生存?还是死亡?

1评论 2018-11-08 09:07:55 来源:中国保险报网 低吸也能抓涨停!

  □记者 康民

  “时不我待,不进则退!”近日,一位国际著名咨询机构埃森哲的内部人士向记者强调,资本市场参与者必须摒弃固守原有流程的做法,重新审视企业和行业的核心设计与架构——许多投行过去采用升级现有IT系统的方式,在现有流程中运用新技术以提高效率并节省成本。在这一思路下,“数字化转型”往往采取技术或渠道优化的形式,而这一传统方式被称为投行数字化。但前文(参见本报10月16日第8版文章《整体萧条催生全球资本市场技术革命》)所述的非银行做市商,采取的却是截然不同的方式——重新设计核心架构——这被圈内人称为数字化投行。

  数字化投行?还是投行数字化?日益衍变成为生存还是死亡的重大问题。纵观其他行业,转型并非简单地通过将新技术引入现有IT架构来实现,而是必须打破固有观念,再造行业模式。以全球航天航空业为例:“NASA花了3亿美元才将飞船投入太空,SpaceX只花了3000万美元就完成,而且还让火箭返回地球着陆了。”

  事实上,从全球范围内来看,数字化领导者们已经开始综合运用各种新技术来打造全新的业务和价值主张。他们运用共享平台构建开放的生态圈,统一多个环节和渠道服务,包括内部服务和共享服务。

  引人注目的是,全球资本市场希望通过区块链技术来实现市场结构从成本共担模式(Cost-mutualization)到协作评估模式(collaboratively evaluating)的转变,从根本上对资本市场结构(fabric of capital markets)进行调整。上述埃森哲人士指出,数字化投行需要科技的支撑,但要转型成为数字化投行,企业必须以技术为核心制定战略。

  2022技术原则

  上述埃森哲人士感叹:“我们无法精确描绘2022年的资本市场,行业日益增加的波动性意味着假设前提下的每一个微小变化都可能对预测产生巨大的影响。资本市场存在波动性大、不确定性高和复杂性高的特点,使得预测未来趋势并制定准确的战略更加困难。”

  有目共睹,过去投行依赖多年的“豪赌”和承销业务来获得高额收益。但实际上,监管政策和政治环境的变化、利率的不确定性、新兴技术的成熟与应用,都对未来市场产生重大影响。在这样的大环境下,到2022年,要成为全球领先的金融机构,就必须建立起能够适应外部环境不确定性、快速响应的组织架构,并有针对性地无缝分配资源。

  智能化与自动化

  埃森哲提出,在全企业范围内运用机器智能技术,实现流程自动化。机器人流程自动化技术(RPA)已经在后台部门广泛使用,一些企业已开始使用机器学习系统处理异常情况。智能化和自动化企业则更进一步,不局限于单纯优化流程,而是基于新技术重新设计流程。

  在技术不断进步的今天,资本市场行业中的企业正在不断采用更智能的自动化技术。爆炸式增长的数据,帮助企业分析和应用更多更复杂的业务场景。例如:从视频和图像等非结构化数据中提取相关信息以提高销售效率,侦测异常情况(常见的有KYC或反洗钱监控),以及支持更广泛的数据分析应用(常见的如预测、建模和分类)。

  越来越多的投行和资管公司投资人工智能来协助进行投资分析预测,从而获取超额收益。其中就有Goldman Sachs投资的Kensho,UBS和Deutsche Bank联合投资的Sqreem。

  人工智能也广泛用于帮助提高员工的工作能力。据悉,已经有国际金融机构在运用人工智能技术来消除信息孤岛,实现关键运营信息和客户信息的共享,并运用高级搜索和数据探索工具及时将关键信息推送到所需岗位。埃森哲相信,当人工智能与人类智慧相结合时,就会爆发远超预想的一系列强大效应。

  数据驱动与人工洞察

  在埃森哲看来,资本市场的数据规模和多样性正在迅速增长。数据湖(Data lake)架构正在实现内/外部、结构化/非结构化数据的整合。金融机构正越来越多地使用另类数据,树立“投顾服务”和“市场分析”的优势,这些另类数据包括卫星图像、一手交易信息、物联网数据以及货运和海关数据。

  其中,随着物联网平台的逐渐推广,以及各行业对数据共享需求的不断增长,欧盟颁发了PSD-II《支付服务法令2》,企业越来越希望从数据中筛选机遇,这势必引发一场更为激烈的数据竞赛。随着存储成本持续下降,企业将有能力存储一切数据。智能助手(Intelligent agents)可以理解自然语言提问、开展分析并生成详细的报告。它们还能通过图形分析和机器学习算法来前瞻性地识别大数据中的各种特征,并提醒销售人员和客户经理。

  但埃森哲也强调,即使在量子计算等新技术的支持下,上述大部分技术可能仍要到2022年才能实现广泛应用。例如,新一代的客户交易平台,能够了解客户意图,依据“下一最佳步骤”(next best step)交易流程,实时提供最相关的资讯数据,从而最优化订单执行(order execution)的速度与效率。

责任编辑:Robot RF13015
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