2017年12月1日-3日，由中國期貨業(yè)協(xié)會、深圳市人民政府主辦的第十三屆中國(深圳)國際期貨大會在深圳召開。本屆大會以“開放融合 提升服務 共贏未來——新時代期貨及衍生品行業(yè)的轉型與發(fā)展”為主題。12月2日下午，由華泰期貨承辦的“科技發(fā)展與信息安全”分論壇召開。中國證監(jiān)會信息中心副主任劉鐵斌以《金融科技在證券期貨業(yè)的應用與發(fā)展》為主題發(fā)表講話。

中國證監(jiān)會信息中心副主任劉鐵斌

劉鐵斌指出，現(xiàn)代科技主要是由人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)組成，俗稱ABCD。由信息技術組成現(xiàn)代科技，包括移動互聯(lián)、社區(qū)網(wǎng)絡、量子計算、3D打印等等，很多技術組合在一起，催生了行業(yè)的金融科技和監(jiān)管科技。

“監(jiān)管科技，實際上應該是分成兩個方面：一方面是監(jiān)管+現(xiàn)代信息技術，它是指證監(jiān)會和交易所等等市場核心機構，利用現(xiàn)代化的技術來優(yōu)化和改造監(jiān)管和監(jiān)察等業(yè)務，全面掌控和防范市場風險，強化針對證券期貨違法的執(zhí)法能力。第二方面是合規(guī)風控和現(xiàn)代信息技術，這是指機構利用現(xiàn)代信息技術手段來提升業(yè)務監(jiān)控和合規(guī)審計效果，來保證業(yè)務的合規(guī)開展，提供盡職調查能力，規(guī)范投資者的交易行為?！眲㈣F斌如是說。

他還表示，現(xiàn)代科技已經(jīng)應用到各個應用場景當中，未來的十大科技的發(fā)展方向，可能會根本性的改變我們人類的生活模式。

以下為文字實錄：

劉鐵斌：各位領導，各位嘉賓，大家下午好！今天我匯報的題目是“金融科技在證券期貨業(yè)的應用與發(fā)展”。

大家知道，剛剛開完十九大，我們國家現(xiàn)在進入了一個新時代，值得我們慶幸的是，現(xiàn)在從國家到證監(jiān)會都非常重視金融科技的發(fā)展，非常重視信息安全工作，習總書記專門強調國家經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉型需要信息技術作為催化器、加速器，充分利用核心技術實現(xiàn)各行業(yè)的跨越式升級，提升產(chǎn)業(yè)轉型速度，縮小與發(fā)達國家的差距。這是我們很好的契機。金融科技的基本情況從三方面闡述，基本內涵、發(fā)展現(xiàn)狀和應用情況。

大家知道，現(xiàn)代科技主要是由人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)，俗稱ABCD，由信息技術組成現(xiàn)代科技，包括移動互聯(lián)、社區(qū)網(wǎng)絡、量子計算、3D打印等等很多技術組合在一起，催生了行業(yè)的金融科技和監(jiān)管科技。ABCD這四方面現(xiàn)在是作為最重要的信息科技的基礎來為我們行業(yè)的金融科技的發(fā)展提供一個基本的保障。

云計算，現(xiàn)在普遍采用新型的技術服務模式，它包括IaaS、PaaS、SaaS等等，通過提供統(tǒng)一的基礎資源的服務、平臺的服務、計算能力的服務還有軟件的服務，來為大家提供集約式，能降低成本能快速部署的應用。

人工智能，實際上是一種機器學習的過程，它可以分為有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習，其中它的一分支是深度學習，涉及深度神經(jīng)網(wǎng)絡，利用以前人類認知的專有領域，比如圖像識別、文本理解、音頻識別，所以這個也是特別受關注。目前在狹義的階段，應該說是針對特定任務和機器學習的解決方案，今后我們可能會迎來更廣義的人工智能，可以將所有的問題都能夠智能化?；旧先斯ぶ悄芙咏谌四X的思維。

