資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)2023年12月 序I序黨的二十大報(bào)告提出，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。當(dāng)前，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)日益深度融合。2022年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)50.2萬(wàn)億元，總量穩(wěn)居世界第二位，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為穩(wěn)增長(zhǎng)促轉(zhuǎn)型的重要引擎。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要?jiǎng)幽埽瑪?shù)字金融承擔(dān)著防范風(fēng)險(xiǎn)、助力改革、深化服務(wù)、支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的使命任務(wù)。2023中央金融工作會(huì)議首次提出“加快建設(shè)金融強(qiáng)國(guó)”的目標(biāo)，做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章，為新時(shí)代新征程推動(dòng)資本市場(chǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作指明了方向。近年來(lái)，隨著中國(guó)證監(jiān)會(huì)證聯(lián)網(wǎng)、監(jiān)管云、監(jiān)管大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、智慧監(jiān)管平臺(tái)等重點(diǎn)基礎(chǔ)設(shè)施及監(jiān)管系統(tǒng)的建成、投產(chǎn)和逐步完善，我們正在將金融科技運(yùn)用于各個(gè)監(jiān)管領(lǐng)域，整合、挖掘出海量數(shù)據(jù)背后有價(jià)值的信息和知識(shí)，支持資本市場(chǎng)監(jiān)管更加智慧、更加高效、更加精準(zhǔn)。同時(shí)，市場(chǎng)機(jī)構(gòu)通過(guò)科技賦能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不斷降低服務(wù)成本，擴(kuò)大服務(wù)覆蓋面，深化服務(wù)滲透率，提升自身的運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)能力，有效落實(shí)了金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的國(guó)家重大戰(zhàn)略。為推動(dòng)資本市場(chǎng)金融科技融合發(fā)展，助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，資本市場(chǎng)學(xué)院以資本市場(chǎng)金融科技聯(lián)合創(chuàng)新中心為工作抓手，聯(lián)合相關(guān)單位編寫了《資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)》。本報(bào)告致力于厘清資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展相關(guān)的核心概念，梳理資本市場(chǎng)金融科資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)Ⅱ技發(fā)展的典型案例，剖析資本市場(chǎng)金融科技的業(yè)技融合情況，提出資本市場(chǎng)金融科技的創(chuàng)新發(fā)展措施，促進(jìn)行業(yè)金融科技發(fā)展成果共享，希望本報(bào)告的出版對(duì)行業(yè)機(jī)構(gòu)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型有所助益。中國(guó)證監(jiān)會(huì)科技監(jiān)管局局長(zhǎng)前言為進(jìn)一步貫徹《證券期貨業(yè)科技發(fā)展“十四五”規(guī)劃》,推動(dòng)資本市場(chǎng)金融科技融合發(fā)展，助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，按照資本市場(chǎng)金融科技聯(lián)合創(chuàng)新中心(以下簡(jiǎn)稱聯(lián)合創(chuàng)新中心)建設(shè)方案，在證監(jiān)會(huì)相關(guān)部門的指導(dǎo)和會(huì)系統(tǒng)單位的支持下，資本市場(chǎng)學(xué)院組織編寫《資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)》。一、編寫背景黨的二十大報(bào)告指出，要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。中國(guó)證監(jiān)會(huì)出臺(tái)《證券期貨業(yè)科技發(fā)展“十四五”規(guī)劃》,闡明了“十四五”時(shí)期證券期貨業(yè)科技監(jiān)管工作和行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)思想、工作原則，明確工作重點(diǎn)。同時(shí)各地政府積極出臺(tái)支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指導(dǎo)文件，進(jìn)一步推動(dòng)資本市場(chǎng)金融科技迎來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇和高峰。2023年6月19日，資本市場(chǎng)學(xué)院正式獲批設(shè)立“資本市場(chǎng)金融科技聯(lián)合創(chuàng)新中心”,為系統(tǒng)總結(jié)資本市場(chǎng)行業(yè)金融科技發(fā)展經(jīng)驗(yàn)、促進(jìn)行業(yè)金融科技創(chuàng)新發(fā)展，在證監(jiān)會(huì)相關(guān)部門的指導(dǎo)和會(huì)系統(tǒng)單位的支持下，資本市場(chǎng)學(xué)院以聯(lián)合創(chuàng)新中心為工作載體，組織編制《資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)》,進(jìn)一步促進(jìn)行業(yè)金融科技發(fā)展成果共享，積極推動(dòng)資本市場(chǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展。二、編寫目標(biāo)(一)厘清資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展相關(guān)的核心概念立足資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展實(shí)踐，進(jìn)一步界定資本市場(chǎng)金融科技內(nèi)涵、厘清金融科技的核心概念，結(jié)合行業(yè)具體應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)人工智能、分布式、區(qū)塊鏈等技術(shù)進(jìn)行深入分析和探討，準(zhǔn)確把握金融科技發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)趨勢(shì)，為行業(yè)金融科技發(fā)展打牢基礎(chǔ)。(二)梳理資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展典型案例從核心機(jī)構(gòu)、市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)、公共技術(shù)平臺(tái)等視角，梳理概括代表性機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，總結(jié)提煉相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和路徑，積極推動(dòng)行業(yè)金融科技經(jīng)驗(yàn)交流與共享，不斷提升行業(yè)金融科技發(fā)展水平。(三)剖析資本市場(chǎng)金融科技業(yè)技融合情況圍繞資本市場(chǎng)典型應(yīng)用場(chǎng)景，深刻剖析現(xiàn)代信息技術(shù)在核心交易、財(cái)富管理、機(jī)構(gòu)服務(wù)、投資銀行、投研、全面風(fēng)險(xiǎn)管理等業(yè)務(wù)中的應(yīng)用實(shí)踐和發(fā)展趨勢(shì)，積極推動(dòng)技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合創(chuàng)新發(fā)展。(四)提出資本市場(chǎng)金融科技創(chuàng)新發(fā)展措施立足資本市場(chǎng)實(shí)際，圍繞資本市場(chǎng)業(yè)技融合情況和面臨的挑戰(zhàn)，結(jié)合《證券期貨業(yè)科技發(fā)展“十四五”規(guī)劃》重點(diǎn)建設(shè)任務(wù)，提出資本市場(chǎng)金融科技創(chuàng)新發(fā)展措施，積極推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力金融科技服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、提升市場(chǎng)效能、強(qiáng)化合規(guī)風(fēng)控、增強(qiáng)監(jiān)管能力、保障金融安全，逐步實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合、創(chuàng)新協(xié)作，促進(jìn)金融科技創(chuàng)新生態(tài)良性健康發(fā)展。三、主要內(nèi)容本報(bào)告共分7章，第一章為資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展概述，第二章介紹行業(yè)金融科技使用的主要技術(shù)，第三章介紹資本市場(chǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)和數(shù)字技術(shù)的融合情況，第四章介紹行業(yè)典型實(shí)踐和公共技術(shù)平臺(tái)，第五章分析行業(yè)金融科技發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)，第六章提出推進(jìn)行業(yè)金融科技發(fā)展的主要舉措，最后為總結(jié)展望。主要內(nèi)容如下：第一章為概述。系統(tǒng)梳理資本市場(chǎng)金融科技的主要概念，總結(jié)資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展歷程，詳細(xì)介紹證券業(yè)、基金業(yè)、期貨業(yè)和上市公司的數(shù)前言V字化發(fā)展現(xiàn)狀。第二章介紹資本市場(chǎng)使用的數(shù)字技術(shù)。深入分析了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、分布式、區(qū)塊鏈、大模型等技術(shù)的最新發(fā)展情況、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，并介紹相關(guān)技術(shù)在資本市場(chǎng)的應(yīng)用實(shí)踐。第三章介紹業(yè)技融合發(fā)展情況。從資本市場(chǎng)典型應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，詳細(xì)介紹核心交易、財(cái)富管理、機(jī)構(gòu)服務(wù)、投行、投研、全面風(fēng)險(xiǎn)管理等資本市場(chǎng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)與數(shù)字技術(shù)的融合情況，分析業(yè)務(wù)和技術(shù)融合發(fā)展的路徑。第四章是介紹行業(yè)典型實(shí)踐。從核心機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)兩個(gè)維度，梳理資本市場(chǎng)典型主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐路徑，總結(jié)提煉相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，并詳細(xì)介紹核心機(jī)構(gòu)提供的公共技術(shù)平臺(tái)，為行業(yè)相關(guān)主體提供經(jīng)驗(yàn)支持。第五章是分析行業(yè)發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)。分別從業(yè)技融合、監(jiān)管、工具、數(shù)據(jù)、新技術(shù)、跨行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等層面詳細(xì)分析行業(yè)金融科技發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)。第六章是推進(jìn)金融科技發(fā)展的主要舉措。在全面分析行業(yè)金融科技發(fā)展現(xiàn)狀、業(yè)技融合情況以及面臨的主要挑戰(zhàn)基礎(chǔ)上，提出推進(jìn)行業(yè)金融科技發(fā)展的主要舉措。最后為總結(jié)展望，順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的大趨勢(shì)，緊密結(jié)合資本市場(chǎng)各主體的實(shí)踐，提出開放生態(tài)的理念、路徑和目標(biāo)。資本市場(chǎng)學(xué)院2023年11月資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)編寫單位一、主編單位：資本市場(chǎng)學(xué)院(一)會(huì)系統(tǒng)單位：四川證監(jiān)局、上海證券交易所、深圳證券交易所、上海期貨交易所、鄭州商品交易所、大連商品交易所、中國(guó)金融期貨交易所、廣州期貨交易所、中國(guó)證券登記結(jié)算有限公司、中國(guó)期貨市場(chǎng)監(jiān)控中心、北京證券交易所、全國(guó)股轉(zhuǎn)公司、中證數(shù)據(jù)有限公司、中證信息技術(shù)服務(wù)有限公司、中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)證券投資基金業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)期貨業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)上市公司協(xié)會(huì)。(二)經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)(按首字母拼音排序):廣發(fā)證券、國(guó)金證券、國(guó)泰君安證券、國(guó)信證券、海通證券、華泰證券、興業(yè)證券、招商證券、中金財(cái)富證券、中信證券、中信建投證券。(三)科技企業(yè)(按首字母拼音排序):阿里云、百度公司、抖音集團(tuán)、翰緯科技、恒生電子、華銳技術(shù)、華為公司、火山引擎、騰訊云、中電金信。(四)國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心。三、統(tǒng)稿單位(按首字母拼音排序):廣發(fā)證券、國(guó)泰君安證券、海通證券、華泰證券、招商證券、中信建投證券；阿里云、華為公司、華銳技術(shù)、翰緯科技。