作者：王作敬、汪照辉

摘要：金融科技是最近两年一个热门的话题。如何采用云计算、大数据、人工智能等新技术构建证券公司智能营销服务体系，对证券公司的发展至关重要。结合证券公司的技术、业务现状及未来发展趋势，本文采用云计算、大数据、人工智能等新技术对证券公司智慧型信息技术机构体系进行了分析、研究。首先介绍了云计算、大数据和人工智能基本概念，然后给出了证券公司智慧型信息技术机构体系整体架构。最后，提出了推动金融科技在我国证券市场应用发展的策略建议。
关键词： 云计算、大数据、人工智能、智能化信息技术体系架构

一、金融科技概述

金融科技是遵循金融本质的创新金融实现形式，以数据为基础，以技术为手段，核心在于通过各种前沿科技技术的应用，实现金融服务效率提升、交易成本降低、产品和服务形式创新以及客户体验改善。
云计算、大数据、人工智能、区块链是金融科技的核心技术，在资本市场的应用空间十分广阔。

（一）云计算

云计算是一种模式，用以将可配置的网络、服务器、存储、应用和服务等计算资源转换为共享资源池，通过网络提供给用户以实现无处不在的、方便的、按需的访问，计算资源的快速供给与释放仅需很少的管理工作即可实现。NIST给出云计算的5个关键特征（广泛的网络访问方式、弹性可动态调整的资源分配、服务的可度量化、用户的按需自助服务方式以及IT资源的池化）、3种服务模式（基础设施即服务IAAS、平台即服务PAAS和软件即服务SAAS）和4种部署模式（公有云、私有云、混合云和社区云）。云可分为私有云和公有云两种：私有云是将云基础设施与软硬件资源创建在防火墙内，以供机构或企业内各部门共享数据中心内的资源；公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过 Internet 使用，可能是免费或成本低廉的。这种云有许多实例，可在当今整个开放的公有网络中提供服务。“云计算”概念现在被大量运用到生产环境中，国内的阿里云、百度云、腾讯云、华为云等，以及在国外已经非常成熟的亚马逊、Google、微软和IBM等，各种“云计算”的应服务范围正日渐扩大，影响力也无可估量。

（二）大数据

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。资本市场对数据依赖性很强，经抽取、转换、装载，以及整合、分析、处理的大数据蕴含价值极高，大数据应用将对资本市场发展带来巨大价值。

从数据处理流程来看，证券行业大数据分析可分为四个层次：一是建立一个采集和存储的大数据系统架构；二是各种结构化和非结构化数据信息的整合、加工、处理；三是依靠数据模型、人工智能等进行数据分析与数据挖掘，提取出有价值的数据；四是构建以智能客服、智能投顾、智能投资、智能风控、智能监管等证券行业主要应用场景，支撑业务发展。

目前，受潜在的如个人隐私保护、数据安全、数据归属权、数据流通壁垒等问题制约，大多数公司主要还是以公司自有数据为主来构建大数据平台，导致数据不够大，也不够广。因此，尽管大数据在资本市场方面的应用不断丰富，但尚未出现预期中的大爆发，应用主要集中在个人和企业客户精准画像及风控、定价、营销、征信、评级等方面的应用场景布局。后续随着国内资本市场以及相关法律法规的不断完善，大数据在资本市场的应用场景也会愈加丰富。

（三）人工智能

人工智能作为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的一系列理论、方法、技术及应用系统，通过模拟人的意识、思维信息过程，部分或全面替代人的劳动。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

