为促进行业数字化转型,,繁荣行业金融科技生态,,,,中国证券业协会与证券时报·券商中国联合推出“证科谈·数字化转型蓝图擘画”专栏。。。
近日,,,兴佰兴执行总裁王海航受邀在该专栏针对《数字化转型工具革命与决策革命》的话题进行分享,,,,他表示,,数字化转型的目标是价值创新,,在实际的数字化转型过程中,,,我们不用过分在意概念的新颖,,而要坚持持续演进,,,摸着石头过河,,,而不是大破大立的革命。。
数字化转型的两大手段
谈及数字化转型,,,王海航表示,,,,价值创新是根本目标,,,,数字技术的应用是主要手段。。。
王海航从“工具革命”和“决策革命”两个方面分享了他的心得。。。他认为“工具革命”以自动化的方式让工作效率大幅提高,,而“决策革命”以智能化提高决策科学性、、、精准化,,,颠覆传统产业沿袭已久的“传统工具 + 经验决策”的发展模式。。。。
具体而言,,,“工具革命”以工作效率大幅提升为目标。。。。王海航表示,,,对于证券行业而言,,,信息系统是最重要的业务工具。。。因此,,,,工具革命的重点是重构良好的企业IT架构和数字化技术平台(技术中台),,,以灵活快速地实现业务的创新。。。。
在王海航看来,,良好的企业IT架构是数字化转型成功的基石,,,,应具备8大关键特性:
开放性:公开、、透明、、、、非封闭、、、可扩展、、、、可裁剪;
层次化:垂直解耦,,,确保整体架构的稳定性,,,兼顾各层次实现的灵活性;
松耦合:水平解耦,,,,解决业务复杂性,,快速应变;
融合性:不局限于单一技术实现,,,在统一架构下支持使用最合适的技术;
敏捷性:轻量化开发,,,快速交付,,,技术中台支持的业务中台和数据中台是敏捷性的关键;
安全性:良好的网络与数据安全管控体系;
完整性:包括应用完整性(从前端用户交互到后端业务实现)、、、、技术完整性(开发、、运行和运维)、、、中台完整性(业务中台、、、数据中台和技术中台);
标准化:标准化是互联互通的基础。。。。
王海航指出,,,,工具革命不仅限于此。。。。“RPA就是另一个不容忽视的革命性工具。。”据了解,,,RPA全称为机器人流程自动化(Robotic Process Automation),,,,即使用软件自动化来实现原本由人类操作的计算机完成的操作。。。。
王海航表示,,,RPA与AI(人工智能)结合,,可以为一线业务人员提供轻量级、、可视化、、、、简便易用的多功能个人数字助理。。“相信到十四五末期,,,,如果从业人员不能熟练运用RPA,,,就会像今天不会Word和PPT一样,,让人觉得不可思议。。。”
在“决策革命”方面,,,,快速变化的环境和客户需求,,对决策的实时性要求越来越高,,,,从快速响应到实时反应,,,已成为不可逆转的趋势。。。。
他认为,,,为降低决策风险,,基于数据、、模型和算法进行巨量场景推演实现科学预判,,,,将是决胜未来的关键。。。
“以‘数据+算法+算力’为特征的决策革命或智能决策,,,,在证券行业数字化转型中越来越重要,,,,在诸如异常交易监控、、、、融资融券风险分析、、投行材料审核、、、量化投资策略等方面都有探索性的应用。。。”
据王海航介绍,,智能决策所依赖的数据,,已经不局限于传统的客户数据和业务数据,,,新闻报道、、、社交网络、、、、小道消息、、、另类数据,,,,都可以成为决策的输入。。算法层面,,,,传统的规则仍有一席之地,,,但更多复杂决策需要依赖于机器学习、、深度学习等AI算法。。。算力支撑着算法和数据,,算力的大小代表着数据处理能力的强弱,,,也影响着智能决策的效果。。
“工具革命和决策革命,,,,是数字化转型的手段而不是目的,,,本质上就是数字化效率工具和数智化决策手段,,称之为‘革命’,,更多是强调变革的根本性和重要性。。。”王海航表示,,,数字化转型的目标是价值创新,,,在实际的数字化转型过程中,,,我们不用过分在意概念的新颖,,,而要坚持持续演进(evolution),摸着石头过河,,而不是大破大立的革命(revolution)。。
组织级数字化转型刚起步
目前,,金融行业普遍加速数字化转型,,,,尤以证券业近年来持续加大信息技术投入最为显著。。。数据显示,,,2017年至今,,中国证券业在信息技术领域累计投入近1200亿元。。。其中,,,,2021年全行业信息技术投入金额338.2亿元,,,,同比增长28.7%,,持续信息技术投入为数字化发展奠定了坚实的基础。。。
王海航对券商中国记者表示,,,从横向及纵向来比较,,证券行业数字化转型的整体进程与银行等金融机构相比在大致相同的阶段,,,,即基本实现了“工具革命”,,正在向更多场景化和决策革命方向的转换阶段。。。
与海外投行相比,,,,我国证券行业在营销、、、、客服、、、、运营、、、流程等方面的数字化水平相当。。。。“主要的差距还在投资研究、、、、组合管理和风险管理方面,,这既涉及大量的金融工程专业知识和行业经验,,,,也涉及大数据和AI的充分应用,,还需要结论可解释,,,空间巨大、、、挑战巨大。。。”
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