四、責(zé)任編輯：資本市場(chǎng)金融科技聯(lián)合創(chuàng)新中心編寫人員編寫人員(按姓氏拼音排序)一、編委會(huì)：陳春艷、陳浩、陳細(xì)謙、鄧曙光、高貴中、侯睿、賈飛、蔣劍飛、金昆、李福琴、李剛、李衛(wèi)、李予濤、林琳、劉大海、劉軍、鹿群、路一、梅繼雄、潘文鋒、潘妍、龐彥廣、宿旭升、孫瑞超、唐兵、唐憶、王洪濤、王靜濤、王姝賜、王立明、王玲、王曦、魏重遠(yuǎn)、文華、武力、辛治運(yùn)、閆巧芝、楊子江、葉盛、俞楓、喻華麗、于三祿、張莉、張悅、支曉繁、周嬋、左天祖。二、統(tǒng)稿組：卞潔輝、蔡佳苗、陳斌、符祥旭、高貴中、候揚(yáng)揚(yáng)、焦雨溪、賴征林、劉文威、唐菊香、田盼、溫亞龍、曾凡林、張雷、周詩(shī)景、周星寶、周澤中。三、編寫組：艾青、卞潔輝、蔡佳苗、柴春勝、陳斌、陳丹茹、陳祎激、陳明、陳友清、戴先宇、丁伯軒、丁興麒、方峰、方呂亥、符祥旭、高貴中、耿進(jìn)波、顧志敏、關(guān)添天、郭立帆、韓曉紅、何巧媚、何志東、候揚(yáng)揚(yáng)、侯禹竹、胡冬偉、化戈、火雪挺、黃葉金、姜維興、焦雨溪、景睿、匡艷妮、賴征林、勞靜詩(shī)、冷冰、李彬、李璜燦、李靜、李全玲、李雙宏、李思成、李霞、李鑫、李珣、李園園、李甄、劉彬、劉芳、劉進(jìn)、劉文威、劉秀芬、劉延亮、劉楊凡、龍泉、樓峰、婁彥寧、陸偉、陸志堅(jiān)、羅榮焯、呂艾雨、呂國(guó)豪、馬冰、馬馨、梅亞雷、孟映彤、苗仲辰、歐陽(yáng)胤彥、潘志勇、彭向明、齊國(guó)軍、錢磊、邵兵、石奧東、石硒磊、石燁、司東華、宋鵬程、隋文東、孫艷松、唐鉞、唐菊香、田盼、王超、王恩亮、王鳳冬、王海、王建、王建軍、王敏芝、王琴、衛(wèi)飛躍、魏帥、溫亞龍、武杰、吳自強(qiáng)、徐VI資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)VIII廣斌、許靜遠(yuǎn)、徐小梅、許一駿、楊博、楊柳、楊夢(mèng)琦、姚遠(yuǎn)、葉航輝、于飛龍、于媛媛、蔚趙春、袁博、袁夢(mèng)、曾凡林、張雷、張敏芳、張鵬、張任飛、張如意、張廷利、張馨文、張毅翔、張揚(yáng)、趙林娜、趙先穎、鄭丹坤、周積光、周詩(shī)景、周星寶、周宇塵、周軼珅、周澤中、朱永健、鄒小軍。第一章概述 1一、主要概念 1二、發(fā)展歷程 2 3第二章主要技術(shù) 一、云計(jì)算 三、人工智能 四、分布式 八、信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新 一、核心交易 四、投行數(shù)字化 五、投研數(shù)字化 六、全面風(fēng)險(xiǎn)管理 第四章典型實(shí)踐 一、核心機(jī)構(gòu) 資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)X二、公共技術(shù)平臺(tái) 三、市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu) 第五章面臨的主要挑戰(zhàn) 一、業(yè)技融合層面 二、科技監(jiān)管層面 三、工具層面 五、新技術(shù)層面(以大模型為例) 六、跨行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)層面 第六章推進(jìn)發(fā)展的關(guān)鍵舉措 一、穩(wěn)步推進(jìn)資本市場(chǎng)金融科技創(chuàng)新試點(diǎn) 二、積極推進(jìn)行業(yè)大模型建設(shè) 三、塑造安全可控體系 四、提升標(biāo)準(zhǔn)化工作水平 五、加強(qiáng)行業(yè)公共技術(shù)平臺(tái)建設(shè) 六、加強(qiáng)數(shù)字化人才隊(duì)伍建設(shè) 總結(jié)展望 一、開放生態(tài)的主要目標(biāo) 二、開放生態(tài)的實(shí)現(xiàn)路徑 三、監(jiān)管部門保駕護(hù)航 第一章概述隨著信息技術(shù)高速發(fā)展，各類數(shù)字技術(shù)已經(jīng)融入到金融市場(chǎng)各個(gè)方面，帶動(dòng)金融市場(chǎng)蓬勃發(fā)展，同時(shí)金融市場(chǎng)高度繁榮也為信息技術(shù)提供發(fā)展和創(chuàng)新的土壤。一、主要概念金融科技(FinTech)是FinancialTechnology的縮寫，可以簡(jiǎn)單理解(科技)。2016年金融穩(wěn)定理事會(huì)(FSB)首先對(duì)金融科技進(jìn)行定義，特指技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新。中國(guó)人民銀行印發(fā)《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)》,其中明確定義金融科技是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新，旨在運(yùn)用現(xiàn)代科技成果改造或創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營(yíng)模式、業(yè)務(wù)流程等，推動(dòng)金融發(fā)展提質(zhì)增效。隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，金融科技給現(xiàn)代金融帶來(lái)了巨大的變革，促進(jìn)了金融市場(chǎng)的創(chuàng)新和進(jìn)步。同樣，資本市場(chǎng)也面臨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要任務(wù)，而金融科技正是推動(dòng)資本市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力之一。在資本市場(chǎng)中金融科技涉及的技術(shù)主要包括以下幾類：一是云計(jì)算：可以幫助金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的靈活性、擴(kuò)展性、可靠性和安全性，降低IT成本以及提高業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率。二是大數(shù)據(jù)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)可以收集、處理、分析海量數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)、用戶需求、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的了解，為決策提供支三是人工智能(AI):在金融場(chǎng)景中，人工智能技術(shù)可以用于識(shí)別模式、預(yù)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)向、評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)、構(gòu)建投資組合等方面。四是分布式：采用分布式架構(gòu)，疊加低時(shí)延消息處理、內(nèi)存計(jì)算等高資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)2性能技術(shù)，可以滿足金融機(jī)構(gòu)核心系統(tǒng)對(duì)于高性能、低時(shí)延、高可靠、易擴(kuò)展、松耦合的技術(shù)轉(zhuǎn)型要求。五是區(qū)塊鏈與分布式賬本技術(shù)：這些技術(shù)為金融交易提供更高的安全性、透明度，如改進(jìn)支付結(jié)算、融資等業(yè)務(wù)流程。六是大模型：大模型基于技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展規(guī)律，在投資交易、客戶服務(wù)、風(fēng)控合規(guī)等核心場(chǎng)景，給資本市場(chǎng)帶來(lái)深層次改變。另外低延時(shí)、信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新等技術(shù)也在資本市場(chǎng)中發(fā)揮著不容忽視的作用。二、發(fā)展歷程資本市場(chǎng)的變革與信息技術(shù)的快速發(fā)展密切相關(guān)，在互聯(lián)網(wǎng)大生態(tài)環(huán)境的影響下，通過(guò)信息技術(shù)的快速迭代，逆推著業(yè)務(wù)提出需求向前快速發(fā)展。歷程可分為三個(gè)階段，這三個(gè)發(fā)展階段不是線性的關(guān)系，而是一個(gè)疊加的關(guān)系，總體呈現(xiàn)出三浪疊加的形態(tài)。智能化網(wǎng)絡(luò)化2000年·業(yè)務(wù)流程類、業(yè)務(wù)執(zhí)行類信息化建設(shè)·業(yè)務(wù)初階自動(dòng)化(業(yè)務(wù)點(diǎn))移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)分布式2018年·推動(dòng)資本市場(chǎng)與金融科技深度融合·業(yè)務(wù)智能化(內(nèi)外部業(yè)務(wù)鏈、業(yè)務(wù)體系)電子化1990年化、信息化人工智能大模型低延時(shí)信創(chuàng)…金融科技發(fā)展進(jìn)程云計(jì)算大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模式重塑業(yè)務(wù)創(chuàng)新業(yè)務(wù)流程互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)圖1-1資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展歷程一是資本市場(chǎng)的電子化。1990年，全國(guó)證券交易自動(dòng)報(bào)價(jià)系統(tǒng)(STAQ系統(tǒng))正式開始運(yùn)行，標(biāo)志著金融科技在我國(guó)資本市場(chǎng)的應(yīng)用打開了新篇章。后續(xù)，隨著信息技術(shù)的普及，金融科技也慢慢滲透到資本市場(chǎng)的各個(gè)第一章概述機(jī)構(gòu)、業(yè)務(wù)和環(huán)節(jié)中，完成了內(nèi)部管理和封閉式系統(tǒng)的電子化，取代了傳統(tǒng)手工操作，大幅提高了業(yè)務(wù)自動(dòng)化水平與服務(wù)效率。過(guò)去三十多年，我國(guó)資本市場(chǎng)一直在經(jīng)歷這個(gè)過(guò)程，到目前為止已經(jīng)基本完成。二是資本市場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)化。網(wǎng)絡(luò)化包括內(nèi)部局域網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等金融科技的不同階段。例如：通過(guò)數(shù)據(jù)大集中，實(shí)現(xiàn)所有有效網(wǎng)點(diǎn)集中聯(lián)網(wǎng)、所有會(huì)計(jì)賬務(wù)集中處理、所有客戶基本信息集中管理等，并通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)深層次的挖掘，提高資本市場(chǎng)的管理水平；支付寶聯(lián)手天弘基金上線余額寶服務(wù)，短短兩周內(nèi)吸引客戶數(shù)超250萬(wàn)戶，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)基金業(yè)獲客量，顯示了金融科技的市場(chǎng)魅力。《“十四五”國(guó)家信息化規(guī)劃》,各金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)也發(fā)布了一系列金融科技發(fā)展規(guī)劃，如證監(jiān)會(huì)推出《證券期貨業(yè)金融科技發(fā)展“十四五”規(guī)劃》,全面推進(jìn)資本市場(chǎng)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化的本質(zhì)是對(duì)象數(shù)字化、規(guī)則數(shù)字化和過(guò)程數(shù)字化，但數(shù)字化只是第一步，后續(xù)需要實(shí)現(xiàn)智能化及數(shù)智化的三、發(fā)展現(xiàn)狀隨著資本市場(chǎng)開放程度的不斷提高，國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)需要在國(guó)際舞臺(tái)上與頂級(jí)金融機(jī)構(gòu)同臺(tái)競(jìng)技，必須不斷發(fā)展創(chuàng)新，才能在國(guó)際舞臺(tái)上立于不敗之地。同時(shí)，我國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展，離不開金融科技的大發(fā)展。金融科技的發(fā)展，為我國(guó)資本市場(chǎng)的超常規(guī)發(fā)展提供了技術(shù)支撐。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的時(shí)代背景下，資本市場(chǎng)各主體都借助金融科技開啟了數(shù)智化轉(zhuǎn)型(一)經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)金融科技現(xiàn)狀1、證券行業(yè)金融科技發(fā)展現(xiàn)狀一是金融科技推動(dòng)證券行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著我國(guó)金融科技浪潮席卷資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)資本市場(chǎng)、證券行業(yè)生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)加劇、監(jiān)管政策積極引導(dǎo)支持，基于金融科技的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為券商未來(lái)發(fā)展的全新戰(zhàn)略高地。各大機(jī)構(gòu)充分借鑒國(guó)際證券行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，積極入場(chǎng)開啟轉(zhuǎn)型新征程，鋪資源、拉隊(duì)伍、打基礎(chǔ)，初步取得階段性進(jìn)展。證券行業(yè)金融科技發(fā)展趨勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面1:(1)資源投入增長(zhǎng)快：近年來(lái)中資券商數(shù)字化投入幅度整體顯著提升，部分中資券商追平外資領(lǐng)先機(jī)構(gòu)的投入力度。根據(jù)中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)專項(xiàng)統(tǒng)計(jì)情況，2022年度，證券公司信息系統(tǒng)建設(shè)投入總體金額402.16億元，同比增長(zhǎng)18.19%,占2022年證券公司凈利潤(rùn)的27.31%。前15家證券公司信息系統(tǒng)建設(shè)投入為225.68億元，占全部證券公司投入的56.12%。證券公司信息系統(tǒng)建設(shè)投入最高為27.35億元，最低為2778.69萬(wàn)元，中位數(shù)為1.64億元，證券公司信息系統(tǒng)建設(shè)投入持續(xù)增加。(2)人才隊(duì)伍補(bǔ)充快：科技人才隊(duì)伍建設(shè)日益成為券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的戰(zhàn)略儲(chǔ)備。