經(jīng)過數(shù)十年的信息化建設(shè)，擁有復(fù)雜的 IT基礎(chǔ)設(shè)施。包括X86服務(wù)器、小型機、SAN存儲、NAS存儲和網(wǎng)絡(luò)等。在虛擬化層，不同的設(shè)備擁有各自的虛擬化軟件，各類設(shè)備組成多個資源池。因此，金融機構(gòu)需要一個多云管理平臺來統(tǒng)一管理這些IT資源，以實現(xiàn)內(nèi)部系統(tǒng)的打通和數(shù)據(jù)的整合。 金融行業(yè)的特性對云計算的業(yè)務(wù)連續(xù)性有嚴(yán)格的要求。金融機構(gòu)對IT系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可用性、網(wǎng)絡(luò)時延性以及數(shù)據(jù)安全性的要求非常高。銀行和證券企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)停機屬于極度嚴(yán)重的金融事故，造成巨大的經(jīng)濟損失。業(yè)務(wù)連續(xù)性涉及管理制度、技術(shù)方案和物理設(shè)施等多個層次，要確保這些關(guān)鍵職能在任何環(huán)境下都能持續(xù)發(fā)揮作用。為滿足業(yè)務(wù)連續(xù)性要求，金融企業(yè)需要建立完善的災(zāi)難備份和災(zāi)難恢復(fù)體系。災(zāi)難備份主要有三種，分別為同城災(zāi)備、異地災(zāi)備和兩地三中心。通過業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的備份可以減少系統(tǒng)停機時間，保證業(yè)務(wù)的連續(xù)運行。 目前，大型金融機構(gòu)紛紛開啟了基于云計算的信息系統(tǒng)架構(gòu)轉(zhuǎn)型之路，逐步將業(yè)務(wù)向云遷移。新興金融機構(gòu)如螞蟻金服、微眾銀行等在誕生之初就把所有IT 系統(tǒng)架構(gòu)在云上。值得一提的是，中大型金融機構(gòu)傾向使用混合云， 小型金融機構(gòu)傾向?qū)⑷肯到y(tǒng)放在公有云上。 金融大數(shù)據(jù)廣泛普及 金融行業(yè)數(shù)據(jù)資源豐富，數(shù)據(jù)應(yīng)用由來已久。從發(fā)展特點和趨勢來看，金融云的快速建設(shè)落地奠定了金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用基礎(chǔ)，金融數(shù)據(jù)與其他跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用不斷強化，人工智能正在成為金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的新方向，金融行業(yè)數(shù)據(jù)的整合、共享與開放正在成為趨勢。 金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)要求大數(shù)據(jù)平臺具有實時計算能力。目前，金融機構(gòu)最常使用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景為精準(zhǔn)營銷、實時風(fēng)控、交易預(yù)警和反欺詐等業(yè)務(wù)都需要實時計算的支撐。大數(shù)據(jù)分析平臺可以對金融企業(yè)已有客戶和部分優(yōu)質(zhì)潛在客戶進行覆蓋，對客戶進行畫像和實時動態(tài)監(jiān)控，用以構(gòu)建主動、高效、智能的營銷和風(fēng)險管控體系。 為切實做到數(shù)據(jù)驅(qū)動，金融企業(yè)需要定制化的技術(shù)平臺。首先，金融企業(yè)要進行頂層設(shè)計，把技術(shù)和業(yè)務(wù)結(jié)合起來，將技術(shù)應(yīng)用在企業(yè)價值鏈的每個場景上。其次，金融企業(yè)需要大規(guī)模的系統(tǒng)改造。為實現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯聚，需要將原來存儲在上百個信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，重新設(shè)計并搭建數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸架構(gòu)。最后，金融大數(shù)據(jù)具有極高的重要性，需要更加完善的安全保障措施。金融數(shù)據(jù)的泄露、篡改可能造成系統(tǒng)性金融風(fēng)險，甚至危及社會穩(wěn)定。部分?jǐn)?shù)據(jù)如用于金融交易的用戶鑒別與支付授權(quán)信息需要全流程加密。 