區(qū)塊鏈技術，這幾年也是研究非常廣泛，從比特幣到分布式賬本等，最重要的應用大家還在探討之中，銀行在這方面的應用可能比我們應用的前景更廣泛一些。但是在證券期貨行業(yè)也會有相應的應用，一會兒我會講到。

大數(shù)據(jù)，應該說現(xiàn)在大家炒得比較熱，它實際上是一種基礎性的，容量大，類型多，存儲速度快，它是由各種解決方案、體系、結構、工具和平臺集合所組成，能夠應對在數(shù)量、速度和多樣性日益增長的信息資產(chǎn)。我覺得大數(shù)據(jù)實際上還是一種最基本的數(shù)據(jù)集合，所以它會在不到5年時間內，將來不再是單獨的類。

我們講到金融科技，什么是金融科技？金融科技是金融和現(xiàn)代信息技術的結合，是核心機構和證券機構利用現(xiàn)代信息技術全面改造和優(yōu)化業(yè)務流程和市場服務能力，為不同類型的投資者提供定制化、高效的、全面的、智能化的業(yè)務服務，來推進行業(yè)機構提升經(jīng)營管理能力，優(yōu)化運營結構和降低經(jīng)營成本，來促使經(jīng)營機構進行差異化的競爭。

監(jiān)管科技，實際上應該是分成兩個方面：一方面是監(jiān)管+現(xiàn)代信息技術，它是指證監(jiān)會和交易所等等市場核心機構，利用現(xiàn)代化的技術來優(yōu)化和改造監(jiān)管和監(jiān)察等業(yè)務，全面掌控和防范市場風險，強化針對證券期貨違法的執(zhí)法能力。二方面是合規(guī)風控和現(xiàn)代信息技術，這是指機構利用現(xiàn)代信息技術手段來提升業(yè)務監(jiān)控和合規(guī)審計效果，而保證業(yè)務的合規(guī)開展，提供盡職調查能力，規(guī)范投資者的交易行為。

從現(xiàn)在發(fā)展來看，我們可以歸結為幾個特點：一是算力平臺化、算法工具化，尤其是以人工智能為代表。現(xiàn)在很多廠商擁有的大數(shù)據(jù)結構層的技術和平臺產(chǎn)品，規(guī)模不斷擴大，阿里現(xiàn)在有達到五千臺服務器的規(guī)模。大數(shù)據(jù)分析和人工算法也都是開源的。二是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壟斷化，現(xiàn)在很多廠商擁有自身業(yè)務領域優(yōu)勢，能夠獲取獨特的數(shù)據(jù)資源，一方面它嚴格的限制對外的數(shù)據(jù)共享，比如阿里、百度、騰訊等等，螞蟻金服，這些大型互聯(lián)網(wǎng)科技公司，擁有海量數(shù)據(jù)，BAT三家擁有的數(shù)據(jù)應該是3300PB，這是什么概念呢？一個PB相當于是15個美國國家圖書館的數(shù)據(jù)量，他們有3300PB，每天以4PB的速度增長，數(shù)據(jù)規(guī)模是相當?shù)目植馈４髷?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟化，將來可以為我們的監(jiān)管需求能夠提供服務。

大數(shù)據(jù)應用的基本方式，一種相應的模型。

這是優(yōu)勢，包括技術門檻比較低，產(chǎn)業(yè)日趨成熟。但是劣勢是現(xiàn)在金融監(jiān)管領域沒有相關的經(jīng)驗可以借鑒，還是屬于初期發(fā)展階段。

從Gartner發(fā)布的信息發(fā)展(300469,股吧)科技現(xiàn)狀來看，未來10年發(fā)展主要是三個方面，智能化、數(shù)字化和網(wǎng)格化，這是未來數(shù)字業(yè)務和生態(tài)系統(tǒng)的一種基礎。未來十大戰(zhàn)略發(fā)展趨勢，除了人工智能和區(qū)塊鏈，還包括智能應用、程序和增強分析，包括智能事物、邊緣云、繪畫平臺、沉浸體驗、事件驅動等。人工智能應該說是未來十年內最具顛覆性的一種科技，因為它具有前所未有的計算能力，接近無限的數(shù)據(jù)量，并在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中取得空前的進步。這些使擁有人工智能科技的機構可以駕輕就熟，適應新環(huán)境、解決新問題。

