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金融科技专题报告：全球领先的投行与资管如何自建科技生态

来源：未来智库 发布时间：2020-10-26

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报告综述

全球领先的头部金融机构大多倾向于自建 IT，并通过自身 IT 基础设施对外输出 形成科技生态。究其原因，自建 IT 并构建科技生态的主要优势是，其不仅可以 支撑自身业务发展，还可以对外输出自身科技能力并实现变现，最重要的是可以 形成相对于竞争对手的独特优势。

发现

趋势:头部投行与资管自建 IT 是确定性趋势。根据 TABB 统计，在 10 家欧美第 一梯队的投行和资管机构中，2010-2014 年自建与第三方 IT(包括硬件、软件、 数据等服务)的平均比例为 3.14:1。从不同头部机构的系统建设情况来看，高盛、 贝莱德基本完全自建 IT 系统，摩根大通、摩根斯坦利、Two Sigma、State Street 均自建了核心 IT 系统。

生态:基于风控与 IT 构建生态形成三层壁垒。第一层，风控能力自身具备网络 效应，头部机构搭建大规模的风控平台，获取规模经济效应，实现相对于其他机 构的壁垒。第二层，开放风控与 IT 能力，形成开发者生态，头部金融机构通过 开放风控与 IT 能力，与第三方开发者对接，形成开发者生态。第三层，免费对 外开放能力，依托自身牌照优势，为业务引流，形成金融生态。

变现:“醉翁之意不在酒”。传统金融机构可以通过对外输出自身 IT 实现变现， 目前贝莱德的 Aladdin 销售收入已经占其收入比例近 7%。更重要的是，结合科技 生态，传统金融机构可以实现业务层面的变现，包括提升传统业务的效率(如 Aladdin 助力贝莱德投资业务)、助力新业务快速拓展(如高盛拓展零售银行)、 或者是直接实现业务收入(通过生态内科技企业投资，高盛直投以及财富管理业 务实现直接收益)等。

投资建议

全球领先投行以及资管机构能够自建科技，并形成生态，其基础是远超平均水平 的投入。以高盛为例，2017 年有 1/4 左右的雇员(9000 人左右)具备 STEM 学 位，招聘岗位中有近一半是科技类岗位。目前国内资本市场尚没有具备相应体量 投入的金融机构，因此我们预计距离全面自建 IT 仍有较长的周期。在这一背景 下，第三方 IT 公司仍有充分的发展空间。
核心逻辑：风控为核，生态为先，变现角度多样，顶级投行与资管自建 IT 是确定性趋势

1、监管加强、传统业务承压、IT 能力不足以支撑业务拓展，成为困扰头部金融机构的主 要问题

商业模式承压，传统业务收入下滑。金融机构传统业务主要基于交易额收取一定佣金、 管理、手续费用。由于竞争加剧、服务同质化、政策变化等因素，传统业务的交易额、 费率逐步下降，导致金融机构的收入受到挤压。以高盛为例，全球市场业务条线（Global market，固收+权益）收入在 2007-2019 年间，由 312 亿美元跌至 148 亿美元。

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金融危机背景下，监管不断加强，金融机构降低合规成本成为最大诉求。监管环境日益 复杂，美国与欧洲的多项监管法案在金融机构报送、税务、双边风险管理等方面都做出 了更为严苛的要求。金融机构面临的合规性成本也相应上升，根据估计自 2008 年以来银 行在罚款、和解上支付了超过 3,210 亿美金，每年合规成本 2,700 亿美金，且至 2022 年 可能翻倍。

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IT 能力不足以支撑业务，带来较大损失。在金融业务复杂度不断提升的背景下，传统 IT 系统对于创新业务的支持力度不足，导致业务无法正常开展，或者无法规避创新业务开 展中的风险。如 2012 年摩根大通的“伦敦鲸”事件，在一次交易中产生了 65 亿美元的 巨额亏损。其主要原因是公司内部缺乏自动化建模工具，业务人员基于 excel 手工建模， 且模型中存在的错误未按模型检查小组（Model Review Group）意见修正。

