数字化转型的兴起对于金融机构、金融行业乃至金融体系产生了深远影响。商业银行金融市场业务在数字化转型中相较于传统信贷业务存在得天独厚的优势。文章从金融市场业务特点出发，切实分析中小银行在数字化转型中面临的问题及应对措施，并从前中后台一体化场景建设中探索中小银行金融市场业务数字化转型的路径方向。

　　随着近年来云计算、大数据、人工智能等多项技术的发展与创新，数字经济成为中国经济最具影响力、创新力和发展潜力的经济业态。习总在党的二十大报告中指出：“加快发展数字经济，促进数字经济与实体经济深度融合。”数字化转型的兴起也对金融机构、金融行业乃至金融体系产生了深远影响。中小银行多从零售、小微等业务入手，从经营、风控、运营推动转型，金融市场业务在数字化转型中相较于传统信贷业务存在得天独厚的优势，线上交易业务的达成本身依托于相应的交易系统和协助提供海量数据分析的信息终端，除具有一定稳定高效的基础设施外，相对系统化积累的海量数据资产也为数字化转型提供了基础。

　　金融市场业务链路复杂、产品类型丰富、涉及多个业务领域，中小银行在实际业务中存在业务割裂、业务断点的现象，业务管理未能实现全流程化和线上化，提高了跨条线协作成本，影响业务运营效率。以债券投资为例，多数中小金融机构系统管理涉及到同业管理与授信系统、交易系统、风险管理系统、结算系统、账务系统、报表系统，可能部分机构还涉及到与行内OA系统或流程管理系统的交互。各个系统各自为营，数据接口建设不完善，一笔交易涉及到的各类要素、审批、校验由多系统重复管理，不仅存在重复录入、数据重叠的问题，还可能因为口径等问题存在多系统数据不一致的问题，导致数据管理分散化、碎片化。

　　数据是金融市场业务数字化转型的基础和基石，对业务驱动和发展的重要性毋庸置疑，但在实际业务运营过程中，常常存在部分数据质量不高、数据管理口径不一致、数据管理标准不统一、数据理解使用不充分、数据管理应用技能不足等问题，使得未能对数据进行充分的挖掘，数据对业务的引领作用和辅助决策的能力未能有效发挥。

　　金融市场业务涉及多资产、多品种、多币种、多市场，且其业务受到宏观环境、市场行情、监管政策等多因素影响，是典型的需要快速响应市场变化、灵活适应市场环境的敏态业务。这要求中小银行建设强大的数据中台，在业务数据化的基础上实现管理智能化，从而为敏态业务的开展提供快速服务的能力，加速业务优化升级和创新转型，提升业务运营效率，推动业务适应市场发展趋势。但目前，大多数中小银行仍不具备这样的条件。

　　数字化转型需要高额的金融科技资金投入，这无疑增加了中小银行的负担，相较于大型银行，中小银行基础设施建设起步晚、系统建设不完善，且囿于规模限制，资金、技术、人才持续高成本投入及后期维护的压力，自主研发能力不足，多以与第三方合作或外包为主，很难掌握核心技术与资源。即便是以付费过桥的形式利用外部力量，如何能将相对标准化的产品实现客制化的落地，并且完成全流程的赋能，也是中小银行所必须考虑的问题。与此同时，不投入则难以应对多变的市场环境及激烈的市场竞争，尤其是在传统业务承压的背景下，金融市场业务在流动性管理、盈利管理等方面对于部分机构的重要性愈加凸显，因此，要不要投入、能不能有效地进行数字化转型，是中小银行面临的现实问题。

　　在数字化转型的过程中，人才支持是业务发展的基础，面对技术快速更新迭代的现状，多数中小银行都面临着应对不暇、进退失据的问题，而这无疑与业务和金融科技复合型人才培养和投入的不足紧密相关，特别是部分机构将科技部门定位为后台保障部门，致使面临人才招聘难、培养难、成长难的问题。