智能應用程序分析，現(xiàn)在正在改變著工作性質和工作場所、結構，未來幾年當中，幾乎所有的應用程序和服務都將包含一定程度的人工智能。它的增強分析應該說是一種特別具有戰(zhàn)略意義的下一代數(shù)據(jù)和分析范例，通過機器學習，為廣泛的業(yè)務用戶、應用人員和普通數(shù)據(jù)科學家，能自動化整備數(shù)據(jù)。所以它將成為顛覆的數(shù)據(jù)市場的一種驅動因素。也是數(shù)據(jù)分析的未來。智能事物，現(xiàn)在應該說是一種超越嚴格變成模型、執(zhí)行的物理事物，它也是利用人工智能提供先進的行為，與周圍的環(huán)境和人和自然的交互，比如亞馬遜揚聲器，它就是一種智能化事物的例子。包括數(shù)據(jù)孿生，也是對真實世界的實體或者系統(tǒng)的數(shù)字表示。數(shù)字孿生可以增強數(shù)據(jù)洞察里，并且改善角色決定，最終幫助開發(fā)者做新的商業(yè)模式。

邊緣計算，從網(wǎng)狀、網(wǎng)格和分布式處理的概念中得到的，它試圖保持流量均勻和本地處理，目標減少流量的阻塞和延遲。邊緣計算將分布式計算代入云風格中。繪畫平臺，可能未來幾年里，基于自然語言界面的繪畫界面將成為用戶交互的最主要的目標。沉浸體驗實際上是虛擬現(xiàn)實VR、增強現(xiàn)實AR和混合現(xiàn)實MR，他們在改變著人們感知數(shù)字世界的方式。MR將VR和AR兩種模式擴展，是以更強大的方式整合物理世界，在MR當中用戶可以與數(shù)字和真實世界的物體進行交互，同時保持物理世界的存在。現(xiàn)在可能很多是應用在網(wǎng)絡游戲等等這些方面，但是這種體驗可以看出超出最開始的設計想象。

未來的十大科技的科技發(fā)展方向，可能會根本性的改變我們人類的生活模式。現(xiàn)代科技已經(jīng)應用到各個應用場景當中，比如自動駕駛汽車，比如我們每天開車出行一定要看看百度地圖或者Google地圖，來看看我們到底選哪條路來走，他們收集的方式是每個人點地圖，你就會上傳數(shù)據(jù)上傳到它的數(shù)據(jù)庫，它根據(jù)上傳數(shù)據(jù)決定這條路是否擁堵，也是互相交互的過程。比如我們進停車場，我們去開自己的車，它的監(jiān)控系統(tǒng)就會監(jiān)控，看周圍是不是有破壞分子或者是不是有嫌疑分子，如果有馬上通知安保人員。包括我們早上起床，也許自動的給你播放你喜歡的音樂，可能會把晨報，把你想要的信息全部摘出來，直接供你來進行閱讀。比如機器翻譯，現(xiàn)在科大訊飛(002230,股吧)搞的機器翻譯，也是非常精準。今后我們的學習系統(tǒng)，以后我們去學門課或者參加考試，學習系統(tǒng)會自動給你推送題目、自動給你評分、自動給你找相關的資料等等?，F(xiàn)在已經(jīng)應用到生活當中的各個層面。