2、风控：算力与数据是核心竞争力

资本市场业务围绕风险展开。金融机构从事的主要业务均围绕挖掘风险、回避风险、通 过承担风险获取对应收益等展开。例如，财富管理业务为高净值客户挖掘特定风险，资 产管理、投资银行业务通过承担对应风险（如 IPO 余额包销等）获取报酬，衍生品业务 可以帮助客户获取或规避特定风险等。

因此，头部投行与资管均在风控领域投入远超平均水平。资本市场拥有数以亿计的高频 价格数据、庞大头寸、情景假设等，一个完善的风控系统需处理大量复杂数据。例如， 高盛自建 SecDB 数据库，做出证券定价、分析潜在交易并监控风险，贝莱德打造 Aladdin 风控平台，管理投资组合的绩效、风险与敞口。二者均以庞大的算力投入作为支撑，SecDB 由 1500-4000 万行代码组成，每日需计算 2300 万个价格、管理 280 万个头寸，Aladdin 有 11 个数据中心进行支持，运行着数十亿个金融场景预测。

3、生态：基于风控与 IT 构建生态形成三层壁垒

第一层壁垒：风控能力自身具备网络效应。风控能力取决于对于不同风险因素、不同场 景的模拟测算，用户数越多、使用频率越高，其测算越全面准确。因此贝莱德提出 “Collective Intelligence”（集体智慧）理念，通过超过两万个用户的个性化使用，提升自 身的风控效果。

第二层壁垒：开放风控与 IT 能力，形成开发者生态。头部金融机构通过开放风控与 IT 能 力，与第三方开发者对接，形成开发者生态。自身 IT 能力也可以与投资能力结合，将 IT 输出赋能到被投金融科技企业，有助于被投企业快速成长。例如高盛推出 Marquee 讲自 身 SecDB 的能力对外开放，贝莱德也推出 Aladdin Studio 与 Aladdin developer，开放其平 台能力。

第三层壁垒：免费对外开放能力，为业务引流，形成金融生态。金融机构具备牌照优势， 免费对外开放风控与 IT 能力的最终目的是为业务引流，最终实现变现。如高盛尝试提高 结构化票据在经纪商渠道中的渗透率，因此开放 SIMON 应用为客户免费提供结构化票据 产品学习、风险评估等功能，为业务引流效果显著，运营第一年则吸引近 2 万亿美元资 产。

4、变现：“醉翁之意不在酒”

直接销售是最直接的变现方式。与第三方厂商类似，头部金融机构也可通过直接销售将 自身 IT 能力变现。贝莱德通过 BRS 销售贡献的收入从 2010 年的 4.6%提高的 2019 年的 6.7%，公司计划在 2022 年达到 30%。

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交易额分成等类似于研究佣金的收费方式也可以实现。得益于牌照优势，金融机构相对 于第三方机构的变现方式更加多样。类似于传统股票交易中通过佣金等方式为研究付费， 客户也可以通过佣金方式为 IT 服务如资讯、风控数据等付费。贝莱德通过 Aladdin 创造 投资中的 Alpha 收益、进行产品创新，从而实现间接的科技变现。

5、趋势：头部投行与资管自建 IT 是确定性趋势

全球范围内看，头部金融机构自建 IT 是常态。根据 TABB 统计，在 10 家欧美第一梯队的 投行和资管机构中，2010-2014 年自建与第三方 IT（包括硬件、软件、数据等服务）的平 均比例为 3.14:1。

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从卖方看，高盛基本以自建 IT 为主，其他投行的核心系统也通过自建实现。高盛在卖方 机构中自建程度最高，不使用完全独立的第三方 IT 系统。高盛使用的外部产品多来自于 收购或投资公司，如 Cadre、Kensho 等。摩根大通的 RiskMetrics 数据库也是自建成果， 与Cazenove的合资子公司在2005年采用GBST的Syn settlements作为Cash markets系统， 但在 Cazenove 成为摩根大通合资子公司后，该系统亦转为自建。

