摘要：如今數字化轉型已成為各行業發展的必經之路。本文分析了數字化對證券公司固收業務主要環節的影響，歸納總結出數字化轉型過程中的常見困境，最后提出了證券公司固收業務數字化轉型的可行路徑和工作重點，試圖為證券公司固收業務的數字化轉型打開新思路。

　　關鍵詞：金融科技 證券公司 固定收益業務 數字化轉型

　　數字化將帶來固收行業的革新

　　隨著新時代背景下科學技術的迅速更新迭代，數字經濟和數字化轉型的號角在各行各業爭相響起，大有破竹之勢。其不僅極大地改變了我們的生活方式，也深刻影響了各行業的商業邏輯。數字化轉型已然成為行業發展的必經之路。債券市場作為我國多層次資本市場的重要組成部分，肩負著深化金融結構改革、完善央行宏觀調控和推動利率市場化改革的重大使命，更應積極擁抱數字化技術，主動探尋更多創新發展機會和途徑。而證券公司作為債券市場重要的參與者和服務商，也應及時抓住這一時代機遇，積極探索固定收益業務(以下簡稱“固收業務”)的數字化轉型路徑。

　　縱觀當下金融科技的發展方向，大數據、人工智能和區塊鏈將是繼移動互聯網之后的三大核心技術。在固收業務領域，大數據可以應用于反欺詐、用戶畫像和精準營銷等，人工智能可以應用于智能客服、智能風控等，區塊鏈技術可以應用于對賬與結算、電子合同、智能合約等。此外，還有其他各項高新技術和先進理念都可能引發固收行業的變革。數字化轉型有望為固收行業提升展業效率提供技術支撐，對整個債券市場的展業模式和流程也將產生重大影響。

　　那么，如何通過金融科技的力量實現證券公司固收業務的鼎新革故?本文將分析數字化對證券公司固收業務主要環節的影響，總結出數字化轉型過程中的常見困境，在此基礎上提出固收業務數字化轉型的可行路徑和工作重點，試圖為證券公司固收業務的數字化轉型打開新思路。

　　數字化對證券公司固收業務環節的影響

　　(一)數字化對固收債券發行業務的影響

　　目前債券發行業務出現了部分證券公司惡意壓低承銷費、破壞市場環境，募集說明書不夠嚴謹，招標流程不夠規范等問題。數字化轉型的出現正好提供了改變現有模式的契機。證券公司可建立統一的發行人資料庫，用歷史數據分析并歸納發行人特點，提供定制化服務。一個強大的數據服務系統可以給前臺承攬承銷人員提供有力的支持。

　　數字化轉型將革新債券發行業務的整體流程，提高證券公司承攬人員的議價能力，提升其承做人員的工作效率，同時降低發行人和投資者的風險，提高穩定性。

　　(二)數字化對固收債券銷售業務的影響

　　債券銷售業務的目的是為發行人募集資金，為投資者提供可以選擇的投資標的。然而，目前由于市場更多偏向于為發行人提供服務和保護，對投資者的服務和保護較少，信息透明度仍待提高。證券公司可基于數字化技術，建立統一的債券銷售平臺。一方面，統一平臺后更低的邊際成本可以有效降低發行費用;另一方面，統一的信息披露要求將提升信息透明度。統一平臺還可帶來服務的精細化、個性化。各證券公司要推出更具吸引力的服務方式，提升平臺的服務水平，從而帶動整個行業的質變。另外，所有通過平臺投入的標位都能經由人工智能處理達到即時風險審核和風險預警的目的。

　　數字化轉型將減少發行人和投資者之間的主要矛盾，提高證券行業的銷售服務水平，提升市場化程度，并分散風險。

　　(三)數字化對固收債券交易業務的影響

　　傳統的債券交易業務具有交易筆數少、交易量大、場外性強等特點。數字化將為交易業務帶來更多的可能性和更大的保障，這從對每只債券的信息數字化，到對每個交易方的持倉數字化等都有所體現。同時，以量化交易、智能選債等新型輔助交易為代表的新興數字化技術也在改變資產管理業務的開展模式。現在越來越多的企業推出了針對債券交易業務數字化轉型的新產品，這使得交易環節可能成為固收業務中數字化轉型最快、最好的一環。

　　數字化轉型將為整個固收生態帶來更穩定和通暢的交易環境，提供更便捷和安全的交易服務。這也將是債券市場進一步擴大開放的重要步驟。

　　(四)數字化對固收債券研究業務的影響

　　債券研究往往是對發行人的研究，而研究業務的開展經常受限于公開信息過少、信息不對稱等障礙，所以為研究員提供透明的數字化平臺和研究工具是極具意義的。傳統的數據提供商如萬得、森浦等，都是單純的資訊提供商，研究性內容較少。研究員們的數據無法即時互通，存在較強的滯后性，而建立研究員們的專屬數字化研究平臺可以有效地解決這一問題。數字化研究平臺可對市場研究信息進行匯總、篩選和處理等，人工智能技術還可以幫助研究員對數據進行二次核查。

　　數字化轉型將提高整體債券研究水平，建立更有效的估值模型和更優質的信用評價體系，使得市場可以更迅速地發現債券的價值，降低真正優質企業的融資難度。

　　證券公司固收業務數字化轉型的常見困境

　　盡管部分證券公司已經認識到固收業務數字化轉型的必要性，甚至已經在嘗試轉型，但轉型過程中遇到認知、人力、跨部門協作等困難是在所難免的。本文提出幾類常見的典型困境。

　　(一)數據驅動業務的具象認知不足

　　數據在業務驅動上的重要性毋庸置疑，但在實際展業過程中各方面原因往往會牽制數據對業務決策和迭代的支持。例如，企業領導班子對數據理解不充分，員工數據應用技能不足，數據質量差和數據應用標準不統一等，導致數據往往淪為了各業務團隊爭取話語權、粉飾太平的工具。因此，需要全公司自上而下提升對數據驅動業務的認知，理解數據驅動業務落地過程中的難點，提升團隊整體對數據認知和應用的能力，為數據驅動落地打下堅實的基礎。

　　(二)對數據基礎建設的重要性認知與投入不足

　　只有建立了完備、準確的數據基礎，數據才能發揮出價值。在沒有數據基礎建設的情況下，數據本身無法為業務提供真正有效的輸出，不僅如此，數據反而可能成為一種負資產。因為除了數據采集和數據處理層面的投入之外，還需要為檢驗數據可信度投入高昂的數據排查和清洗成本，而經不起應用層檢驗的數據資產就成為了負資產。

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