各機(jī)構(gòu)積極圍獵關(guān)鍵技術(shù)崗位的優(yōu)質(zhì)人才，持續(xù)加大力度招兵買馬，為深化轉(zhuǎn)型補(bǔ)充新鮮血液。2021年證券公司IT人員總數(shù)為30,952人，同比增長(zhǎng)19.70%,較上年提升近7個(gè)百分點(diǎn)2。(3)基礎(chǔ)短板補(bǔ)充快：在硬件基礎(chǔ)方面，近年來(lái)絕大多數(shù)券商機(jī)構(gòu)基本均已通過(guò)自建或外采的方式，積極投入各項(xiàng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作，補(bǔ)齊底層科技能力短板。2021年證券公司硬件投入為47.84億元，同比增長(zhǎng)22.92%,較上年提升近9個(gè)百分點(diǎn)3。二是金融科技在證券行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。(1)對(duì)內(nèi)強(qiáng)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)能力：通過(guò)加強(qiáng)內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和創(chuàng)新，來(lái)提升業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的能力。通過(guò)重新設(shè)計(jì)和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高業(yè)務(wù)處理的效率和質(zhì)量。通過(guò)建立跨部門的協(xié)作[EB/OL]./s/sKbnqVSOq5Z-INVGM2aCJg,2022.2.2中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì).《中國(guó)證券業(yè)發(fā)展報(bào)告2022》.北京：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2022年.272頁(yè)3中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì).《中國(guó)證券業(yè)發(fā)展報(bào)告2022》.北京：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2022年.276頁(yè)第一章概述機(jī)制和信息共享平臺(tái)，促進(jìn)內(nèi)部協(xié)同工作，提高業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的整體效能。(2)對(duì)外提升客戶服務(wù)能力：以客戶為中心，構(gòu)建專業(yè)與服務(wù)兼?zhèn)涞臄?shù)字化客(3)全面提升數(shù)字化認(rèn)知：金融科技數(shù)字化轉(zhuǎn)型不只是科技條線的使命，而是要通過(guò)組織機(jī)制調(diào)整，確保數(shù)字化創(chuàng)新工作與業(yè)務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新融為一體，使科技與業(yè)務(wù)齊頭并進(jìn)。2、基金行業(yè)金融科技發(fā)展現(xiàn)狀一是基金行業(yè)金融科技投入快速增長(zhǎng)。根據(jù)中國(guó)證券投資基金業(yè)協(xié)會(huì)于2021及2022連續(xù)兩年對(duì)于公募基金公司金融科技發(fā)展情況的調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析，在基金公司人員架構(gòu)方面，2019年至2021年，基金公司對(duì)IT人員的總投入占比逐年上升，且存在分化情況。截至2022年，近四成基金公司金融科技團(tuán)隊(duì)人數(shù)在1-10人，人數(shù)在10-50人以及50人以上的基金公司分別有約38%和18%。在IT投入方面，目前主要依賴于外購(gòu)，但自研的比例呈上升趨勢(shì)。基金行業(yè)IT投入和基金公司管理規(guī)模成正相關(guān)，2019年至2021年，基金管理規(guī)模排名前30名的基金公司平均IT總投入逐年上升，與行業(yè)整體情況及大規(guī)模基金公司相比，中等規(guī)模的基金公司在IT投入上的分化程度較低。其中，投資研究、基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營(yíng)是金融科技投入的主要部分，其他投入領(lǐng)域包括合規(guī)風(fēng)控、云服務(wù)、辦公協(xié)同等。二是金融科技與基金行業(yè)業(yè)務(wù)深度融合發(fā)展。金融科技賦能基金行業(yè)邁入創(chuàng)新整合階段，打通全業(yè)務(wù)流程、全產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)。一方面是金融科技賦能業(yè)務(wù)流程，提升數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能力，完善客戶服務(wù)體系。基金公司可借助第三方平臺(tái)、核心技術(shù)服務(wù)方、數(shù)據(jù)管理方、信息服務(wù)方構(gòu)建數(shù)字化系統(tǒng)，整合多維銷售渠道，拓展用戶覆蓋面，并基于海量數(shù)據(jù)形成對(duì)用戶的深度洞察，通過(guò)個(gè)性化推薦和數(shù)字化工具有效觸達(dá)潛在客戶。此外，在產(chǎn)品端，可通過(guò)基金產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)模式創(chuàng)新進(jìn)行場(chǎng)資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)6景關(guān)聯(lián)、流程優(yōu)化，打造以客戶為中心的公募基金數(shù)字化運(yùn)營(yíng)框架，實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)體系的完善升級(jí)。另一方面是金融科技助力風(fēng)險(xiǎn)控制，借助金融科技建立風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)。未來(lái)金融科技的應(yīng)用能夠提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和控制效率，目前風(fēng)險(xiǎn)管理效率有進(jìn)一步提升空間，因此金融科技的發(fā)展力度有望逐步加大，以期幫助投資機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)有效的風(fēng)險(xiǎn)管理、提高交易效率和擴(kuò)大投資規(guī)模。隨著資產(chǎn)管理規(guī)模快速增長(zhǎng)、產(chǎn)品線不斷拓展豐富、服務(wù)客戶數(shù)量持續(xù)增加，頭部的公募基金公司高度重視業(yè)務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，持續(xù)開展大數(shù)據(jù)、人工智能等金融科技的創(chuàng)新實(shí)踐。部分公司經(jīng)過(guò)多年持續(xù)大力投入，構(gòu)建起了整體化的數(shù)智化架構(gòu)，全力打造覆蓋投研、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)、管理一體化應(yīng)用平臺(tái)，不斷推動(dòng)數(shù)字化、智能化技術(shù)在公司業(yè)務(wù)的全方面應(yīng)用，持續(xù)提高金融服務(wù)效果。3、期貨行業(yè)金融科技發(fā)展現(xiàn)狀一是金融科技推動(dòng)期貨行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。近年來(lái)，伴隨期貨市場(chǎng)的飛速發(fā)展，和對(duì)外開放的深入，期貨行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷加速，金融科技得到了行業(yè)的普遍認(rèn)可和廣泛應(yīng)用。伴隨金融科技在行業(yè)的應(yīng)用，期貨公司信息技術(shù)投入呈現(xiàn)逐年提升態(tài)勢(shì)。根據(jù)2019-2022年期貨公司信息技術(shù)建設(shè)專項(xiàng)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，2022年全行業(yè)150家期貨公司年度營(yíng)業(yè)收入與信息技術(shù)投入總額分別為401.4億元和40.75億元。近三年行業(yè)信息技術(shù)投入總額占營(yíng)業(yè)收入總額的比例均達(dá)到7%以上，且信息技術(shù)投入占比復(fù)合增長(zhǎng)率接近每年18%,頭部期貨公司加大信息技術(shù)投入的趨勢(shì)明顯。二是推進(jìn)金融科技遇到的挑戰(zhàn)。金融科技對(duì)國(guó)內(nèi)期貨行業(yè)的發(fā)展起到了積極的推動(dòng)作用，提升了交易效率、增強(qiáng)了交易安全性、改善了市場(chǎng)監(jiān)管，并帶來(lái)了新的業(yè)態(tài)和模式。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，金融科技將第一章概述繼續(xù)在期貨行業(yè)發(fā)揮重要作用，但也存在一些問(wèn)題，主要如下：(1)體制機(jī)制難以匹配轉(zhuǎn)型目標(biāo)期貨公司大多采用傳統(tǒng)組織架構(gòu)，缺乏能夠在公司層面自上而下統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織。同時(shí)，尚未建立成體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型制度和流程、考核和激勵(lì)機(jī)制，業(yè)務(wù)和技術(shù)協(xié)同推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的合力不夠等問(wèn)題掣肘期貨公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型。(2)資源投入相對(duì)不足期貨公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入普遍低于證券行業(yè)平均水平，只有頭部幾家期貨公司信息投入在億元以上，在投入資源比較有限的情況下，期貨公司往往局限于運(yùn)用數(shù)字化手段滿足業(yè)務(wù)和管理基本的需求，難以系統(tǒng)性、前瞻性布局并全面鋪開深度推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。(3)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)需要進(jìn)一步夯實(shí)由于期貨公司大多采用外購(gòu)模式為主開展信息化建設(shè)，外購(gòu)信息系統(tǒng)的分散和割裂導(dǎo)致系統(tǒng)間數(shù)據(jù)互通和整合應(yīng)用存在較高實(shí)施難度。同時(shí)，歷史數(shù)據(jù)需要持續(xù)沉淀，內(nèi)外部生態(tài)數(shù)據(jù)完整度需要完善，數(shù)據(jù)治理水平和數(shù)據(jù)質(zhì)量需要提升，才能挖掘更深層次的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值。(4)復(fù)合型人才緊缺數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要具有IT專業(yè)背景，深入理解行業(yè)趨勢(shì)、業(yè)務(wù)模式和技術(shù)運(yùn)作，能夠主導(dǎo)和推動(dòng)數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)、落地的復(fù)合型人才。這類人才在市場(chǎng)上較為緊缺，期貨公司在“搶人”大戰(zhàn)中不具備優(yōu)勢(shì)，亟需建立靈活的吸引人才、激勵(lì)人才方面的政策。(二)上市公司數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀上市公司是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的生力軍，是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力源，同樣也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和整個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要推動(dòng)者和先行者。近年來(lái)，在國(guó)家政策的鼓勵(lì)和推動(dòng)下，上市公司紛紛借助金融科技手段提高企業(yè)的生資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)產(chǎn)效率和管理水平，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。以2023年上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例為例，上市公司在多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域及分子公司均開展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不同類型公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不盡相同。以企業(yè)所有制劃分來(lái)看，中央國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走在前面，并且占比最多，其次是地方國(guó)有企業(yè)；以企業(yè)所屬行業(yè)劃分來(lái)看，制造業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型走在前面，占比最多，其次是金融業(yè)上市公司和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)。同時(shí)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)域和范圍不斷擴(kuò)大，涵蓋了制造業(yè)、金融業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)等多個(gè)行業(yè)領(lǐng)雖然上市公司在技術(shù)場(chǎng)景創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)鏈共享共建，以及通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)實(shí)現(xiàn)綠色低碳、友好生態(tài)發(fā)展等方面都取得了良好效果，但仍面臨著諸多困難和挑戰(zhàn)。一是上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨人才短缺問(wèn)題。目前市場(chǎng)上缺少既具備創(chuàng)新思維又兼?zhèn)鋵?shí)踐能力的復(fù)合型人才，上市公司推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)速度受到影響。同時(shí)，缺乏既懂業(yè)務(wù)又懂?dāng)?shù)字化技術(shù)的數(shù)字化人才，導(dǎo)致企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中業(yè)務(wù)與技術(shù)融合難度較大，難以實(shí)現(xiàn)技術(shù)支持下的高增長(zhǎng)。