人工智能最近有名的案例，AlphaGo，AlphaGo最開始是一個有監(jiān)督的學習，到AlphaGo Zero是無監(jiān)督學習，沒有把人類的圍棋棋譜輸入進去的情況下，只是告訴他一個規(guī)則，他通過十幾天的學習以100：0擊敗了AlphaGo，AlphaGo以3：0擊敗了柯潔，可以看到人工智能的發(fā)展多么的迅猛。美國著名科學家寫了一本《終極算法》，他說是不是有一種終極算法，這種終極算法可以解決一切問題，以后所有的問題，終極算法可能都能解決。這是一個美好的愿望，但是不一定能夠真正實現(xiàn)。終極算法真正實現(xiàn)的話，也可能是人工智能統(tǒng)治世界了。

第二部分，行業(yè)金融科技應用現(xiàn)狀與問題。從三方面來給大家講述一下。

前一陣，我們對行業(yè)進行了一次調研，14家核心機構和13家的證券期貨經(jīng)營機構，從我們的調研情況來看，大家現(xiàn)在在大數(shù)據(jù)、云計算方面，人員資金投入比較多一些，在區(qū)塊鏈和人工智能方面還是起步階段。這是調研情況，可以看到市場核心機構在云計算方面投入多點，基礎設施建設上，市場和人員投入上在大數(shù)據(jù)方面要多一些，經(jīng)營機構現(xiàn)在也是在大數(shù)據(jù)和人工智能方面投入相對多一些，因為經(jīng)營機構，包括智能客服等講到了，這些要多一些，這是大致的調研范圍的配置。從這里可以看出來，發(fā)展還是比較失衡的，投入不太均勻。證券公司、交易所資金投入大一些，基金公司正在試點和探索，期貨公司幾乎是一片空白，所以今天我們在座的期貨公司比較多，確實是，我們在IT投入上，在IT人員的儲備上，在適應新一代技術人員的儲備上，我們現(xiàn)在確實很落后。但從全球范圍來看，整體上都是處于應用探索，百花齊放的階段，現(xiàn)在我們與國外金融機構的差距還沒有質的差別。

我們現(xiàn)在多數(shù)的金融機構將大數(shù)據(jù)、人工智能技術應用于客戶服務效率提升和內部運營優(yōu)化等金融科技領域，比如投資者畫像系統(tǒng)等。但是各經(jīng)營機構利用大數(shù)據(jù)、人工智能技術增強業(yè)務合規(guī)和運營風控等，這種科技監(jiān)管水平的研究應用還比較少。在云計算方面，多數(shù)經(jīng)營機構自建私有云，或者借助行業(yè)云來部署內部的開發(fā)測試、災難備份和互聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)，增強了系統(tǒng)的建設擴容的能力，降低建設成本。

監(jiān)管科技方面，現(xiàn)在也是在這些驅動交易、內幕交易、高頻交易等，智能化識別、關聯(lián)賬戶識別，等等這些方面也做一些研究工作。行業(yè)服務方面，現(xiàn)在有些云的服務，課題研究一會兒也會講到行業(yè)內深交所即將成立的金融科技研究發(fā)展中心。

金融科技面臨的困難與問題，四方面：一是配套法律法規(guī)有待健全。對業(yè)務服務模式、人機交互、法律界定、信息技術管理、風險防范和應急處置有待進一步明確。行業(yè)尚未規(guī)劃頂層的設計，所以對行業(yè)急需的核心技術和應用服務沒有形成聯(lián)合的研究機制。另外行業(yè)缺少符合數(shù)據(jù)科學特點的技術業(yè)務復合性治理結構，行業(yè)機構在相關的信息技術人才、技術能力儲備、科研經(jīng)費投入方面缺口比較大。數(shù)據(jù)治理也還存在一些問題，一個是數(shù)據(jù)科學人員無法接觸數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)管理部門不懂數(shù)據(jù)科學的矛盾。第二，行業(yè)數(shù)據(jù)很多都是物理存儲的集中，大多數(shù)是未在數(shù)據(jù)模型上進行整合。第三，數(shù)據(jù)共享方面，由于行業(yè)數(shù)據(jù)標準不完善，行業(yè)機構無法引入外部數(shù)據(jù)。這也是數(shù)據(jù)無法打通、無法整合，沒有整合、打通的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模型不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)，沒有辦法進行大數(shù)據(jù)和人工智能的應用。

