FinTech強(qiáng)勢(shì)來襲，金融人何去何從？

卷首語

金融海歸，這群擁有國(guó)際化視野、勇于摒棄傳統(tǒng)禁錮的時(shí)代追求者，在金融科技大浪潮的沖擊下更新、蛻變、迭代，緊抓行業(yè)變革的機(jī)遇，儼然正在成為新金融科技時(shí)代的寵兒。

曾晨光，就是這樣一位在新技術(shù)與金融相互追逐的大環(huán)境中不斷摸索的金融海歸。緊跟趨勢(shì)成為了懂AI的金融人，在新時(shí)代的風(fēng)潮來臨前，秣兵厲馬，蓄勢(shì)待發(fā)。

曾晨光，2014年畢業(yè)于北京第二外國(guó)語學(xué)校，在校期間憑借著優(yōu)異的成績(jī)響應(yīng)國(guó)家項(xiàng)目的號(hào)召前往美國(guó)學(xué)習(xí)，就此選擇留美攻讀金融學(xué)碩士;2016年回國(guó)深造，隨著科技發(fā)展全面席卷金融行業(yè)，他看到了傳統(tǒng)金融與科技加速融合的契機(jī)，先后在金融大數(shù)據(jù)領(lǐng)域、證券研究領(lǐng)域不斷的嘗試與探索。2018年，在金融產(chǎn)業(yè)革命的開端他選擇了將自己的金融夢(mèng)融進(jìn)金融科技的浪潮，與這個(gè)時(shí)代一同揚(yáng)帆起航。

曾經(jīng)，人生苦短，我學(xué) “Python”

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聽說Python是未來最火的編程語言之一

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金友匯：《量化分析》課程的學(xué)習(xí)對(duì)您有哪些幫助?

曾晨光：我現(xiàn)在是一名金融行業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，這份工作對(duì)計(jì)算機(jī)和編程都有較高的要求，雖說曾經(jīng)有過數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)歷，可當(dāng)時(shí)在工作中用到的主要是SAS的統(tǒng)計(jì)分析、Excel或者VBA的編程，而我又是金融專業(yè)背景，因此對(duì)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域是相對(duì)陌生的。直到去復(fù)旦大數(shù)據(jù)學(xué)院研修后，才發(fā)現(xiàn)目前這個(gè)行業(yè)用的編程語言大都是Python。剛開始是在網(wǎng)上自學(xué)一些免費(fèi)的課程，發(fā)現(xiàn)這些視頻內(nèi)容雖然跟計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)編程有關(guān)，但它的場(chǎng)景應(yīng)用并不適用金融專業(yè)，這種零碎不系統(tǒng)的知識(shí)點(diǎn)讓我挺苦惱的。

很偶然的一次機(jī)會(huì)，在紀(jì)慧誠(chéng)老師的微博上接觸到了金程AQF的課程。在一段時(shí)間的學(xué)習(xí)過后，我發(fā)現(xiàn)該課程的內(nèi)容與金融行業(yè)的知識(shí)是緊密聯(lián)系的，更重要的是它偏向金融量化實(shí)戰(zhàn)，涉及到一些基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合量化策略的編程內(nèi)容，短短的幾行或者十幾行代碼就能實(shí)現(xiàn)非常宏大的策略編寫。

我想，Python是當(dāng)下我所接觸到的較好的編程語言。它有兩個(gè)很強(qiáng)大的庫——pandas庫和numpy庫，同時(shí)還包括scipy庫和一些人工智能的開源框架，這些就足以讓你自行搭建模型。接著，再找一個(gè)相對(duì)強(qiáng)大的算力CPU，就可以正常運(yùn)行一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的量化策略模型，這個(gè)過程對(duì)學(xué)編程的伙伴來說是極具創(chuàng)造與挑戰(zhàn)的。我認(rèn)為這是與市面上其他類似課程最大的不同之處，也是它最吸引我的地方。

另外，我真的很高興在學(xué)習(xí)中遇到了很多專業(yè)背景相似且志同道合的朋友，讓我能夠有機(jī)會(huì)近距離去請(qǐng)教行業(yè)內(nèi)部?jī)?yōu)秀的人士，接觸到他們對(duì)于量化投資領(lǐng)域獨(dú)到的見解。同時(shí)讓我倍感欣慰的是，老師會(huì)非常高效的幫助我們解決編程和策略問題，并且還會(huì)告訴你收集前沿資料的種種途徑，這些對(duì)于在金融科技行業(yè)剛剛起步的我而言，都提供了非常大的幫助。