头部资管机构也通过自建或收购形成自有 IT，并对外输出。贝莱德自建并输出 IT 起步较 早，其自建 Aladdin 系统在市场中拥有绝对竞争优势，我们将在后文详细分析。2019 年 道富集团也通过收购原第三方 OEMS 供应商 Charles River，推动自建 IT 对外输出进程。 此外规模相对较小的资管机构也是市场内玩家：量化投资机构 Two Sigma 自建数据和风 险管理工具 Venn；Alliance Bernstein 持股 Algomi，对外提供 ALFA、PIMCO 等工具。
1、高盛：打造华尔街的谷歌

高盛将自身比作“华尔街的谷歌”，打造科技生态。投行业务围绕着风险展开，高盛将风 控作为最重要的能力，并打造 SecDB 数据库作为立身之本。通过开源其能力，高盛逐步 打造围绕着自身业务、被投企业、第三方机构而形成的科技生态。这一生态在不同业务 部门通过不同方式实现了直接或者间接的变现。

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1.1 风控为核，历时 30 年打造核心风控平台

卖方业务围绕风险展开。根据高盛前 CIO 及前 CFO Martin Chavez，卖方业务从事的是承 担风险（如 IPO）、匹配风险（根据客户意愿在两个客户之间转移风险）以及挖掘风险（如 帮助客户寻找投资机会）等。业务性质可类比于搜索引擎，帮助客户找到对应的风险， 因此高盛努力将自身打造成“华尔街的谷歌”。

作为支持所有业务的核心，高盛自研 SecDB（Securities Database）支持风控。20 世纪 90 年代高盛开始使用自创的 Slang 语言构建 SecDB 数据库，整个数据库包括 1500-4000 万行 Slang 代码，实现跟踪和管理全公司的风险。从技术架构来看，SecDB 本质是一个分析数 据库，具有高性能的并发读写特征。同时支持分布式结构部署，具有面向对象的可扩展 性。因此 SecDB 类似于一张电子表格，单线程、计算快，可以令伦敦、东京和纽约的用 户同时看到实时的数据变化。从业务功能来看，SecDB 帮助高盛实现跟踪和管理全公司 的风险。在导入头寸、客户成本/佣金等业务数据后，SecDB 功能包括为证券定价、分析 潜在交易并监控风险。

SecDB 目前已成为高盛内部最核心的系统之一。SecDB 是高盛主要的自研成果，是公司核 心竞争优势之一。市场普遍认为，在 2008 年金融危机时，SecDB 强大的风控能力令高盛 避免了多个市场极端情况下的重大损失。因此在 2019 年战略转变前，高盛始终拒绝对 外售卖 SecDB 使用权。

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1.2 生态为先，Marquee 将自身能力无差别对外开放

打造生态，高盛通过 Marquee 开放自身能力。一方面，金融危机后监管对自营交易下达 禁令，SecDB 对高盛的收入贡献减弱，另一方面高盛自身积极寻求转型，希望通过平台 方式开放自身风控能力，形成生态。因此，高盛基于 SecDB 打造 Marquee 平台，并于 2019 年 4 月宣布客户直接与基于 SecDB 的 Marquee 进行交互，通包括数据提取、定价引擎和 其他功能。客户通过 Marquee API 访问 SecDB 可以降低基础设施开销，并根据提供的服 务减少投放市场的时间。

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Marquee 覆盖“交易生命周期”全阶段，实现全流程赋能效果。高盛提出“客户交易生 命周期”概念，并计划通过 Marquee 内部的 GS Markets、SIMON、Marquee Trader 等多 个应用程序覆盖交易周期全阶段，为外部客户赋能。Marquee 的进一步发展目标是打造 成世界级的金融服务与风险管理平台，推动大宗股票交易电子化，允许接入多种投资应 用。

► GS Markets 提供实时信息和研究成果。不仅提供全球股票、商品、债券、掉期利率 以及超过 100 个外汇交叉提供实时价格，还提供来自内部机构客户服务团队和研究 团队的最新研究成果。