監(jiān)管科技的基本情況，我們對國外進行了調研，信息科技、監(jiān)管科技美國處于領先地位，它是搞矩陣式監(jiān)管。英國、新加坡和澳大利亞都是采用砂箱式監(jiān)管模式，英國應該說最先提出了由金融科技機構來實現(xiàn)自己的合規(guī)監(jiān)管。英國現(xiàn)在又提出了針對監(jiān)管部門進行科技監(jiān)管，現(xiàn)在提出了這個新的理念前面一個理念是針對證券期貨經(jīng)營機構或者經(jīng)營科技機構。日本現(xiàn)在鼓勵商業(yè)銀行投資金融科技公司，所以日本出臺相關法律法規(guī)以后，日本的商業(yè)銀行大量的資金投入到金融科技公司當中。這是他們各個方面的主要應用。

我們同步調研了國家相關的部委，人民銀行、銀監(jiān)會、保監(jiān)會、公安部、國稅總局等等，還有法院、檢察院，也了解到這些大的部委在金融科技領域方面，因為他們不一定叫金融科技，就是應用新技術來推動監(jiān)管科技的發(fā)展，應該說他們基本上都是開始重視新技術的應用。

云平臺建設，現(xiàn)在人民銀行，包括主要的部委也都在進行，國稅總局正在建設金稅三期，公安部采用六個不同的技術來建設6個省級運營平臺。公安部的數(shù)據(jù)也是相當龐大，北京中院是建立統(tǒng)一的智慧云，檢察院也是，最高人民檢察院統(tǒng)一開發(fā)全國的部署應用系統(tǒng)。這些部委也都是在搞云平臺的建設。

我們現(xiàn)在還是采用的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工作在向探索數(shù)據(jù)深度挖掘方面來發(fā)展，這是一個過程。

大數(shù)據(jù)方面，現(xiàn)在很多部委也建設了相關的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中心，證監(jiān)會現(xiàn)在應該說從六個方面來進行監(jiān)管科技的應用，一是在建立業(yè)務統(tǒng)籌、技術統(tǒng)一中央監(jiān)管信息平臺。二是開展行業(yè)的數(shù)據(jù)治理。三是探索前沿技術。四是建設完善的信息化技術設施。五是籌備大數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺。六是加強行業(yè)標準化建設。

證監(jiān)會現(xiàn)在是圍繞統(tǒng)一全面共享的原則，證監(jiān)會從建會開始就非常重視信息化建設，從信息化建設發(fā)展歷程來看，證監(jiān)會經(jīng)歷了從一個個獨立的業(yè)務系統(tǒng)建設模式，我們叫信息化1.0階段，現(xiàn)在進入到業(yè)務統(tǒng)籌、技術統(tǒng)一的、中央管控的建設模式，我們現(xiàn)在稱為信息化2.0。這個就是說一庫四通道，一網(wǎng)一庫四通道六個系統(tǒng)?，F(xiàn)在這六個系統(tǒng)包括下面28個監(jiān)管子系統(tǒng)，15個已經(jīng)上線。我們今后正在要往科技監(jiān)管、信息化3.0或者智能監(jiān)管的方向發(fā)展。

中央監(jiān)管信息平臺的數(shù)據(jù)資源全圖。

中央監(jiān)管信息平臺中央數(shù)據(jù)庫，也是采用基于強化主題的核心庫的建設，把監(jiān)管資源、監(jiān)管數(shù)據(jù)都納入中央數(shù)據(jù)庫當中。

非現(xiàn)場數(shù)據(jù)報送通道的流程圖，規(guī)范經(jīng)營機構報一次數(shù)據(jù)就可以，由各個相關的核心機構和監(jiān)管部門來共享數(shù)據(jù)。

