安信证券许彦冰:大数据和AI技术将成券商竞争致胜关键 | 阿里CIO学院名人堂

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简介: 证券行业本身是高度信息化的行业,大部分业务在运作过程中积累了大量的数据,大数据和AI技术在证券业务场景下大有可为,甚至于将成为未来券商竞争致胜的关键。

12月10日-12日,安信证券技术信息总监许彦冰受邀参加了由阿里CIO学院举办的第45期证券行业CIO走进阿里活动,阿里巴巴数字化转型的理念和最佳实践给她留下了深刻的印象。

作为曾经的老学员,这是她第二次走进阿里CIO学院交流。许彦冰在接受CIO学院新媒体采访时说,证券行业本身是高度信息化的行业,大部分业务在运作过程中积累了大量的数据,大数据和AI技术在证券业务场景下大有可为,甚至于将成为未来企业致胜的关键。

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深刻感受阿里浓郁的企业文化

阿里CIO学院:您好,请问连续两次走进阿里巴巴参与学习交流给您带来的真实感受是什么?

许彦冰:走进阿里,首先深刻感受到的是阿里浓郁的企业文化,无论是从办公大楼里随处可见的文化宣传,还是培训班热情的开场,亦或是培训过程中各位老师的实践讲解,都切实感受到阿里巴巴鲜明的文化基因。

感谢阿里CIO学院安排阿里各领域的技术专家前来授课,内容非常丰富,从组织、人才、文化、业务和技术,从大数据、AI、云计算、区块链,从技术趋势、自身实践以及技术输出等等专题分享都干货十足,真的学习到很多。特别是用技术说话、用数据说话、重视客户体验、为员工赋能等理念值得传统企业学习借鉴。

阿里CIO学院:对于阿里CIO学院未来的发展,您有什么个人建议吗?

许彦冰:阿里CIO学院是一个非常好的平台,在这个平台上,很多业界技术领袖给我们带来了新的思想,分享了技术的实践,希望这个平台能越办越好。我衷心希望阿里CIO学院以打造国内顶级CIO学院为愿景,以围绕培养未来数字化时代CIO做为现阶段发展规划。

数字化转型要紧紧围绕四个核心目标

阿里CIO学院:数字化转型成为金融证行业最热门的议题之一,您认为安信证券如何选择数字化转型的切入点,迎接数字经济?

许彦冰:在回答安信证券如何选择数字化切入点之前,我想先说下对数字化转型的理解。我理解的数字化有几个特征:第一是在解决问题时要用技术的手段去提升效率,从这一点上看凡是技术手段较少、效率不高的工作方法都是数字化转型的改进方向;第二是针对一个问题、一个场景的解决过程,如果涉及到多个环节,那么在多个环节之间要实现无缝的连接、深度的协作;第三是对工作过程中留存信息的数据化,并在数据化基础上实现自动化、智能化。

具体到安信证券来说,近期我司组织公司所有条线、部门针对数字化转型进行了深度调研,来识别安信证券当前数字化实际水平与期望水平之间的差距, 并在此基础上制定数字化平台的顶层设计和总体规划。

目前来看,这项工作是卓有成效的,具体体现在对外的客户服务流程梳理以及对内的业务运营流程梳理两个方面。

在对外的客户服务流程梳理方面,我们重点梳理了客户的关联业务在涉及到跨业务线时的流程无缝整合问题,比如我们在引入机构客户时,可能涉及到交易服务、融资融券、种子基金、产品代销、产品托管等服务,将这些流程拉通就能显著地提升服务的效率。

在对内的业务运营流程方面,重点研究流程拉通以及自动化的问题。比如:我们建立了安信证券的协同平台,并将一些需要跨部门协同作战的业务梳理——主要是面向机构的业务搬到了协同平台上,从而实现了信息在公司各部门之间透明传递;我们在资管、投资的业务领域,则围绕产品全周期管理、投资过程管理规划搭建一体化的业务管理平台,目标是通过平台将不同部门的工作链接在一起,并设计了通过数据的变化来实现业务的智能化触发,改变了以往需要人工触发业务的情况。

总之,安信证券在数字化转型中将围绕四个核心目标:客户体验、员工赋能、敏捷运营和风控前置,一如既往坚持以客户为中心,平台化建设思路,积极引入、实践新方法、新技术和新思路。一方面通过引入新技术让原来做不到的变成可以做到,另一方面将不同系统打通,让信息流动起来,实现连接。

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许彦冰(右)在阿里CIO学院培训班活动现场

阿里CIO学院:您认为在数字化转型的过程中,安信证券可能会面临什么样的挑战?企业在数字化转型的路上,产品与业务创新应该如何变化?