二是部分上市公司尚未建立較為完善的數(shù)字化轉(zhuǎn)型組織機(jī)制，未形成上市公司之間或上市公司各部門對(duì)轉(zhuǎn)型的認(rèn)同水平和數(shù)字化認(rèn)知能力參差不齊，直接影響了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果和質(zhì)量，人員數(shù)字化轉(zhuǎn)型認(rèn)知待提升。三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨較大的資金挑戰(zhàn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期需要大量的資金投入，如引進(jìn)先進(jìn)的數(shù)字化設(shè)備和系統(tǒng)、培養(yǎng)數(shù)字化人才等，且需要一定的時(shí)期才能見效。而對(duì)于一些上市公司來(lái)說(shuō)，大規(guī)模的投入數(shù)字化轉(zhuǎn)型資金，對(duì)整體經(jīng)營(yíng)來(lái)說(shuō)壓力較大，需要在資金方面尋求更多的支持和解決第一章概述方案。四是數(shù)字化轉(zhuǎn)型中還面臨著文化方面的挑戰(zhàn)。上市公司以往形成的文化理念和傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式很難改變，數(shù)字化轉(zhuǎn)型中對(duì)新技術(shù)和新模式的接受程度和認(rèn)識(shí)水平有待改進(jìn)提升。綜上所述，上市公司在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的困難和挑戰(zhàn)很多，需要從多個(gè)方面加以解決和應(yīng)對(duì)。通過(guò)加強(qiáng)人才培養(yǎng)和引進(jìn)、提高組織建設(shè)和認(rèn)同水平、尋求資金支持以及適當(dāng)?shù)卣{(diào)整文化理念和經(jīng)營(yíng)模式等方面來(lái)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)第二章主要技術(shù)近年來(lái)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、大模型、分布式、低延時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展，在資本市場(chǎng)得到廣泛應(yīng)用，提升了市場(chǎng)的運(yùn)行效率和信息透明度，同時(shí)也推動(dòng)了市場(chǎng)的發(fā)展和變革。一、云計(jì)算云計(jì)算平臺(tái)通過(guò)提供“一云多芯”的能力，多地多活架構(gòu)的高可用能力，資源的彈性供給能力，基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)支撐能力和基礎(chǔ)的安全防護(hù)能力，以及計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、安全功能模塊、PaaS層數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云原生等產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)資源可擴(kuò)展可彈性的服務(wù)。云計(jì)算平臺(tái)一般采用“分層解耦，逐層建設(shè)”的架構(gòu)，通常分為IaaS層(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))、PaaS層(平臺(tái)即服務(wù))、SaaS層(軟件即服務(wù))。云計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)如下：在線會(huì)議在線會(huì)議即時(shí)通訊在線文檔營(yíng)銷風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中間件大數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈人工智能存儲(chǔ)資源機(jī)房基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)運(yùn)維運(yùn)營(yíng)管理安全服務(wù)計(jì)算設(shè)備存儲(chǔ)設(shè)備計(jì)算資源網(wǎng)絡(luò)資源網(wǎng)絡(luò)設(shè)備圖2-1云計(jì)算平臺(tái)通用架構(gòu)圖云計(jì)算平臺(tái)除了IaaS層、PaaS層、SaaS層，還有平臺(tái)管理和安全服務(wù)能力。平臺(tái)管理對(duì)底層資源池進(jìn)行調(diào)度管理，包括運(yùn)營(yíng)管理、運(yùn)維管理、資源平臺(tái)管理等。安全服務(wù)包括主機(jī)安全、Web應(yīng)用防火墻、安全運(yùn)營(yíng)中第二章主要技術(shù)心、網(wǎng)絡(luò)入侵防護(hù)、威脅情報(bào)平臺(tái)、威脅檢測(cè)等能力，有效保護(hù)用戶的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)安全。(一)最新發(fā)展以及資本市場(chǎng)應(yīng)用通過(guò)云計(jì)算平臺(tái)建設(shè)，全面推進(jìn)資本市場(chǎng)應(yīng)用上云：在IaaS層面，借助云平臺(tái)進(jìn)行硬件設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)等資源的統(tǒng)一管理和分配，實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲(chǔ)等基礎(chǔ)設(shè)施彈性服務(wù)能力。同時(shí)，基于容器技術(shù)，進(jìn)一步提高應(yīng)用的可靠性和性能。在PaaS層面，基于微服務(wù)開發(fā)框架，提供統(tǒng)一的開發(fā)規(guī)范、各種分布式技術(shù)組件，支持服務(wù)治理、分布式調(diào)度、分布式事務(wù)等，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)現(xiàn)代化；基于云上金融級(jí)中間件、研發(fā)效能平臺(tái)等，提供豐富的技術(shù)組件封裝，減少開發(fā)人員的重復(fù)勞動(dòng)，提升開發(fā)效率，DevOps與云平臺(tái)集成，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用交付敏捷化；基于云上監(jiān)控運(yùn)維組件，提供智能運(yùn)維服務(wù)，根據(jù)業(yè)務(wù)監(jiān)控需要快速完成開發(fā)定制，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)維智能化。近年來(lái)，云計(jì)算在資本市場(chǎng)得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。一是行情收發(fā)、交易處理和結(jié)算：云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用使得資本市場(chǎng)在行情收發(fā)、交易處理和結(jié)算過(guò)程更加高效、安全和穩(wěn)定。通過(guò)云計(jì)算平臺(tái)，資本市場(chǎng)可以實(shí)時(shí)處理大量的交易數(shù)據(jù)，降低了系統(tǒng)延遲，提高了交易速二是風(fēng)險(xiǎn)管理：云計(jì)算為資本市場(chǎng)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力，有助于實(shí)時(shí)分析和監(jiān)控市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，券商和投資者可以更好地識(shí)別潛在的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用使得資本市場(chǎng)可以為客戶提供更加個(gè)性化和智能化的服務(wù)。例如，通過(guò)聊天機(jī)器人和智能投顧系統(tǒng)，資本市場(chǎng)可以為客戶提供實(shí)時(shí)的投資建議和資訊服務(wù)，提高客戶滿意度。四是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析：云計(jì)算平臺(tái)為資本市場(chǎng)提供了大量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。券商和投資者可以利用云計(jì)算技術(shù)對(duì)海量的資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，挖掘潛在的投資機(jī)會(huì)。五是合規(guī)監(jiān)管：云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用有助于提高資本市場(chǎng)的合規(guī)性和透明度。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析交易數(shù)據(jù)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以更好地發(fā)現(xiàn)和預(yù)防市場(chǎng)操縱、內(nèi)幕交易等違法行為，保障市場(chǎng)的公平和穩(wěn)定。六是技術(shù)創(chuàng)新：云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展為資本市場(chǎng)帶來(lái)了新的技術(shù)創(chuàng)新機(jī)會(huì)。例如，區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用可以提高證券交易的透明度和安全性，降低交易成本；人工智能技術(shù)的發(fā)展可以為投資者提供更加智能化的投資工具和服務(wù)。(二)未來(lái)趨勢(shì)以及資本市場(chǎng)應(yīng)用一是業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云：隨著云計(jì)算技術(shù)的成熟和安全性的提高，越來(lái)越多的資本市場(chǎng)企業(yè)將把業(yè)務(wù)系統(tǒng)遷移到云端(包括私有云、公有云和行業(yè)云等)。這將幫助資本市場(chǎng)企業(yè)降低運(yùn)維成本、提高業(yè)務(wù)靈活性和可擴(kuò)展性。例如，證券公司可以將交易系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等部署在云端，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速創(chuàng)新和迭代。二是大數(shù)據(jù)分析和人工智能應(yīng)用：云計(jì)算技術(shù)將推動(dòng)資本市場(chǎng)大數(shù)據(jù)分析和人工智能應(yīng)用的發(fā)展。資本市場(chǎng)可以利用云計(jì)算平臺(tái)提供的大數(shù)據(jù)處理和分析能力，對(duì)海量的交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，為投資者提供更精準(zhǔn)的投資建議。此外，人工智能技術(shù)也將在資本市場(chǎng)得到廣泛應(yīng)用，例如智能投顧、智能客服、智能風(fēng)控等。三是云端合規(guī)監(jiān)管：隨著云計(jì)算在資本市場(chǎng)的應(yīng)用逐漸深入，監(jiān)管部門也將加強(qiáng)對(duì)云計(jì)算的監(jiān)管。未來(lái)3年內(nèi)，我們將看到更多的云端合規(guī)監(jiān)管解決方案出現(xiàn)，幫助資本市場(chǎng)企業(yè)滿足監(jiān)管要求。例如，云服務(wù)提供商可以提供專門針對(duì)證券行業(yè)的合規(guī)云服務(wù)，確保客戶數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)性。四是云端資本市場(chǎng)科技創(chuàng)新：云計(jì)算將推動(dòng)資本市場(chǎng)科技創(chuàng)新的發(fā)展。資本市場(chǎng)可以利用云計(jì)算平臺(tái)提供的彈性計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源，快速開發(fā)和部署新的金融科技產(chǎn)品和服務(wù)。例如，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的證券交易和結(jié)算系統(tǒng)、基于云計(jì)算的量化投資平臺(tái)等創(chuàng)新應(yīng)用將在未來(lái)3年內(nèi)得到快速發(fā)展。五是云計(jì)算服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)加劇：隨著資本市場(chǎng)對(duì)云計(jì)算的需求不斷增長(zhǎng)，云計(jì)算服務(wù)提供商之間的競(jìng)爭(zhēng)將加劇。各大云服務(wù)提供商將加大在金融領(lǐng)域的投入，推出更多針對(duì)資本市場(chǎng)的云計(jì)算產(chǎn)品和服務(wù)，以滿足客戶的多樣化需求。二、大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)是指在處理、分析和管理海量和復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)所用到的相關(guān)技術(shù)、方法和工具，主要具有以下四個(gè)方面的典型特征：規(guī)模性(Volume)、多樣性(Varity)、高速性(Velocity)和價(jià)值性(Value)。此外，大數(shù)據(jù)還具有處理復(fù)雜、時(shí)效性要求高、技術(shù)多種多樣等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)決定了大數(shù)據(jù)在行業(yè)應(yīng)用的時(shí)候，除了關(guān)注技術(shù)本身，更要關(guān)注業(yè)務(wù)場(chǎng)景和價(jià)值，追求成本和效益的最大化。(一)最新發(fā)展情況大數(shù)據(jù)技術(shù)體系整體分為三大方向，大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)開發(fā)與治理和數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)報(bào)表&BI集成ETL/ELT數(shù)據(jù)開發(fā)與管理Airfkowdbt業(yè)務(wù)庫(kù)流處trino存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)平臺(tái)loi數(shù)據(jù)源圖2-2大數(shù)據(jù)技術(shù)體系資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)一是大數(shù)據(jù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算和傳輸能力。(1)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)主要解決如何高效、安全地存儲(chǔ)和管理海量數(shù)據(jù)。