現(xiàn)在，要搶占金融科技下半場(chǎng)的“入場(chǎng)券"

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機(jī)器取代人工是大勢(shì)所趨

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金友匯：您的履歷非常漂亮。本科及研究生期間連獲3次獎(jiǎng)學(xué)金，5次優(yōu)秀干部，還未畢業(yè)就已經(jīng)有2次金融行業(yè)實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，剛畢業(yè)1年不到已經(jīng)學(xué)習(xí)了2張金融行業(yè)的“黃金證書”(CFA/AQF)，中間還在復(fù)旦大學(xué)研修過。這一連串的評(píng)獎(jiǎng)、編書、出國(guó)、考證、實(shí)習(xí)、就業(yè)后，為什么最終選擇了金融科技領(lǐng)域?》》》想要考CFA或者AQF證書的點(diǎn)我咨詢

曾晨光：金融行業(yè)在科技驅(qū)動(dòng)下的變革讓我看到了危機(jī)與機(jī)會(huì)。金融專業(yè)剛畢業(yè)，回國(guó)找工作那段時(shí)間是非常艱難的，當(dāng)時(shí)對(duì)金融行業(yè)也是持一種觀望的態(tài)度，最終選擇了券商研究所。

大型券商的架構(gòu)規(guī)劃一定是標(biāo)準(zhǔn)化很高的業(yè)務(wù)模型，比如風(fēng)控、統(tǒng)計(jì)分析或者離線批處理在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上包括規(guī)則上都有非常嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)化。行業(yè)內(nèi)部把金融科技劃分為“1.0”、“2.0”、“3.0”。1.0階段儲(chǔ)存信息、2.0階段針對(duì)信息做統(tǒng)計(jì)分析、3.0階段是信息和產(chǎn)品的應(yīng)用。我的工作主要是在1.0和2.0階段，其中保證標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化的工作量真的很大，如果完成一個(gè)項(xiàng)目分析需要7天，可能有4天需要做數(shù)據(jù)處理，而我認(rèn)為這部分工作將來可能會(huì)被機(jī)器所取代。

其實(shí)我們都不愿意探討“被機(jī)器取代”的話題，因?yàn)楹ε伦约罕蝗〈?，更不想被取代。短期來看，在投行或者金融研究領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的要求是非常高的，但是目前像自然語言處理還有文本的OCR識(shí)別這些比較前沿的技術(shù)使用，未來很大程度上會(huì)減少投行人在法務(wù)合規(guī)和風(fēng)控上的參與，包括智能的一些盡調(diào)和估值模型都是可以通過程序化手段來實(shí)現(xiàn)。非常典型的例子就是銀行的ATM，現(xiàn)在遠(yuǎn)程的客服通過ATM就能幫你開戶解決銀行卡辦理問題，僅此簡(jiǎn)單的金融科技的應(yīng)用就取代了一大批的銀行工作人員。

面對(duì)大環(huán)境，如何能讓我們有限的精力投入到業(yè)務(wù)和應(yīng)用之中，給出專業(yè)的分析和意見實(shí)現(xiàn)自身更大的價(jià)值，我認(rèn)為緊跟時(shí)代的變化，成為一個(gè)金融+科技“復(fù)合型”的專業(yè)知識(shí)背景的金融人會(huì)更順應(yīng)這個(gè)行業(yè)對(duì)人才的需求。

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站在“巨人”的肩膀上看世界

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金友匯：您所在的公司目前主要客戶有哪些?

