(一)探索自动化交易的可能性 , 提升前台交易效率
金融科技的快速发展及应用 , 正在改变投资和代客交易等前端作业模式 , 主要体现在询价机器人、自动化交易平台的涌现 。 近年来一些新锐银行探索自动化交易 , 组建专业的量化团队 , 负责自动化交易系统和量化策略的研发与实施 , 将国外比较成熟的量化交易模式与国内市场的情况进行结合 。
一是围绕做市交易业务 , 搭建线上化、自动化的做市商系统 , 接入实时市场行情数据 , 根据程序算法自动产生报价 , 并且在成交后自动按算法最优指令对冲敞口 , 实现报价和平盘交易的自动化 。 自动化的做市商系统目的是帮助做市商更有效地提供交易品种双边报价 , 提升市场流动性 。
二是探索盈利性的量化交易 。 具体可以分为偏交易策略和偏执行策略 。 偏交易策略是基于数据分析的策略研发平台 , 通过对海量的市场数据进行数据分析、信号挖掘 , 研发产生新的交易策略 。 偏交易策略又可分为日间策略和日内策略、做多策略和做空策略等;偏执行策略是按照一定算法完成下单和成交 , 降低冲击成本等交易成本 。 量化交易可以弥补主观交易的不足 , 一定程度上成为新的利润来源 。
对于自主研发能力较弱的中小银行 , 受核心人才等的制约未必能够实现量化交易 , 但如果能高效利用交易中心现有的系统服务 , 也能达到提升投资交易效率的目的 。 例如 , 通过即时通讯平台iDeal , 实现由“iDeal机器人”询价替代人工询价 , 进行标准化、自动化地洽谈 , 辅助发送交易以替代手工录入 , 助力实现从协商询价到交易结算的一站式自动化处理 。
(二)加强风险管理类的模型建设 , 提升中台风控水平
金融市场业务存在产品复杂、交易量大、机构间的关联性强等特性 , 由此带来的市场风险、信用风险和流动性风险可能对全行甚至全市场造成严重影响 。 金融市场业务发展高度依赖系统 , 风险管控也是同样的道理 , 以数字化转型为契机 , 有助于银行更高效地开展风险防控 。
一是构建银行间市场违约预警模型 。 随着经济增速下行压力加大 , 银行间市场信用违约或成常态 , 如何利用内外部信息构建违约模型 , 是各家银行研究的重点 。 通常在实际违约前 , 可以监测发行主体所处的经济环境、财务指标、市场交易价格是否异常 , 进而识别违约风险信号 。 中小银行可利用大数据技术 , 积极引入外部数据并与银行内部数据融合应用 , 利用技术手段进行数据降维、变量提取和建模研究 , 构建内部评级模型和预警规则 , 对发行主体的信用风险进行监控、识别、预判并预警 , 及时识别风险、调整投资策略 。
二是实现全流程的交易行为监测体系 。 经过多年的建设 , 中小银行普遍已经建立了以限额监测为核心的市场风险管理体系 , 但随着交易品种和交易行为的多元化复杂化 , 必须依靠数字化风险管理技术 , 实现更全面完善的管理体系 。 例如 , 开发交易行为监测系统 , 通过整合交易全过程的交易信息、交流信息 , 筛选并监测有异常特征的交易 , 分析其交易行为、交流行为和交易关系等 , 实现覆盖交易全过程的行为监测 。
三是构建全面的一站式风险视图管理门户 。 相较于传统的风险防范手段 , 通过大数据驱动 , 将金融市场业务相关的风险指标纳入全面风险管理体系 , 建立一站式风险视图管理门户 , 打通底层数据、模型 , 探索研究个性化风控工具 , 提升风险分析、监测预警的智能化水平 , 实现风险全生命周期管理 。
(三)推进作业流程的自动化建设 , 提升后台运营效能
金融市场业务的交易量大、时效性要求高 , 前台业务的发展离不开后台作业能力的支撑 。 依托近年来我国金融市场清算结算集中处理体系的建设成果 , 中小银行可以通过对后台业务的流程优化及再造 , 实现后台最大程度的自动化处理 。
一是通过后台作业流程优化 , 实现业务直通式处理 。 通过后台管理系统与前台交易系统、交易后确认平台、债券登记托管结算系统及清算体系的直连 , 可以实现数据实时传输和无缝衔接 。 因此 , 银行可以通过对内部流程的梳理及改造 , 实现对前台交易自动审核匹配、自动资金收付和账务处理 , 核心要义就是从前台到后台 , 尽可能减少人工干预 , 提高自动化程度 。
二是积极引入RPA等新型技术 , 用数字员工替代人工 。 金融市场是快速发展、推陈出新的领域 , 即使是最完善的系统也无法做到全作业流程的自动化 , 必定有若干节点需要人工介入 , 从而影响整体效率 。 随着RPA(机器人流程自动化技术)、NLP(自然语言处理)、OCR(光学字符识别)等技术日渐成熟 , 可运用于金融市场后台中的标准化重复性作业 , 以虚拟劳动力代替人工操作 , 可以最大程度实现高效自动化作业 。
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