证券行业金融科技探索与实践——证券信息技术研究发展中心（上海）2018年课题报告精选

1.1 背景

随着资本市场的全球化，各国外汇、信贷及利率等方面的管制放松，国际金融市场逐渐成为一个密切联系的整体市场。尽管有时差，但由伦敦、纽约、东京和新加坡等国际金融中心组成的市场，已经实现了７×２４小时不间断的金融交易，其中包含黄金市场、外汇市场、期货市场等。

    对证券行业而言，跨时区、跨交易所的合作有利于内地和世界各地证券业的交流发展，有助于人民币国际化的推进。港股通、沪伦通的探索都在预示着未来的证券交易将不仅仅局限于境内交易所，还会向跨时区、跨交易所的方向发展。

    对券商而言，连续交易将带来前所未有的机会，迎合投资者投资、套利和避险的需求，将是券商的核心竞争力。

然而，由于传统券商端交易系统设计时，市场并无此类需求，因此很难适应７×２４小时连续交易的要求。对此，本章尝试回答“券商交易系统如何满足７×２４小时连续交易”这个问题（下文简称７×２４小时连续交易问题）。 

1.2 研究目标

本章理解的７×２４小时连续交易，是指交易系统有能力对外提供持续、稳定的服务；同时，交易系统“内部”，在不停止整体对外服务的前提下，有能力进行维护升级、所司测试、容量扩展等事务。本章更多地侧重在连续交易，而不是去强调７×２４小时一秒钟都不停。

连续交易，在软件工程上是一个综合性的课题，对国内大多数券商而言，都需要考虑已有系统如何支持连续交易，可谓千头万绪。本章并不是研究其中所有的问题，而是对以下问题重点聚焦：

    （１）怎样的系统架构足以支持７×２４小时连续交易？

    （２）连续交易时，如何保证资金的使用效率？

    从现实意义讲，对于场内证券和场外开放式基金的结算确权文件，券商端收到的时点不同，场内外的资金在券商端清算后的结果若能快速作用于交易，就能保证连续交易时的资金使用效率。

证券信息技术研究发展中心（上海）（以下简称ITRDC）是由中国证券监督管理委员会批复成立，上海证券交易所负责建设和运营的行业技术研究机构。自2011年成立以来，专注探索证券信息技术热点、难点问题，联合行业开展课题研究，并陆续成立了监管科技实验室和低时延技术实验室，积极推动行业交流、技术推广。

随着电子化交易正在以快速的步伐进入现代资本市场，逐渐替代过去传统的交易方式，中国资本市场的交易效率不断提高。而随着人工智能、区块链技术的发展，交易所正面临着一次新的科技浪潮，这也为各种业务的革新和开展带来了深远影响。

为更好洞悉行业各机构在前沿科技领域的创新与需求，进一步推动行业技术的交流探索，解决行业共性问题，证券信息技术研究发展中心（上海）联合产学研各界展开了积极的课题研究。本书共分为三大部分，即“交易与监管”“运维与服务”“安全与管理”，收录了其中的一些优秀课题报告，内容涉及区块链场外交易监管、7*24小时连续交易、智能运维、物联网技术在数据中心的应用等。这些主题均为当前证券行业的热点。

目录

第一部分 交易与监管篇

７×２４小时连续交易研究

作为对行业７×２４小时连续交易的探索，海通证券提出了一种交易、结算分离的新系统架构以提高资金使用效率。其从交易节点能否独立运行、结算节点能否独立结算、交易节点能否连续运行的角度论证了新架构的可行性，并提出了数据上下场、交收资金及时同步两个方案和一个多批次清算的设想。

基于区块链技术的场外交易及监管应用研究 

为解决场外交易清算效率低、监管执行难、缺少隐私保护的问题，国泰君安等深入探索了区块链技术在场外期权和理财产品等典型业务上的应用。对机构内业务，节约了每日２小时左右的清结算时间；对机构间业务，避免了复杂的对账流

程，提升了资金效率。此外，其还利用区块链技术实现了实时的穿透式监管和敏感数据隐私性保护的要求。

第二部分 运维与服务篇

证券信息技术智能客服应用研究

基于语音识别、自然语言处理、深度学习等技术，并结合上交所客户服务现状，安信证券研究了在呼叫中心及网上在线服务领域引入智能客服的方法。针对两类应用场景，其分别实现了呼叫中心智能语音导航和在 ＱＱ、微信服务渠道上接入在线智能应答机器人的功能。

基于大数据与机器学习的证券行业智能运维体系建设

光大证券联合日志易与清华团队，研究了基于人工智能技术的新一代运维方法ＡＩＯｐｓ在证券业运维管理中的应用。研究结果表明，ＡＩＯｐｓ能极大降低运维工作强度，显著提升反应速度，使得运维效率大幅提升。该体系在光大证券某应用系统上实现了异常检测和异常定位等场景，为运维工作带来了实际收益，具有很强的指导意义。

第三部分 安全与管理篇

基于攻击链的网络威胁捕猎架构设计

面对国内外日益复杂的网络安全形势，长江证券等以蜜罐技术为基础，设计了基于攻击链模型的网络威胁捕猎架构。通过伪装真实的目标主机和网络环境，诱骗攻击者进入蜜罐系统，收集并分析其在蜜罐系统中的各种操作及意图，加强关键网络对攻击入侵的防御能力，提升各机构的网络威胁预警能力、网络攻击监测能力，以及安全事件的快速应急响应能力。

基于可信计算的金融信息系统安全态势感知平台 

为响应网络安全法的相关规定，东吴金科与北京大学等研究了基于可信计算的安全金融运维平台。其整合了区块链与大数据人工智能分析技术，为金融关键信息基础设施系统的关键数据建立可信的数据存证与传输，防止金融恶意或者虚假数据在关键信息基础设施中产生。

物联网定位技术在数据中心人员管理的应用研究 

上交所会同清研讯科以上交所技术公司数据中心为样本，探究了物联网定位技术在数据中心人员管理中的应用。其设计了基于 ＵＷＢ定位技术的数据中心人员管理应用系统，同时辅以人脸识别技术解决了物联网定位技术在数据中心场

景下的无卡尾随、人卡分离的管理漏洞，并在上交所技术公司数据中心进行了实地验证，证明了该技术可有效提升数据中心安全管理水平、降低人力资源投入。