证券行业金融科技的应用现状和展望

证券行业金融科技的应用现状和展望

高尚

西南财经大学 611130

摘要：伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等科技的逐步完善，金融科技已经在证券领域快速扩散。虽然目前我国的证券公司对金融科技的投资和关注度已经有所增长，但与我国的银行业和海外的领先券商相比，证券行业在金融科技的总体投资上还存在不足。因此，证券公司需要持续增加对科技的投资，特别是对前沿金融科技的投资，以此来建立其核心竞争优势。

关键词：证券行业；金融科技；科技投入

一、金融科技发展概况

金融科技实际上就是金融科学的集成，按照金融稳定理事会的解释，它主要涉及到人工智能、区块链、云计算、大数据等最新的尖端科学技术，这些都在推动着金融市场和金融服务提供方面的变革，并且这些变革也将引领我们进入一个全新的商业模型、创新的技术运用和创新的产品和服务。

1.人工智能

人工智能将人类的智慧延伸到计算机系统，包括了诸如图像识别、语言识别、知识图谱、自然语言处理等多种创新技术。目前，人工智能行业正在逐渐进入产业化阶段。在数据处理上，目前的人工智能算法主要依赖于监控学习，需要大量的带有标记的数据来进行训练。在过去，数据的获取主要依赖于电脑端的信息，但近些年，随着移动互联网、云计算和IOT的广泛应用，数据的获取已经从电脑端扩展到了手机端、数据中心以及各类IOT设备，这些数据的增长为深度学习提供了极佳的训练样本[1]。

2.区块链

区块链是一种去中心化的分布式账本技术，它的特点是不可篡改性和安全性高。由于其具有高度透明性的特点，使得交易双方可以同时查看交易记录而不必信任第三方机构。此外，区块链还可以实现智能合约的功能，从而简化了传统的合同签署过程。近期，我国央行的数字货币发展步伐明显加快，这些数字货币是由央行发行并提供信用保障，扮演着最后的贷款者角色。它们具备可控的匿名性和支持离线支付等特点，这使得数字货币能够显著降低MO的发行和交易成本。

3.大数据

大数据是指通过收集、存储、分析大量数据，以发现隐藏在其中的规律性、趋势及关联性。大数据技术可以用于风险控制、客户细分、市场营销等方面。近年来，大数据技术得到了越来越多的重视。关键在于对信息资产的处理和加工，而非掌握其数量，这是大数据技术的核心，这样可以协助企业做出决策，并实现信息资产的“增值”。例如用户信息、交易信息、运营信息和风险控制信息等。这些数据经过处理后能够创造巨大的价值。

二、金融科技在证券行业的现状

1.电子交易的普及化

随着金融科技的飞速进步，传统的证券交易模式正在经历改变。电子交易平台的兴起使得证券交易变得更加迅速和便利，只需要手机APP就能轻松完成交易。交易速度的提高和交易成本的减少，极大地提升了投资者对证券市场的参与程度。

2.数据技术的应用

随着金融科技的进步，数据技术的运用也在不断增加，证券业也不例外。借助大数据分析和人工智能技术，证券公司能够更精确地预测市场趋势，并提供智能化的投资建议。同时，数据技术也能协助监管机构对风险隐患进行监控和预警，从而提升市场的透明度和稳定性。

3.金融科技企业的崛起

随着金融科技的飞速进步，一批具有创新精神的金融科技公司应运而生。他们以技术为中心，通过提供创新的金融产品和服务来满足投资者的需求，从而突破了传统金融机构的垄断地位。例如，一些投资类的社交媒体平台正在蓬勃发展，例如雪球、牛牛网等，他们通过社区化的互动和分享，为投资者提供了更多的学习和交流的场所。

三、金融科技在证券行业的应用场景

1.智能投顾

在初期，证券公司抓住了互联网用户急剧扩大的机会，将经纪业务从实体店铺转向网络平台，建立了一个方便的在线交易系统，减少了实体店铺的资金和人力投入。然而，随着经纪业务的佣金比例逐渐降低，传统的证券经纪行业的竞争已经变得激烈，券商的服务品质和效率对于提升老客户的忠诚度、吸引新客户至关重要。因此，经纪业务的主要改革集中在利用尖端科技来增强在线服务的功能。目前，财富管理的经纪业务正在向更优质的服务方向转变。随着未来投顾服务的普及，证券公司的经纪业务可能会从高波动的佣金收入转变为更稳定的投顾服务费[2]。

智能投顾是目前在经纪业务中应用金融科技最成功的案例。智能投顾的主要分析流程由三个环节构成，首先，它通过问卷调研来衡量客户的风险容忍度和投资回报的预期；接着，智能投资顾问系统会依据用户的风险偏好和收益预测来设计个性化的投资策略；最后，当市场环境或者用户需求出现重大改变时，智能投资顾问系统将自动进行实时的监控和调整仓位。

2.智能投研

传统的人工投资研究步骤包括三个部分，首先是信息搜集，利用金融设备等多种信息来获取宏观利率数据、各个行业的中观数据、企业的运营和财务等微观数据；其次是分析研究，对数据和信息所包含的逻辑联系进行整理并提炼出观点，最后是观点展示，把观点转化为文字、图像等直观的表述方式。

借助人工智能和大数据等尖端科技，智能投研可以自动化地处理和解读信息与数据，这对于投研团队在研究阶段高效地处理信息与数据、快速寻找投资线索起到了关键的推动作用。在进行信息搜寻的过程中，智能搜索引擎运用其联想功能，向投研人员提供更丰富的信息和数据，全面呈现出相关领域和特定企业的当前情况；智能化的信息推送可以协助投研人员实时跟踪相关领域和特定企业的最新发展。非结构化数据的获取，借助深度学习技术，自动从文本部分获取结构化数据，以便于后续的数据处理和分析。

3.智能风险管理

传统的金融机构主要通过风险管理来满足监管的需求，其数据主要源于公司内部的信息，其主要的应用领域包括风险评估和信誉评价。通过整合如信用记录、顾客行为、社交媒体等第三方数据和企业内部数据，智能风险管理全面采用了人工智能、云计算、区块链、大数据等尖端科技，以积极地进行风险管理。其适用的领域涵盖了风险评估和决策、大数据贷款、自动化的审核、反欺诈、异常交易的辨认、风险的预测以及智能的回款等，从而提升了证券公司的风险管理体系的实时监测和积极的预警功能，确保了证券公司的业务健康发展[3]。

结束语：

证券行业在金融科技的推动下面临着空前的机会和挑战。伴随着电子商务、数字技术、新型金融科技公司的崛起，这个领域正在进行一次重大的转型。在未来，应用区块链技术、人工智能技术的进步，以及金融科技与社交媒体的结合，都会是这个领域的重点方向。尽管如此，伴随着的还有如数据隐私安全、监督与法律的执行等问题，这些问题都需要整个产业的团结一致去应对。总的来说，对于证券行业的未来，金融科技的潜力无比可观，我们坚信它会给该领域注入更多的创新与成长的可能性。

参考文献：

[1]李剑锋. 证券行业金融科技的应用现状和展望[J]. 经济师,2021(11):69-71. 

[2]张蓓. 金融科技创新在证券行业的应用及其影响[J]. 现代商业,2020(23):117-119.

[3]王康. 证券行业金融科技应用场景的探索与思考[J]. 中国商人,2023(5):58-59.