金融科技對證券行業影響研究

張一一 盧倩楠

摘 要：隨著信息技術的不斷發展，金融領域也不斷涌現出各類型的科技技術，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等金融科技的運用給我國證券行業帶來了新的技術和機遇，因此越來越多的券商引入和研發金融科技技術，不斷地提升企業數字化技術水平。本文研究發現當前金融科技在我國證券行業應用中存在四大問題：整體服務水平不夠完善、創新能力不強、風險控制能力不足和監管體系不夠完善。針對這四大問題，研究認為證券公司應當完善服務水平，轉變服務模式；加大產品創新力度，樹立品牌效應；加強風控管理；完善監管體系，制定合適的監管制度。

關鍵詞：金融科技；證券業；影響；問題及對策

隨著互聯網科技的發展，金融行業也不斷地引入科學技術，并通過科技技術手段提高證券行業的研究水平。金融科技的運用給證券行業的投資帶來更多的工具和便利性，是提高證券行業發展和盈利水平的重要工具。本文圍繞金融科技對證券行業的影響展開研究。

一、金融科技對證券行業影響的現狀分析

（一）人工智能在證券業的應用現狀

1.智能投顧

根據廣發證券官網顯示，廣發證券推出了一款名為“貝塔牛”的智能投顧產品，這一款智能投顧產品結合了先進的數據計算模型，能夠根據客戶需求制定個性化的理財方案，系統配置了包括“i股票”和“i配置”在內的強大功能。我國A股交易市場上散戶占據了半數以上，很多散戶對于科學的倉位控制、科學選擇股票池等基本理念都沒有完全掌握，這就導致他們的投資存在一定的盲目性和不合理性。針對這個市場現狀，“貝塔牛”推出了“i股票”服務。“i股票”服務可以根據投資者的財務狀況和理財目標，為投資者制定證券買賣的理財方案，在每日市場行情變動及時向客戶推送操作建議。

2.投研管理

根據申萬宏源證券官網顯示，“云聚”投研交互平臺是申萬宏源研究面向機構客戶、上市公司、投資顧問的高端服務號。云聚投研平臺是由基礎支撐、金融模型、業務功能和客戶服務組成。基礎支撐由數據和AI+算法組成。數據模塊中第一部分涵蓋Wind、聚源、東財等基礎數據，平臺對不同數據源交叉驗證，保證數據質量，并進行歸類、封裝屏蔽存儲，方便上層模型透明化調取；同時也包含證券市場整體統計數據、證券管理人跨渠道公開采訪交流及調研內容、證券產品輿情關注等數據。最后一部分數據是公司內部數據，包括股票市場行情、多因子模型指標、客戶交易分析數據等。另一技術模塊AI+算法基于PyTorch開源機器學習平臺和Spark內存計算引擎，封裝了機器學習中特征工程、分類、聚類、回歸等算法和彈性分布式數據集RDD的算子過程。

（二）區塊鏈技術在證券業的應用現狀

1.資產證券化

近年來，ABS市場一直難以擴大的一個重要原因在于我國二級市場的資產證券化缺乏流動性，這必然導致將ABS持有到期成了廣大投資者的選擇，區塊鏈技術能更好的幫助投資者完成價格發現的目標。與此同時，在交易這一方面，區塊鏈的加入能夠提高交易的安全性。圖謀不軌者往往需改寫一半以上的節點才能破壞數據，想要更加安全可靠就必須加入更多的節點；多個有聯系的節點同時運作就能夠起到互補作用，即使有某個節點被破壞也不影響整個系統的運行，單就這一點就使得證券行業成本得以降低。2018年國金證券自主研發的ABS云4.0系統（以下簡稱“4.0系統”）正式上線，實現了自身技術的一次大躍升；截至2022年8月21日，國金ABS云受理資產量達到1300多億元，迎來了平臺發展的大爆發。

2.投行業務

根據中信證券官網顯示，2016年中信證券就在全國布局了10個區域投行，并在近幾年不斷增加區域投行數量，在各個方面不斷拓展投行業務，投行業務涉及的客戶規模也越來越大。中信證券投行業務覆蓋面較為廣泛，涵蓋金融、能源、基礎設施與房地產、裝備制造等領域，涵蓋6000多家企業，其中包括了1600多家上市公司客戶。根據中信證券的2021年財報顯示，投行完善大客戶戰略、IPO承銷規模、持續保持穩定的高收入狀態。