► SIMON 打通结构化投资市场。SIMON 全称为 Structured Investment Marketplace and Online Network（结构化投资市场和在线网络），帮助客户了解结构化投资并执行交 易。SIMON 令高盛在独立的区域性公司之间开通新的第三方分销渠道。2017 年已有 18 家经纪公司签署 SIMON，即意味着通过 SIMON 可接触上千名投资顾问，以及其 名下管理的约 2万亿美元的客户资产，帮助高盛在票据业务上获得市场第 4的地位， 有效扩大了高盛的商业影响力。

► Marquee Trader 是外汇和商品电子执行平台。该应用程序同时应用于外部客户和高 盛内部销售人员。随着市场动态数据的改善和用户采用率增长，2017 年 Marquee Trader 客户平均每日交易量超过 100 亿美元，同比增长超过 40%，用户数量同比增 长超过 20%。

► Trade Tracker 注重交易后管理。该应用程序可以帮助客户监视交易并根据市场情况 变化管理头寸，并从理论上分析新交易对现有风险敞口的影响。客户可通过 Trader Tracker 获取详细的实时分析，以重组期权组合。目前高盛内部主要将 Trader Tracker 用于股票期权，外部客户将其较多用于外汇期权。

► Strategy Studio 构建跨资产投资组合。Strategy Studio 允许客户使用股票指数、固定 收益指数和 GS baskets 快速建立和分析自定义投资策略。同时还提供回测和其它高 级功能，以每天监控和管理投资组合。

1.3 从技术与组织两个层面确保 IT 战略落地

1.3.1 技术：积极拥抱云计算、大数据、开源等创新技术

基础设施上，积极与云厂商合作。在高盛自研过程中，Marquee、GIR 以及 ClearFact 平台 均部署在亚马逊公有云。公有云令传统产品获得新赋能，以 GIR 为例，高盛将原有研究 门户网站的核心功能都迁移上云，以获得高适应性和高性能，并借此向非传统客群进行 拓展。

大数据应用上，形成数据湖，沉淀海量数据。高盛建立数据湖，整合有关交易、市场和 投资研究的信息，以及通过电子邮件、语音电话和即时消息等各渠道的市场观点。将所 有数据整合一处后，让机器进行学习，沉淀海量数据。

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开源技术上，合理使用技术，节约时间和成本。如前所述，在 Marquee 等平台的前端应 用中，高盛通常自研以形成差异化优势。而在相对同质化的后台中，高盛大量使用了 React， Elasticsearch，MongoDB 和 D3 等多项开源代码与技术知识，以准确、低成本地执行后台流程。开源代码的使用有效节约了 IT 人员成本，令其专注于高附加值工作（如风控、交 易算法等），而非基础功能。

1.3.2 组织：从科技、投资、协同三个方面确保 IT 战略有效落地

科技人才：高盛拥有庞大的技术人力支持。2017 年高盛近 1/4 员工拥有 STEM 学位，近 9000 人。同年，根据 CB Insight 统计，在高盛招聘的岗位中有多达 46%的技术相关岗位， 其中平台开发的人才需求最大，其次为运营工程师和股票技术岗位。

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投资支持：PSI（Principal Strategic Investment）团队通过投资实现业务合作。PSI 团队与 证券（Securities，包括权益与固收）、运营、科技、投行等团队密切合作，实现通过投资 初创科技公司，寻求业务合作，达到协同的作用。由 PSI 投资的初创企业大多为金融科技、 企业服务、交易所基础设施等领域的创新创业公司，与高盛的主业有较强协同作用。目 前 PSI 已经并入高盛成长企业投资条线 GS Growth。

内部协同：数字战略集团（DSG，Digital Strategies Group）推动数字化转型。2016 年高 盛成立 DSG 部门，协调不同部门间的数字战略，同时确保证券部门（Securities，包括权 益与固收）的执行落地。在数字化转型过程中，权益（Equity）与固收（FICC）部门开发 了较多的应用与工具，为确保减少资源浪费，统一客户体验，特设立 DSG 部门，2019 年 DSG 部门由 CTO Boe Hartman 领导。

