安青松：為什麼證券科技落後於銀行科技、投行科技？

導 讀 ( 文/安青松 中騰泰戰略 )

隨著數據時代的來臨，貨幣的角色將可能被數據取代，銀行和其他金融中介機構的商業模式將出現顛覆式變化，一種新的數據驅動型金融科技機構，將向傳統金融服務業提出挑戰。

在1月20日舉行的第三屆中國金融科技大會上，中國證券業協會黨委書記、執行副會長安青松進行了主旨發言。

他指出，金融業的發展歷史就是運用科技不斷創新發展的歷史。證券業與金融科技的深度融合是實現高質量發展的必由之路，而目前我國整體的科技水平與外國有不小的差距。另一邊，證券業的發展也不及投行券商、銀行業。

安青松表示，“數據治理、數據生態是證券業高質量發展的重要基礎設施”，下一步協會將借鑑國際和國內數據生態建設的經驗，深入探討明確行業數據生態的監管規範和指引，積極推動行業數據生態建設的組織架構、運作機制、技術標準的設計和推廣。

如何利用金融科技武裝證券業？他認為，證券公司應當廣泛運用新興技術，推動自身從傳統的通道業務證券服務商，向通道業務、信用業務與資產管理業務並重的綜合證券服務商轉型，積極利用大數據、雲計算、人工智能等新技術，在客戶服務、市場分析、風險定價方面開展創新嘗試，尋求從投資顧問端、財富管理端、客戶服務端等全方位向智能化轉型以提升服務效能。

與此同時，安青松也特別強調，證券業必須嚴禁觸碰法律底線和監管紅線，必須高度重視證券科技帶來的風險挑戰，“大力加強系統安全保障工作，加強對業務風險的嚴密防控，加大業務合規的嚴格監控，提升新興技術運用同監管要求的契合度，有效防範證券科技潛在的風險隱患。”

以下安青松的發言摘要，中騰泰戰略進行了不改變原意的編輯：

01、證券業與金融科技的深度融合是實現高質量發展的必由之路

“科學技術是第一生產力”這一科學論斷，深刻揭示了科學技術在社會經濟發展中的地位和作用。作為典型的技術密集、信息密集、人才密集型行業，金融業的發展歷史就是運用科技不斷創新發展的歷史。

科技與金融的結合對金融業的發展至關重要：科技的運用打破了傳統金融機構的業務和地域界限，突破了時空限制，拓展了金融的廣度和深度，藉助高科技，金融機構不斷向綜合化、國際化方向發展。科技也極大的提高了金融服務的效率，降低了交易成本，提高了金融產品的供給能力。

以互聯網技術為代表的金融科技發展大致經歷了四個階段：一是IT加金融，實現業務辦公的電子化、自動化；二是利用互聯網移動終端渠道匯聚大量用戶和信息實現信息共享，業務融合；三是科技企業進入資本市場，藉助機器、數據、網絡、用戶信息、交易行為提供綜合金融服務；四是金融科技向普惠方向發展，解決更多用戶需求和監管問題。

證券市場是信息信用市場，科技運用是證券業發展的生命線。以證券交易為例，在電話出現以前，人們需要在現場通過手勢表達買賣，難以想象實現異地遠程交易。

電話發明後，解決了兩地信息交流問題，使得交易能夠達成，但由於電話費昂貴，異地遠程交易並不活躍。

20世紀90年代互聯網的誕生，顛覆了傳統的證券交易方式，將證券交易推向了新的歷史發展階段，極大地改變了證券業的發展方向。

我國證券市場能夠在28年間，發展成為全球第二大股票市場、第三大債券市場、第二大私募市場，主要得益於在開業之初就藉助互聯網方興未艾的春風，運用互聯網技術高起點實現電子化自動撮合交易、實時數據遠程傳輸和無紙化中央登記結算等先進技術，科技運用成為證券業發展的生命線。

進入21世紀移動互聯網的發展，進一步催生新的證券業務模式，以E-trade為代表的網上券商異軍突起，運用互聯網運行高效、費用低廉的優勢迅速發展壯大。

近年來，證券業廣泛運用人工智能、區塊鏈、雲計算、大數據（ABCD）等新技術，推動傳統業務轉型，創新業務模式，提高管理效率，促進合規、風控智能化，科技與證券業的結合已從簡單的“拼接”轉變為深度的“融合”。

