当“豪赌”退去,投行们如何面对新技术所带来的不确定性?

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2018-09-17 09:25
[ 亿欧导读 ] 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以及行业协作等都会对未来市场产生重大影响。
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在信息技术商业化落地中,各行各业都在深受影响并进行着一次次变革。在此环境下,负面舆论、费率压力、价值链再平衡、全面自动化、去中介化改革和持续的人才短缺等均给行业带来了很大的冲击,市场整体竞争愈加激烈,收益愈发疲软,未来几年的资本市场无法轻易被描绘。那么,对于资本市场企业来说,如何顺应趋势,将技术打造为自身核心竞争优势的同时还能适应外部环境的不确定性?在埃森哲近日发布的报告《2022年资本市场技术展望》中,也许可以找到答案。

本文精选自埃森哲报告《2022年资本市场技术展望》,欢迎业内人士交流。


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上每一个微小变化都可能对预测产生巨大的影响。资本市场行业存在波动性大、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。

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以及行业协作等都会对未来市场产生重大影响。

在这样的环境下,到2022年,要成为全球领先的资本市场企业,各大机构需要达成以下两大目标。首先,将技术打造为自身的核心竞争优势,而不仅仅是简单地围绕客户套用或重新设计端到端运营模式(请参阅上述“数字化投行与投行业务数字化”内容);其次,建立起能够适应外部环境不确定性、迅速响应变化的组织架构,并快速和有针对性地分配资源。

为此,领先的资本市场机构需要遵循以下五大致胜设计原则。

原则一:智能化与自动化

在全企业范围内运用机器智能技术,实现流程自动化,提升创造力与判断力。

整套的智能自动化系统可有效降低流程成本。机器人流程自动化技术(RPA)已经在后台部门广泛使用。在某些场景下,企业也已开始使用机器学习系统处理异常情况以提升生产力。智能化和自动化企业则更进一步,不局限于单纯优化流程,而是重新基于新技术设计业务流程。

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(例如KYC或反洗钱监控),以及支持更广泛的数据分析应用(例如预测,建模和分类)。

许多投行和资管公司纷纷投资人工智能来协助进行投资预测分析,从而获取超额收益。其中就有GoldmanSachs投资的Kensho,UBS和DeutscheBank投资的Sqreem。这一趋势与对冲基金和大型资产管理公司长期使用的算法交易和机器学习技术一脉相承,如BlackRock的Aladdin平台。

将智能系统看作劳动力的延伸,而非单纯的技术资产,可帮助企业实现更多的价值。借助自动化系统,企业有望建立起敏捷响应的人才结构,可根据业务需求进行二次培训、重新部署以及员工规模的调整。借助智能化系统和外部资源,企业员工和虚拟劳动力(Machineworkforce)都可根据市场和企业战略,实现技能和规模的动态调整。例如,多家机构在银行的非敏感业务领域与创业公司、科技公司以及高校数据实验室积极开展合作,或进行试点(PoC),以此来扩大和丰富人才储备。

人工智能也广泛用于帮助提高员工的工作能力。某家机构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。

当人工智能与人类智慧相结合时,就会产生出一系列强大效应。例如对冲基金Numerai建立人工智能的方式比较特别。基于建模用户与数据双匿名的方式,将加密数据开放给用户,以用户贡献的众多的模型综合去搭建人工智能模型。到目前为止,已经有超过7500个匿名的用户为Numerai贡献超过50万个模型,累计产生70亿个预测结果。为了解决用户增长的问题,以及在一定程度上解决回测和实盘效果不一致的问题,Numerai还开发了自己的数字货币Numeraire,数据科学家可以在提交结果的时候用Numeraire下注,最终根据实盘结果决定Numeraire筹码的增减。这个过程也使Numeraire本身越来越有经济价值。

原则二:数据驱动与客户洞察

扩大数据的采集和分析范围,从而实时分析客户需求与客户行为,并指导客户服务设计。

资本市场的数据规模和多样性正在迅速增长。数据湖(Datalake)架构正在实现内/外部、结构化/非结构化数据的整合。资本市场机构正越来越多地使用另类数据,建立“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,随着物联网平台部署的逐渐广泛,及各行业对数据共享需求的不断增长(例如欧盟的PSD-II《支付服务法令2》),企业纷纷希望从数据中窥出一丝机遇或将数据兜售给有前沿技术的企业,这势必要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。但是要让这些数据创造价值,不仅需要企业制定清晰的数据战略和数据管理框架,还需要有能力过滤无效信息。智能系统能够帮助企业从数据中发现规律,揭示隐藏信息。智能助手(Intelligentagents)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。

