杨剑波：目前对国内金融机构来说 ， 核心计量和风险管理等还是被外资科技公司“卡脖子”的难题 。 因为国内涉足这一领域的中资机构很少 ， 真正有能力构建本地化模型的团队几乎没有 ， 所以银行等机构基本以引进外资系统为主 。 但这也仅限于一部分有实力采购非常昂贵的外资系统的大型银行 。
现在大型金融机构主要是高价采购外资系统 ， 或委托市场中的科技或咨询公司研发系统 。 而规模比较小的机构那基本就是“裸奔”了 。
我指的“裸奔”有两层含义 。 一个是这些外资研发的系统费用都很高 ， 小型金融机构觉得太贵干脆就不采购了；另一个是不管是外资的还是委托外部公司研发而采用集成方式开发的系统 ， 它们因为没有达到较高水准的量化模型 ， 特别是没有适合本地市场情况的研发配置 ， 所以内置的算法和模型实际上都不是很有效 。
对于少数本土自研的系统 ， 研发人员如果没有经过多年在国际头部金融机构相关核心岗位的长期经验打磨 ， 很难有高品质本地建模和模型迭代的能力以及搭建整个系统的能力 。 但据我了解 ， 当前国内银行联合的一些外部公司 ， 他们的研发团队中有较为精密、复杂、复合金融及工程背景的人员很少或者完全没有 ， 目前参与银行集成系统的外部团队的研发能力及研发出来的模型精确度和严肃意义的巴塞尔协议III的要求相比 ， 还有较大距离 。 所以即使国内金融机构以高昂的价格采购了这类系统 ， 更多也只是停留在满足监管需求 ， 实际很难用于辅助前台交易决策 。
而外资系统尽管模型相对成熟 ， 但它本身是在欧美研发的 ， 欧美的模型怎么能适应中国市场呢？而且很多外资科技公司提供的系统都是“黑盒” ， 模型并不透明 ， 外界只能看到最终的数据结果 。 这种情况我们就更无法判断数据结论是否精准有效 ， 因为我们根本就不清楚这个结果背后的推导逻辑是否合理 。
另一方面 ， 无论是采用外资系统还是中资系统 ， 其实金融机构内部应该有一套独立于主系统的备份模型 ， 或者说应有一套起到challenge作用的模型 。 否则模型风险的控制远远不够 。 因为靠外部或者内部团队的模型检验因为频率极低 ， 所以起不到实时模型风控的效果 ， 更不要说目前主要流行的平行模型检验存在一些值得商榷的瑕疵 ， 比如模型如果本身不够合适 ， 那平行验算一遍此类模型本身意义是不大的 。
就实时模型风险控制这一点来说 ， 绝大部分银行还没有建立这个机制 ， 而模型风险是极大的 ， 且可能带来严重的后果 。 就像2008年导致雷曼等机构倒闭的金融风暴 ， 很大程度上也是一个模型风险驱动的金融危机 。
丨36氪：如微京科技这样的中资机构研发的系统与外资系统相比有哪些优势？
杨剑波：足够本地化 ， 能够用于本币的定价 ， 且能够真正赋能前台交易 ， 辅助分析决策 。
现在国内部分银行花了数千万甚至上亿买个外资系统 ， 最后主要只能在中台使用 。 因为银行也清楚 ， 外资系统模型的颗粒度没有那么高 ， 买来只能满足监管需求 。 而真正有效的模型只有应用于前台才更能发挥出它的效力 。 巴塞尔协议III以及FRTB的精神其实是要对前台和中台都提升风险管理能力 ， 而非只是满足监管要求 。 毕竟风险都是从前台传导到整个银行的 。
微京团队核心成员均有国际头部金融机构工作经历 ， 有多年量化交易、量化分析或量化交易平台开发经验 ， 并且我们在国际国内金融机构都从事过相关工作 ， 金融交易经验丰富 ， 也熟悉国内业务环境 ， 所以能够结合金融市场规律和国内市场环境构建本地化模型 。 外资做不到这一点 。 外资有一个最大的特点是在国内几乎没有研发团队或者研发极其微弱 。 外资对中国市场的定位还是一个销售平台 ， 这也导致他们在实施中及实施后有效服务中资金融机构业务端的能力非常有限 。
尤其在2018年资管新规出台之后 ， 银行理财转向净值化经营 ， 理财产品的估值方法从之前的摊余成本法改为净值法 ， 这对银行的投资管理能力和经营成色提出了更高要求 。 就是说现在银行理财要像公募基金一样 ， 每日公布产品净值情况 ， 及时反映收益情况 。
目前银行理财端已经相对市场化了 ， 金融市场部也就是自营端还有大量的摊余成本法计算损益、不反应公允价值变动的资产 。 如果今后监管要求银行自营部门向理财的估值标准靠 ， 比如要求大部分自营资产向理财一样用公允价值计价 ， 可预见对银行会产生很大的投资及经营压力 。 所以目前净值化转型正对银行投资能力提出挑战 ， 银行也急需真正有效的本地化模型辅助自身提投资分析能力和风险管理能力 。
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