人工智能成為應(yīng)用新方向 人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括五個關(guān)鍵技術(shù)：機器學(xué)習(xí)、生物識別、自然語言處理、語音技術(shù)以及知識圖譜。機器學(xué)習(xí)具有多種衍生方法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。 金融行業(yè)的不斷發(fā)展，沉淀了大量的金融數(shù)據(jù)，主要涉及金融交易、個人信息、市場行情、風(fēng)險控制、投資顧問等方面。金融行業(yè)的海量數(shù)據(jù)能夠有效支撐機器學(xué)習(xí)，不斷完善機器的認知能力，達到與人類相媲美的水平，尤其在金融交易與風(fēng)險管理這類復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理方面，人工智能的應(yīng)用將大幅降低人力成本，通過對大數(shù)據(jù)進行篩選分析，幫助人們更高效率地決策，提升金融風(fēng)控及業(yè)務(wù)處理能力。 人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的范圍主要集中在智能客服、智能投顧、智能風(fēng)控、智能投研、智能營銷等方面。智能客服主要以語音技術(shù)、自然語言理解、知識圖譜為技術(shù)基礎(chǔ)，掌握客戶需求，并能自動獲取客戶特征和知識庫等內(nèi)容，可以幫助客服快速解決客戶問題。智能投顧是通過機器學(xué)習(xí)算法以及現(xiàn)代資產(chǎn)組合優(yōu)化理論來構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型，并利用網(wǎng)絡(luò)平臺和人工智能技術(shù)對客戶提供個性化的理財顧問服務(wù)。智能風(fēng)控是利用“大數(shù)據(jù)+人工智能技術(shù)”建立的信用評估模型，關(guān)聯(lián)知識圖譜可以建立精準(zhǔn)的用戶畫像，支持信貸審批人員在履約能力和履約意愿等方面對用戶進行綜合評定，提高風(fēng)險管控能力。智能投研是基于大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和知識圖譜技術(shù)，將數(shù)據(jù)、信息、決策進行智能整合， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的智能化關(guān)聯(lián)，并形成文檔，供分析師、投資者等使用，輔助決策，甚至自動生成投研報告。智能營銷是通過用戶畫像和大數(shù)據(jù)模型精準(zhǔn)找到用戶，在可量化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上分析消費者個體的消費模式和特點，以此來劃分客戶群體，精確找到目標(biāo)客戶，進行精準(zhǔn)營銷和個性化推薦。 區(qū)塊鏈帶來金融服務(wù)機制的深刻變革 區(qū)塊鏈技術(shù)基于非對稱加密算法進行了信用創(chuàng)造機制的重構(gòu)：在金融交易系統(tǒng)中，參與者之間無需了解對方的基本信息，也無需借助第三方機構(gòu)的擔(dān)保，直接進行可信任的價值交換。區(qū)塊鏈的技術(shù)特點保證了系統(tǒng)對價值交換的活動記錄、傳輸、存儲的結(jié)果都是可信的。 從硬件算力基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)到區(qū)塊鏈的架構(gòu)設(shè)計與底層服務(wù)技術(shù)，再到資產(chǎn)的數(shù)字化與場景化應(yīng)用，區(qū)塊鏈技術(shù)已經(jīng)逐漸滲透到金融行業(yè)的主要應(yīng)用場景。 一是供應(yīng)鏈金融，對于多方參與的供應(yīng)鏈金融，區(qū)塊鏈將分類賬上的貨物轉(zhuǎn)移登記為交易，以確定與生產(chǎn)鏈管理相關(guān)的各參與方，以及產(chǎn)品產(chǎn)地、日期、價格、質(zhì)量和其他相關(guān)信息。任何一方都不會擁有分類賬的所有權(quán)，也不可能為牟取私利而操控數(shù)據(jù)。 二是支付清算，特別是跨境支付，基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建分布式銀行間金融交易系統(tǒng)，可為用戶提供全球范圍的跨境實時支付清算服務(wù)，跨境支付將變得更加便捷和低廉。 三是數(shù)字票據(jù)，它能有效去除傳統(tǒng)票據(jù)交易模式的中心角色，實現(xiàn)了點對點的票據(jù)價值傳遞。此外，區(qū)塊鏈具有不可篡改與全網(wǎng)公開的特性，避免了賴賬現(xiàn)象的產(chǎn)生，從而有效防范票據(jù)市場風(fēng)險。