1.4 成效：形成自身科技生态圈、快速孕育新业务

直接实现业务收益。依托于高盛自身的背书、业务以及发展，部分被投公司实现了较好 收益，例如 Direct Edge 通过并购退出，Tradeweb 于 2019 年实现上市等。同时，一级市 场投资也支撑了其财富管理业务，如地产投资平台公司 Cadre 获得了高盛私人银行客户 的 2.5 亿美元投资（2018 年）等。

依托于自身科技能力，快速实现业务快速扩张。通过构建技术能力，高盛实现了业务的 快速拓展与扩张。2016 年高盛成为银行控股公司，并取得相应牌照，能够向零售客户进 行销售。在 11 个月内，高盛通过其开放平台 Marquee 快速开发了 Marcus 借贷平台，消 费者提供个人贷款。截止 2017 年 4 月，GS Bank 的存款达到了 1150 亿美元，成为美国排 名前 25 位的银行之一，GS Bank 的个人存款为高盛提供了比传统资金来源更低成本的资 本金，Marcus 也成功将高速客群从高净值客户、机构投资者拓展至零售消费者。
2、贝莱德：头部机构如何成功输出自身能力？

贝莱德基于自身风控能力实现了技术的同业输出。贝莱德由于依靠其自身出色的风控能 力，打造了 Aladdin 资管与风控平台，实现了其在大量同业资管机构的输出。基于这一平 台，贝莱德不仅在买方系统市场取得了领先市占率，还实现了自身投资业务的快速发展。

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2.1 贝莱德基于风控优势打造 BRS

贝莱德在风控领域具备较强优势。贝莱德在风控意识上领先于竞争对手，在早期贝莱德 已经前瞻性地认识到风险管理重要性，并致力帮助投资者理解他们所持债券组合中蕴含 的风险，以此为起点为机构客户提供资产管理服务。风控能力也成为贝莱德差异化核心 优势，让公司迅速发展，成为全球 AUM 第一的资管公司。

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基于风控优势打造 BRS，逐渐以 Aladdin 为中心。2000 年，贝莱德成立 BRS（BlackRock Solutions），对外输出技术。BRS 以贝莱德的资管与风控平台 Aladdin 为主要业务，同时包 括 FMA（Financial Market Advisory，为金融机构提供咨询服务）与外包两类业务。自 2017 年以来，Aladdin 的收入已占 BRS 收入的 100%。

2.2 Aladdin 以数据算力为基，六大模块为柱，形成功能全面的一体化平台

算力是 Aladdin 强大风控能力的基石。截止 2018 年，有 11 个数据中心支持 Aladdin 运行 数十亿个经济场景预测，并基于预测检查客户投资组合中的每一项资产，对投资组合进 行测试。同时重要历史事件也被记录在数据库中，包括利率和汇率变动、恶劣天气灾难 等，以便通过蒙特卡洛模拟建立统计模型，计算重大事件对其管理资产所存在的潜在影 响。

大数据之上，覆盖全生命周期与不同业务条线。Aladdin 将复杂风险分析、全面投资组合、 交易、运营、合规和会计工具结合在一个平台上，由 Enterprise、Risk、Provider、Accounting、 Wealth 和近期收购的 eFront 六大模块组成，涵盖所有资产类别的全生命周期。同时，不 同业务模块也覆盖不同业务条线，为多类客户群体提供服务。

► Risk：可独立于 Aladdin 平台进行单独提供的模块。Risk 结合了贝莱德强大的风险分 析和高扩展性处理能力，通过提供可配置报告、假设分析工具，帮助客户了解投资 组合的绩效、风险与敞口，以快速、准确做出投资决策。其目标客户包括风控经理、 投资组合经理、合规人员、执行人员、投资委员会以及董事会。

► Accounting：为金融机构提供定制化会计服务，包括数据管理、交易和托管业务、 衍生品业务、对账和绩效衡量等。与 Risk 模块相辅相成，为后者提供绩效和财务方 面的数据，共同衡量投资组合绩效并提供风险分析报告。

