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文/清华大学金融科技研究院证券科技研究中心 贺竞成 梁昱

导读：本文根据要点针对不同业务条线的数字化转型实践提出了相关建议，指出经纪业务可以以一站式经纪业务综合服务平台、数据统筹、产品管理为切入点；投行业务要注重投行业务管理系统的升级以解决人员管理、过程管理、财务管理、项目客户维护等环节存在的问题；资管业务要转变核心理念、加强业务协同、注重资产管理系统的开发与升级；证券研究要实现数据管理标准化、加强另类数据获取、建立专有算法模型与数据工具库。

证券公司的数字化转型涵盖信息化、数字化、智能化三个阶段，并以运营与决策的“智能化”作为最终目标。证券公司的数字化转型最终会体现在各业务条线具体应用场景中，因此本文从证券公司业务视角出发，对包括经纪业务、投行业务、资管业务以及证券研究在内的前台业务的数字化转型进行阐述和总结，旨在为证券公司前台业务数字化转型实践提供指引。

一、经纪业务

证券公司的经纪业务指证券公司通过其设立的证券营业部，接受客户委托，按照客户要求代理客户买卖证券，并提供交易单元席位租赁、金融产品代销等服务的业务。

（一）线上线下相结合的运营模式（O2O）

随着移动互联网技术的发展与应用，证券公司之间的竞争已经由线下营业网点的扩张转移到互联网线上引流的模式。随着证券公司佣金收入的下降，线下运营的盈利模式逐渐失去其竞争优势，而通过移动互联网的线上赋能，能够使证券公司扩大其客户资源范围，实现更精准、更高效、更广泛的用户触达，帮助证券公司完成经纪业务的数字化转型。首先，线上线下结合可以转变证券公司的获客方式，通过移动端APP打造应用集群，并结合微信公众号、微信小程序、财富号、财经门户等方式实现不同平台间的相互导流。其次，线上线下结合有利于提升用户服务质量及团队服务能力，通过个性化的方式提供低成本、效率高、范围广、标准化的线上服务。

（二）数据驱动的数字化运营模式

在金融科技的支持下，证券公司可以运用人工智能、云计算、大数据等技术，构建集数据采集、存储、调度、查询、交换、计算等功能于一体的大数据平台基础设施。同时，引入数据治理体系，以数据服务为核心理念，建设以大数据平台为支撑的数据中台、运营中台、营销中台，赋能证券公司的前台业务与客户服务，最终形成为以客户体验为中心、以海量数据为驱动的新经纪业务形态。

（三）产品和服务的变革与升级

在线上化、数字化的运营模式下，以用户为中心的立体化、实时化、在线化、全面化、个性化、系统化、精细化、精确化的服务与营销体系逐步建立起来，将用户带入到应用场景中，从被动营销与服务接受转变为主动消费与学习获取，服务人员与用户的互动交流更为紧密，关系更为融洽，信任纽带更为牢固。此外随着客户的金融素养普遍提升，对金融产品有着多元化、差异化的层次性需求，证券公司的产品变革与升级成为必然的趋势。

二、投行业务

投行业务是证券公司业务版图的重要组成部分，主要包括股票承销与保荐、债券承销、并购重组、财务顾问、资本中介服务等几大业务模块。现阶段，我国证券行业投行业务存在收入结构单一、经营理念不匹配、国际竞争能力不足等问题。

（一）  数字化转型路径

1.头部证券公司的智能大投行路径

在金融科技的驱动下，运用人工智能、大数据、云计算等技术全面覆盖股票保荐与承销、债券承销等多个业务链条，并建立多元化的复合型人才梯队，通过科技与人才的结合重点提升销售团队、研究团队的营销与研究能力，从而夯实项目储备、项目承揽、项目定价、项目风控等业务基础。

2.小型证券公司的精品投行路径

在投行业务市场及政策环境宽松转暖之际，小型证券公司需要集中自身资源，运用金融科技手段采用差异化、精品化战略，专注赋能其中一项或几项业务板块，注重自动化以及大数据分析，深耕细分行业，提高产品与服务的创新能力，加强风险管控，持续增强业务专注度与独立性，扩大自身竞争优势，在投行业务市场中走出一条精品投行的道路。

（二）数字化转型提升业务能力

1.投行文档材料数字化

通过数据的自动化挖掘和爬取，能够加强投行业务基础信息的搜集能力，扩大数据的广度和深度，并且能够将海量的金融数据进行有组织、有逻辑、有关联性的整理和规范，构建金融数据库，提升基础信息的质量。以结构化、高质量的数据为基础，通过电子模板自动化创建工作底稿文档，将纸质材料电子化并存储至云端，通过构建底稿管理系统对投行资料进行系统性管理。

