专访世纪证券CIO王育峰：证券行业数智化转型升级需实现可行性与必要性、成本与效益的统一
大数据产业创新服务媒体
——聚焦数据 · 改变商业
诚如此言，随着人工智能、大数据、云计算、区块链等金融科技进入深入应用阶段，多数企业的护城河逐渐土崩瓦解，在数智化浪潮下，企业纷纷开始数智化转型升级，以避免自己成为时代的弃儿。在转型大军中，从未有过数智化应用的传统企业尤为恐慌。
不同于不惜一切代价跻身数智化转型升级赛道的传统行业，证券行业属于高度信息化行业，早已“赢在起跑线上”。但即便如此，数智化技术的应用还是在一定程度上改变了证券行业的传统商业模式，以及运维、运营、风控、投顾、投研等传统工作方式，给证券行业带来了前所未有的机遇与挑战。
置身于数智化风暴中，证券公司如何转型升级？过程中面临什么难点？出路又在何方？
世纪证券前身为成立于1990年的江西省证券公司，是与上海证券交易所、深圳证券交易所同龄的证券公司。2001年，经中国证监会批准，公司增资扩股并更名为“世纪证券有限责任公司”，注册地迁至广东省深圳市。2019年3月，前海金融控股有限公司与厦门国贸集团股份有限公司联合收购世纪证券，开启了公司发展的崭新历程。目前，公司已迁址至深圳前海，资本实力大幅攀升，注册资本从7亿元增至40亿元，净资产超过50亿元。
作为一家业务牌照齐全的全国性综合类证券公司，世纪证券在全国各地设立了60余家分支机构，为广大投资者提供证券经纪、证券投资咨询、与证券交易及证券投资活动有关的财务顾问、证券承销与保荐、证券自营、证券资产管理、融资融券、证券投资基金代销、代销金融产品等全方位综合证券服务。在数智化转型升级浪潮中，世纪证券把握行业发展趋势，基于公司实际情况，积极进行数智化升级工作，并总结出一套切实可行的方法论。
由于世纪证券不同业务线的信息化程度各不相同，因此世纪证券的数智化转型升级是一个混合过程：有些业务从零开始做起，处于建设信息系统的过程中，有些业务则有一定的信息基础，已建成主要的信息系统，处于建设数据应用的过程中。在此过程中，世纪证券并没有高喊数智化转型升级的口号，而是脚踏实地同时实施多个项目，力图持续优化信息系统，通过深入挖掘数据价值，不断提升业务开展的效率和效果。
数据猿就证券行业数智化转型升级的相关问题采访到了世纪证券首席信息官（CIO）王育峰，听他聊聊我国证券行业数智化转型升级的关键、难点、方向。
关于数智化浪潮，王育峰明确指出，证券行业不同于传统行业。对证券行业来说，数智化过程不是业务转型而是业务升级。
“不同行业的信息化程度存在差异，这直接导致了不同行业数智化过程不同。传统制造行业比较依赖数智化转型升级所带来的红利，而证券行业信息化发达，很早就开始挖掘数据价值，从数智化转型升级中获得的红利将会有限。”
王育峰表示，证券行业作为信息化程度很高的行业，绝大部分业务的开展都高度依赖信息系统，证券行业在几十年前就已经实现了无纸化交易，在很多年前个人投资者就可以网上办理证券公司几乎所有业务。证券公司的数智化过程是量变过程而不是质变过程，不是将现有的业务变成全新的业务，而是持续提升现有的业务，将普通变成良好，将良好变成优秀，将优秀变成卓越。严格意义上，证券公司不存在数智化转型的概念，而应该是数智化升级的概念。
那么，证券行业如何进行数智化转型升级？事实上，证券行业数智化转型升级的路上掣肘重重、限制颇多。王育峰告诉我们，证券行业的业务是牌照业务，证券公司开展业务都必须取得中国证监会颁发的牌照，业务必须合规，风险必须可控。
由于牌照制度的存在，证券行业无法像互联网行业一样随心所欲地创造全新业务，证券公司只能在牌照范围内对许可的业务进行创新。