人工智能包括前沿基础理论、关键共性技术、基础平台及业务应用四个层面：前沿基础理论,包括大数据智能理论、跨媒体感知计算理论、混合增强智能理论、群体智能理论、自主协同控制与优化决策理论、高级机器学习理论、类脑智能计算理论以及量子智能计算理论；关键共性技术，包括知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构和新技术、自主无人系统的智能技术、虚拟现实智能建模技术、智能计算芯片与系统以及自然语言处理技术；基础平台，包括人工智能开源软硬件基础平台、群体智能服务平台、混合增强智能支撑平台、自主无人系统支撑平台以及人工智能基础数据与安全检测平台；业务应用，人工智能在证券行业主要应用场景包括：
一是以“技术+数据”构建算法平台，通用技术平台和应用平台形成全产业链生态，同时以场景应用为入口，积累用户；
二是深挖量化算法、策略和通用技术，形成技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户；三是聚焦场景，建立大量多维度的场景应用，同时与互联网公司合作开发；四是作为金融行业专业化的基础设施提供者，开发新技术和应用场景。人工智能作为驱动金融变革的重要力量，人工智能的应用前景十分广阔。

二、证券公司智慧型信息技术体系架构

如何采用分布式技术构建一个统一的信息平台解决信息孤岛问题，整合已有企业资源，使分布部署的各系统协同工作，形成一个有机体，是当下证券公司IT系统建设面临的主要问题。结合证券公司的业务、技术现状及未来发展趋势，利用前沿金融科技，我们对公司信息技术体系架构进行了重塑：

1、在公司应用架构方面，在保留传统的三层架构（客户端+中间件+数据库服务器）、互联网架构（浏览器+Web应用服务器+数据库）以及移动互联网架构（App++Web应用服务器+数据库）的基础上，增加了大数据+人工智能架构，即Hadoop+机器学习+神经网络+区块链。

2、在系统基础支撑架构方面在保留传统硬件及网络架构（PC服务器+网络+存储）的基础上，增加了云计算（Iass、Pass、容器）、HPC（高性能计算机群）架构以及VR（虚拟现实）+IOT（物联网）架构。

3、重新构建了企业标准，在继承原有技术的基础上添加了云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术基因，核心技术自主可控，达到行业同类集成的最优化。重构后的系统架构如图1所示：

应用金融科技产生了投研报告自动生成，智能客服及智能交易（量化交易/程序化交易）等新业务模式。投研报告自动生成辅助研究员完成研究报告的编写，提高了数据的准确性和研究员工作效率；智能客服能为客户提供7*24小时随时随地的服务，提高了服务效率和客户满意度；智能交易通过大数据和算法模型为客户提供自动化、智能化交易，提高了交易效率，降低了用户操作风险。

公司在投资、交易、监控、管理、营销及服务等信息和业务系统建设中采用了大数据、云计算、人工智能等新兴技术，降低了公司业务运营管理成本，提高了运营管理与决策效率，提高了客户营销服务水平和用户粘性，为公司业务持续发展与公司业务远景的实现提供了有力的支持。成功案例列举如下：
（一）私有云平台建设
目前我们的客户中心、服务中心业务应用系统已经部署运行于容器云平台，并部署了20多个业务微服务，业务应用采用微服务架构。微服务架构一定程度上是为了解决伸缩性问题、运行效率问题和开发效率问题。微服务在实现弹性、高性能、容错、可用性等方面具备先天的优势。其轻量、自治的特性非常适合容器云平台上的部署和运行。微服务通常用于重构业务应用或新建业务应用，可以横向和纵向两个维度伸缩，由于其专注于某一方面的功能，开发速度也会大幅提升。微服务架构的挑战在于实现服务的标准化，标准化接口、标准化通信、标准化数据等等，接口的标准化等可以方便使用新技术替代旧技术。
容器云作为基础设施平台，用来承载企业业务应用，如果仅仅停留在业务应用迁云，依然无法解决众多单体应用面临的问题，依然无法有效的整理企业数据、应用、业务等资源，微服务架构提供给我们了一个更好的选项：业务应用重构。用微服务架构重构业务应用服务。重构并不意味着全部推倒重来，而是有计划有步骤有选择性的构建微服务组件服务，在某个单体应用的功能被微服务组件全部实现之后，可以替换掉此单体应用，也就是说这个单体应用被重构了，随着微服务组件的增加，越来越多的单体应用会完成重构，被替换掉，公用、可共享的微服务组件逐步增加和完善，共同构成容器云平台生态系统，支撑业务应用的研发、部署、运营和持续改进。