► Wealth：Wealth 是财富管理平台，帮助财富管理机构构建符合其投资者需求的投资 组合，解决财富管理机构的合规压力、费用压力。其优势在于：1）投资组合深度分 析，通过资产类别、地理位置、风险因素、复杂情景分析等多途径了解投资组合风 险敞口。2）生成投资提案，随着市场观点和需求变化，生成投资建议，重新调整客 户投资组合。3）商业信息，为财富管理机构提供所有行业、地域、业务的企业信息， 进一步了解商业模式和行业趋势。4）警报提醒，自动识别需要关注的客户和投资账 户，让数据驱动业务。

► Provider：通过技术手段，如实时视图、共享工作流程、Alaadin 专有界面等，连接 资产经理和资产服务人员，在投资流程中实现高效的交互。另外，Provider 也提供 自动化处理，降低资产经理和资产服务人员在托管和会计过程中的手动操作。

► Enterprise：面向投资专业人员的操作系统，应用于投资流程。

► eFront：在被收购之前，eFront 是拥有超过 20 年经验的另类投资管理解决方案供应 商。通过 eFront 用户可以管理投资组合中的私人资产，了解风险和绩效归因，并提 高投资透明度。

2.3 通过“集体智慧”（Collective Intelligence）形成网络效应，构筑壁垒

Aladdin 通过一体化平台输出全面投资能力。市场普遍认为一体化平台是未来发展趋势， 如与 Aladdin 齐名的 Simcorp 也在打造从前到后的一体化系统。SImcorp CEO 认为投资者 想整合“零散、高成本投资业务”的需求待释放，多合一投资技术是大势所趋，Aladdin 的成功就得益于其高集成度。

支撑“集体智慧”，通过网络效应构筑。截止 2019 年 Aladdin 平台支撑 200 余个机构投资 经理，24 万个用户，管理 650 万个投资组合，据估计覆盖了 20 万亿美元的资产（贝莱 德自身管理规模为 7 万亿美元左右），占全球比例 10%5。在 Aladdin 平台上，可以提供个 性化的风控策略以及投资策略构建，提高多样性，避免系统性风险。同时，基于用户反 馈，可以进一步提升平台策略以及数据的复杂度，提升其准确度，形成网络效应构筑壁 垒。

2.4 通过系统销售与推动投资业务创新两种路径变现

用户数快速增长，风控是主要采购动力。回溯 Aladdin 收入表现与机构客户数，2012 年 欧债危机后，截止到 2015 年 Aladdin 客户数迅速增长，3 年累计增长 109 家新机构客户， 远超 2015 年后客户增长速度。客户的累积在 2016 年业绩得到体现，2016 年 Aladdin 平 台收入实现 25%增长，是 2010-2019年间最高增速。我们判断欧债危机后，Blackrock Aladdin 的亮眼业绩来自于其债券风控传统优势，是客户采购的主要动力。

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对外输出成果斐然，Aladdin 成为业内两大巨头之一。经过 20 年深耕，Aladdin 对外输出 成果斐然，与第三方 IT 供应商 Simcorp 开发的 Dimension 系统成为买方 IT 市场两大巨头， 二者合计管理全球超过 30 万亿美元的资产。2019 年 Aladdin 年收入为 9.74 亿美元，机构 客户数已超过 200，在 Top 200 投资经理/Top 100 养老基金/Top 250 保险公司中分别占据 20%/23%/17%份额。 Aladdin 收入贡献同样亮眼，2017 年后 Aladdin 几乎取代 FMA 与 Outsourcing 贡献 BRS 全部收入。

贝莱德借助 Aladdin 促进投资业务的增长。在科技类收入之外，贝莱德基于 Aladdin，还 促进了传统资产管理业务的发展。包括基于 Aladdin 平台挖掘投资 Alpha、产品创新等直 接促进投资产品的发展，通过规模化分销实现产品销售，以及针对客户实现的定制化整 体解决方案。
3、发展：未来的资本市场需要怎样的 IT？

3.1 技术：云计算、大数据和 AI 全面应用

不同类别的技术全面应用于前、中后台。AI/ML（人工智能/机器学习）及其相关技术 IWA （Intelligent workflow automation，智能工作流自动化）、PA（Predicative analysis，预测性 分析）、NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）等和云计算使业务流程的效率 和有效性达到新水平，并有量子计算等技术用于满足金融机构的特定需求。因此大型金融 机构和第三方 IT 公司日益关注 AI 与云计算等技术，推动新一轮技术革新。