據統計，我國131家證券公司中，已有超過50家公司利用人工智能等技術，為客戶提供智能客服、客戶畫像，個性化資訊、智能投顧、智能交易等服務；一些公司已通過創新的手段，利用人工智能和大數據更好地解決信息獲取中維度不足、效率不高的問題；部分公司已著手研究區塊鏈在證券結算、發行、內部合規管理等方面的運用。

截至2017年年底，國內證券公司的IT總投入超過115.9億元，與2016年相比，增長11.7%，IT總人員超過1.3萬餘人，同比增長9.3%。

同時，證券公司與國內一些互聯網巨頭，如阿里巴巴、騰訊等在金融科技領域的合作案例也日益增多，合作形式較為多樣，包括雙方簽署全面合作框架協議，提升證券公司的綜合運營服務能力，加速公司核心業務的互聯網化進程和數字化轉型等。證券業與金融科技的深度融合，成為證券業高質量發展的必由之路。

02、數據治理、數據生態是證券業高質量發展的重要基礎設施

證券科技運用的基礎是數據治理和數據生態。在富含數據的市場悄然興起之時，數據治理是證券公司核心競爭力的重要體現。

市場上低成本流動的海量數據，與機器學習、匹配算法有機結合起來，形成一種全新的金融服務和一種新型的生產力。在資本市場上，金融資本的作用在一定程度上取決於它在經濟中的信息功能。

但是隨著海量數據時代的來臨，貨幣的角色將可能被數據取代，銀行和其他金融中介機構的商業模式將出現顛覆式變化，一種新的數據驅動型金融科技機構，將向傳統金融服務業提出挑戰。目前多數證券公司已意識到數據資產的價值和數據治理的重要性，在數據治理方面開展了一系列探索和實踐。

近期證券業協會的調查統計顯示，已有超50%的證券公司制定了公司層面的數據治理戰略規劃；80%的證券公司建立了數據治理組織架構，其中大部分證券公司成立了專門的數據治理決策機構；

70%的證券公司在數據治理不同領域制定相應章程、辦法、規範；超60%的證券公司基本實現數據集中；部分大型證券公司在數據標準、元數據、數據生命週期管理方面處於行業領先地位；

70%左右的證券公司不同程度地對數據質量進行了管控；監管數據報送受到普遍重視；證券公司對數據安全與隱私保護普遍重視，採取不同程度的管控措施；50%以上的證券公司數據治理工作涵蓋或部分涵蓋了子公司。

但是相比銀行業和國際一流投行，我國證券公司在數據治理方面尚不小差距，需要進一步探索建立符合數據科學特點的治理結構。

數據生態是以行業數據資源為載體，通過數據共享形成協作共贏的有機整體，進而推動行業實現高質量發展。國外數據生態發展已久，典型實踐是行業內各成員之間達成戰略合作伙伴關係，通過數據分享實現數據價值的最大化，從而提升成員的營運能力和業績水平。

金融數據共享一舉把全球金融科技競爭帶入新的階段，普遍認為這是金融行業互聯網化後金融業最大的變革。通過金融數據共享，推動傳統金融行業構建開放共享的數據生態體系，開展更深層次的協作和競爭，最終實現用戶利益最大化，是金融數據生態的發展目標。

隨著我國經濟進入高質量發展階段，證券行業發展至今已積累了海量的數據，而數據的價值在於關聯，只有通過全行業內外部數據共享，才能滿足證券科技創新帶來的高附加值數據需求。

因此，數據生態是證券業高質量發展的重要基礎設施。下一步協會將借鑑國際和國內數據生態建設的經驗，深入探討明確行業數據生態的監管規範和指引，積極推動行業數據生態建設的組織架構、運作機制、技術標準的設計和推廣，為證券業實現高質量發展強基固本。

03、深化科技運用是推動證券業高質量發展的第一生產力

從整體上看，我國證券科技與銀行業、互聯網企業和國際一流投行的科技運用相比存在較大差距，近幾年的一些創新，例如互聯網理財賬戶、網上商城，理財超市等，也未能取得預期效果。