常見的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)有分布式文件系統(tǒng)(如HDFS)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)(如HBase、Cassandra、MongoDB等)和分布式列式存儲(chǔ)(如Parquet、(2)分布式計(jì)算(流批處理):大數(shù)據(jù)處理需要在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上并行處理數(shù)據(jù)，分布式計(jì)算技術(shù)可以將大規(guī)模數(shù)據(jù)切分成小塊，分配到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理。常見的分布式計(jì)算框架有Hadoop、Spark等。(3)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸：大數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)主要解決數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)之間的高效傳輸問(wèn)題，常見的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)有Kafka等。二是數(shù)據(jù)開發(fā)與治理。數(shù)據(jù)開發(fā)與治理主要關(guān)注數(shù)據(jù)的采集、清洗、整合和管理，包括以下幾個(gè)方面：(1)數(shù)據(jù)集成：數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要解決如何從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)。常見的數(shù)據(jù)采集技術(shù)有爬蟲、日志收集、API調(diào)用等。(2)數(shù)據(jù)整合處理：主要解決如何對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等，從ETL到ELT。 (3)數(shù)據(jù)管理：數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要解決如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的組織、維護(hù)和訪問(wèn)。常見的數(shù)據(jù)管理技術(shù)有元數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等。三是數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用主要關(guān)注如何從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息并應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中，包括以下幾個(gè)方面：(1)數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要解決如何從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的模式和關(guān)聯(lián)。常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。(2)機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主要解決如何讓計(jì)算機(jī)通過(guò)數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。(3)數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)可視化技術(shù)主要解決如何將數(shù)據(jù)以直觀的形式展示給用戶，包括用戶自助用數(shù)。(二)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)第二章主要技術(shù)未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、智能與共享，需要健全數(shù)據(jù)工作組織、建立數(shù)據(jù)治理體系、升級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)和深化數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模式。趨勢(shì)一：實(shí)時(shí)實(shí)時(shí)保證了數(shù)據(jù)的及時(shí)采集、傳輸、處理和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新和實(shí)時(shí)反饋。實(shí)時(shí)性使得數(shù)據(jù)能力體系能夠快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)策略，提高風(fēng)險(xiǎn)防控能力，增強(qiáng)服務(wù)創(chuàng)新能力。趨勢(shì)二：智能智能利用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘、分析和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化和智能化服務(wù)。趨勢(shì)三：共享共享打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的跨部門、跨機(jī)構(gòu)、跨地域的共享和流通，構(gòu)建數(shù)據(jù)生態(tài)圈。共享使得數(shù)據(jù)能力體系能夠拓展業(yè)務(wù)合作渠道，拓展業(yè)務(wù)覆蓋范圍，拓展業(yè)務(wù)增長(zhǎng)空間，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，開放式數(shù)據(jù)合作平臺(tái)和生態(tài)；打造開放式的數(shù)據(jù)合作平臺(tái)和生態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的跨域跨行業(yè)跨組織的協(xié)同共享，推動(dòng)數(shù)據(jù)的社會(huì)化和普惠化。(三)資本市場(chǎng)行業(yè)應(yīng)用一是量化投資與風(fēng)險(xiǎn)管理：通過(guò)對(duì)海量金融數(shù)據(jù)的挖掘和分析，量化投資策略可以幫助投資者發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中的投資機(jī)會(huì)，提高投資收益。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助投資者實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)警潛在的風(fēng)險(xiǎn)，從而降低投資損失。二是客戶畫像與精準(zhǔn)營(yíng)銷：通過(guò)對(duì)客戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等多維度信息進(jìn)行分析，證券公司可以構(gòu)建客戶畫像，了解客戶的投資需求、風(fēng)險(xiǎn)偏好等特征。基于客戶畫像，證券公司可以實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷策略，提供個(gè)性化的投資建議和服務(wù)，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度。三是輿情監(jiān)控與分析：大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助證券公司實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)輿資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)情，發(fā)現(xiàn)可能影響股票價(jià)格的重要信息。通過(guò)對(duì)輿情數(shù)據(jù)的分析，證券公司可以預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，為投資者提供有價(jià)值的投資建議。四是交易監(jiān)控與反欺詐：大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助證券公司實(shí)時(shí)監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)異常交易行為，如操縱市場(chǎng)、內(nèi)幕交易等。通過(guò)對(duì)異常交易行為的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，證券公司可以維護(hù)市場(chǎng)秩序，保護(hù)投資者利益。五是證券研究與分析：大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助證券公司對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等進(jìn)行深入分析，為投資者提供全面、準(zhǔn)確的研究報(bào)告。此外，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的挖掘，證券公司還可以發(fā)現(xiàn)潛在的投資機(jī)會(huì)，為投資者提供有價(jià)值的投資建議。六是金融科技創(chuàng)新：大數(shù)據(jù)技術(shù)為證券行業(yè)帶來(lái)了新的創(chuàng)新機(jī)遇，如智能投顧、區(qū)塊鏈、人工智能等。通過(guò)引入金融科技創(chuàng)新，證券公司可以提高業(yè)務(wù)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本，提升競(jìng)爭(zhēng)力。三、人工智能人工智能在金融行業(yè)已有較廣泛的應(yīng)用，當(dāng)前已成為金融機(jī)構(gòu)不可缺少的基礎(chǔ)技術(shù)。人工智能技術(shù)的發(fā)展，可以歸納為機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，大模型三個(gè)階段，當(dāng)前處在深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用到大模型探索應(yīng)用的階段。人工智能應(yīng)用整體解決方案(算法模型開發(fā)訓(xùn)練發(fā)布到應(yīng)用)如下圖：輿怙報(bào)告助手智船寫作NLP特征標(biāo)注日志分析開源模型第三方接口算法管理多卡訓(xùn)練分布式訓(xùn)練異常容錯(cuò)資源油管理資源池化管理任務(wù)管理外部數(shù)據(jù)X86GPUARM異構(gòu)計(jì)算服務(wù)器市場(chǎng)報(bào)告助手工程化組裝Al應(yīng)用管理邊緣推理批量推理對(duì)話模型推理風(fēng)控集群管理異騰在線推理XX大模型在線推理視頻推理硬件組裝RPA執(zhí)行人臉識(shí)別統(tǒng)存儲(chǔ)投研投顧助手員工開發(fā)助手員工寫作助手智艏客服對(duì)話Al型標(biāo)注Al櫛發(fā)臺(tái)智能吝服平臺(tái)管理風(fēng)控預(yù)警數(shù)姆倉(cāng)庫(kù)標(biāo)注模板人工訓(xùn)練平臺(tái)開平型發(fā)模研共享圖2-3人工智能整體解決方案示例圖第二章主要技術(shù)整體包含：底層算力，AI一體化開發(fā)平臺(tái)(資源統(tǒng)一管理),知識(shí)中臺(tái)(數(shù)據(jù)標(biāo)注與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)),模型開發(fā)和模型應(yīng)用。隨著資本市場(chǎng)的逐步成熟，人工智能等信息技術(shù)的迅猛發(fā)展為投資機(jī)構(gòu)創(chuàng)新資產(chǎn)證券投資交易及分析模式提供了可能，許多投資機(jī)構(gòu)開始嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用到資產(chǎn)證券投資分析研究中。金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)獲取渠道的多元化及便利化，為證券投資機(jī)構(gòu)運(yùn)用基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)奠定了良好基礎(chǔ)。一是AI中臺(tái)：幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI能力的高效率生產(chǎn)和集中化管理，支撐AI敏捷開發(fā)。通過(guò)與數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)企業(yè)中臺(tái)的智能化發(fā)展；支撐企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用及管理應(yīng)用升級(jí)，協(xié)助高效復(fù)制、建設(shè)及管理不同場(chǎng)景下的AI應(yīng)用，如智能風(fēng)控、智能營(yíng)銷等，助力業(yè)務(wù)降本增效，控制風(fēng)險(xiǎn)，提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。知識(shí)中臺(tái)是一個(gè)集知識(shí)管理、知識(shí)提煉、知識(shí)應(yīng)用于一體的平臺(tái)，它可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的快速傳播、共享和創(chuàng)新。知識(shí)中臺(tái)對(duì)AI人工智能的作用主要體現(xiàn)在知識(shí)積累、知識(shí)提煉、知識(shí)應(yīng)用和知識(shí)創(chuàng)新等方面，有助于提高AI系統(tǒng)的智能水平、實(shí)用性和價(jià)值。(一)資本市場(chǎng)應(yīng)用一是量化交易策略：AI技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于量化交易策略的開發(fā)。通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，AI可以發(fā)現(xiàn)潛在的交易機(jī)會(huì)，從而幫助投資者制定更有效的交易策略。此外，AI還可以實(shí)時(shí)調(diào)整策略，以適應(yīng)市場(chǎng)的變化。在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的應(yīng)用也取得了顯著的進(jìn)展。通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，AI可以預(yù)測(cè)潛在的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，從而幫助投資者及時(shí)調(diào)整投資組合。此外，AI還可以實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，以便在風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)立即采取措施。資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)三是智能投顧：智能投顧是AI在資本市場(chǎng)的另一個(gè)重要應(yīng)用。通過(guò)對(duì)投資者的風(fēng)險(xiǎn)承受能力、投資目標(biāo)和投資期限等因素的分析，AI可以為投資者提供個(gè)性化的投資建議。