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大数据畅想曲:期货商业模式再造现在的困难不代表未来的方向，未来包括银行、证券、期货等混业金融的互融互通是一个必然趋势，而大数据将在不同的金融行业中起到重要的融通作用，这些隔离的行业全部打通后，大数据本身的价值也能更充分有效地发挥，最终推动我国金融市场的大发展大繁荣。 颠覆传统商业模式 如果说计算机远程自助交易系统的兴起大大弱化了“红马甲”的敲单功能，大数据时代的到来则开始颠覆期货业传统的商业模式。 如南华期货总经理罗旭峰所言，“现在的金融是靠IT技术支持的，再靠以往人工报单的方式是不可能赚到钱的。以前我们一天报几千笔单子，那是非常了不起了，交易员都已经手上出汗了。现在动不动一天是10多万笔、20多万笔的单子，与刀耕火种的时代已经不可同日而语。” 作为可以产生海量数据的行业，大数据正在改变着银行、证券、保险、基金等金融机构的运作方式。一方面，通过综合分析客户行为偏好数据、金融数据与互联网数据等，可以为精准营销、风险管理、金融分析、客户价值挖掘与个性化定制服务等提供数据依据，以减少市场波动和不确定因素对价格的影响。另一方面，依托于支付、云计算、社交网络及搜索引擎等互联网工具而产生的新兴金融模式——互联网金融，为传统金融机构带来了巨大的机遇与挑战。 “互联网最典型的功能是提高了效率、节约了资源，它直接链接了资源的甲方和乙方，靠交易成本为生的这一类企业，典型如贸易商、超市等都将受到空前的挑战。”中国国际期货董事总经理王红英指出，当前期货业最经典的商业模式还是经纪业务，在手续费率降低和经营成本上升的情况下，很多期货公司将考虑关闭营业部，大数据时代期货网上开户、网上交易将成为非常现实的可能。 按光大期货研究所所长叶燕武的设想，如果客户的一些个人身份信息及信用信息允许被期货公司获知，大数据将给期货界会带来巨大的变革。“期货公司可能已经提前准备了相应的保证金、佣金的价格以及对应偏好的交易品种的基础信息以及研究报告等(交易偏好被获知)，甚至不排除能够提供针对性的资产管理服务。未来参与交易的投资者可能更偏向于购买或者交易期货公司提供的财富管理服务，而非单纯地自身去进行交易，那么大数据就能够为客户进行量身定做，提供个性化的金融服务。” 据悉，美国期货公司经营客户的三大步骤即了解客户的需求和投资偏好，设计交易程序、策略和量化模型，提供合适的产品组合以供交易。与此对应的是，随着大数据的引入，国内客户的交易模式、交易习惯也会发生一些大的改变，高频交易、量化交易方式或被更多采用。“由于大数据所涉数据相对客观，回避风险的时间周期较短，客户可能越来越注重通过大数据来挖掘交易模型，再依据交易模型设计更多的低风险理财产品。”王红英指出。 围绕“以客户为中心”的理念，期货公司在大数据应用上的实践和研究开始逐步加速。以南华期货为例，在大数据和IT的支持下，公司战略性地开发了基于客户数据池的个性化服务体系，该体系建立在CRM系统之上，可以根据客户的行为分析，为客户提供实时的、针对性的策略服务、风险管理产品以及对客户交易行为的诊断，让客户在风险管理和投资管理上得到提升。 叶燕武认为，期货公司应当针对自己的特色有选择性地收集相关数据，同时形成自身的逻辑体系。“重视经纪业务的，不妨对投资者的投资偏好、客户来源等方面做具体的收集，为更好地服务经纪业务做铺垫；重视投研部分的，本身就对数据非常敏感，那么大数据方面应当尽可能地在数据的精确性、时效性等方面做更多的整理，同时也应当尽可能搜集产业链数据，为形成完整的基本面分析链条做铺垫；产品设计和程序化则可能需要更多高频数据，从中寻求一定的交易规律。” 值得注意的是，无论在客户风险控制还是公司风险控制上，大数据都可以极大地提升期货公司处理风险的能力。业内人士指出，一方面，期货公司可以在云计算的基础上，建立统一的服务器进行从业人员管理平台，完成合规性风控和道德风险最小化管理。另一方面，由于有了数据支撑，期货公司比过去更了解客户的交易模式、交易行为等，可以对其进行市场风险监控、合规风险监控。 硬币的另一面是，大数据时代对金融风险管理提出了更高的要求。宝城期货金融研究所所长助理程小勇指出，一是客户多样化、监管放开和新的漏洞不断暴露，道德风险增多。二是数据的准确性、合法性需要严谨的调研，而调研又会涉及到客户、机构的隐私，需要更多的制度保障。三是交易安全、资金安全需要更严格的资金存管和风控机制，对大数据做到合理合法的利用。 助推业态转型升级 在“产品为王”、“客户体验为王”这个原则的指引下，大数据时代的客户将获得更多专业性、个性化的服务，这对期货公司也提出更高的要求。业内人士认为，混业经营背景下，银行、保险、证券等传统金融行业之间的竞争日益加剧，数据资源的抢夺、数据入口的抢占会成为胜利的关键，期货业要学会积极利用大数据，来提升公司的竞争能力。 程小勇认为，在大数据时代的转型过程中，期货公司应建立客户数据库，有针对性的开发客户，拓展市场和维护客户；研发方面通过建立的产业链和交易层面数据深入有针对性研究，包括理论层面研究和应用层面研究；在产品设计上多指标大数据、多模型、多市场有效数据、多案例数据，有利于资管产品的开发，同时设计自己有优势的产品、符合客户风险偏好的产品等。 责编：李玉琴  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：kaiyun体育官方人口
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