對現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳輸，我們也是本著對接業(yè)務、安全高效的方式?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)傳輸今后都要通過證聯(lián)網(wǎng)，是行業(yè)的專網(wǎng)進行數(shù)據(jù)傳輸。

外部數(shù)據(jù)交換，我們專門通過數(shù)據(jù)交換的方式來進行外網(wǎng)和內網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸。

信息發(fā)布和反饋通道，業(yè)務監(jiān)管的模型。

行業(yè)的數(shù)據(jù)累計了4PB，日均委托量3.5億筆，包含19家核心機構和300多家中介機構的數(shù)據(jù)，中介機構是相關的監(jiān)管報送數(shù)據(jù)。

我們現(xiàn)在開展行業(yè)的數(shù)據(jù)治理工作，它是因為我們這么多系統(tǒng)，以前這么多系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)模型不統(tǒng)一，導致數(shù)據(jù)統(tǒng)一大集中以后無法共用，必須開展相應的數(shù)據(jù)治理。

為了解決上面的問題，我們專門成立行業(yè)數(shù)據(jù)治理體系，這兩年我們搞的數(shù)據(jù)模型，在數(shù)據(jù)模型的梳理過程當中，分了幾個步驟：提取行業(yè)規(guī)則、梳理抽象模型、設計邏輯模型?，F(xiàn)在我們已經(jīng)出臺了相應證券公司的邏輯模型，現(xiàn)在正在搞期貨公司和經(jīng)營公司的邏輯模型。這個邏輯模型搞出來以后，我們這些經(jīng)營機構就可以使用這些邏輯模型來進行落地，轉換成物理模型，就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的打通。

這是我們行業(yè)的頂層數(shù)據(jù)流程圖，這個圖可以看到行業(yè)所有數(shù)據(jù)的交換。

現(xiàn)在在前沿技術的研究方面，也開展無監(jiān)督機器學習相關的研究，力求與數(shù)據(jù)模型為基礎，結合少量業(yè)務領域知識，用聚類、分類、神經(jīng)網(wǎng)絡等等人工智能的方法來挖掘出盡量多的隱匿關系。這是我們正在做的工作，通過主題工程、特征工程、數(shù)據(jù)工程、計算工程和評價工程，一個完整的研究，通過知識圖譜、數(shù)據(jù)庫等等的應用，最后來落地。我們將來可以把這些數(shù)據(jù)，像內幕交易、老鼠倉、操縱市場，甚至于上市公司的財務欺詐等等，我們將來會生成各種各樣的模型。以后我們的中央數(shù)據(jù)庫里也會生成各種分類的動態(tài)分析庫。

基礎設施建設方面，我們還建設行業(yè)的證聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在行業(yè)所有機構都接入證聯(lián)網(wǎng)。人民銀行反洗錢和征信中心也會接入，20多家存管銀行也接入我們這里，還有信托公司、保險公司也在申請加入證聯(lián)網(wǎng)當中。這個網(wǎng)絡比互聯(lián)網(wǎng)要安全。我們籌備建設行業(yè)的大數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺，分業(yè)務平臺，也分安全監(jiān)管平臺，我們將來會建設行業(yè)的安全態(tài)勢感知平臺、應急指揮系統(tǒng)等等。

同時為了相應的數(shù)據(jù)安全，現(xiàn)在已經(jīng)起草準備出臺《云技術應用規(guī)劃標準》和《數(shù)據(jù)分類分級的標準》，這兩個標準相當重要，保證行業(yè)數(shù)據(jù)安全、信息系統(tǒng)安全的兩個重要標準。

第三，行業(yè)金融科技與監(jiān)管科技發(fā)展展望，分三個方面。

現(xiàn)在可以看到應用方向大概可以分為六個方面。實體畫像中，可以說現(xiàn)在在四方面，市場品種、上市公司、投資者、機構這方面可以進行畫像，來對上市企業(yè)的基本信息、組織架構、業(yè)務運營、重大事項等等進行抽象的和標簽化的處理。對投資者的基本信息、交易行為和風險偏好等方面建立投資者的畫像。投資產(chǎn)品的風險指標、業(yè)績指標等建立市場產(chǎn)品的畫像。經(jīng)營機構的組織結構、財務數(shù)據(jù)、業(yè)務發(fā)展、合規(guī)風控和相關輿情數(shù)據(jù)構建經(jīng)營機構的畫像。通過構建這些畫像來識別各方面的業(yè)務發(fā)展現(xiàn)狀、風控能力，還有合規(guī)情況等等。