2.定价、产品设计、营销、风险管理的综合提升

在定价方面，通过定价模型的构建与训练，能够对反映行业现状、经济发展、市场风险等不同方面的定价影响因子进行综合运算，不断完善模型逻辑和调参方法，运用技术手段辅助业务人员进行项目定价，提升定价的有效性。在产品设计和营销上，通过对客户数据的挖掘与分析，发现客户的个性化需求和特征，有针对性地进行产品研发，搭建投行业务产品矩阵，实现不同层级客户的全面覆盖，并通过制定信息化、标准化的营销体系与激励机制，构建专业性高、执行力强的营销团队。在风险管理方面，设立独立的风险管理部门，通过构建数字化风险管理系统，动态计算和监控风险指标，利用信息平台实现风险管理的标准化流程，提高投行业务的质量控制与风险控制能力。

（三）投行业务数字化中台建设

数字化中台为承揽、承做、承销、持续督导等流程环节提供各类辅助性工具，并在系统中设置关键节点，明确质控、内核、合规、风控的规则，制定投行业务各流程环节的执行标准，提升了投行业务的规范性，推进投行业务的智能化，实现投行业务由人员密集向知识密集、技术密集的转型。此外，数字化中台为投行业务的基础研究提供有力的支持。

三、资管业务

资管业务指金融机构对他人的委托资产进行投资和管理，获取投资收益，实现委托人资产的保值及增值，并以特定比例收取资产管理费用。

（一）资金端

 1. 丰富服务与产品助力资金汇集 

在金融科技的推动下，证券公司投行业务可以实现客户与服务线上线下的双重链接，重构客户服务模式，并以客户大数据分析为基础，在客户生命周期的价值链条上深耕细作，将碎片化的资金渠道通过科技手段进行立体化、层次化的归集，在资金端拓展客户触达的深度与广度。在资金端具体的业务场景中，以获客、营销、产品、服务、信用管理作为客户价值链的主要环节，分别运用智能获客、智能营销、智能投顾、智能客服、智能反欺诈等手段进行赋能。

 2.业务协同与理念转变助力财富管理转型

在财富管理转型中，证券公司要建立以客户为中心的理念，建立全新的商业模式，不能局限在理财产品销售、交易及融资融券提供、咨询服务附加、产品利润驱动的范围内，要以提供一站式资产配置服务为出发点，积极促进证券公司不同业务部门的协调与合作，制定公平的利益分配机制，为用户进行综合的理财方案设计，实现用户的财富保值、增值，以用户的财富积累与传承为目标，运用人工智能、大数据等技术手段，以线上线下结合、数字化运营、多元化产品矩阵为基础，为用户提供线上化、智能化、灵活化的投资咨询、产品设计等个性化服务，实现真正的财富管理转型。

（二）资产端

1.研发智能风控平台，严格控制资产风险

证券公司在开展资产管理业务过程中，通过金融科技构建智能风控平台，一是能够提高资产信息的碎片化整合，综合研判资产在不同环境下的动态情况。二是引入可量化、可跟踪、可调整的资产风险评估指标，并能够通过算法与模型实现风险控制的流程化、标准化，提高风险资产处置的准确性与及时性。

2.构建资产管理系统，提升主动管理能力

资产管理系统能够通过技术手段使之具备自动化、可扩展、高可靠的特性，降低IT运维的成本，对资产管理全业务生命周期进行灵活、全面的管理。通过账户体系、产品体系、金融资产体系、信用体系、合规体系、投研体系等横向业务链条环节的子系统，以及基础设施、数据平台、运营平台等纵向管理架构，将客户、资产、信用、合规等环节紧密连接，实现线上线下业务资源的灵活分配，形成合纵连横、层次分明的资产管理业务数字化管理体系，赋能证券公司资管业务的主动管理能力。

3.区块链技术实现资产证券化 

将区块链技术运用到资产证券化中，通过将底层资产信息上链，结合区块链的算法公示机制、时间戳、链式结构等特性，可以有效提升底层资产的透明度，消除参与方之间的信息不对称。此外，将业务过程中产生的文档资料、交易数据存储在区块链中能够防止数据信息被轻易篡改，且在权责认定时可以追溯资料来源，提高资产证券化业务的安全性与监管效率。在交易履行方面，区块链智能合约、分布式架构与点对点传输等技术特点能够实现交易的自动化精准执行，确保交易的及时性，有效降低对手的违约风险。

四、证券研究

证券公司在投研市场生态发生重构之际，要积极将智能投研运用在证券研究中，实施证券研究的数字化转型，提升研究部门的研究能力与效率。智能投研可以改善数据维度少、频率低，调研样本少、偏差大等缺陷，将结构化数据与非结构化数据相结合，扩大数据资源范围，加强数据的深度价值发掘，为投研工作提供良好的信息和数据基础。

此外，智能投研通过人工智能算法的支持，具备良好的自我学习能力，可以从数据当中学习资产、事件、行情走势之间的相关性，发掘潜在信息，实现模型的训练与优化的持续迭代，并在传统的数据获取、数据处理、数据分析、观点决策等投研环节中实现自动化、规模化、标准化，提升各环节的速度与质量，实现从数据搜集到投资决策的自动化一站式服务，对证券公司的证券研究是不可或缺的助力。