证券行业数智化应用在一定程度上受限，这也使得证券公司数智化应用的方向更为明确：专注于利用数智化技术，充分挖掘数据蕴藏的价值，通过创新持续提升业务。
对此，王育峰表示，对证券公司而言，挖掘数据价值主要应用于决策、风控、运营和营销等方面，以及应用于运维、投研、投顾等方面。
首先是决策。华尔街传奇人物、雷·达里奥(Ray Dalio)曾说过：”集体决策往往优于个人决策，而算法就是我们的集体，帮助我们更加透彻地理解问题本身。“
大数据算法通过对大量数据进行相关性分析，能够获取相应结论以辅助高层进行决策。同时，王育峰也告诉我们，想要实现上述应用，高层的支持必不可少。
“在一定程度上，某些证券公司高层所推动的数智化转型升级其实有跟风意味。只是因为数智化概念火热，高层就让证券公司迅速跟进，但其实做决策时，高层自身的思维习惯并没有转变过来，没有对数智化转型升级利弊的明晰判断，也没有对组织架构进行大刀阔斧改革的决心，所以这些证券公司搞了半天转型，实际上还是传统思维占上风。换句话说，高层并没有真正重视数智化所带来的价值。”
王育峰认为，要想贯彻、落实数据驱动决策的理念，利用好数智化转型升级所带来的红利，证券公司不仅需要一把手支持，还需要上下各层级配合，通过循序渐进的变革，实现数智化转型升级。否则，很容易形成员工思维和能力跟不上数智化步伐的局面。
其次是风控。作为金融的本质，风险控制自然成为了数智化时代下数据价值的另一赋能场景。
相较于普适性较高的数据驱动决策效用，风险控制能力是证券行业核心竞争力的重要标志之一。在数智化技术的加持下，全面风险管理系统成为了风险管理的重要组成部分。
王育峰告诉数据猿，在数智化时代，证券公司基于全面风险管理系统，通过分析大量数据，实现事前态势感知、事中实时响应、事后追踪溯源，全阶段把控可能存在的风险。与此同时，数据分析结果亦能赋能证券公司前移风险管理关口，防范潜在危机。
最后是运营和营销。赋能运营和营销是证券行业数据价值的第三大体现，对此，王育峰表示，一直以来，证券行业的营销环节都相对薄弱，不仅缺乏清晰、可行的方法论，也缺乏营销效果的溯源机制。
而在数智时代，透过数据分析来发现、匹配客户，在互联网和快消行业早已屡见不鲜，但对证券行业来说，仍有一定的“新鲜感”。
“比如我们想判断某个营销策略是否有效果，我们会精心筛选出一批客户（包括测试组和对照组）先在局部进行小范围测试，以测试结果来判断该方案是否能大范围推广。在此过程中，我们发现，大部分营销方案实际上都没有效果，即使有效果，效果也可能不是该方案带来的，而是其它因素无心插柳的结果。”王育峰表示。
事实上，“测试方案效果，择优推广”这一环节在互联网营销中只是最普通的一环，但对于证券行业来说则不然。很多时候，证券公司并不会对营销方案进行前期调研，而是一股脑地推广施行，所以营销效率比较低下。
总的来说，对于行业性质特殊、依赖牌照经营的证券公司，通过数智化转型升级很难引发业务质变。更多情况下，证券公司致力于通过深入挖掘数据价值，优化业务结构，实现效率与效果的双提升。
而在此过程中，存在着诸多需要攻克的难点。
路漫漫其修远兮。对多数证券公司而言，若想实现对数据价值的深入挖掘，难免存在一个循序渐进的过程。
证券行业的数智化升级之路，都存在着哪些难点？
王育峰表示，在数智化转型升级的浪潮来临之前，多数企业其实并没有系统性采集与储存数据的意识，所以在数智化早期阶段，企业往往需要搭建平台来采集相关数据。然而，在高度信息化的证券行业，这个矛盾实际上并不突出。