精準營銷，現(xiàn)在也是經(jīng)營機構挖掘客戶潛力的最重要的手段，經(jīng)營機構根據(jù)投資者的地理位置信息、金融產(chǎn)品的查詢和消費信息，來動態(tài)感知投資者的投資心理，及時的提供金融銷售服務。金融機構根據(jù)投資者的畫像，比如年齡、資產(chǎn)規(guī)模、投資偏好，對客戶群進行精準分類，分析出他潛在的金融服務的需求，進而有針對性的開展營銷推廣活動。也可以利用大數(shù)據(jù)分析，同類投資者、不同投資的配合使用產(chǎn)品，適時推薦產(chǎn)品，還可以構建客戶生命周期管理等?？梢杂脕矸乐箍蛻袅魇А?/p>

效率提升，在智能化應用方面，包括智能客服、智能投顧、智能交易、智能投行、智能身份認證、智能運維等各個方面。

行業(yè)的基礎設施，現(xiàn)在我們行業(yè)的核心機構應該說已經(jīng)提供了不少相關的服務，包括開戶、身份認證、數(shù)據(jù)交換、估值核算、開發(fā)措施、行情、災備等等，市場核心機構在這方面確實功不可沒，也為我們行業(yè)基礎設施建設打下了一定堅實的基礎。

風險防范，可以說從三方面看，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術提升證券公司投行部門流程化、自動化的處理。上市公司財務指標和相關信息，利用人工智能技術對業(yè)務流程和合同文本進行錯誤檢查，付諸實現(xiàn)合同的自動起草、自動審核、履行管理，減輕合規(guī)部門的工作強度。還可以利用大數(shù)據(jù)人工智能技術，基于投資者畫像，評估用戶的信用情況，幫助金融機構判別用戶的承受能力等等。還可以對海量資訊實現(xiàn)自動化、全面的監(jiān)控，促進行業(yè)提升工作效率，也可以幫助行業(yè)機構影響本機構的虛假信息進行輿論引導。利用人工智能技術，自動識別所有的投資策略，構建投資組合的防火墻，自動生成投資池或者凈值池，減少人為投資失誤風險。違規(guī)檢測，這里包括智能市場監(jiān)察、智能公司監(jiān)管和智能市場監(jiān)測幾方面。利用大數(shù)據(jù)人工智能可以改造監(jiān)察系統(tǒng)，提升監(jiān)察系統(tǒng)的分析能力，具體的表現(xiàn)在虛假財務信息分析、關聯(lián)賬戶識別、內幕交易等。也可以用于基于上市公司、品種畫像，全面掌控上市公司的情況，動態(tài)分析上市公司的行為，與行業(yè)異常波動的關聯(lián)性等等。

區(qū)塊鏈在行業(yè)的相關應用，現(xiàn)在各家交易所也進行區(qū)塊鏈應用的相關研究，上交所也搞了相關的題目，區(qū)塊鏈實際上是一種分布式的、去中心化的、可信任的，這種匿名的不可篡改的特性。實際上在期貨市場當中應用范圍也是有的，比如說我們倉單質押，前幾年風險子公司在這方面吃了苦頭，因為倉單質押的問題，有些公司損失巨大。如果我們采用這種倉單質押的區(qū)塊鏈的方式，我們就可以讓所有的交割倉庫、所有風險子公司在這個鏈上，任何倉單質押上去，在一個點記錄以后，所有的點都記錄了，防備重復的倉單質押。銀行方面，像信用票據(jù)也可以使用區(qū)塊鏈的相關技術，就需要這種大家共同信任、共同要標識的，區(qū)塊鏈將來的發(fā)展前景還是很廣闊，只是我們現(xiàn)在處在研究的初步階段。隨著今后研究的發(fā)展，未來5-10年，可能是區(qū)塊鏈發(fā)展的高峰期。

