近日，星環(huán)科技在線上舉辦了2022年春季新品發(fā)布周，帶來數(shù)字底座、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、國產(chǎn)替代、數(shù)據(jù)安全與流通四大專題，60余場演講。來自金融、能源、交通、政務(wù)、高校、運營商等多個領(lǐng)域的客戶、合作伙伴現(xiàn)身說法，分享數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功經(jīng)驗。鄭州商品交易所科技監(jiān)管負責人楊和國結(jié)合自身在金融科技領(lǐng)域的探索和經(jīng)驗，帶來了《數(shù)智一體化助力交易所數(shù)字化轉(zhuǎn)型》主題演講。

近年來國家高度重視大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的研究應(yīng)用，也明確了國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，把大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。作為證監(jiān)會體系下的交易所，鄭州商品交易所（以下簡稱鄭商所）正在推動數(shù)字資源的開發(fā)應(yīng)用，以及轉(zhuǎn)型升級。

同時，證監(jiān)會從2017年開始也相繼發(fā)布了多個關(guān)于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的應(yīng)用建設(shè)方案或者規(guī)劃。在銀行領(lǐng)域，人民銀行也印發(fā)了多個金融科技應(yīng)用路線以及發(fā)展規(guī)劃，尤其是在證監(jiān)會2018年提出監(jiān)管科技總體建設(shè)方案后，也明確了五大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析能力以及32個監(jiān)管業(yè)務(wù)分析場景。2021年9月，跟隨國家的“十四五”戰(zhàn)略規(guī)劃，證監(jiān)會也提出了證券期貨業(yè)科技發(fā)展“十四五”規(guī)劃，主要提出增強自主創(chuàng)新能力與科技監(jiān)管水平，逐步打造金融科技發(fā)展生態(tài)，助力中國經(jīng)濟從高速增長轉(zhuǎn)向高智能發(fā)展。

星環(huán)科技大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺TDH助力鄭商所數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

縱觀金融行業(yè)的發(fā)展趨勢，國外的交易所已經(jīng)從單一的資產(chǎn)交易中心變成了全球發(fā)展中心，從核心業(yè)務(wù)到外部服務(wù)都逐步進行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而國內(nèi)的期貨交易所目前正處在大數(shù)據(jù)應(yīng)用監(jiān)管開發(fā)的初期，也建設(shè)了多個應(yīng)用場景。總體來看，鄭商所在金融科技發(fā)展方面，不僅持續(xù)開展金融科技的研究建設(shè)，也通過科技賦能和深挖數(shù)據(jù)價值，防范金融風險，服務(wù)實體經(jīng)濟，進一步增強市場監(jiān)管能力和市場服務(wù)水平，正推動著交易所高質(zhì)量發(fā)展。

鄭商所設(shè)立了金融科技戰(zhàn)略定位以及發(fā)展目標，從戰(zhàn)略定位上提出了增強科技對業(yè)務(wù)的發(fā)展支撐能力，促進業(yè)務(wù)與科技的深度融合，最終推進交易所的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。推動交易所的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，要實現(xiàn)科技監(jiān)管能力、市場服務(wù)能力以及業(yè)務(wù)運營效率三個方面的提升。

從2017年開始，鄭商所在大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)上一直在進行探索和研究：2018年做了大數(shù)據(jù)平臺的POC，最終選擇了國內(nèi)具有自主產(chǎn)權(quán)的星環(huán)科技大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺TDH，并在2018年完成了傳統(tǒng)數(shù)倉的遷移，構(gòu)建了部分大數(shù)據(jù)應(yīng)用；2018年到2020年，開發(fā)了多個基于大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用，獲得了證監(jiān)會以及人民銀行的相關(guān)獎項；2021年，提出金融科技發(fā)展規(guī)劃，加強數(shù)據(jù)中臺建設(shè)，打造整體的大數(shù)據(jù)平臺。

鄭商所傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)是一個簡單的模型，時效性和存儲空間都很差，尤其是存儲空間擴容成本也非常高，2018年在使用星環(huán)科技TDH重新打造了新的數(shù)據(jù)平臺后，從數(shù)據(jù)接入到應(yīng)用場景進行全流程的調(diào)整，實現(xiàn)了多元異構(gòu)的架構(gòu)，也完全替代了傳統(tǒng)數(shù)倉的架構(gòu)。在使用星環(huán)科技產(chǎn)品的四、五年中，鄭商所也發(fā)現(xiàn)了TDH的一些產(chǎn)品優(yōu)點，比如注重審計方面，尤其是業(yè)務(wù)的平滑遷移，可以基本不需要太多開發(fā)量、工作量就把之前Oracle的一些代碼進行遷移。而且還具備機器學習的平臺，支持多語言，也為數(shù)據(jù)分析提供了很多幫助。