（二）大数据平台建设
构建大数据服务基础服务，完善客户画像、竞品分析、个性化营销、客户服务、产品服务、营销服务、业务监管、风险管控、运营优化、决策分析数据模型，提供快速的数据分析及展现，支持精准营销、业务运营风险管控、投资交易、行情预测与经营决策等数据应用，为人工智能提供支持，包括：
1、建立统一管理的大数据平台，强化实时数据平台处理能力，结合数据仓库，提供全面的数据分析、挖掘能力，提供多样化的数据服务
2、通过流式数据处理机制构建实时客户全景资产视图，提升玖乐客户体验；
3、客户行为分析，进而建立客户标签体系，构建客户画像，并推送至客户服务系统、客户营销系统以支撑精准营销和个性化服务；
4、基于各渠道产生的非结构化日志的数据分析，定位违规行为的嫌疑账户，为风险监控系统提供支持；
5、通过引入外部数据对行业同类产品信息进行对比。

（三）持续推进智能客服体系建设，提高客户服务效率与服务质量
使用人工智能技术构建智能客服平台，提高服务效率、提升用户体验。具体包括：
1、提供APP、Web、微信、QQ、电话等渠道接入客服，可以文字或语音交互。
2、基于语音识别技术的“智能语音导航服务系统”，菜单扁平化，提升用户体验。如语音导航—“我要买601881”，直接进入委托买入，验证身份后完成交易。
3、通过AI引擎+知识库的机器人客服，提高服务效率。重要业务直接跳转人工，比如“我要开户”、“我要融资”；非核心业务接转机器人客服，对机器人客服不满意再转人工；客户从应用前端直接联通对应的客户经理。

（四）构建、完善智能投顾平台体系，为客户提供财富管理服务
人工智能技术结合大数据，构建并逐步完善智能投顾体系，包括：
1、基于基本资料、行为数据、财务状况、盈亏分析等信息，构建完整的客户画像；
2、基于基础资讯、市场舆情、经济数据、市场情绪等信息，实现金融产品深度分析；
3、运用机器学习算法，生成资产配置模型，提供基于人工智能技术的资产配置服务，包含目标风险确定、组合构建、一键购买、风险预警、调仓提示、一键优化、售后服务报告等，涉及组合投资的售前、售中、售后全流程服务环节。
4、实时监控组合收益，提供纠偏建议，支持一键优化
5、通过线上线下相结合，对VIP客户提供个性化服务。
6、智能化逐步完善成熟之后，我们的客户可以实现基于语音和视频的多媒体交互，具备大数据处理能力、学习推理能力及分析决策能力的“智能助理” 为客户投资提供全方位服务。

三、推动金融科技在我国证券市场应用发展的策略建议

1、充分发挥中国证监会、中国证券业协会、上海证券交易所、深圳证券交易所、中国证券登记结算公司在推动行业金融科技研究和应用以及加强行业科技监管工作方面的行业优势和指导与引领作用。
2、制定金融科技在证券行业相关技术、应用及监管标准与规范，推动金融科技在证券行业健康、规范、有序的发展。
3、推荐金融科技在证券市场应用的典型案例，定期组织行业交流，促进证券行业的共同发展。
4、监测金融科技创新的风险敞口，把控金融科技创新与风控之间的平衡。
5、支持企业强化底层技术创新，为金融科技发展提供持续动能。
6、鼓励国内具备条件的证券公司等经营机构加入各类国际性金融科技组织、与国外同行合作，参与行业标准制定，加强技术开发和合作应用。以开放合作助力国内行业发展。
7、按照业务发展的本质要求，强化功能与行为监管，构建有效的金融科技监管框架，维护市场公平竞争，保护投资者权益。

参考文献

[1]Bill Franks.《驾驭大数据》中文版[M].北京：人民邮电出版社，2013.3-21
[2]JERRY KAPLAN.《人工智能时代》中文版[M].浙江：浙江人民出版社，2015 1-15
[3] 国务院.新一代人工智能发展规划[R].北京：2017.