對金融科技助力債券業務智能化的展望
人工智能已經連續三年被寫入《政府工作報告》,2019年的報告更是首次提出了“智能+”,足見其重要意義與戰略地位。堅持以市場需求為導向,以產業應用為目標,構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態,是金融科技服務實體經濟高質量發展的目標。
投行從業門檻較高,基本每位投行人都有光鮮的海歸或名校畢業背景,但實際上每天卻做著較為辛苦、機械的工作,特別是剛入行的投行從業者,需要撰寫大量固定格式的文檔材料,如盡職調查報告、募集說明書、招股說明書、行業研究報告等。這些材料動輒幾百頁,人工撰寫非常費時費力。如果可以運用人工智能,則只需要提供一些基礎材料,機器就能提取出有用信息并按照既定章節格式出具所需報告。
市場已經有個別科技公司發現了投行人士的這個“痛點”,已運用人工智能技術實現了對募集說明書的檢查工作,但近兩年相關方面的發展速度和功能實現比市場所期望達到的還是慢很多。交易商協會作為債務融資工具注冊機構,非常重視募集說明書的信息披露質量,并自主研發了AI智能預評系統,但目前系統實現的功能主要是簡單的完備性檢查和低級錯誤糾錯,離真正的“智能+”概念還有差距。此外,早在2012年就有計算機專業背景的投行從業人員著手開發了募集說明書財務分析部分的智能撰寫功能,但由于精力、經費、后期維護等方面的原因,沒能開發出用戶體驗較好的系統。
從目前種種實踐可以看出,投行從業者非常需要人工智能來實現募集說明書等金融文檔的智能撰寫,以便其將時間、精力更多地投入到產品創新和更能體現專業水準的工作中去。
銀行持有的信用產品既包括企業債、短期融資券、中期票據、非公開定向債務融資工具等傳統債務融資產品,也包括資產支持證券、供應鏈產品等創新工具,產品種類、期限多樣化,可以滿足不同企業的融資需求,進而緩解不同規模、不同評級企業的融資壓力,提升金融服務實體經濟的均衡性與有效性。
對于中小型企業,供應鏈產品可以利用產業鏈中核心企業的信用優勢解決其融資難的困境,但目前存在信息嚴重不對稱、違約風險高等難以突破的問題。如果在該領域運用大數據、區塊鏈、人工智能技術,不僅可以進行全方位綜合評估信用風險,還可以對物流、商流、資金流等信息進行交叉核驗,有助于解決上述棘手問題。
對于有優質資產的大中型企業,資產證券化產品能夠幫助企業在實現融資的同時不增加資產負債率,有效緩解大中型國企、央企的考核壓力。資產證券化業務存在一定的技術門檻,業務流程長,交易對手方多,底層資產較為分散,金融機構想要快速切入這塊業務,專業技術服務平臺的建設顯得格外重要。運用金融科技實現基礎資產的篩選、期限設計、現金流預測,甚至是采用第三方支付實現真正的真實出售和破產隔離,均會有非常大的意義。
責任編輯:劉穎? 羅邦敏
專家簡介
朱永利,華夏銀行投資銀行部總經理,清華大學五道口金融學院博士學位,高級經濟師,CFA。曾先后在建設銀行、平安銀行、浙商銀行的投行與資管部門任職,具有豐富的投行與資管工作經驗。在快速推動投行與資管業務模式差異化轉型、資本市場業務拓展等領域取得卓越成績,并在綜合化經營方面具有獨到見解。曾榮獲《證券時報》“2017中國財富管理領軍人物君鼎獎”、 《當代金融家》雜志“資產管理2016年度領軍人物優秀獎”和“最具投行思維獎”等專業獎項。