究其原因，一是證券行業整體實力較弱，創新力量相對集中在交易所和大券商；

二是對證券科技的重要性認識不夠，人力、資金投入不足，技術系統開發主要靠外包。

根據前瞻產業研究院的數據，2017年我國金融信息化行業市場規模達到1864.2億元，其中，銀行業信息化投入規模佔市場整體的69.37%，證券業信息化投入比重為10.23%。在技術人才方面，2017年底，國內證券公司的技術人員佔比不足1%，而國外很多資產管理機構科技人員佔比達30%以上

三是試錯成本高，證券公司在強監管之下開展業務運行和信息系統建設，面對新技術，往往只能在測試環境試錯；

四是證券科技的運用和創新主要集中在傳統業務轉型，缺少針對金融產品、金融交易技術的創新，更談不上整個價值鏈的重組。

自2008年金融危機爆發後，國際一流投行紛紛利用金融科技進行轉型。在機構業務收入持續下降的情況下，高盛、摩根大通等為代表的一流投行相繼進行科技改革，宣稱自己是一家科技公司，在金融科技領域進行更加全面的戰略佈局，在提升核心業務能力的同時，利用金融科技與已有的業務進行協同。

高盛將“以科技為驅動力”的發展理念全面貫穿集團的決策和營運，進行了組織結構調整，將技術部門設置成為核心部門，目前技術部門的規模明顯大於投資銀行部、全球投資研究部、證券部等其他同級部門，同時還通過收購或投資初創型金融科技公司的方式擴充人才庫、提高技術能力。

摩根大通則提出了“數字化無處不在”的發展戰略，以科技手段革新現有業務，加大IT方面的投入，對在線金融機構和創新實驗室進行投資，通過金融科技拓展新的業務領域。

目前國際一流投行每年在技術上的投資都在數十億美元規模以上，並且還在持續增加中。

摩根大通2017年在技術/通信方面的投入為77.06億美元，比2016年增長12.6%，其技術/通信方面的投入佔非薪酬支出比例從2013年的14%，增加到2017年的28%，5年期間增長了100%。高盛在2016年-2017年已經投資29家金融科技公司，其人員構成中技術性人員的佔比達46%。

從全球的發展現狀看，“金融+科技”不僅是一場技術革命，更是推進證券業高質量發展的重要戰略引擎。

2018年1月國家標準化管理委員會發佈的《人工智能標準化白皮書（2018版）》指出，人工智能技術是引領未來的核心生產力，各個國家競相在新一輪國際競爭中獲取人工智能主導權。

我國證券業迫切需要從戰略發展的高度，提高對證券科技的重視程度，深刻理解證券科技的創新與進步對經濟生態、人文生態、金融生態的深遠影響。

緊緊跟上以大數據、雲計算、人工智能和區塊鏈為代表的新一輪信息科技變革的歷史機遇，把深化新興科技運用作為高質量發展的第一生產力，積極開發運用證券科技，提高證券科技應用水平，提高系統集成自主性，加強信息技術領域佈局，補充證券科技產業鏈相應環節的能力，形成創新驅動發展新格局。

證券公司應當廣泛運用新興技術，推動自身從傳統的通道業務證券服務商，向通道業務、信用業務與資產管理業務並重的綜合證券服務商轉型，積極利用大數據、雲計算、人工智能等新技術，在客戶服務、市場分析、風險定價方面開展創新嘗試，尋求從投資顧問端、財富管理端、客戶服務端等全方位向智能化轉型以提升服務效能。

與此同時，證券公司既要積極利用證券科技推動業務模式創新，又必須嚴禁觸碰法律底線和監管紅線，必須高度重視證券科技帶來的風險挑戰。

證券科技伴隨的市場活動主要以數字化、虛擬化、雲服務等方式呈現，模糊了市場參與者的身份特徵、行為模式等關鍵要素，市場違規操作更加隱蔽化、智能化；

新技術的運用使得業務設計更為複雜，交易速度和交易量呈幾何級數增長，風險傳播無時空界限，風險擴散更快，破壞性更強。此外，在研發交易新技術時可能出現交易算法和系統同質，在資本市場出現波動時引發市場交易策略共振，進而引發市場的系統性風險，甚至危害經濟安全、社會穩定。

因此，證券行業深化運用新興技術，必須大力加強系統安全保障工作，加強對業務風險的嚴密防控，加大業務合規的嚴格監控，提升新興技術運用同監管要求的契合度，有效防範證券科技潛在的風險隱患。

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