实战 | 券商的金融科技创新应用场景

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恒泰证券金融科技研究院副总经理  薛晴

2016年我从互联网跨界券商行业，在工作中逐渐认识到券商有着丰富而复杂的业务逻辑、独特的商业运行机制，是一个充满着魅力的金融属性的群体。但在数字化转型过程中，作为传统行业的券商在数字化建设上，与顶级互联网公司还是有着可以感知的差距。随着人工智能、大数据、区块链技术的广泛应用，整个金融行业对于数字化转型的迫切程度是远超互联网的，攫取商业价值的确定性也应该远超互联网行业。

从券商圈子放眼到整个金融业，有关数字化转型的各种讨论如火如荼，各方的观点也给予我很多思考与借鉴。借此，我以证券行业一线技术管理者的角度出发，从对数字化转型的认知；到如何认知利用数据资产；再到怎样提升用户体验实践，以点带面，同大家分享自己对券商行业数字化转型的感悟及印象深刻的实践。

对券商数字化转型的认知

数字化转型的过程不仅限于是技术层面，更是业务和商业模式的改变与探索。

恒泰证券的金融科技团队除了肩负起信息数字化的任务，还需要与其他前台业务部门紧密配合、积极探索并协同实现数字化场景的落地工作，从而最终达成公司数字化转型的总体战略。一方面，身处金融行业要脚踏实地、稳扎稳打。技术是赋能业务的工具，大数据、人工智能、云服务等等是实现手段，我们不会过于放大技术本身，不会围绕着手段去建设目标，而是根据既定目标去选择适合的技术。另一方面，我们会结合恒泰自身特色、公司发展方向，以服务投资者为最终目的，发挥技术力量，把互联网思维和金融行业通过实际业务紧密的结合在一起，主动探索创新，让金融科技对用户产生实际的价值。其中，整个证券行业对“数据资产”的进一步认知是数字化转型过程中非常重要的一环。

真正理解券商数字化转型中

不可或缺的“数据资产”

1.如何理解数据

数据是资产（经历了从附属品到核心资产，粗放式到精细化的过程），券商的资产需要数据化。行业数据涉及到用户交易行为、账户信息、资产信息等等高价值、高保密性的数据。

2.如何对待数据资产

关于该问题，不能只看量，更不是多多益善。并不是将所有信息都数字化就完成了数字化转型的过程，这其中挖掘数据价值更为重要，数据治理、数据建模和业务密切相关。这里以两个具体的应用场景为例。

秒出系统：实现数据查询周期从天到分钟级别，实现数据单次数据运算小时级别到秒级别，实现非技术人员自操作查询。

恒泰大数据团队，针对业务口径整理、基于行业SDOM模型建模，产出了电子化的秒出大数据平台。

其中经纪业务相关口径数据项梳理成主题9个、一级分类41个、二级分类193个、三级分类378个，交易相关数据4335项，用户行为数据5055项，组合成丰富的数据网络，最终形成770个指标，配合拖拽式的界面化操作，复杂数据查询从以天为单位直接降低到分钟级别，也不再依赖专职的技术人员，将业务指标查询统计以数字化产品的形式转还给了业务人员。系统同时也具备自主建模的扩展性，将技术能力从大数据团队直接赋能给业务研发团队。这次业务数字化的实践过程，既有效挖掘存量数据资产的价值，又提示了团队基于业务导向的技术思考，才是数据治理本身的真正价值。

企业微信：员工侧展业激励以企业微信为依托方式，有着与用户微信交互的天然优势，开户、群运营、产品推荐等场景，资产端、投资端、员工、用户各方数据联动。

微信体系的Uionid关联企业微信、微信及微信登录绑定下APP各方数据，是企业微信作为员工展业工具加入生态的一大优势。员工与用户之间沟通及员工关注用户全生命周期流程、各类信息都可以集中在企微平台中，再辅以企微中的展业工具，为员工提供更高效的工具和数据报表中台。

以开户作为核心场景来举例，面临的问题是如何在开户引流场景下客户经理最快最自然的触达用户、实时了解用户开户状态遇到的断点、标记渠道方式、开户成功后实时查看用户资产变更、投资收益变更甚至用户通过微信、移动端、PC多端使用的关键事件、实时跟踪用户画像。

如图所示，该场景下多端、多平台联动，前中后台都产生数据、数据的落地和联动分析，将数据对业务的最大价值发挥出来，对用户和员工都产生实际价值。

图  多端、多平台联动

3.如何保护数据资产

数据合规、隐私保护问题是金融业数字化转型过程中伴生的问题。恒泰通过自建的大数据平台，统一对数据进行处理（避免业务自行随意使用数据），推送到订阅需求的业务服务器，大数据平台内部使用脱敏、加密、截取、泛化，以及必要的人工审核干预等手段来解决数据安全问题。

原始动力与唯一的路径

券商的数字化转型、赋能业务、降本增效是原始动力，而给投资者带来体验良好的优质服务，则是数字化转型落地的唯一途径。券商旗下的软件App，是数字化时代的直接产物，也是投资者接触最多的交易平台，可以看做证券公司的掌上缩影。

券商的自研团队目前普遍处于中、小型互联网公司规模，应明确自身在数字化转型中的攻坚点和能力倾向，应着重做好数据工作、架构选型、系统粘合，着重于行情交易稳定性、交易快速性、7×24能力、用户体验、风控、灾备能力等业务侧问题。在人力资源有限的基础上，选择合适的开源能力或者引入技术能力强大的供应商也尤为重要。例如AI技术可以作为实验室项目，引入第三方取长补短，共同建设。事实上，对技术的理解越深入，才能选择更合理的方式应用技术。

在与Testin云测平台合作的过程中，基于云测试服务模式的以下两方面能力不仅应用于我们的质量验收，更为恒泰金科技术实验室贡献了很多基础能力，值得分享。

1.基于自然语言的自动化脚本

相比于基于编程的自动化脚本，自然语言脚本的核心价值是降低了测试工程师编写、录制和维护脚本时的上手难度。用纯中文书写的方式编写脚本，只需要编写类似“点击登录”“滑动2次”的中文脚本就能完成测试用例的编写，不仅降低了脚本维护成本，而且利用自然语言的优势，编写效率高，易理解、易维护。

2.基于深度学习的OCR识别和图像识别AI引擎

传统的OCR文字识别很大的局限性就是文字识别率不够高。而近几年随着深度学习的发展，海量训练数据和深度神经网络算法结合起来，给实现高精度文字识别提供了契机。为了实现99%以上的文字识别精度，关键点在于获取千万级别的文字标注数据，以及使用合适的神经网络模型并针对性进行性能优化。

在获取训练数据方面，利用Testin云测的移动端自动化测试平台，可以获取千万张级别的App、Web端截图标注数据，并基于数据增强技术生成了大量衍生场景的数据（例如文字加粗、文字变色等），为训练高精度OCR模型奠定了数据基础。

值得一提的是，在双方的共同磨合下，Testin云测平台已实现，可以基于同一套自动化测试脚本来进行App的功能测试，从而实现iOS和安卓的脚本跨平台复用，将脚本的开发和维护效率提升了接近一倍。

数字化转型面临的不只是技术问题，更是业务的固本创新，利用金融科技，既能够支撑好传统业务发展，以服务用户为终，发挥科技创新能力，助力业务发展的同时，深刻认知券商在运营“风险”的本质，数据安全、用户隐私、风控、合规都是数字化转型要面临和解决的硬币另一面。

（栏目编辑：韩维蜜）

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《金融电子化》新媒体部：主任 / 邝源  编辑 / 傅甜甜 潘婧