此外，智能投顧還可以實(shí)時(shí)調(diào)整投資建議，以適應(yīng)市場(chǎng)的變化。在輿情分析方面的應(yīng)用也取得了顯著的進(jìn)展。通過(guò)對(duì)社交媒體、新聞和其他在線內(nèi)容的實(shí)時(shí)分析，AI可以發(fā)現(xiàn)潛在的市場(chǎng)趨勢(shì)和投資機(jī)會(huì)。此外，AI還可以預(yù)測(cè)輿情對(duì)股票價(jià)格的影響，從而幫助投資者制定更有效的交易策略。在投資研究方面的應(yīng)用也取得了顯著的進(jìn)展。通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，AI可以發(fā)現(xiàn)潛在的投資機(jī)會(huì)。此外，AI還可以實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，以便在投資機(jī)會(huì)出現(xiàn)時(shí)立即采取措施。在合規(guī)監(jiān)管方面的應(yīng)用也取得了顯著的進(jìn)展。通過(guò)對(duì)大量交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，AI可以發(fā)現(xiàn)潛在的違規(guī)行為，從而幫助監(jiān)管機(jī)構(gòu)及時(shí)采取措施。此外，AI還可以預(yù)測(cè)潛在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，從而幫助企業(yè)制定更有效的合規(guī)策略。(二)未來(lái)發(fā)展目標(biāo)一是技術(shù)底座不斷夯實(shí)。AI中臺(tái)與知識(shí)中臺(tái)從構(gòu)建到優(yōu)化，進(jìn)一步發(fā)展，構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)的產(chǎn)業(yè)智能化基座，會(huì)進(jìn)一步加速產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。數(shù)智融合，為技術(shù)底座的夯實(shí)提供了強(qiáng)大動(dòng)力和廣闊市場(chǎng)空間。進(jìn)一步支撐AI的創(chuàng)新應(yīng)用。二是AI跨領(lǐng)域融合更加扎實(shí)。AI技術(shù)的發(fā)展，為跨領(lǐng)域、跨學(xué)科融合創(chuàng)新帶來(lái)巨大的價(jià)值空間。以AlforScience為代表的跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新，正在發(fā)展出完善的工具體系，從理念設(shè)想轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值，推動(dòng)科研范式的變革和新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。AI加持的機(jī)器人越來(lái)越多地應(yīng)用于需要大量人力的工作場(chǎng)景，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。基于堅(jiān)實(shí)的智能化基座，一方面數(shù)字經(jīng)第二章主要技術(shù)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)體系升級(jí)；另一方面web3.0、元宇宙、自動(dòng)駕駛、AIGC、量子科技等新方向、新領(lǐng)域，將加速發(fā)展并落地。隨著大模型技術(shù)逐步成熟，訓(xùn)練能力、核心算子庫(kù)和軟件平臺(tái)布局不斷完善，在金融領(lǐng)域，行業(yè)大模型開始浮現(xiàn)，圍繞各行業(yè)需求，搭建AI基礎(chǔ)設(shè)施，推進(jìn)“AI+行業(yè)”的應(yīng)用創(chuàng)新。資本市場(chǎng)積累的豐富數(shù)據(jù)和多維場(chǎng)景為人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供了良好的環(huán)境。當(dāng)前，人工智能技術(shù)在資本市場(chǎng)的應(yīng)用已經(jīng)從感知型智能，逐步向“應(yīng)用+AI”的認(rèn)知型智能轉(zhuǎn)變，開始形成智能驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的新動(dòng)能模式。隨著資本服務(wù)的普惠化與智能化趨勢(shì)不斷推進(jìn)，資本市場(chǎng)主動(dòng)擁抱AI來(lái)提升經(jīng)營(yíng)管理效率，資本金融服務(wù)智能生態(tài)逐漸顯現(xiàn)。三是算力資源共享與信創(chuàng)算力補(bǔ)充。算力對(duì)于大模型的訓(xùn)練速度有決定性影響，也是制約大模型成果水平的關(guān)鍵因素，還處于GPU受限的情況之中。以下解決方案可以減少算力壓力：(1)算力資源池化：企業(yè)內(nèi)部三類異構(gòu)芯片(CPU、GPU、NPU)資源池化：統(tǒng)一資源管控，提高資源利用率。(2)企業(yè)間算力資源共享共建：如下圖所示：企業(yè)間算力共享，又能靈活隔離的形式節(jié)省算力資源。11、資源統(tǒng)一納管，共享/獨(dú)享合理2、提供金融大模型，同時(shí)，對(duì)公共模型可共建共享，比如：合規(guī)監(jiān)管，減少重復(fù)建設(shè)3、開發(fā)與訓(xùn)練：統(tǒng)一的開發(fā)與訓(xùn)練流水線平臺(tái)，降低使用門檻5、快速開租申請(qǐng)與資源分配5智能客服員工助手X2企業(yè)Al應(yīng)用數(shù)字底座算力資源統(tǒng)一納管資源合理分配：資源可共享，也可設(shè)置部分資源獨(dú)享X3企業(yè)Al應(yīng)用數(shù)字底座X1企業(yè)Al應(yīng)用數(shù)字底座運(yùn)維優(yōu)化模型訓(xùn)練工作流開發(fā)全融大模型AI平臺(tái)安全隔離租戶/金融單位智能風(fēng)控信用評(píng)分反收詐反洗錢2合規(guī)監(jiān)管統(tǒng)管理自主開發(fā)輿情分析智能投顧GPUX86423圖2-4企業(yè)間算力資源共享示例圖資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)(3)信創(chuàng)算力補(bǔ)充擁抱國(guó)產(chǎn)化算力資源，作為第二算力資源補(bǔ)充，優(yōu)化軟硬件協(xié)同，系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化AI集群，從而加速大模型訓(xùn)練開發(fā)。帶動(dòng)國(guó)產(chǎn)化軟硬件產(chǎn)業(yè)和生態(tài)發(fā)展同時(shí)防范算力風(fēng)險(xiǎn)。四、分布式分布式系統(tǒng)是指將應(yīng)用組件分布部署在不同的計(jì)算機(jī)集群上，彼此之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通訊來(lái)進(jìn)行消息傳遞和協(xié)調(diào)處理的系統(tǒng)。分布式技術(shù)通過(guò)將大規(guī)模的數(shù)據(jù)和任務(wù)分發(fā)到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行計(jì)算和存儲(chǔ)，以此提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和性能。結(jié)合集群中所實(shí)現(xiàn)的負(fù)載均衡、故障檢測(cè)與容錯(cuò)等技術(shù)，可以確保系統(tǒng)在面對(duì)高負(fù)載或故障時(shí)保持穩(wěn)定，具有擴(kuò)展性好、容災(zāi)能力強(qiáng)、服務(wù)耦合低、經(jīng)濟(jì)性好的優(yōu)勢(shì)。低時(shí)延技術(shù)致力于減少數(shù)據(jù)傳輸和處理的時(shí)間延時(shí)，采用就近部署、高效通訊協(xié)議、優(yōu)化算法等手段，基于低時(shí)延大帶寬的基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備，降低數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中傳輸及處理的時(shí)間，滿足金融交易類實(shí)時(shí)應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)高性能、低時(shí)延的運(yùn)行要求。(一)架構(gòu)特性金融證券行業(yè)下一代核心交易系統(tǒng)采用分布式低時(shí)延內(nèi)存計(jì)算架構(gòu)，通過(guò)分層設(shè)計(jì)，逐層支撐，綜合使用高性能的基礎(chǔ)設(shè)施層、消息中間件層和應(yīng)用框架層設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)上層交易應(yīng)用的高并發(fā)、低時(shí)延要求，具體所包含的技術(shù)架構(gòu)特性如下：一是高可用性。高可用性是分布式系統(tǒng)的核心要素之一，在分布式計(jì)算場(chǎng)景中，提高高可用的唯一有效手段是同一個(gè)高可用集群內(nèi)的服務(wù)副本實(shí)例對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制，多個(gè)服務(wù)副本之間保持狀態(tài)同步，結(jié)合高可用集群中故障檢測(cè)、自動(dòng)切換等技術(shù)，支持當(dāng)某一服務(wù)故障之后其角色和功能可以被其它在線的服務(wù)副本所替代，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用對(duì)于故障處理的無(wú)感切換。二是低時(shí)延。基于分布式低時(shí)延技術(shù)架構(gòu)，下一代核心交易系統(tǒng)在應(yīng)用框架層綜合采用流水線處理、線程池、高性能序列化、無(wú)鎖隊(duì)列、高性能基礎(chǔ)庫(kù)、高性能內(nèi)存管理等技術(shù)進(jìn)行加速；結(jié)合在基礎(chǔ)設(shè)施層采用低時(shí)延大帶寬的交換機(jī)和網(wǎng)卡、高主頻的服務(wù)器等，可以有效提升分布式系統(tǒng)的消息并發(fā)處理能力，降低并發(fā)沖突，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。三是高并發(fā)。分布式低時(shí)延架構(gòu)通過(guò)分布式部署，結(jié)合負(fù)載均衡的訪問(wèn)技術(shù)，能夠?qū)⒂脩粽?qǐng)求分發(fā)到不同的實(shí)例或者節(jié)點(diǎn)當(dāng)中，保證各個(gè)實(shí)例或者節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡，提高分布式系統(tǒng)的并發(fā)處理能力。此外在分布式系統(tǒng)當(dāng)中，通過(guò)使用分布式緩存來(lái)提供讀寫性能，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)快速訪問(wèn)，大幅減少對(duì)于后端存儲(chǔ)系統(tǒng)的訪問(wèn)依賴，在提供高并發(fā)處理能力的同時(shí)，降低系統(tǒng)延時(shí)。四是可擴(kuò)展性。分布式低時(shí)延技術(shù)的水平擴(kuò)展特性是指上層應(yīng)用層面可以通過(guò)增加同一類型組件數(shù)量、交易節(jié)點(diǎn)數(shù)量，基礎(chǔ)設(shè)施部署層面通過(guò)增加交換機(jī)、服務(wù)器，甚至數(shù)據(jù)中心的規(guī)模，來(lái)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展分布式系統(tǒng)的處理能力和吞吐量，以此滿足多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求。通過(guò)水平擴(kuò)展特性，分布式低時(shí)延技術(shù)能夠快速適應(yīng)不斷變化的負(fù)載需求，提供匹配于當(dāng)前業(yè)務(wù)模型的高性能和可伸縮性的彈性解決方案。五是一致性。分布式系統(tǒng)架構(gòu)在對(duì)消息進(jìn)行分布式低時(shí)延傳輸時(shí)，通常采用一致性協(xié)議、分布式事務(wù)等機(jī)制來(lái)確保在傳輸過(guò)程中數(shù)據(jù)的一致性，當(dāng)面對(duì)并發(fā)操作時(shí)，能夠保證不同副本所組成的容錯(cuò)集群內(nèi)部消息具備完整性、有序性。在這種情況下，一致性特性是確保分布式系統(tǒng)的各個(gè)副本都具有相同數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特性。通過(guò)合理的設(shè)計(jì)以及選擇合適的一致性模型、協(xié)議和算法，能夠有效在分布式環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)的一致性復(fù)制和同步。六是松耦合。分布式系統(tǒng)通常由多層組成，每層都包含了一些原子服務(wù)，服務(wù)之間的協(xié)同交互采用消息傳遞方式。以基于分布式低時(shí)延架構(gòu)所資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)實(shí)現(xiàn)的證券核心交易系統(tǒng)為例，其各個(gè)子系統(tǒng)、各個(gè)模塊之間通過(guò)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)接口實(shí)現(xiàn)對(duì)接，上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以根據(jù)業(yè)務(wù)和功能邏輯劃分多個(gè)獨(dú)立的子系統(tǒng)，有效地支持系統(tǒng)之間的松解耦，支持獨(dú)立升級(jí)維護(hù)、部署運(yùn)行。(二)應(yīng)用場(chǎng)景近年來(lái)證券行業(yè)業(yè)務(wù)快速發(fā)展，證券公司核心系統(tǒng)承載的業(yè)務(wù)越來(lái)越多，系統(tǒng)功能日趨龐雜，運(yùn)維管理難度越來(lái)越大。隨著信用交易業(yè)務(wù)、個(gè)股期權(quán)業(yè)務(wù)、港股通、CDR、科創(chuàng)板、全面注冊(cè)制等業(yè)務(wù)的推出，以及客戶和交易業(yè)務(wù)量的不斷攀升，對(duì)核心系統(tǒng)的可靠性、可用性、交易速度、吞吐量、可擴(kuò)展性等提出了更高的要求。此外，核心系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、高效對(duì)證券行業(yè)來(lái)講至關(guān)重要。2007年以來(lái)公開的信息安全風(fēng)險(xiǎn)事件中因交易系統(tǒng)故障導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)占86.11%;2015年以來(lái)，股市交易量大幅增長(zhǎng)，多家證券公司交易系統(tǒng)出現(xiàn)交易緩慢、卡頓等問(wèn)題，中國(guó)資本市場(chǎng)并未解決好性能和可用性等關(guān)鍵基礎(chǔ)問(wèn)題。隨著分布式技術(shù)的發(fā)展，全球領(lǐng)先投資銀行和交易所的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)紛紛向分布式低時(shí)延系統(tǒng)轉(zhuǎn)型。