四是征信管理，區(qū)塊鏈在征信行業(yè)的優(yōu)勢在于可依靠程序算法自動記錄信用相關(guān)信息，并存儲在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的每臺計算機上。當(dāng)客戶申請貸款時， 貸款機構(gòu)在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)獲得授權(quán)后可通過直接調(diào)取相應(yīng)信息數(shù)據(jù)直接完成征信。[4] 期貨行業(yè)的金融科技發(fā)展 期貨行業(yè)的IT技術(shù)發(fā)展階段 從1990年起，中國期貨行業(yè)的IT技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了從無到有，從簡單到復(fù)雜，從局部到整體的多個階段。 1993年以前，期貨公司普遍采用人工方式進行交易，人工電話報單結(jié)合計算機輔助清算，計算機系統(tǒng)在此階段只是作為輔助工具，而信息技術(shù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在交易所。 從1996年開始，遠程交易蓬勃發(fā)展，信息系統(tǒng)框架也在此時初步形成。金融機構(gòu)的開始系統(tǒng)進入一個電子化階段，真正意義上開始解決生產(chǎn)系統(tǒng)的問題。期貨經(jīng)營機構(gòu)信息系統(tǒng)框架初步形成，而交易所則開始紛紛采用小型機作為撮合系統(tǒng)的生機。 到了2001年，期貨業(yè)務(wù)開啟全面電子化的過程、投資者從開始逐步使用到大量采用期貨交易客戶端進行電子化下單，期貨經(jīng)營機構(gòu)建立起了可以實時控制風(fēng)險和盤后電子化結(jié)算的交易結(jié)算系統(tǒng)，區(qū)域性的銀期轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)化在個別期貨公司得到應(yīng)用，期貨市場進入了全面電子化時代。2001年5月8日，三家期貨交易所通信聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)正式開通，三個交易所系統(tǒng)建設(shè)升級換代。 2006年，基于對股指期貨推出的期待，券商跑馬圈地，并借機改造其控股的期貨公司的信息系統(tǒng)。期貨公司新一代交易結(jié)算系統(tǒng)面世，全國范圍內(nèi)的銀期轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)逐步開通，熱備份電開始全面部署。 2007年10月，中金所發(fā)布《中國金融期貨交易所金融期貨業(yè)務(wù)系統(tǒng)技術(shù)指引》，明確了中金所會員的基本技術(shù)條件和要求。 2009年《期貨公司信怠技術(shù)管理指引》的發(fā)布，以及隨后的技術(shù)分級檢查把期貨公司的信息技術(shù)管理水平推向了新的高度。四個交易所繼續(xù)對系統(tǒng)進行擴容和升級，系統(tǒng)處理性能得到大幅度提升。 2010年，對于期貨行業(yè)來說是意義非凡的一年，這一年，追求交易極速成為期貨公司IT競爭之道。在交易系統(tǒng)中普遍應(yīng)用內(nèi)存處理技術(shù)，刀片機及嵌入式系統(tǒng)的使用。期貨對于速度的要求也越來越高。 現(xiàn)在，期貨經(jīng)營機構(gòu)的信息系統(tǒng)功能已不僅僅是交易和清算，而是包含風(fēng)控、客服、管理等，涵蓋了方方面面，IT無處不在，已經(jīng)成為期貨市場的生命線，是期貨市場是期貨市場安全、穩(wěn)定運行的基石與基礎(chǔ)，IT資源已經(jīng)成為公司的戰(zhàn)略資產(chǎn)。 這是期貨行業(yè)最蓬勃發(fā)展的階段，這中間也經(jīng)歷了高頻交易的階段。高頻交易怎么才是最合規(guī)，最合適的方法，是期貨公司需要考量的。在交易所層面一定要是公平和追求透明的，在市場方面，按照用戶的需求，來滿足投資者的需求，追求快速。對于供應(yīng)商而言，需要公平地把高頻交易落實到有序的地方。[5] 期貨公司對金融科技的思考 畢馬威對金融科技公司的理解是：非傳統(tǒng)企業(yè)以科技為尖刀切入金融領(lǐng)域，用更高效率的科技手段搶占市場，提升金融服務(wù)效率及更好地管理風(fēng)險。 廣發(fā)期貨總經(jīng)理羅滿生表示，如今，金融科技已經(jīng)在證券公司層面提升到了非常重要的地位。比如機器人投顧方面，在國外，很多公司已經(jīng)能夠做到用有限的成本滿足客戶的需求，國內(nèi)同樣如火如荼。機器人投顧是互聯(lián)網(wǎng)和綜合化服務(wù)的必然趨勢，它有效降低服務(wù)成本，邊際成本接近0，服務(wù)半徑進一步擴大，實現(xiàn)7*24小時全覆蓋。策略多樣，滿足不同風(fēng)險偏好客戶的需求。標(biāo)準(zhǔn)化程度越高， 服務(wù)質(zhì)量得到有效提高。