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。届时,企业可利用大数据来深入分析客户需求,从而抢占竞争优势。要做到这一点,企业需要在各服务环节、销售渠道和客户接触点上,实现数据共享和协作,结合运用定量与定性分析技术,从而更好地理解客户和服务客户。

坚持以客户为导向的设计原则,有助于企业围绕客户画像实现全生命周期的“智能服务”。通过学习用户的行为习惯与偏好,可以实现用户服务的场景化。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”(nextbeststep)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(orderexecution)的速度与效率。

原则三:开放与互通

促进客户和业务生态圈与企业实现深度无缝衔接,使企业能将业务范围和能力延伸至企业外。

数字化领导者致力于为客户和合作企业简化业务集成流程。新的IT集成标准(例如开放式API、开源软件和共享平台),可以帮助企业实现与客户、外部合作企业的无缝连接。

部分企业已经开始提供API,实现门户功能以外的接入服务,并向客户进一步提供更多的数据和服务。高盛的Marquee平台就是代表之一,Marquee可为高盛的客户们接入到该行分析、数据、内容以及业务执行等等方面的服务。

领先企业还会借助API打通数据和系统(例如定价、风险或清算系统),为提升内部投资收益率提供更多可能。利用开放的API平台和开发者门户社群,可培养活跃的开发人员与合作伙伴,通过群体智慧加快服务创新和新产品开发的速度。许多企业已经借助黑客马拉松(hackathon)和孵化器迈出了第一步,而通过开放访问核心数据和技术组件,将有助于进一步加速合作伙伴评估和最终部署。

参与开发开源项目还能帮企业和客户共担产品开发和创新的成本。华尔街多家大型企业共同携手应对新技术的挑战,例如投资SymphonyFoundation的加密通信消息协议,OpenGamma公司的Strata风险分析库,以及R3CEV和Hyperledger公司的核心分布式账本协议,这些都是大型金融机构抱团投资新技术的案例。而加密代币(Crypto-token)的问世(通过ICO),成为区块链技术的重要融资机制,从而吸引更多的项目开发者加入。

原则四:敏捷与灵动

打造能够应市场与客户需求而迅速调整的“智能业务”,以适应外部环境的不确定性。

要想始终屹立市场,企业应当将敏捷性嵌入业务和IT部门的血液中。企业的“敏捷性”是指企业能够基于业务战略方向的变化,对IT架构快速做出一系列的调整。这种调整,不论其是主动或是被动的,均有助于企业迅速建立产能或扩大规模。

微服务架构(microservicearchitecture)降低了流程和系统组件间的耦合性,使企业能够快速移除或升级单个服务组件,而无需进行重大的中断服务或停机。除应用于技术领域,微服务架构设计思路也已被引入到了组织架构的设计中。Amazon和海尔等公司已经采用了分散式业务架构,由半自主的小型组织团队组成。这种架构让两家企业都可组建具有自主意识且具备快速响应能力的业务单元。这些业务单元可随时按需部署,而无需企业对组织架构进行重大更改。

在公司层面引入“零基础”的设计视角,可确保业务和IT架构的每个服务组件都能在战术和战略层面上符合企业的发展方向。这种设计思路还有助于企业灵活地在应用服务组件时借助企业外部资源。许多资本市场机构在招募与保留转型关键人才方面都面临着巨大挑战。投行业的人才短缺尤为严重,顶尖人才都流向高科技公司和初创公司:在2016年,只有7%的美国毕业生将银行业和资本市场视为就业首选行业,而2013年这一数字是12%。

劳动力市场可以帮助银行按需快速找到关键人才。它们可能是专门的技术人才市场,例如技术领域的自由职业人才专用市场Upwork;也可能是专业众包网站,比如专业应对数据科学挑战的平台Kaggle。另一个例子是反洗钱联盟,这一联盟利用高级分析平台预先识别即将发生的潜在风险事件,以满足整个行业的反洗钱监督需求。