二、金融科技對證券業的影響中存在的問題

（一）整體服務水平不夠完善

從整體服務水平上看，證券金融產品的服務運轉需要各部門協同參與，如證券公司的業務拓展部、科技金融部、資金運營部和數據中心多部門協同服務。當前產品在實際運行中存在各部門意見不統一的情況，如科技金融部和數據中心過于注重數據和科技研究，沒有向其他部門及時傳達產品數據的變更等情況，而業務拓展部也沒有及時向其他部門匯報產品的使用者測評意見。同時智能投顧產品的服務還不夠到位，量化交易平臺缺少實際交易提示，智能投研平臺缺乏標桿性應用案例。

（二）創新能力不強

證券公司平臺存在創新能力不強的問題，沒有及時根據市場環境的變化做出相應的算法模型創新。同時證券行業存在嚴重的同質化現象，產品創新不足直接導致了券商證券業務價格戰的開啟。目前證券行業中，多家券商以低傭金、低手續費的方式吸引投資者，這就違背了投資主要目的是創造更多的收益。由于產品創新能力不足，很多券商開始開啟了各類型宣傳戰，企圖通過多樣化的宣傳方式，增加產品的吸引力。

（三）風險控制能力不足

當前我國證券公司普遍不重視投行業務的風險控制，很多證券公司內部的風險制度管理、日常的風險培訓和風控合規流程都存在著很多問題，這在無形中為投行業務的進一步發展埋下安全隱患。很多證券公司的量化策略平臺還不夠完善，體現在沒有及時更新行情數據，或是因為各種原因導致數據丟失，這些問題可能會造成參數模型與行情數據不匹配的情況。

（四）監管體系不夠完善

目前，我國證券行業監管體系還不夠完善。在現有的監管體系下，智能投顧產品的作用僅限于提供投資建議，比如說賬戶的實時跟蹤、賬戶的資產管理等方面無法繼續跟進，這樣就弱化了智能投顧產的作用，造成智能投顧產品的應用局限性很大。同時量化交易平臺通過短線操作從散戶手中賺取大量利潤，收割“韭菜”現象的實質并沒有改變，并且通過量化交易的手段來獲利往往更加可觀。這一點從側面說明當前監管部門對于量化交易平臺的監管不夠到位，監管體系不夠完善，無法避免機構大量收割散戶“韭菜”的現象發生。

三、改善金融科技對證券業影響的對策

（一）完善服務水平，轉變服務模式

證券公司應該不斷地完善服務水平，轉變傳統服務模式。第一，證券公司應當加強智能投顧產品的體系建設，轉變投顧服務模式。為了讓智能投顧產品得到更廣泛的推廣，證券公司需要求投資顧問提升個人專業素養，轉變傳統的服務模式，讓顧客得到更多滿足感。第二，證券公司應當在向客戶介紹產品時，做出更明確的說明定義，改變國內投資者對使用產品操作短線的思維。第三，證券公司應當完善數據收集和優化，加強投資者實盤操作的指導，進一步完善服務水平，轉變服務模式。

（二）加大產品創新力度，樹立品牌效應

在證券產品的研發上，證券公司應該加大自身產品的創新力度，根據公司的實力資源推出頭牌產品，樹立品牌效應。同時證券公司應當增加科研投入，提高投研交互平臺的創新力度，努力打造品牌效應。證券公司還需增強對股票波動的分析深度，解決風格刻畫和特色化數據不足的問題，后續要增加波動性衡量及尾部風險分析工具。

（三）加強風控管理，降低行業風險

證券公司應加強風控管理，降低行業風險。證券公司應當進一步完善自身投研交互平臺的發展環境，針對外部不可控風險制定防備預案，加強對平臺的實時監督和管理。對于證券產品應增加防御性策略，豐富模型的因子參數，降低策略的關聯性，選定能夠作為應急的備選策略來匹配規模增長；其次，要制定嚴謹的風控措施，改變短期操作即可賺取高額回報的思維，于相關合適的階段適當封盤，追求規模的線性增長，以此降低對于策略和產品運行的沖擊。

（四）完善監管體系，制定合適的監管制度

首先，監管部門需要完善相關法律法規，從源頭上避免不必要的財務糾紛，制定的法律法規應當涵蓋智能投顧產品、投研交互平臺的設計、用戶服務等各個方面。其次，要加大力度培養專業人才，專業隊伍的壯大更加有利于產品的推廣和運營，專業化也更能促進證券產品的發展。同時證券公司應該加強內部管理，完善內部監管體系，制定嚴格的內部監管制度，對于首次公開發行的保薦項目要嚴格依照有關部門的規定，對于信息的披露要及時準確，對于投行業務要嚴謹處理。

參考文獻：

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