在数据层面，加强另类数据的获取与价值挖掘是提升证券研究质量的另一有效途径，像卫星数据、地理数据、舆情信息等涵盖不同维度的另类数据可以作为智能投研的数据基础，拓宽数据信息维度，在人工智能、大数据等算法的支持下，另类数据的价值发现空间被大幅拓展，是智能投研的有力推手。

五、启示与建议

（一）经纪业务

1.一站式经纪业务综合服务平台

一站式经纪业务综合服务平台以效率、体验、成本三要素为核心，遵循以客户为中心的原则，以人工智能、大数据等技术为支撑，以数据作为燃料，根据零售客户、机构客户等不同客户群体的需求开展产品创新、服务升级、运营优化，做到经纪业务精准化、智能化、轻型化、实时化、个性化。充分发挥技术优势，助力员工业务开展，实现之前提到的线上线下渠道的深度融合、数据驱动的数字化运营模式与产品和服务的迭代升级，进一步拓展经纪业务市场份额。

2.数据统筹

经纪业务综合服务平台搭建需要建立在良好的数据统筹基础之上，业务部门需要将用户信息、产品信息、新闻资讯、行业知识、三方数据等各类数据资源进行统筹与管理，制定数据收集、存储、处理与分析规范，为经纪业务综合服务平台提供数据保障。

3.产品管理

随着客户需求越加多样化、个性化，证券公司经纪业务的产品创新将持续升级，逐步形成产品层次化矩阵，产品数量的增多对产品管理提出了更高的要求，证券公司需要清晰明确地产品管理路径以建立产品开发管理体系、人员绩效管理体系、客户运营管理指标体系，将业务人员、产品经理、产品属性与客户需求进行紧密对接，形成良好的产品跟踪与督导机制。

（二）投行业务

1.人员管理

在人员管理方面，投行业务管理系统需要具备线上化留痕功能，实时记录业务人员的言语与行为，并展现业务人员在不同项目上的分布情况，便于后续管理层的查询与督导，以及对项目资源的重新分配。

2.过程管理

在过程管理中，投行业务管理系统需要将项目日志管理标准化、自动化以确保项目信息记录的准确性、及时性和完整性，通过在系统中内嵌数据抓取与处理功能，降低证券公司投行项目管理的复杂度，实现便捷、高效的过程管理。

3.财务管理

财务管理的重点在于及时的跟进与合同的准确性，需要避免合同填写错误或条款跟进滞后等现象。通过投行业务管理系统的升级，可以实现合同记录与跟进的自动化、智能化处理，以满足财务管理的相关要求。

4.项目客户维护

在项目客户维护上，投行业务管理系统需要加强对大中型企业的覆盖范围，在系统中设置重要的流程控制节点，根据业务性质划分出各自独立或耦合的子模块以满足项目进展中客户管理的需要，并运用人工智能、大数据等技术对海量客户数据进行采集、清洗、分析、建模，挖掘潜在业务机会，实现客户的深度开拓与精细化管理。

（三）资管业务

1.转变资产管理理念，加强业务协同

证券公司要在资管业务条线运营中树立以客户为中心的核心理念，避免片面的以业绩为驱动开展业务工作，以帮助客户实现财富的稳定增长，为客户提供个性化、专业化的一站式资产配置服务。在此基础上，证券公司要注重培养与提升业务人员的服务能力与专业水平，打破不同业务条线之间的资源壁垒，清晰界定利益分配机制，提升业务协同效率与凝聚力，更好地助力证券公司财富管理转型，以良好的理念与服务赢得客户的尊重与信任。

2.资产管理系统开发与升级

证券公司要主动开展资产管理系统的开发与升级工作，将资产管理价值链上的产品设计、产品服务、客户营销、交易结算、风险控制、研究分析等业务环节用数字化解决方案进行贯穿，全方位增强自身资管业务的主动管理能力、资产运营效率，为建立资管业务生态持续输出服务能力，提供高质量的技术支持。

（四）证券研究

1.数据管理流程标准化

证券公司要制定清晰的数据管理流程，明确数据源、数据结构、数据类型、数据存储、数据提取、数据分析等方面的统一标准，避免在各业务条线之间出现数据缺失、数据重复、数据权限不统一、数据结构混乱、数据接口不规范等问题。要在开展智能投研工作前投入资金、时间和精力将现存的数据问题处理好，为研究工作扫清数据障碍，力求达到事半功倍的效果。

2.另类数据获取与应用

人工智能、大数据等技术的研究与应用为另类数据的获取及处理提供了强大的技术支持，因此除去企业运营、财务、投资数据等常规类型的数据资源，证券公司可以加强对另类数据的探索与研究，扩大数据资源范围，提升信息挖掘的深度与广度。

3.建立算法模型与数据工具库

在数据治理清晰的基础上，证券公司可以将智能投研工作中开发与应用的算法模型、数据工具整理归集，建立专有的算法模型与数据工具库，对相关文档进行线上留存，便于研究工作的更新迭代，避免在长期研究过程中的重复开发，提升智能投研的工作效率。

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