企业不能再单靠静态的防火墙来保障信息安全,而是需要打造一个能快速调整以适应持续变化的“免疫系统”。智能技术、基于众包的对等网络(crowd-basedpeernetwork)和“inside-out”定位安全设计能够帮助企业打造前瞻性和协作性的信息安全体系,从而有效防范迅速演变的威胁。

根据埃森哲2015年全球风险管理研究报告,未来四年内每年信息泄露的损失增长率预计将高达100%,82%的金融服务行业首席风险官发现,风险管理部门在应对网络领域新风险上所花费的时间明显高于往年。新的技术对行业信息安全带来了更为严苛的考验,但企业也可以运用新技术来对抗这些威胁,例如:应用人工智能技术监控和侦测威胁并作出及时回应;利用数据可视化技术为前台业务人员提供数据支持和行为分析;以及应用生物识别身份验证显著降低内部伪冒风险。

全球资本市场企业必将逐步融入不断扩大的供应商和共享服务生态圈。在此过程中,企业必须建立起具备一致性和整体性的信息安全体系作为保障。网络、计算、存储和终端用户设备等领域的安全产品如今已可形成一体化的解决方案。例如TestWave和Tripwire等供应商都可提供相关解决方案,能够支持更大规模的分布式架构。

原则五:简化与共享

简化内部流程,减少公司内部工作的摩擦冲突,并充分利用外包服务和共享服务。

流程的去重和简化一方面可节约企业成本,另一方面也能为更加敏捷的运营环境做好准备。在转型中参考数字化原则,可以帮助企业加速变革进程,并更好地适应变化。基于微服务的业务和技术架构,可帮助企业快速将新兴技术和重新组装后的核心组件应用于新架构中。DevOps式的共享服务可被应用到其他业务条线,从而支持高效运营和卓越共享中心。

要想深入简化业务流程,企业还需突破自身边界,在行业生态圈中积极与同行开展合作,携手打造共享服务和平台,不断简化并整合重复的行业职能。分布式账本技术有望助力资本市场机构彻底改变当前市场中资产所有权确认与交换的过程。然而,要部署这一新技术,除了核心基础架构,企业还需重新思考并建立相关的流程和技术。全面数字化的结算流程将以分布式账本技术为核心,辅以外围的互通式操作技术(InteroperableTechnologies),包括图分析技术(Graph-basedanalytics),它为在分布式网络,数据资产管理系统(如ClauseMatch),可信数据源和可靠链上/链下交易之间的不同结算模式的分析提供帮助。

根据埃森哲制定的“云100”愿景,传统技术与平台将逐渐被替代(如大多数基础设施和传统软件平台)。相关服务和数据将由Microsoft、Google、Amazon和HP等技术巨擘、行业共享服务和金融科技企业共同管理和提供,公司仅保留差异化资产,包括专有平台、算法和数据。此外,企业还将管理这些资产在云端和服务供应商之间的部署、集成和信息安全。

公有云解决方案的应用程度,因资本市场机构的类型及其商业模式而各有不同。专注交易市场的金融机构和投资银行未来将可能更多地利用高度可扩展的公共解决方案,而资产管理和财富管理机构,则更可能会选择开发差异化的内部私有云混合解决方案。

除了借由按使用付费的方式降低成本,通过简化和共享,全球资本市场机构还将能够显著提升技术架构的灵活性,并快速应用人工智能等新技术。

报告下载链接:《2022年资本市场技术展望》


在产业不断创新发展、智能融合、技术推动的新形势下,创业者需要一场可以指导各产业发展方向、厘清各产业发展脉络、引导并链接资本风向、有重大影响力和启发性的行业聚会。  

2018年11月29日-30日,由亿欧公司主办的“智能产业 美好生活”2018亿欧创新者年会曁第四届创新奖颁奖盛典将在北京国贸大酒店盛大召开,这将是一场汇聚5000名各产业创新者、行业领袖、国内外知名专家学者的行业盛会;是一场以引导、指引产业风向为目的,启发并分享成功案例,将国内外先知学者的思想提前带到国内的预见性盛会。

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