相反，多数传统企业毫不费力即可开展的上云的业务，反倒成为了证券行业数据价值挖掘过程中的一大难点。
“基于监管要求，整个证券行业与云厂商的合作其实并不多。”王育峰解释道：“根据相关规定，证券行业包含客户敏感信息的数据无法上传至公有云。目前，券商在公有云上只能上传行情与资讯等公开数据，应用范围相对较窄。”
虽然除了公有云外，也有为券商服务的行业云，但即便如此，证券行业应用系统与云服务仍存在一定程度的不兼容性。
王育峰告诉数据猿，世纪证券此前曾考虑将异地灾备系统部署在行业云的可行性，在综合评估技术方案的可行性和整体成本后该方案被暂时搁置——事实上，这与证券行业的应用特性息息相关。
“证券行业的大多数信息系统都不是云原生系统，部署在行业云上会存在一定的适用性问题。证券行业比较特别，证券交易有固定时间，证券公司只在该时间段内使用行业云服务，所以行业云不像公有云可以错峰使用。行业云的硬件无法得到有效利用，会导致使用成本居高不下，我们只使用了几个小时，实际上要付24小时的费用。”王育峰感慨道。
最终，世纪证券选择自建虚拟化环境实现异地灾备系统。对此，王育峰表示，世纪证券仍然会将云服务作为方向，在未来会搭建私有云，完善云管系统，最终实现应用混合云管理模式。
事实上，由于行业性质特殊，类似“异地灾备系统受阻”这样的例子还有很多。
以较为常见的数智化应用——用户画像为例，其技术早已趋于成熟，但当下，部分证券公司却在实践中发现，用户画像的应用对于营销效果的提升并不显著。
“只有精准与高质的数据，才具备分析价值。但由于证券行业产品数量有限，业务流程极短，因此，采集与挖掘用户数据存在着一定的困难，而且用户行为数据非常有限。与此同时，由于用户行为不定，也存在着数据不全的问题。”王育峰忧心忡忡：
“例如，某个投资者分别在多家证券公司开户，可能在其中一家证券公司专炒大盘股，另一家证券公司专炒小盘股，那么两家证券公司对该客户做出的用户画像就是盲人摸象，结果会截然不同。如果将两家证券公司的数据合并起来，或许能得到更接近真实的画像，但由于证券公司之间的投资者数据无法打通，因此这两家证券公司很难判断投资者自身状况、产品喜好以及风险承受能力。一言以蔽之，用户画像作用有限，甚至可能跟实际情况差别很大。”
当然，从证券公司对用户画像效果的疑虑中，我们可以看到，当前的部分企业对于数智化浪潮的态度已从狂热趋于冷静，不会像最初那样狂热追逐概念，而是更多考虑其是否能切实提升企业业务效率。
对此，王育峰谈道：“我们不该盲从概念，也不该排斥概念。概念与技术本身不存在对立的问题，只存在合适与否的问题。证券行业也好，别的行业也罢，数智化转型升级的过程中离不开反复试错，因为只有真正尝试着用技术去解决产品与业务的问题，才能知道企业自身是否适配该技术。”
如何判断一个数智化项目是否有必要落地？王育峰的判断标准是，如果技术上不可行，那就没有必要做；如果技术上可行，但是没有效益或效益极低，那么也没有必要去做。
王育峰这番话所点出的，正是数智化转型升级下的永恒命题：可行性与必要性、成本与效益是否能达成统一。
王育峰认为，数智化转型升级本质上来说还是商业行为，不管技术如何改变，企业始终都应该以实现商业价值为目标。所以，不论企业处于什么行业中，如果其不考虑数智化转型升级中技术的可行性与必须性、成本与效益的统一，就很难在数智化转型升级过程中取得成绩。
其中，首先需要考虑的是技术本身是否可行。王育峰告诉数据猿，证券行业在这些年间尝试了大量新技术，但这些技术中，很少有能真正适用于行业并极大提升效率的技术，更不必说指望这些技术颠覆整个证券行业。