但是在期貨行業(yè)，目前還沒有類似的案例。 2018年1月20日，在第十五屆中國財經(jīng)風(fēng)云榜會場，金融衍生品事業(yè)部總經(jīng)理方志從一個經(jīng)營者角度論述了如何利用金融科技的發(fā)展為投資者提供好的金融科技產(chǎn)品。 從云計算方面講，方志表示，云計算在金融交易，包括期貨交易、證券交易方面有很廣闊的應(yīng)用前景。首先是云存儲，現(xiàn)在的量化交易最重要的就是金融數(shù)據(jù)共享，國內(nèi)有幾家做金融數(shù)據(jù)公司可以做到市值百億以上的規(guī)模，數(shù)據(jù)的價值不言而喻。期貨公司亦可以考慮為用戶提供金融數(shù)據(jù)云，把過往的歷史數(shù)據(jù)、研究報告、經(jīng)濟指標(biāo)等數(shù)據(jù)融合在一個云上，便利投資者的交易行為。 其次是云托管。與去年相比，盡管交易所或者監(jiān)管機構(gòu)方面有很大的限制，今年的量化交易在國內(nèi)占比卻顯著提高。對于量化交易而言，現(xiàn)在金融機構(gòu)最大的難題在于交易所的機房資源不夠，同時又有很多的客戶和投資者有大量的托管需求。其實可以建立一個云托管的概念，比如一臺服務(wù)器上托管幾十個客戶，跟大家分享服務(wù)器的托管資源，這適用于入門級程序化交易進行共享。如果每一個做量化交易的都有一臺自己的服務(wù)器，實際上現(xiàn)在的資源是不夠的。但是對入門級、學(xué)習(xí)型的需求，一些簡單的云托管模式就可以滿足絕大部分人的需要。實際上，國內(nèi)也有一些科技公司已經(jīng)在這一塊進行開發(fā)和部署，這也是需要密切關(guān)注的。期貨公司尤其要發(fā)展量化交易的公司，云托管是一個非常好的解決方案。 再次是云策略。現(xiàn)在投資者面臨各種各樣的問題，比如說用策略交易替代人工交易。其實用策略交易可以通過云來進行共享。 最后是云計算。未來AI級別的機器學(xué)習(xí)以及深度挖掘是需要云計算來提供支撐的。 從大數(shù)據(jù)方面講，方志認為，對金融行業(yè)而言，數(shù)據(jù)是非常寶貴的，數(shù)據(jù)主要是包括兩個方面。一方面是交易類的原始交易數(shù)據(jù)，如果可以有更長時間的歷史數(shù)據(jù)，包括一些即時數(shù)據(jù)來進行一些轉(zhuǎn)發(fā)和優(yōu)化處理，那么期貨公司將會非常有競爭力。 第二方面是對非交易數(shù)據(jù)的處理，比如說對基本面數(shù)據(jù)如何量化、接口化，如何連續(xù)不間斷、準(zhǔn)確地提供給投資者，需要能夠把新聞和產(chǎn)業(yè)狀況轉(zhuǎn)化為投資者可以看到的數(shù)據(jù)。這樣的產(chǎn)品，對于投資者而言需求是最大的，效益是最高的，對專業(yè)機構(gòu)更是如此。 從人工智能方面來講，它是一個模擬、延伸、擴展人的思維的科學(xué)領(lǐng)域。方志認為，人工智能在金融行業(yè)，應(yīng)用領(lǐng)域和應(yīng)用級別可以更高。主要的應(yīng)用領(lǐng)域是在高頻交易，其次是統(tǒng)計套利、機器學(xué)習(xí)、估值算法、行為金融、資產(chǎn)組合管理、智能投顧等等。 另外，我們有理由相信一個適合金融的AlphaGo是能夠被做出來的?，F(xiàn)在的人工智能還是一種被動技能，人工智能交易的精確的歷史算法推測最大的功能是定價，會檢驗市場上所有人犯的錯誤，找出一個真正合理的價格在哪里，同時還可以對不合理的定價作迅速的修整，把價格拉回到原來的價格區(qū)間當(dāng)中。其次，通過把價格放在稍微不合理的地方，來給市場提供流動性。這兩點讓我們有理由相信，現(xiàn)在的人工智能是可以為期貨市場提供良性循環(huán)，并且能夠服務(wù)實體經(jīng)濟。 那么做金融交易的Alphago會受到什么限制因素影響呢？其一，當(dāng)基本面和交易規(guī)則發(fā)生根本變化的時候，AlphaGo基于歷史的經(jīng)驗做出的判斷會遇到致命挑戰(zhàn)。其二是市場短期操縱、突發(fā)性新聞、“黑天鵝”事件很難模擬，機器易處于被動。三是AlphaGo改變不了金融標(biāo)的的長期走勢。四是以上機器都有改進的路徑，未來也未必如此。最后，再厲害的人工智能也難敵監(jiān)管一紙文書。 2017年以來，中央將金融安全上升到國家戰(zhàn)略高度，各項監(jiān)管政策密集出臺，“監(jiān)管合規(guī)”已成為眾多金融機構(gòu)的重要工作目標(biāo)。期貨行業(yè)也迎來了監(jiān)管新動態(tài)。在金融行業(yè)面臨“監(jiān)管合規(guī)”考驗的當(dāng)下，追求極速的期貨公司更加專注實現(xiàn)強大的風(fēng)控能力，迎接金融科技的到來。期貨行業(yè)的深度發(fā)展離不開科技的進步與推動。

備注：數(shù)據(jù)僅供參考，不作為投資依據(jù)。