后續(xù)，鄭商所還將持續(xù)提升數(shù)據(jù)運營服務(wù)能力，形成生態(tài)化的數(shù)據(jù)平臺。

搭建AI預(yù)測模型，提升智能決策水平

除此之外，鄭商所還在AI方面與星環(huán)科技共同探索了三個具有代表性的項目，分別是風控措施輔助決策、異常交易識別以及套期保值額度審批。

期貨市場主要連接的是實體經(jīng)濟與金融市場，有效彌補現(xiàn)貨市場的不足，對于穩(wěn)定和促進市場經(jīng)濟發(fā)展起到了重要作用。在交易所的制度與政策中，保證金、漲跌停板、手續(xù)費這些措施是市場風控調(diào)節(jié)的重要手段，也是核心手段。如何調(diào)整保證金、漲跌費、手續(xù)費，如何有效地起到市場風險的調(diào)控？這給鄭商所帶了很大的難題。

基于此，鄭商所與星環(huán)科技進行了深度合作，探索利用歷史數(shù)據(jù)、歷史案例輔助風控調(diào)節(jié)的手段，這其中運用了大量的交易流水數(shù)據(jù)和歷史參數(shù)，以及機器學習引擎和規(guī)則引擎兩個引擎。其中規(guī)則引擎偏專家經(jīng)驗，可以結(jié)合調(diào)節(jié)各種風控操作的歷史經(jīng)驗，進行一些調(diào)整規(guī)則；機器學習引擎就是利用之前調(diào)整的效果分析，形成加權(quán)的預(yù)測序列，同時結(jié)合TDH的TensorFlow框架進行搭建，從預(yù)測結(jié)果、可視化圖表、自動化報告上形成了閉環(huán)。最終實現(xiàn)了在政策出臺前，評估風控政策、風控措施對期貨市場的潛在影響，輔助交易規(guī)則措施的制定，使得政策更加審慎、合理、有效。

第二個案例是異常交易識別。近年來期貨市場的交易量逐漸放大，參與的人錯綜復(fù)雜，國內(nèi)外也引入了境外交易者，尤其是程序化交易，它的行為特征很難捕捉，因為交易量和訂單量非常的龐大，如何識別某一客戶的交易行為是否異常的或者是具有侵略性的行為將變得十分重要。為此，鄭商所跟星環(huán)科技也做了這方面的研究，利用星環(huán)科技大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺TDH和智能分析工具Sophon搭建了逆向強化學習模型，結(jié)合客戶的成交、訂單、盈利等交易特征，反向預(yù)測市場潛在交易行為風險，通過風險構(gòu)建客戶的模型，實現(xiàn)在精準施策上更加智能和科學。

第三個應(yīng)用場景是套期保值的額度審批。在套期保值額度審批中最關(guān)鍵的一環(huán)是如何給客戶批復(fù)套保額度，套保額度就類似于信用卡的審批額，給客戶批多少額度也將決定這個客戶后續(xù)的經(jīng)營情況。傳統(tǒng)的審批模式是工作人員收到提交材料后進行大量歷史分析和歷史回歸，去看給客戶擬審批額度是否合理科學，工作效率會非常低。通過探索利用歷史數(shù)據(jù)進行模擬分析，自動生成推薦額度，套保人員可以根據(jù)實際需要，針對不同品種、不同的一般月、臨近月套保分別配置計算規(guī)則，生成報告。這樣一來，會員提交3分鐘內(nèi)就會生成額度推薦，大幅提升了套保額度的審批效率。

當前期貨市場金融科技仍處于初期探索階段，也存在金融科技數(shù)據(jù)沉淀和治理的不足。隨著金融創(chuàng)新步伐的加快，證監(jiān)會也加強了科技監(jiān)管的要求，要求行業(yè)要加快推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，鄭商所將繼續(xù)深化金融科技研究，加強科技創(chuàng)新與數(shù)據(jù)應(yīng)用，提升監(jiān)管效率與服務(wù)水平。

下一步鄭商所將聚焦四個方面進行規(guī)劃：一是推動大數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)新，就是賦予業(yè)務(wù)快速創(chuàng)新和低成本試錯能力，推動大數(shù)據(jù)服務(wù)的創(chuàng)新。第二是降低信息化建設(shè)與運維成本，加大云計算投入，實現(xiàn)統(tǒng)一的管理和共享，極大降低信息化運維成本。第三是持續(xù)健全數(shù)據(jù)治理體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲與處理平臺，升級優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，提高數(shù)據(jù)分析能力以及合規(guī)監(jiān)管能力。第四是促進交易所數(shù)據(jù)生態(tài)發(fā)展，將從數(shù)據(jù)應(yīng)用，AI模型等多個方面相互的融合，形成建設(shè)閉環(huán)，促進交易所的生態(tài)發(fā)展。