许彦冰:安信证券可能面临的挑战包含以下几点:

第一是让公司各个部门理解数字化的价值,建立起数字化文化。我相信很多单位都会遇到类似的情况,之前各个部门的精力是聚焦在业务本身上,部门人员结构并没有配置具有IT背景的人员,再加上各部门的工作习惯问题,大家对于什么是数字化,数字化能带来哪些方面的提升未必真正理解,这就成为推进数字化建设的障碍。

第二是在推进数字化转型时涉及到大量系统的改造甚至重构,要打通各个系统之间的连接很困难。原因是这些系统是公司日积月累建设起来的,并且大量的系统是外购性质,导致现有技术团队在系统改造上并没有太多的自主权。

第三是高端IT人才队伍建设问题。企业数字化程度越高,业务就更需要IT支持,高端IT人才的需求就越大。在全行业都在数字化转型的大背景下,高端IT人才将越来越稀缺。

在数字化转型的路上,如何实现产品与业务创新?我认为首先是要从客户需求出发,在充分分析客户需求基础上,带着创新思维对业务要素深刻洞察,通过科技、数据、平台、生态等思维方式去思考如何满足客户需求,创造性地设计商业模式。在现在的商业环境下,从捕捉到一个业务机会到最终把业务做成,速度和灵活性是制胜关键,业务精益、IT敏捷将是重要的组织能力修炼,非常考验IT部门与业务部门协同共创的能力,甚至于要下大力气改变传统金融组织的基因。

大数据和AI技术成券商竞争致胜关键

阿里CIO学院:您认为在数字化转型的过程中,安信证券需要怎样的人才、技术保障?

许彦冰:在人才方面,我认为在业务团队、技术团队都需要适应数字化转型的新变化,投入相应的人才资源,在业务部门和技术部门明确敏捷组织关键角色,促进业务与科技高效协作。

业务团队方面,亟待补充具有数字化思维、产品思维、有良好技术认知素养的“产品经理”,这个岗位通过观察业务的运作,能够敏感地发现业务痛点,并给出解决方案,将需求输出到技术团队;在技术团队方面,需要在各个研发领域设立“解决方案架构师”角色;并建立解决方案架构师之间的沟通协作机制,加强技术团队业务能力。

在技术保障方面,我认为建立支撑数字化转型的基础设施非常重要,包括研发流水线、数据中台、技术中台,通过这些基础设施建设使研发过程更为顺畅,同时降低业务应用实现的复杂度,有了这些技术底座,才能够快速与业务方一道构建业务中台和客户终端,响应市场变化。

阿里CIO学院:在您看来大数据、人工智能技术将会对您所在行业的商业模式和行业格局带来怎样的变化?

许彦冰:大数据和人工智能技术对证券行业的商业模式产生的影响是显著的。证券行业本身是高度信息化的行业,大部分业务在业务运作过程中也积累了大量的数据,大数据和AI技术在证券业务场景下将大有可为,甚至于将是证券公司未来致胜的关键。

对于数据管理与服务能力构建方面,总的思路夯实数据治理基础,横向打通共享能力,纵向贯通应用场景,运用金融科技手段,布局数据智能应用,具体可以分为三个领域:一是共享能力,通过中台化架构转型,实现企业级数据资产的统筹管理、组件化数据服务的能力沉淀,充分发挥共享复用价值,实现成本降低与效率提升;二是数据治理,数据治理成熟度会影响数据应用的发展,结合业务需求,逐步推进数据治理工作是数据分析挖掘、数据智能应用的“质”和“量”的保障;三是金融科技,基于现有生物/语义识别的工具基础上,逐步推进金融科技技术在安信证券的应用,依托大数据、人工智能、区块链等技术应用,提升客服、投研、风控及运营能力。

我认为在大数据、人工智能技术方面投入大量资源且提前布局的企业,其发展前景将远高于没有做准备的企业。大数据、人工智能技术本身已经有各种技术解决方案,但将这些技术解决方案与业务实践相结合是需要长时间的业务积累。

行动早、布局早、人才资源储备丰富的公司,当前期基础投入显现出业务成果后,成果往往会快速放大,形成规模效应。同时又会进一步刺激投入,吸引更优秀的人才加入,从而形成正向循环。

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企业介绍

安信证券

安信证券股份有限公司成立于2006年8月,并先后于2006年9月、12月以市场化方式收购了原广东证券、中国科技证券和中关村证券的证券类资产。公司股东为国家开发投资集团有限公司旗下的国投资本股份有限公司(600061.SH)和上海毅胜投资有限公司,分别持股99.9969%和0.0031%,注册资本在增资后达到100亿元。公司现为全牌照综合类券商,多项业务排名进入全国前列。2009年至2018年,公司连续10年获得A类A级以上行业分类评级,其中2011年至2013年达到行业最高的A类AA级。2020年,公司再次获得行业最高的A类AA级评级。

安信证券总部设于深圳,在北京、上海、广州、汕头、佛山等地设立47家分公司,在29个省级行政区设有329家证券营业部。公司全资控股安信国际金融控股有限公司、国投安信期货有限公司、安信乾宏投资有限公司、安信证券投资有限公司、安信资产管理有限公司,参股安信基金管理有限责任公司等。

安信证券自成立以来,始终坚持“为客户提供高效服务、为股东持续创造价值、为员工搭建广阔发展平台”的经营理念,稳健经营,合规运作,不断提升专业能力,重视履行社会责任,力争成为中国证券行业诚信经营、管理卓越的典范,为促进国内资本市场的发展作出自己的贡献。(来源:安信证券官网)

文章来源:阿里飞天CIO学堂微信公众号

名人堂

名人堂是阿里CIO学院打造的一档大伽访谈栏目,每周一期。以推动企业创新与数智化升级为愿景,通过采访行业顶尖客户,帮你更好地了解和思考企业数字化转型中可能面临的挑战,梳理行业痛点和方法路径,从而相互滋养,共同成长。

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