“如果存在颠覆整个证券行业的技术应用，那么很多证券公司第一时间就会跟进，整个行业就会天翻地覆，但至少在当下，还没有发现类似的技术应用。目前，大部分数智化技术的存在，更多是提升证券公司某个方面的效率。”王育峰介绍道：
“比如OCR技术 (Optical Character Recognition，光学字符识别)与人脸识别技术，可以让我们在办理业务时无需人工录入证照信息、审核客户资质，这项技术在提升我们处理业务效率的同时，也省下了一定的人工成本，所以在行业内部，早已大规模应用。但像近些年概念火热的区块链技术，就存在有一定程度上的可行性与必要性问题。”
王育峰认为，对证券行业而言，当下的区块链技术缺乏特定的商业模式与应用场景。
“区块链基于去中心化概念，处理性能有限，面临着可行性问题，在强调中心化的中国市场，面临着必要性问题。目前区块链在证券行业缺乏很有说服力的应用场景，应用区块链技术能达成的效果，应用其它传统技术也能达成，而且成本或许更低。”
这也牵涉到了企业数智化转型升级中的另一个需考虑的重点，即成本与效益的统一。
王育峰告诉我们，即使数智化技术能够帮助企业去解决很多切实的问题，企业仍需考虑数智化应用背后，成本与效益之间的冲突：由于证券行业信息化程度本来就很高，所以在证券公司数智化转型升级过程中，证券公司所获得的边际收益将会越来越低。
“企业数智化转型升级的目的之一是效率的提升，除此之外，目的达成所带来的收益还需要覆盖成本。如果达不到这个目的，或成本大于效益，那么该企业数智化升级很大程度上会以失败告终。”王育峰解释道。
还是以业内应用最广泛的用户画像为例，虽然其技术应用的效果很好，但实际效果并不是从原有的100提升到200，而可能是由100提升至120，之后再提升一点点都需要非常高的成本。在除去高额的技术成本后，企业的实际收益其实是有限的。
除此之外，王育峰还表示，大多数证券公司缺乏溯源机制，账面上应用了某个技术带来的效益能抵消成本，而实际上应用这个技术很可能是亏损的。
“证券公司往往会发现在应用某个技术之后，交易量与客户量都会有所增长。但实际上，基于市场的自然增长、其它营销活动，证券公司即使保持原状不应用这个技术，其业务也会随之增长。所以在判断效益增长与否时，必须减去其它因素带来的增长，才能判断出技术应用是否真正带来了价值。”王育峰表示。
那么，在未来，证券行业的数智化转型升级将往何处去？
对此，王育峰表示，技术是不断积累的。基于当下的技术程度，证券公司进行数智化转型升级未必会带来可观的效益，但随着技术本身不断的升级迭代，基于原有技术的新技术的不断出现，或许就会给证券行业带来翻天覆地的变化。
届时，未开展数智化转型升级的证券公司由于缺乏积淀与早期布局，将很难跟上时代的步伐，从而丧失未来的竞争力，全盘皆输。事实上，这道出了不远处的将来，数智化世界的残酷性所在：进行数智化布局的企业未必会笑到最后，但不进行数智化布局的企业一定会彻底出局。
文：威化化 / 数据猿
●上一篇精彩好文：
数据猿采访中国工程院院士邬贺铨：未来已来，工业互联网正成为国内创新创业主赛道
❷ 创新服务企业榜
❸ 创新服务产品榜
❹ 最具投资价值榜
❺ 创新技术突破榜
☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后，我相信：明天会更好！》
联系数据猿
北京区负责人:Summer
电话：18500447861(微信)
邮箱：summer@datayuan.cn
全国区总负责人:Yaphet
电话：18600591561(微信)
邮箱：yaphet@datayuan.cn