曾晨光：星環(huán)科技是針對(duì)金融、制造業(yè)、安防、航空等行業(yè)提供大數(shù)據(jù)底層架構(gòu)和底層軟件服務(wù)的平臺(tái)。

我們有強(qiáng)大算力技術(shù)支撐的大數(shù)據(jù)底層平臺(tái)。行業(yè)中有很多金融科技公司都在做上層應(yīng)用，如果用到的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法是矩陣式運(yùn)算，那么一般架構(gòu)是很難滿足實(shí)時(shí)性大規(guī)模的批處理需求，若想有效的處理數(shù)據(jù)，就需要用到大數(shù)據(jù)平臺(tái)，而此時(shí)星環(huán)就是擔(dān)任承上啟下的底層平臺(tái)。除了底層平臺(tái)，我們還有能滿足編程人員和業(yè)務(wù)人員需求的Sophon人工智能平臺(tái)。它可以將機(jī)器學(xué)習(xí)的模型分解成算子給予業(yè)務(wù)人員，通過拖拉拽可視化圖形操作的形式就可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)分析等日常工作來滿足用戶的需求。比如，目前券商的第一期數(shù)據(jù)治理和清洗結(jié)束以后，在第二階段大數(shù)據(jù)的架構(gòu)包可能會(huì)落地到一些人工智能的應(yīng)用。這也是目前行業(yè)最集中的領(lǐng)域，大部分人工智能的應(yīng)用是基于開源框架，但是開源框架是存在很多bug的，而我們基礎(chǔ)平臺(tái)會(huì)將前期數(shù)據(jù)自動(dòng)化的清洗、匯集，避免大量的bug，讓人員能騰出更多的時(shí)間專注于業(yè)務(wù)、專注于應(yīng)用、專注于創(chuàng)新。

目前國(guó)內(nèi)的證券行業(yè)急需一個(gè)平臺(tái)去支撐多元業(yè)務(wù)，而我們可以通過金融科技來幫他們解決財(cái)務(wù)、人力、風(fēng)控合規(guī)等方向的技術(shù)支持和儲(chǔ)備，幫助他們來支撐多元業(yè)務(wù)模式，助力國(guó)內(nèi)證券行業(yè)向現(xiàn)代投資銀行轉(zhuǎn)型。在海外的業(yè)務(wù)不僅僅涉及二級(jí)市場(chǎng)，還會(huì)出現(xiàn)股票、債券、期貨、信托等資產(chǎn)管理模式，這些對(duì)我們而言都有非常大的市場(chǎng)預(yù)見性。未來，公司不僅是專注在AI、bigdate、cloud領(lǐng)域，而是希望將這些資源和模型都變成數(shù)據(jù)資產(chǎn)和服務(wù)，不僅對(duì)內(nèi)能賦能輸出，對(duì)外也會(huì)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益，最后通過成熟數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品服務(wù)于外部客戶，形成數(shù)據(jù)生態(tài)的一個(gè)閉環(huán)。

未來，用“年輕”征服“年輕”

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金融業(yè)，AI的樂園

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金友匯：作為一名金融行業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，可否分享一些科技在金融領(lǐng)域的最新應(yīng)用?

曾晨光：我認(rèn)為目前科技在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在精準(zhǔn)營(yíng)銷方向。銀行、券商、保險(xiǎn)、基金包括金融監(jiān)管都是在使用金融科技的上層應(yīng)用，但不同的場(chǎng)景在金融細(xì)分領(lǐng)域的需求和痛點(diǎn)是不一樣的，更是無法完全照搬。

例如，銀行和券商兩者對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求就存在很大差異。大數(shù)據(jù)較早做的是數(shù)據(jù)治理，以前是用Excel或者用離線處理來滿足需求，即把舊有的數(shù)據(jù)匯集起來經(jīng)過清洗后變成一個(gè)有質(zhì)量的數(shù)據(jù)，可用于做統(tǒng)計(jì)分析，但隨著對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性和準(zhǔn)確性的要求越來越高，一部分具有優(yōu)勢(shì)的金融行業(yè)領(lǐng)跑者已經(jīng)提早進(jìn)入了準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析時(shí)代。

券商需要將當(dāng)天收盤的數(shù)據(jù)快速整理分析給到次日的業(yè)務(wù)人員，而準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析結(jié)合了離線批量處理的統(tǒng)計(jì)分析和一些業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)模型，基于強(qiáng)大算力的基礎(chǔ)架構(gòu)之上就可以迅速將一天的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和加工，并且保證數(shù)據(jù)的安全性。而大部分銀行會(huì)有成百上千萬的小型客戶，針對(duì)如此龐大的客戶群是需要復(fù)雜的大數(shù)據(jù)架構(gòu)對(duì)底層數(shù)據(jù)做線下離線分析的。而券商主要有機(jī)構(gòu)客戶和普通客戶，這兩類人群在上層需求應(yīng)用就有很大出入，機(jī)構(gòu)客戶的風(fēng)控建模是沒有辦法復(fù)制給普通客戶的，即使是同一個(gè)場(chǎng)景也要深入調(diào)研才能知道客戶的應(yīng)用需求。

