“科学技术是第一生产力”的科学论断深刻揭示了科学技术在社会经济发展中的地位和作用。 金融业作为典型的技术密集型、信息密集型、人才密集型行业，其发展史就是一部科技不断创新发展的历史。 科技与金融的结合对于金融业的发展至关重要：科技的运用打破了传统金融机构的业务和地域界限，突破了时间和空间的限制，拓展了金融的广度和深度。 借助高科技，金融机构不断朝着全球化、国际化方向全面发展。 科技还极大提高了金融服务效率，降低了交易成本，提高了金融产品的供给能力。 以互联网技术为代表的金融科技发展大致经历了四个阶段：一是IT加金融，实现营业办公的电子化、自动化； 二是利用互联网移动终端渠道聚集大量用户和信息，实现信息共享和业务融合； 三是科技企业进入资本市场，借助机器、数据、网络、用户信息、交易行为提供综合金融服务； 四是金融科技向普惠方向发展，解决更多用户需求和监管问题。
证券市场是信息信用市场，技术应用是证券行业发展的生命线。 以证券交易为例。 在电话出现之前，人们需要通过手势来表达当场的买卖。 在偏远的地方实现远程交易是不可想象的。 电话发明后，解决了两地信息交换的问题，可以达成交易。 但由于电话费用较高，异地长途交易并不活跃。 20世纪90年代互联网的诞生颠覆了传统的证券交易方式，将证券交易推向了新的历史发展阶段，极大地改变了证券行业的发展方向。
我国证券市场能够用28年的时间发展成为全球第二大股票市场、第三大债券市场、第二大私募股权市场。 这主要得益于互联网开放之初乘着方兴未艾的春风，利用互联网技术实现了高起点。 电子自动交易撮合、实时数据远程传输、无纸化集中登记结算等先进技术已成为证券行业发展的生命线。
进入21世纪，移动互联网的发展进一步催生了新的证券业务模式。 以E-trade为代表的网络证券公司异军突起，利用互联网高效运作、低成本的优势，迅速成长和发展。
近年来，证券行业广泛运用人工智能、区块链、云计算、大数据（ABCD）等新技术，推动传统业务转型，创新业务模式，提高管理效率，推动合规与风险智能化控制。 技术与证券行业的融合已从简单的“拼接”转变为深度的“融合”。
据统计，我国131家证券公司中，已有50多家公司运用人工智能等技术，为客户提供智能客服、客户画像、个性化信息、智能投顾、智能交易等服务； 一些企业采取创新手段，利用人工智能和大数据，更好地解决信息获取维度不足、效率低下的问题； 一些公司已经开始研究区块链在证券结算、发行、内部合规管理等方面的应用。
截至2017年底，国内证券公司IT总投资超过115.9亿元，同比增长11.7%，IT人员总数超过1.3万人，同比增长9.3 %。 与此同时，证券公司与阿里巴巴、腾讯等国内一些互联网巨头在金融科技领域的合作案例也越来越多。 合作形式相对多样，包括双方签署全面合作框架协议，提升证券公司综合运营服务能力，加快公司核心业务的互联网化进程和数字化转型等。证券业和金融科技已成为证券业高质量发展的必由之路。
2、数据治理和数据生态是证券行业高质量发展的重要基础设施。
证券技术应用的基础是数据治理和数据生态。 随着数据丰富的市场悄然兴起，数据治理是证券公司核心竞争力的重要体现。 市场上低成本流动的海量数据与机器学习、匹配算法有机结合，形成全新的金融服务和新型生产力。 在资本市场中，金融资本的作用在一定程度上取决于其对经济的信息功能。
然而，随着海量数据时代的到来，货币的作用将很可能被数据所取代，银行等金融中介机构的商业模式将发生颠覆性的变化。 数据驱动的新型金融科技机构将变革传统金融服务业。 挑战。 目前，大多数证券公司已经认识到数据资产的价值和数据治理的重要性，并在数据治理方面进行了一系列探索和实践。
证监会近期调查显示，超过50%的证券公司制定了公司级数据治理战略规划； 80%的证券公司建立了数据治理组织架构，且大部分设立了专门的数据治理决策机构； 70%的证券公司在数据治理的不同领域制定了相应的章程、方法和规范； 60%以上证券公司基本实现数据集中； 一些大型证券公司在数据标准、元数据、数据生命周期管理等方面处于行业领先地位。 领先地位； 约70%的证券公司不同程度地控制数据质量； 监管数据报告普遍受到重视； 证券公司普遍高度重视数据安全和隐私保护，并采取不同程度的管控措施； 超过50%的证券公司企业数据治理工作覆盖或部分覆盖子公司。
但与银行业和世界一流投行相比，我国券商的数据治理仍存在较大差距，有必要进一步探索和建立符合数据科学特点的治理结构。
数据生态以行业数据资源为载体国际证券服务协会，通过数据共享形成协同共赢的有机整体，从而推动行业实现高质量发展。 国外数据生态已经发展了很长时间。 典型的做法是行业内成员之间达成战略合作伙伴关系，通过数据共享最大化数据价值，从而提高成员的运营能力和绩效水平。 金融数据共享让全球金融科技竞争一举进入新阶段。 普遍认为，这是金融业互联网化之后，金融业最大的变革。 通过金融数据共享，推动传统金融行业构建开放共享的数据生态系统，开展更深层次的协作与竞争，最终实现用户利益最大化，是金融数据生态系统的发展目标。 随着我国经济进入高质量发展阶段，证券行业发展以来积累了大量的数据。 数据的价值在于相关性。 只有通过行业内外的数据共享，才能满足证券科技创新带来的高附加值的数据需求。 。