　　数据治理是数字化转型的基础与核心，通过培育数据文化，制定数据治理策略，加强数据质量管理，借助数据集市等方式打破部门壁垒、系统孤岛，不仅要实现数据集中，而且是要实现数据共享，提升数据资产价值。一是拟定统一化数据质量标准，厘清数据来源，避免数据重复或质量低下问题发生。二是建设数据集市或数据平台，提升数据转换和分析能力，加强数据应用、建模和多模态分析能力，为数据赋能业务创造条件。三是建设系统间数据共享、行内外数据互联、系统内银行数据协作的度数据联动的模式，加强数据交互。

　　一是加大基础设施投入，提升数据管理能力，保障数字化转型的可持续发展。二是引入先进同业的数字化转型经验或系统工具的同时，立足于中小机构自身的业务需求，避免大而全的应用场景，做好取舍，建立针对性的方案，以期降低成本、提升效率。三是优化与第三方公司的合作机制，在提供咨询服务、搭建数字化平台的过程中，摒弃拿来主义思维，增强核心技术、业务流程和风险管理的自主掌控能力。四是通过建立协作与联盟的方式抱团取暖，提升投入的规模效应，特别是在基础设施建设、数据治理等方面，通过发展金融市场数字化转型联盟、实时合作项目，提升数字化经营能力和竞争力。

　　一是加强跨部门跨职能的业务协作和组织管理，建立敏捷小组，突破原有的部门壁垒，通过组织架构的创新与团队协作的变革，强化金融市场业务和科技的联动与融合，推动业务创新发展。二是加强人才外引内训，培养金融、数据、科技复合型人才，特别是在数据治理、人工智能、模型算法等专业领域的数字化人才。一方面通过人才引进推动数字化转型向专业化发展，为业务注入新活力，同时加强人才培养，因材施教，促进业务人员科技化、科技人员业务化，培育同时具有数据分析思维和金融科技技术、精通金融市场业务的专业化人才，为金融市场数字化转型夯实人才基础。

　　现在的业务管理系统多为交易后管理系统，轻事前而重事后，特别是中小银行系统建设投入不足，投资经理多用Excel等方式对自己的配置策略进行估算，不仅效率低下，且容易产生低级错误。通过数字化电子交易系统，事前可借助试算器完成配置前后的损益分析、风险指标对比，尝试通过虚拟交易打标签或构建虚拟投资等方式形成交易策略的比较，通过久期、PVBP、资本利得、票息等多个指标的输出来减少人为计算的错误与时间，提升分析速度，避免错失交易机会。后期可以发展到智能化选取最优策略，如通过宏观经济指标、交易情绪指标、机构行为指标、重大事件冲击下的人为调整拟合不同券种收益曲线，用于构建交易组合，同时将行内信贷投放情况、到期情况、流动性管理情况等数据纳入看板，实时拟合资金需求数据，作为策略执行的限制条件，最后输入资产收益率、风险管理指标、最大回撤等目标变量，自动分析不同投资策略的收益风险情况，智能化选择投资策略。事中可以对策略执行情况进行监控，如债券投资的价格、交易量、久期、PVBP等，根据其配置时点的市场表现判断当期策略拟定的合理性，并且可以根据市场当时成交利率比较策略执行偏离度，如价格偏离度和交易量偏离度等。事后可通过市场信息的搜集，对于策略执行效果进行回溯管理，比较投资组合的收益率与基准收益率差形成的超额收益率，并对其进行分解归因，评价决策行为的科学性和有效性。

　　借助跨市场跨品种的交易行情展示与虚拟交易的构建，实时观测不同债券的利差或是不同品种之间形成的短暂市场价格偏离，通过自动化的一些设置提示可能的套利机会，比如非活跃券的价差实现，可能因其缺乏活跃报价，导致即期和远期利率的曲线构建出现一定的价格偏离，如果系统支持构建合理的利率曲线对其实现精确定价，则可通过自动化交易策略完成套利交易，增厚资本利得。再如针对机构行为建立波段捕捉模型，通过数据分析抓取市场操作机会。债券市场参与者以机构投资人为主，因此机构行为对于债券市场波动有着举足轻重的影响力，不同类别的机构资产管理目标、监管约束、风险偏好对于债券市场的走势和发展都有着重要意义。因此通过大数据处理分析数据内在联系，捕捉机构行为特征，预判市场走势，比传统盯盘更具效率。