目前金融科技的應(yīng)用主要集中在智能客服、智能投顧等建立客戶畫像的方向，通過已有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的營(yíng)銷模型進(jìn)行前期分析，像銀行信用卡精準(zhǔn)受限、券商客戶畫像匹配等做到精準(zhǔn)營(yíng)銷。但如果未來想做智能的運(yùn)維、智能的投行或者智能盡調(diào)時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是非常稀薄，就目前的技術(shù)而言，我們還處在不斷探索的階段。

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未來已來， 唯變不變

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金友匯：您個(gè)人對(duì)量化投資未來的應(yīng)用前景有什么看法?

曾晨光：我分析未來的應(yīng)用場(chǎng)景有三個(gè)“時(shí)間窗口。”

首先是中國(guó)的金融市場(chǎng)開放程度。目前看到的市場(chǎng)開放已經(jīng)是很大力度的，“時(shí)間窗口”在離我們?cè)絹碓浇牡胤酱筇げ降南蛭覀冏邅?其次是衍生品的發(fā)行常態(tài)化。近期兩年期國(guó)債期貨和銅期權(quán)都是快馬加鞭的上線，另外還有金融衍生品的常態(tài)化發(fā)行。做量化一定要對(duì)沖，但是就像之前紀(jì)老師在課上所說的，A股市場(chǎng)衍生在市場(chǎng)上的衍生品很少，所以想做一個(gè)無風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖套利是很難的，因此未來的衍生品發(fā)行常態(tài)化也是一個(gè)非常重要的時(shí)間窗口;最后和我們衍生品交易常態(tài)化有關(guān)系。國(guó)內(nèi)的量化交易還是偏向于量化編程或是量化策略加上一部分人工決策，用大數(shù)據(jù)的方式解讀這就是準(zhǔn)實(shí)時(shí)的交易策略，但是從2015年開始，量化接口的準(zhǔn)入由全部投資者變成更為理性專業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者。所以未來，我們可能會(huì)看到衍生品程序化交易的常態(tài)化正式進(jìn)入我們的視野，但這一切還需等待三個(gè)時(shí)間窗口完全打開以后，繁榮期才會(huì)到來。

金友匯：在人類歷史的長(zhǎng)河中，技術(shù)的進(jìn)步總是帶來失業(yè)的浪潮，面對(duì)人工智能時(shí)代的變革，腦力勞動(dòng)者也不再安全。人們堅(jiān)信，AI相關(guān)成果必將被應(yīng)用于各行各業(yè)，深層次改變經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式和人們?nèi)粘Ｉ?。未來，金融科技將成為金融產(chǎn)業(yè)下一階段競(jìng)爭(zhēng)的核心生產(chǎn)力，在這片待開發(fā)的全新土地上，年輕的金融人你準(zhǔn)備好了嗎?你身邊是否涌現(xiàn)了一批像曾晨光一樣目標(biāo)不斷前移、視野不斷更新的新興金融人?而你與他們又能否成為新時(shí)代下的掘金者?

(注：據(jù)麥肯錫全球研究院的一份報(bào)告中稱，在當(dāng)前全部820種職業(yè)、2069項(xiàng)業(yè)務(wù)(工作)中，約有710項(xiàng)工作可被機(jī)器人替代，金融業(yè)非但不能幸免，反而是AI的樂園，其中有43%的可能性會(huì)被自動(dòng)化替代。) 》》》AQF+CFA一級(jí)雙證***班

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備注：（CFA備考資料包含：1、CFA職業(yè)倫理道德手冊(cè) 2、CFA專用詞匯表3、CFA專用公式表 4、CFA協(xié)會(huì)原版書課后習(xí)題5、CFA協(xié)會(huì)歷年MOCK習(xí)題6、CFA前導(dǎo)課程7、CFA報(bào)名流程引導(dǎo)圖 8、CFA電子版資料 9、CFA百題精選題）

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