分布式架構(gòu)、開放平臺(tái)、高可靠低時(shí)延消息技術(shù)、高性能計(jì)算方向，在國(guó)外已經(jīng)有了成熟的應(yīng)用，勢(shì)必將在未來(lái)的中國(guó)證券行業(yè)內(nèi)得到更廣泛的應(yīng)用及推廣。五、區(qū)塊鏈技術(shù)區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N由多方共同維護(hù)，使用密碼學(xué)保證傳輸和訪問(wèn)安全，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)一致存儲(chǔ)、難以篡改、防止抵賴的記賬技術(shù)，于2008年由中本聰在《比特幣：一種點(diǎn)對(duì)點(diǎn)電子現(xiàn)金系統(tǒng)》中首次提出，其開放、共享、去中心化的特點(diǎn)可以改善和解決各行各業(yè)中的信任問(wèn)題。按照權(quán)限許可，區(qū)塊鏈分為公有鏈(完全去中心化，節(jié)點(diǎn)自由加入退出)、私有鏈(僅限一個(gè)組織機(jī)構(gòu)內(nèi)的訪問(wèn)與交易)和聯(lián)盟鏈(針對(duì)成員開放全部或部分功能，權(quán)限與規(guī)則由聯(lián)盟成員約定)。第二章主要技術(shù)(一)關(guān)鍵技術(shù)網(wǎng)絡(luò)也稱對(duì)等網(wǎng)絡(luò)，是一種在對(duì)等者(peer)之間分配任務(wù)和工作負(fù)載的分布式應(yīng)用架構(gòu)。P2P網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)既可以是服務(wù)器端也可以是客戶端，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)之間可以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和通信。P2P網(wǎng)絡(luò)具有去中心化、可擴(kuò)展、穩(wěn)健、高性價(jià)比等特征，維護(hù)了區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)在底層通信信道上的平等特性與高效性。二是分布式賬本與共識(shí)算法。分布式賬本是在大型網(wǎng)絡(luò)中由每個(gè)參與者獨(dú)立保存和更新的數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)生故障的節(jié)點(diǎn)可以從其它節(jié)點(diǎn)讀取存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。由于區(qū)塊鏈中各個(gè)節(jié)點(diǎn)權(quán)利義務(wù)平等，需要一套完善的制度以公平的方式保證系統(tǒng)中所有副本的一致性，即需要引入使節(jié)點(diǎn)之間對(duì)區(qū)塊鏈賬本內(nèi)容達(dá)成共識(shí)的機(jī)制。共識(shí)算法決定了區(qū)塊鏈中區(qū)塊的生成規(guī)則、保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的誠(chéng)實(shí)性、賬本的容錯(cuò)性與系統(tǒng)的穩(wěn)健性。三是密碼學(xué)技術(shù)。區(qū)塊鏈主要應(yīng)用的密碼學(xué)技術(shù)有哈希算法和非對(duì)稱加密兩種。哈希算法是將任意長(zhǎng)度的輸入以不可逆方式變換為固定長(zhǎng)度的散列數(shù)據(jù)(即哈希值)的輸出，是區(qū)塊鏈中保證交易信息不被篡改的單向密碼機(jī)制。其特點(diǎn)為輸入的數(shù)據(jù)與輸出的哈希值一一對(duì)應(yīng)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)的任何細(xì)微改動(dòng)都會(huì)導(dǎo)致輸出哈希值的變化，并且無(wú)法通過(guò)哈希值推導(dǎo)出對(duì)應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)。輸入值計(jì)算結(jié)果00438fd85f7cff5ac8100438fd85f7cff5ac8103366da4a882c1c17f0abf1f1b808c71eec0914456f1c359fc363d572baa4c7ff158c43283f1水善利萬(wàn)物而不爭(zhēng)，處眾人之所惡，故幾于道。水善利萬(wàn)物而不爭(zhēng)，處眾人之所惡，故幾于道圖2-5輸入數(shù)據(jù)改動(dòng)導(dǎo)致哈希值變化(以SHA256算法為例)非對(duì)稱加密是指為滿足安全性需求和所有權(quán)驗(yàn)證需求而集成到區(qū)塊鏈中的加密技術(shù)，通常是在加密和解密過(guò)程中使用公鑰(公開)和私鑰(保資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)密)兩個(gè)非對(duì)稱的密碼。用其中一個(gè)密鑰(公鑰或私鑰)加密信息后，只有另一個(gè)對(duì)應(yīng)的密鑰才能解開，并且無(wú)法通過(guò)公鑰推算出相應(yīng)的私鑰。私鑰加密、公鑰解密被用于數(shù)字簽名，公鑰加密、私鑰解密則用于數(shù)據(jù)加密。四是智能合約。智能合約的概念由尼克·薩博于1995年提出，是基于預(yù)定事件觸發(fā)、自動(dòng)執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序。智能合約是區(qū)塊鏈“去信任化”的重要基礎(chǔ)，可以在沒(méi)有第三方參與的情況下執(zhí)行可追溯、不可逆轉(zhuǎn)和安全的交易。(二)運(yùn)作原理對(duì)區(qū)塊鏈的理解可以拆分為“區(qū)塊”與“鏈”兩個(gè)部分。其中區(qū)塊記錄一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的所有交易(對(duì)賬本的操作)與狀態(tài)結(jié)果，被稱為“鏈”是因?yàn)閰^(qū)塊鏈按照時(shí)間順序連接數(shù)據(jù)區(qū)塊，組成鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。哈希值前一區(qū)塊哈希值交易列表哈希值前一區(qū)塊哈希值交易列表哈希值前一區(qū)塊哈希值交易列表圖2-6區(qū)塊鏈的鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一個(gè)新區(qū)塊的生成可分為三個(gè)階段。首先，某一節(jié)點(diǎn)提交信息或發(fā)出請(qǐng)求，將信息明文通過(guò)公開選定的哈希函數(shù)進(jìn)行映射生成信息摘要，并通過(guò)該節(jié)點(diǎn)的私鑰加密生成電子簽名。之后，信息明文與電子簽名被廣播至相鄰所有節(jié)點(diǎn)，收信節(jié)點(diǎn)對(duì)收到的明文與簽名分別進(jìn)行哈希與公鑰解密，生成兩份信息摘要(兩份摘要完全相同則證明未被篡改)。最后，確認(rèn)過(guò)的明文暫存本地池內(nèi)，積累一定數(shù)量或經(jīng)過(guò)一點(diǎn)時(shí)間后，通過(guò)共識(shí)算法指定生成新區(qū)塊的節(jié)點(diǎn)。新區(qū)塊在被廣播與驗(yàn)證后將被添加至已有區(qū)塊之后。通過(guò)跨鏈技術(shù)，價(jià)值可以跨過(guò)鏈與鏈之間的障礙進(jìn)行直接交互，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)塊鏈之間的資產(chǎn)流通和價(jià)值轉(zhuǎn)移。跨鏈的主要方法有哈希時(shí)間鎖定合約、公證人機(jī)制、側(cè)鏈/中繼和分布式私鑰控制。第二章主要技術(shù)(三)技術(shù)特征區(qū)塊鏈具備以下特征：一是分布式記賬，即區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式記錄、存儲(chǔ)與更新，所有節(jié)點(diǎn)保存全部的相同區(qū)塊信息，不存在單點(diǎn)失效任意節(jié)點(diǎn)均可審查區(qū)塊鏈系統(tǒng)的數(shù)據(jù)記錄、更新操作與運(yùn)行規(guī)則或通過(guò)公開接口開發(fā)相關(guān)應(yīng)用；三是不可篡改，通過(guò)哈希加密與共識(shí)算法兩套機(jī)制增加個(gè)體對(duì)鏈上數(shù)據(jù)篡改的難度；四是自治，通過(guò)協(xié)商一致的規(guī)范和協(xié)議進(jìn)行區(qū)塊鏈系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換、記錄與更新操作，免除人工介入或干預(yù)；五是隱私，區(qū)塊鏈中交易者的私有信息經(jīng)過(guò)哈希加密且可以使用雙方地址替代身份進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。(四)資本市場(chǎng)應(yīng)用進(jìn)展區(qū)塊鏈技術(shù)由于數(shù)據(jù)透明、不可篡改等特征，可以幫助建設(shè)可信的資本市場(chǎng)。我國(guó)近年來(lái)不斷推動(dòng)區(qū)塊鏈在資本市場(chǎng)各場(chǎng)景的應(yīng)用，根據(jù)零壹智庫(kù)數(shù)據(jù)，截至2023年4月77項(xiàng)資本市場(chǎng)金融科技創(chuàng)新試點(diǎn)項(xiàng)目中，有18項(xiàng)應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)。在我國(guó)的資本市場(chǎng)區(qū)塊鏈應(yīng)用主要包括存證與數(shù)據(jù)共享兩類模式：一是區(qū)塊鏈不可篡改的特點(diǎn)天然適合用于各類電子數(shù)據(jù)的保全與固定，這對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代可信資本市場(chǎng)的建設(shè)尤為重要；二是區(qū)塊鏈作為化解數(shù)據(jù)共享難題的關(guān)鍵技術(shù)，可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私性的同時(shí)為數(shù)據(jù)確權(quán)，解決數(shù)據(jù)要素流通面臨流程合規(guī)、隱私安全等痛點(diǎn)，這對(duì)于敏感程度較高的金融數(shù)據(jù)意義尤甚。證監(jiān)會(huì)高度重視區(qū)塊鏈在區(qū)域性股權(quán)市場(chǎng)建設(shè)中的應(yīng)用，其于2020年重點(diǎn)工作中提出建設(shè)基于區(qū)塊鏈的場(chǎng)外市場(chǎng)登記系統(tǒng)和交易報(bào)告庫(kù)，并啟動(dòng)了區(qū)塊鏈建設(shè)試點(diǎn)工作。2021年，國(guó)家網(wǎng)信辦牽頭組織了區(qū)塊鏈創(chuàng)新應(yīng)用試點(diǎn)申報(bào)工作，證監(jiān)會(huì)牽頭其中“區(qū)塊鏈+股權(quán)市場(chǎng)”的特色領(lǐng)域試點(diǎn)工作，10家區(qū)域性股權(quán)市場(chǎng)納入國(guó)家區(qū)塊鏈創(chuàng)新應(yīng)用試點(diǎn)名單。資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)(五)資本市場(chǎng)應(yīng)用趨勢(shì)隨著“數(shù)據(jù)二十條”以及數(shù)據(jù)入表等政策的公布，區(qū)塊鏈將會(huì)在數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)化與流通方面發(fā)揮更大的價(jià)值。與此同時(shí)，隨著Web3在國(guó)內(nèi)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)主權(quán)將被更多人所重視。Web3注重?cái)?shù)據(jù)的主權(quán)，它使個(gè)體能夠掌握和管理自己的數(shù)據(jù)。這對(duì)于數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域尤其重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)的所有者可以通過(guò)Web3技術(shù)明確授權(quán)數(shù)據(jù)的使用，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和權(quán)益。區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域的作用和作為連接器的角色是非常重要的，區(qū)塊鏈技術(shù)可確保數(shù)據(jù)的合法確權(quán)和授權(quán)。數(shù)據(jù)的所有者可以明確定義誰(shuí)可以訪問(wèn)、使用和分享他們的數(shù)據(jù)，以保護(hù)數(shù)據(jù)的權(quán)益。具體來(lái)講，區(qū)塊鏈技術(shù)將扮演以下方面的角色：一是用戶連接器：區(qū)塊鏈作為用戶連接器，有助于連接數(shù)據(jù)交易的各方，包括數(shù)據(jù)所有方、使用方和經(jīng)營(yíng)方。它提供了安全、去中心化的平臺(tái)，使各方能夠安全地交換數(shù)據(jù)，建立信任，并確保數(shù)據(jù)的合法使用。二是技術(shù)連接器：區(qū)塊鏈可以鏈接各種技術(shù)和能力，如隱私計(jì)算、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等。這有助于確權(quán)、授權(quán)和管理數(shù)據(jù)的使用，確保數(shù)據(jù)的隱私和安全性。區(qū)塊鏈的智能合約功能可以用于設(shè)定數(shù)據(jù)的使用規(guī)則和授權(quán)條件。三是流程連接器：區(qū)塊鏈作為流程連接器可以串聯(lián)數(shù)據(jù)流通的方方面面。它可以幫助管理數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估，數(shù)據(jù)定價(jià)，數(shù)據(jù)商品確權(quán)與登記，數(shù)據(jù)授權(quán)等過(guò)程。這有助于提高數(shù)據(jù)的可用性、透明度和可追溯性。六、大語(yǔ)言模型大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一種語(yǔ)言模型，由具有許多參數(shù)(通常數(shù)十億個(gè)權(quán)重或更多)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)大量未標(biāo)記文本進(jìn)行訓(xùn)練。它通常指的是參數(shù)數(shù)量在數(shù)十億或更多數(shù)量級(jí)的深度學(xué)習(xí)模型。大型語(yǔ)言模型在人工智能(AI)和自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域都有多種用途。基于海量數(shù)據(jù)集的信息，LLM可以識(shí)別、壓縮、翻譯、預(yù)測(cè)，甚至生成類似人類的文字以及照片和音頻等其他內(nèi)容。在各種NLP任務(wù)中，包括文本生成和完成、情感分析、文本分類、摘要、問(wèn)答和語(yǔ)言翻譯，LLM都表現(xiàn)出了卓越的表現(xiàn)。根據(jù)給定的提示(Prompt),LLM可以生成符合邏輯且與上下文相關(guān)的語(yǔ)言，為創(chuàng)意寫作、社交媒體內(nèi)容和其他用途提供新的機(jī)會(huì)。在聊天機(jī)器人、虛擬助理和其他對(duì)話式人工智能應(yīng)用程序中，也可以使用LLM。