人工智能選股，這是北美的兩只基金，他們利用相關的人工智能系統(tǒng)來對海量的資訊、行情、財報等等，宏觀經(jīng)濟進行分析，最后來選出相應的股票池，來供投資者或者投資機構來進行決策。它有的優(yōu)點是不會有偏向性和情緒，也沒有固定的思想邏輯。這是比人要好的地方，我們人可能會有情緒，市場行情一失控，人可能會出現(xiàn)急速焦躁的心理，可能會做出一種極端的投資行為，但是機器應該說不會這樣。

在周一，深交所就正式掛牌成立行業(yè)的金融科技研究發(fā)展中心，我們將來要統(tǒng)籌行業(yè)的科技力量來對我們的金融監(jiān)管相關的技術進行研究，這是非常有意義的?，F(xiàn)在大家都在各自為政，所有的機構今后都搞相應的研究，每個機構有的人多一點、有的少一點，有的幾十人、有的幾個人，投入規(guī)模也有大小，研究的東西差不多，不如大家在一塊兒，結合行業(yè)的力量一起搞這方面的研究，可能會取得更好的效果，節(jié)約成本。

應用風險，金融科技、監(jiān)管科技也是有相應的風險，比如說對市場穩(wěn)定可能有時候會帶來一些風險，對投資者保護權益可能帶來一些風險。對市場安全穩(wěn)定運行，有時候可能算法同質化、交易策略共振，可能家具市場的波動。風險傳播、放大，還有違規(guī)操作，利用現(xiàn)代新技術，違規(guī)者操作可能更隱蔽，我們更難發(fā)現(xiàn)，也許他們將來搞成智能分倉，包括什么違規(guī)者的智能交易也是有可能的，讓我們將來更難查到。還有可能引發(fā)投資者適當性管理風險，個人隱私和利益的風險。當人工智能等金融可積微客戶提供產(chǎn)品和服務的時候，因為算法缺陷導致產(chǎn)品推薦不匹配客戶自身的條件。金融科技廠商有可能非法獲得行業(yè)機構和金融投資者的數(shù)據(jù)，非持牌機構非法從事證券業(yè)務等。披著金融科技的外衣，過渡技術操作或者開展違規(guī)業(yè)務，這種風險有可能。

決策風險、技術風險、數(shù)據(jù)風險，這些都是我們關注的，實際上證監(jiān)會重點關注的是監(jiān)管科技，今后的新技術在監(jiān)管科技的應用，還有經(jīng)營機構的合規(guī)風險，還有應用心技術產(chǎn)生的相應風險，這是我們關注的方面。

未來我們還是要建立健全證監(jiān)會系統(tǒng)的科技監(jiān)管的組織體系，我們也是要加強大數(shù)據(jù)平臺相應的建設，有序推進監(jiān)管科技在證監(jiān)會的試點和應用，另外就是加強行業(yè)科研體系和科研能力的建設。這是我們未來的方向。

在發(fā)展規(guī)劃方面，我們也會加強金融科技和監(jiān)管科技建設的統(tǒng)籌，監(jiān)管理念方面建立符合中國資本市場動態(tài)監(jiān)管模式，數(shù)據(jù)方面推薦數(shù)據(jù)管理架構和數(shù)據(jù)治理的應用，也是往更合理、更集約化的方向服務。風險防范方面，我們全面強化監(jiān)管科技能力的建設，提升業(yè)務合規(guī)和風險合規(guī)的監(jiān)測工作。技術能力方面，加強金融科技相關的標準和應用評價機制的建設，確保技術自主可控。

以上是我今天做報告的內容，有不對之處，請大家批評指正。謝謝大家！