3.1.1 云计算：前台交易系统云上托管基本完成，下一阶段云计算技术将集中解决中后台 数据难题

前台交易系统云上托管基本完成，典型第三方 IT 公司重复性收入占比高。托管是云计算 SaaS 的前身，意味着第三方 IT 供应商可以在自己的数据中心运行软件，而不是在客户自 己许可的场所运行。因此公司经常性收入占比较高，收入可预测性强。我们以提供托管服 务的 Fidessa 和 Simcorp 为例：

► 2011 年时 Fidessa 已经实现向交易系统云交付的过渡，托管（Hosted）的收入占全年 收入过半；重复性收入从 60%以上达到 80%。

► 2019 年，SimCorp Dimension 即服务（托管）解决方案获得 4 个新客户，总托管客户 达到 21 个。Simcorp 年收入的大约 85%来自现有客户，而重复性收入占比则超过 50%。

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下一阶段云计算为后台提供更强算力与弹性。国内与海外均有部分金融机构选择在云上部 署平台基础架构，以获得更优的算力与弹性。如贝莱德的 Aladdin 以及 Charles Rivers Development 的 IMS 基础设施均托管在 Microsoft Azure 云平台上，以获得更大的算力来加 速创新，并加快新功能的解锁与研发。平安证券也与金融科技公司 Finastra 的合作，在其 云上部署灵活且易于集成的风险管理平台，从而迅速扩展其资本市场业务、支持更广泛的 金融工具并缩短产品上市时间。

3.1.2 大数据：集成化大数据支持金融市场各类参与者决策

现有数据架构存在缺陷，新集成数据架构是建设目标。目前的数据架构存在较为严重的低 效问题，数据从不同的数据方分发给不同客户，存在大量重复与冗余。高盛提出的新数据 架构基于 API，将交易所、供应商等多方产生的数据集中到数据服务中心，再分发给客户。

3.1.3 金融机构自动化正在进行时，AI/ML 相关技术降低运营和人工成本

金融机构自动化进度尚不足半，中后台落后于前台更新步伐。根据 Adox Research 的调查， 完全实现端到端自动化的金融机构仅 18%，不到五分之一。而超过一半的金融机构自动化 程度不到 60%。自动化程度低的原因主要是中后台操作流程零散，数据孤岛形成，难以跟 上前台创新步伐。

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积极运用 AI/ML 技术，提高自动化程度，实现降本增效。资本市场主要运用 AI/ML 技术 进行自动化处理，实现交易中和交易后流程优化，减少了交易完成时间和交易后结算错误。 一方面，通过自动化数据的收集、汇总和分析，金融机构可以在无人工干预的情况下执行 低价值、低风险的订单，节省人力成本；另一方面，金融机构能够将宝贵的时间花费在生 成 alpha 和管理风险上，提升业务价值。

3.1.4 其它专项技术解决金融机构细分领域难题

量子计算用于复杂计算的风险管理。风险计算需要在复杂的模拟中进行大量计算，并且如 果该算法具有可以基于现有信息构建的自学习模块，则可以增加新的层次和能力来更好地 管理风险。IBM 与摩根大通合作，将量子计算应用于交易策略，投资组合优化，资产定价 和风险分析。

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智能合约提高交易透明度，降低人为操纵可能性。因资本市场交易通常涉及多个中介机 构的参与、不同阶段的清算，因此交易时延严重、透明度低。基于分布式分类帐技术（DLT） 的智能合约可以判断交易是否满足标准，满足则由计算机系统自动执行，在交易完成后 实时进行结算，无需结算和存管的中介机构。智能合约不仅通过自动结算减少交易时间 和交易执行中的失误，还提高了交易透明度、防范资本市场人为操纵的可能性。