LLM可以通過(guò)進(jìn)一步的訓(xùn)練得到增強(qiáng)，以滿足機(jī)構(gòu)用戶的特殊需求。(二)國(guó)內(nèi)大語(yǔ)言模型現(xiàn)狀(按收稿先后排序)1、華為盤古大模型華為從2019年投入AI大模型研發(fā)，2021年發(fā)布了基于Transformer架構(gòu)的盤古NLP中文大模型和阿語(yǔ)大模型。目前的盤古大模型3.0版本包含三層模型：基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型和場(chǎng)景模型。分層解耦，可以快速適配，快速滿足行業(yè)的多變需求。客戶既可以為自己的大模型加載獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，也可以單獨(dú)升級(jí)基礎(chǔ)模型，也可以單獨(dú)升級(jí)能力集。場(chǎng)景化模型工作流數(shù)據(jù)管理大模型開發(fā)套件大模型開發(fā)套件行業(yè)大模型大模型資產(chǎn)Al開發(fā)平臺(tái)Al開發(fā)平臺(tái)圖2-7華為盤古大模型框架資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)(1)L0基礎(chǔ)大模型5個(gè)基礎(chǔ)大模型，包括盤古自然語(yǔ)言大模型(PanguNLP古多模態(tài)大模型(Pangumulti-modalmodel)、盤古視覺(jué)大模型(PanguCVmodel)、盤古預(yù)測(cè)大模型(Pangupredictionmodel)和盤古科學(xué)計(jì)算大模提供100億參數(shù)、380億參數(shù)、710億參數(shù)和1000億參數(shù)的系列化基礎(chǔ)大模型。(2)盤古金融大模型華為盤古金融大模型解決方案，包括場(chǎng)景層、模型層、底座層三層。以高質(zhì)量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)三層方案加速創(chuàng)新生產(chǎn)力、躍升智力、澎湃算力三力協(xié)同，逐步實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的價(jià)值落地、體系構(gòu)建、能力固化。類10個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，包括智能客服、信貸報(bào)告生成、智能數(shù)據(jù)分析、智能編程助手等。在軟件開發(fā)領(lǐng)域，利用大模型代碼生成等能力，逐步構(gòu)建智能軟開體系，編碼助手的代碼生成占比提升至40%。場(chǎng)景落地，除了模型本身能力，工程化能力和豐富的生態(tài)體系至關(guān)重要。華為還提供模型微調(diào)、數(shù)據(jù)工程、應(yīng)用開發(fā)、安全工程等系列工程化套件，讓客戶和伙伴更便捷地調(diào)用大模型；聯(lián)合數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型調(diào)優(yōu)、應(yīng)用開發(fā)等伙伴，構(gòu)建豐富的大模型生態(tài)體系。在模型層，盤古大模型具備100多種模型能力；在此之上，通過(guò)五類金融數(shù)據(jù)注入千億級(jí)的金融Tokens;與金融機(jī)構(gòu)和伙伴共創(chuàng)，沉淀了上千個(gè)細(xì)分場(chǎng)景模板；融合了100多個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范等行業(yè)知識(shí)庫(kù)；構(gòu)建了數(shù)據(jù)、模型、內(nèi)容等全流程安全合規(guī)能力，打造面向金融行業(yè)的大模型。在底座層，打造“算網(wǎng)存云”協(xié)同的智能底座，從高性能集群訓(xùn)練、高可靠模型保護(hù)、高效綠色節(jié)能三個(gè)方面為大模型提供澎湃算力：通過(guò)高速集群互聯(lián)架構(gòu)，將token處理時(shí)延降低至100ms以內(nèi)；通過(guò)存算協(xié)同，將訓(xùn)練中斷時(shí)間從天縮短到分鐘級(jí)，實(shí)現(xiàn)月級(jí)穩(wěn)定訓(xùn)練；通過(guò)全液冷集群和多租戶資源共享，將網(wǎng)絡(luò)能效比從0.1提升到0.5PFLOPS/KW。2、恒生電子大模型LightGPT-金融行業(yè)專業(yè)大模型基于恒生技術(shù)和在金融行業(yè)積累的領(lǐng)域知識(shí)能力，恒生電子于2023年6月推出金融行業(yè)大模型LightGPT。LightGPT擁有專業(yè)的金融語(yǔ)料積累處理和高效穩(wěn)定的大模型訓(xùn)練方式，使用了超4000億tokens的金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)(包括資訊、公告、研報(bào)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等)和超過(guò)400億tokens的語(yǔ)種強(qiáng)化數(shù)據(jù)(包括金融教材、金融百科、政府報(bào)告、法規(guī)條例等),并以之作為大模型的二次預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料，支持超過(guò)80+金融專屬任務(wù)指令微調(diào)，使LightGPT具備金融領(lǐng)域的準(zhǔn)確理解能力。在包括金融專業(yè)問(wèn)答、邏輯推理、超長(zhǎng)文本處理能力、多模態(tài)交互能力、代碼能力等在內(nèi)的金融大模型能力評(píng)測(cè)中均有不錯(cuò)表現(xiàn)，并保證內(nèi)容和指令的合規(guī)安全。如針對(duì)生成內(nèi)容的可控問(wèn)題，LightGPT構(gòu)建了包括語(yǔ)料安全、模型安全、模型評(píng)估等在內(nèi)完善的安全機(jī)制，從八大評(píng)價(jià)維度確保大模型生成內(nèi)容的安全合規(guī)，符合中國(guó)金融市場(chǎng)的監(jiān)管要求。LightGPT可以為投顧、客服、投研、運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控、合規(guī)、研發(fā)等金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供底層AI能力支持。如在投顧場(chǎng)景中，LightGPT通過(guò)增加1200多萬(wàn)tokens專業(yè)投顧語(yǔ)料，減少財(cái)經(jīng)大V版權(quán)語(yǔ)料和日常語(yǔ)料以及12類任務(wù)指令微調(diào)，應(yīng)對(duì)金融術(shù)語(yǔ)口語(yǔ)眾多、知識(shí)幻覺(jué)、監(jiān)管嚴(yán)格等挑戰(zhàn)，在安撫話術(shù)生成、客戶意圖識(shí)別、實(shí)體識(shí)別、Json識(shí)別能力等方面平均超出國(guó)內(nèi)通用大模型13%;在投研場(chǎng)景中，LightGPT通過(guò)使用基于位置編碼改進(jìn)的transformer模型，超200億tokens的金融信息語(yǔ)料和8類任務(wù)指令微調(diào)，解決超長(zhǎng)文本處理、圖表文字混合排布、投研術(shù)語(yǔ)眾多等問(wèn)題，在研資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)報(bào)觀點(diǎn)抽取、輿情事件識(shí)別和抽取、資訊摘要、表格處理、公司實(shí)體識(shí)別等方面平均超出通用大模型12%。LightGPT擁有豐富、輕量化的部署方式，支持私有化/云部署以及靈活A(yù)PI調(diào)用，推理端僅需一機(jī)2卡部署。金融機(jī)構(gòu)可以基于LightGPT通過(guò)私域任務(wù)數(shù)據(jù)定制化精調(diào)大模型，打造機(jī)構(gòu)專屬大模型，滿足個(gè)性化需求。3、騰訊混元大模型(1)騰訊混元大模型2023年以來(lái)，國(guó)內(nèi)科技企業(yè)陸續(xù)推出了自主創(chuàng)新的大語(yǔ)言模型，混元大模型是騰訊推出的一個(gè)超大規(guī)模的語(yǔ)言模型，混元大模型全鏈路技術(shù)自研，超千億參數(shù)規(guī)模，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料超2萬(wàn)億tokens,具備強(qiáng)大的中文創(chuàng)作能力，復(fù)雜語(yǔ)境下的邏輯推理能力，以及可靠的任務(wù)執(zhí)行能力。混元大模型優(yōu)化了預(yù)訓(xùn)練算法及策略，讓混元大模型的幻覺(jué)相比主流開源大模型降低了30%至50%;通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法讓模型學(xué)會(huì)識(shí)別陷阱問(wèn)題，對(duì)難以回答或不應(yīng)回答的問(wèn)題說(shuō)“不”;通過(guò)位置編碼優(yōu)化，提高了超長(zhǎng)文的處理效果和性能，提出思維鏈的新策略，能夠像人一樣結(jié)合實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行推理和決策。騰訊自研了機(jī)器學(xué)習(xí)框架Angel,使訓(xùn)練速度比業(yè)界主流框架提升1倍，推理速度比業(yè)界主流框架提升1.3倍。智能創(chuàng)作智能檢索(跨模態(tài))智能文檔管理智能客服分析營(yíng)銷U客戶專屬大模型行業(yè)大模型精調(diào)解決方案細(xì)分領(lǐng)域模型訓(xùn)練平臺(tái)TI-OCR訓(xùn)練平臺(tái)TI-AOI訓(xùn)練平臺(tái)應(yīng)用平臺(tái)媒體Al中臺(tái)智能視頻分析平臺(tái)智能圖像創(chuàng)作平臺(tái)智能應(yīng)用企點(diǎn)客服企點(diǎn)分析營(yíng)銷Al語(yǔ)音助手?jǐn)?shù)智人Al繪面T平臺(tái)平臺(tái)8工具TI-DataTruth數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)TI-ONE訓(xùn)練平臺(tái)Tl-Matrix應(yīng)用平臺(tái)Angel機(jī)器學(xué)習(xí)框架技術(shù)底座行業(yè)大被劑金融大模型政務(wù)大模型文旅大模型傳媒大模型教育大模型行業(yè)大模型開放生態(tài)模型底座騰訊混元大模型基礎(chǔ)設(shè)施高性能計(jì)算集群HCC高性能網(wǎng)絡(luò)，自研星脈計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)向量數(shù)據(jù)庫(kù)圖2-8騰訊混元大模型架構(gòu)第二章主要技術(shù)基于騰訊混元大模型，用戶可以通過(guò)傳入不同的參數(shù)控制生成內(nèi)容的類型，并通過(guò)自然語(yǔ)言給模型以內(nèi)容生成的指令，可以滿足多種場(chǎng)景的文本生成需求，包括但不限于文章寫作、營(yíng)銷文案、視頻腳本、電商文案、紀(jì)要整理、翻譯等。(2)騰訊金融大模型騰訊金融大模型以其低成本訓(xùn)練和推理，可以有效地降低用戶的使用成本。海量的無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督的金融專業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，融入大量從業(yè)務(wù)場(chǎng)景積累而得的行業(yè)Knowhow,提升垂類任務(wù)的性能；訓(xùn)練成本下降90%,訓(xùn)練性能提升10倍。同時(shí)，該模型采用了三重安全防護(hù)措施，在問(wèn)題側(cè)、模型側(cè)、答案?jìng)?cè)三個(gè)層面進(jìn)行違規(guī)信息的過(guò)濾和規(guī)避，讓最終的答案符合安全、規(guī)范的要求。確保了模型在可信、可靠和可用方面的穩(wěn)定性，為用戶提供了高效且安全的金融智能解決方案。基于騰訊云TI平臺(tái)完整的平臺(tái)工具鏈，支持大模型開發(fā)與管理。TI-ONE是基于騰訊云強(qiáng)大計(jì)算能力的一站式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)為用戶提供從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估到模型服務(wù)的全流程支持。平臺(tái)提供完善的平臺(tái)工具、成熟的流程方法和全面的配套服務(wù)，可以運(yùn)行騰訊高質(zhì)量的行業(yè)大模型。金融行業(yè)大模型滿足金融行業(yè)各個(gè)場(chǎng)景，包括但不限于知識(shí)問(wèn)答、研報(bào)摘要、營(yíng)銷文案撰寫、智能投顧、金融資訊摘要生成等。4、阿里云通義千問(wèn)大模型(1)通義千問(wèn)大模型阿里云開源了Qwen(通義千問(wèn))的系列工作，當(dāng)前開源模型的參數(shù)規(guī)模為70億(7B)和140億(14B)。包括基礎(chǔ)模型Qwen,即Qwen-7B資本市場(chǎng)金融科技發(fā)展報(bào)告(2023)Qwen-14B-Chat.當(dāng)前基礎(chǔ)模型已經(jīng)穩(wěn)定訓(xùn)練了大規(guī)模高質(zhì)量且多樣化的數(shù)據(jù)，覆蓋多語(yǔ)言(當(dāng)前以中文和英文為主),總量高達(dá)3萬(wàn)億系列模型拿出非常有競(jìng)爭(zhēng)力的表現(xiàn)，顯著超出同規(guī)模模型并緊追一系列最強(qiáng)的閉源模型。此外，阿里利用SFT和RLHF技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)齊，從基座模型訓(xùn)練得到對(duì)具備聊天、文字創(chuàng)作、摘要、信息抽取、翻譯等能力，同時(shí)還具備一定的代碼生成和簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)推理的能力。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)LLM對(duì)接外部系統(tǒng)等方面針對(duì)性地做了優(yōu)化，具備較強(qiáng)的工具調(diào)用能力，以及最近備受關(guān)注的CodeInterpreter的能力和扮演Agent的能力。(2)阿里云金融行業(yè)大模型基于Qwen基礎(chǔ)模型，經(jīng)過(guò)海量金融行業(yè)語(yǔ)料的繼續(xù)訓(xùn)練(ContinuousPre-Training),便得到了服務(wù)于金融行業(yè)的大語(yǔ)言模型。Qwen采用了更加高效的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)，128卡7B模型，40B/daytrainingtokens,一周即可完成行業(yè)模型增量訓(xùn)練。同時(shí)，更加科學(xué)的語(yǔ)料比例混合，包含通用中英文，行業(yè)中英文，覆蓋財(cái)報(bào)、研報(bào)、新聞、政府公告、論壇、書籍論文、代碼、表格等不同數(shù)據(jù)類別，調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)混合比例，使模型更“懂”金融。通過(guò)指令金融大模型在指定的場(chǎng)景任務(wù)上的性能大幅提升。此外，阿里云還聯(lián)合一些頭部金融機(jī)構(gòu)發(fā)布了金融行業(yè)大模型的評(píng)測(cè)集并開源，以幫助機(jī)構(gòu)自行構(gòu)建針對(duì)金融大模型的評(píng)測(cè)集、有監(jiān)督的調(diào)優(yōu)(SFT)以及代碼化的評(píng)測(cè)流程。應(yīng)用方面，阿里云金融