因此，数据生态系统是证券行业高质量发展的重要基础设施。 下一步，协会将借鉴国际国内数据生态建设的经验，深入探讨并明确行业数据生态的监管规范和指引，积极推动组织架构、运行机制、数据保护等方面的设计和推广。行业数据生态建设的技术标准，并为证券行业实现落地。 高质量发展夯实基础。
三、深化科技应用是推动证券业高质量发展的第一生产力
整体来看，我国证券技术与银行业、互联网企业、世界一流投行的技术应用存在较大差距。 近年来的一些创新，如互联网金融账户、网上商城、金融超市等，也未能取得预期效果。
原因是：一是证券行业整体实力较弱，创新力量相对集中于交易所和大型券商； 二是对证券技术重要性认识不足，人力和资金投入不足，技术系统开发主要依靠外包（据前瞻产业研究院数据显示，我国金融信息化行业市场规模达到186.42 2017年，银行业信息化投资占整体市场69.37%，证券业信息化投资占10.23%。国内券商不足1%，而不少外资资管机构技术人员占比超过30%）； 三是试错成本高，证券公司在强监管下开展业务操作和信息。 在系统建设中，面对新技术，我们往往只能在测试环境中尝试、犯错； 第四，证券技术的应用和创新主要集中在传统业务的改造上，缺乏金融产品和金融交易技术的创新，更谈不上全价值链的创新。 的重组。
自2008年金融危机爆发以来，世界一流投行纷纷利用金融科技进行转型。 随着机构业务收入持续下滑，以高盛、摩根大通为代表的一流投行相继进行技术改革，自称科技公司，在金融科技领域进行更全面的战略布局，同时提高他们的核心业务能力。 ，利用金融科技与现有企业合作。
高盛将“科技为驱动力”的发展理念充分融入到集团的决策和运营中。 调整组织架构，设立技术部为核心部门。 目前，技术部门的规模明显大于投行部，全球投研部、证券部等同级部门也通过收购或投资初创公司来扩大人才库、提高技术能力。金融科技公司。
摩根大通提出了“数字化无处不在”的发展战略，利用科技手段创新现有业务，加大IT投入，投资在线金融机构和创新实验室，通过金融科技拓展新业务领域。
目前，世界一流的投资银行每年在科技领域的投资达数十亿美元，并且还在不断增加。 摩根大通2017年技术/通信投资为77.06亿美元港联证券，较2016年增长12.6%。其技术/通信投资占非工资支出的比例从2013年的14%增长到2017年的28%港联证券平台，增长100% 5年多的时间里。 高盛2016年至2017年投资了29家金融科技公司，技术人员占其人员的46%。
从当前世界发展现状来看，“金融+科技”不仅是一场技术革命，也是推动证券业高质量发展的重要战略引擎。
国家标准化管理委员会2018年1月发布的《人工智能标准化白皮书（2018年版）》指出，人工智能技术是引领未来的核心生产力，各国正在竞相获得新一轮人工智能主导地位的国际竞争。
我国证券行业迫切需要从战略发展高度高度关注证券科技，深刻认识证券科技创新进步对经济生态、人文生态、金融生态的深刻影响，紧跟大数据步伐和云计算。 人工智能和区块链代表新一轮信息技术变革的历史机遇，把深化新兴技术应用作为高质量发展的第一生产力，积极开发应用证券科技，提高证券科技应用水平提高系统集成独立性港联证券平台，加强在信息技术领域的布局，补充证券科技产业链相应环节的能力，形成创新驱动发展的新格局。
证券公司要广泛运用新兴技术，推动传统渠道业务证券服务商向渠道业务、信贷业务、资产管理业务并重的综合性证券服务商转型，积极运用大数据、云等新技术计算和人工智能。 ，在客户服务、市场分析、风险定价等方面进行创新尝试，寻求从投资顾问端、财富管理端、客户服务端等向全方位智能化转型，提高服务效率。
同时，证券公司不仅要积极运用证券科技推动业务模式创新，更要严禁触碰法律底线和监管红线。 必须高度重视证券科技带来的风险挑战。 伴随证券科技的市场活动主要以数字化、虚拟化、云服务等形式呈现，模糊了市场参与者的身份特征、行为模式等关键因素，使得市场违法操作更加隐蔽化、智能化； 新技术的使用使得业务设计更加复杂，交易速度和交易量呈指数级增长，风险传播没有时间和空间界限，风险传播速度更快、破坏性更强。 此外，在开发新的交易技术时，可能会出现交易算法和系统的同质化，在资本市场波动时可能引发市场交易策略共振，从而引发市场系统性风险，甚至危及经济安全和社会稳定。
因此，证券行业随着新兴技术的深入应用，必须大力加强系统安全国际证券服务协会，加强业务风险的严格防控，加大业务合规性的严格监控，提高新兴技术的使用与监管要求的兼容性，有效防范证券科技潜在风险。
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