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3.2 前、中、后台分别朝快速、厚重、敏捷方向进行改造

3.2.1 前台交易朝高性能、自动化演进，充分利用中后台产生的大量数据

交易量大幅增加，金融机构寻求自动化交易平台以支持算法和高频交易策略。全球金融 市场交易量与交易复杂程度都在提升，如：全球 OTC 衍生品的平均月交易量在 2010 年增 长 17%，美国以及欧洲和亚太地区的高频交易量持续增加。因此前台交易面对的挑战有： 1）容纳和管理更为大量的数据；2）对于高频交易尽量实现最小延迟；3）支持跨地区、 跨资产。金融机构均寻求高度自动化的交易平台以应对挑战。

AI 与大数据共同辅助前台，提高自动化程度并辅助决策。AI 能实现自动化投资、推动更 高 Alpha，也能在交易过程中更好地进行实时贸易欺诈检测。如法国巴黎银行自主开发的 AI 交易匹配工具 Smart Chaser 可预测交易需要人工支持的可能性，MarketAxess 的机器学 习工具 Composite +可自动定价。集成数据架构则可讲中后台产生的大量数据进行标准化 处理，通过 API 方式提供给前台各类角色，支持多项业务决策。

3.2.2 中台职责扩展、业务加重，多项技术提升效率

传统中台仅作为前台投资和后台会计系统之间的转换层。中台的主要作用是前台无需在 其会计系统规定的特定帐户结构中进行交易，同时确保后台可以接收所需的数据。 传统 的中台职能包括头寸管理，交易确认和结算，公司行动处理，抵押品管理，现金和头寸 对账以及维护公司的安全主管。 行业趋势对中台提出更多要求，中台需承担更多职能：

► MiFID II 增加中台合规成本和工作量。MiFID II 规定令交易流程更为复杂，如交易中 需验证代客交易的标识符、交易后研究付款必须与交易佣金分开。中台的交易后管 理难度以及协调负担同步加重。

► 投资组合复杂性提升中台估值难度。随着资本市场成熟，投资经理逐渐使用更为复 杂的投资工具和策略以提高回报，如场外衍生品等。因此中台提供资产评估服务的 难度相应增加，需保持准确和实时的分析和估值以支持前台风控和资产组合管理。

► 国际化加重中台工作量和工作时长。资产管理公司日益国际化，多交易台和 24/7 操 作越来越普遍。中台的负担相应加重，一方面需要与每个司法辖区的监管和清算惯 例保持一致，另一方面工作时间延长，需实时提供各部门现金和头寸。

金融科技专题报告：全球领先的投行与资管如何自建科技生态

IWA、PA、NLP 等相关技术大幅减少人工操作，不同程度降低各环节成本。IWA 的特性在 于自动识别、刷新，因此多用于中断修复、抵押品优化和月度对账。PA 的数据挖掘和建 模能力在财务过程中能发挥较为重要的作用。NLP 结合 OCR（光学扫描识别）后，进一步 深化读取、扫描、提取功能，可在处理重大事件时或复杂 OTC 交易时减少人工操作。

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3.2.3 后台开发注重敏捷性，SAFe 与 DevOps 技术已投入使用

为适应前台的快速变化，后台朝敏捷性发展。如前所述，前台交易量大幅增加，交易量 的增加不仅影响了公司的前台业务，而且对后台应用程序产生了重大影响。因此，金融 机构后台寻求敏捷的开发和交付方式，提高效率。敏捷性可以缩短项目周期，提高质量 和可预测性。并快速适应不断调整的企业战略变化。

部分科技公司已推进敏捷开发进程，SAFe 与 DevOps 等相关技术开始投入使用。典型的 第三方 IT 供应商 Murex 在研发 MX.3 资本市场平台过程中积极运用 SAFe（可伸缩敏捷框 架）和 DevOps 技术。SAFe 技术有助于实现可扩展性，可预测性和战略目标适应性。DevOps 的试点实施则从平台配置、数据验证等多方面改变 IT 和业务团队的思维和工作方式，最 终通过持续测试和持续集成实现敏捷交付。

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（报告观点属于原作者，仅供参考。作者：中金公司，黄丙延、钱凯）