　　数据看板可以更全面地抓取相关数据，还可进行数据可视化处理，避免人工盯盘的疏漏。同时，数据看板抓取数据更有效率，还可借助机器学习等技术分析数据内在逻辑与联系，在部分波段交易方面可以提供比人工盯盘更快的信息处理和更多的交易机会的提示。

　　有效的风险防控体系应该覆盖到业务全流程，包括事前防控、事中校验、事后监控，且事前和事中的风险管理尤为重要。完善的风控体系体现在全面的规则管理体系、全面的事件管理体系、自动化的数据分析体系以及智能化的风险干预行为，能充分实现风险管理的前置化、自动化、可视化、智能化。

　　随着债券市场违约步入常态化，如何利用内外部数据构建不同行业主体的信用分析模型是每一个进行信用债投资的中小银行所要研究的重点。信用评分卡作为国外相对成熟的预测方法在信用风险评估领域和风险管理领域有着相对广泛的应用。中小银行可以通过机器学习平台，引用外部数据库与内部数据进行分析融合，通过因子分析、主成分提取等方式进行数据降维，突破传统过度依赖专家评分的主观性影响约束，借助模型拟合和机器学习不断优化参数的方式，从定量的角度对发行人进行内部评级，评价发行人的信用风险，并辅以人工判断的方式构建债券可投库。

　　一是围绕实时化、数据化建立数字化风控体系，整合风险管理视图，以线上化、系统化、可计量为管理目标，借助大数据自动化和连接性的优势，减少人工搜集数据，让员工可以聚焦于更有价值的工作。二是整合交易数据，实时监测组合风险指标，进行收益风险评估，支持构建情景分析和压力场景，实现自动化风险监测预警。三是从业绩归因、损益分析、风险调整收益、趋势分析以及组合分析等度进行产品组合量化分析，实现全方位的风险评价。

　　一方面，多数中小银行目前已建立以限额管理为核心的市场风险管理体系，但随着交易业务的发展和交易品种的丰富，未来可以借助机器学习等人工智能技术，基于已有的交易数据和风险特征，分析提炼相关管理规则，对新产品新业务的风险情况进行分析，并对存续的限额管理指标进行自我修正，为业务发展提供前瞻性的风险管理。同时对于风控中的每一项涉及业务要素的活动，通过事件捕获机制，触发相应的业务活动对策，真正做到柔性流程和执行环节的动态路由，以应对现实中发生的波动性情况，从而将风控限定在T+0的捕获窗口之内，实现从“人控”向“智控”的转变，提升风险管理敏锐度。

　　另一方面，建立健全智能化监测体系，加强风险预警系统建设，从信用风险的事后防范向事前预测和事中管理的方向发展，为业务开展提供智能化的辅助决策。一是投前通过词汇网络等可视化方式，结合司法、财务、交易行为、市场价格等结构化或非结构化数据的分析，从多个微小波动事件入手，形成事件聚合，进而预判可能发生的风险隐患，增强投前预判能力。二是投中加强持仓监控，做好事件跟踪、通过构建预警规则，绘制关联关系图谱，关注风险传染演绎。三是投后做好事件捕获，利用事件聚合建立因果溯因管理，发布及时止损等业务行为建议，提升资产保全能力。

　　一是推动后台业务流程与前台业务系统进行数据直连，包括交易后管理系统、账务处理系统、债券登记托管结算系统、清算系统，通过数据实时传输和无缝对接，实现自动化交易要素匹配、库存校验及额度冻结、自动出账和资金收付，减少人工操作确认，实现STP直通化处理，提升后台流程运营效率。二是引入机器人员工进行标准化或重复化的业务作业，运用智能识别(ICR)、流程自动化机器人(RPA)等新技术赋能，节省人工工时，提升业务办结效率。

　　一方面突破单一节点创新，最大化发挥数据价值，从业务全链路入手构建金融市场业务前中后台一体化管理体系，建设一体化的业务管理平台。另一方面从搭建数据集市入手，整合客户、产品、运管各类架构层级，汇总行内外、上下游不同数据指标，统一数据口径和质量标准，完成数据清洗、平滑、一致性校验等，提升数据一致性和准确性，夯实数据供给能力。同时在基础数据基础上建立经营分析、风险管理、信息披露、运营管理、报表报送、绩效考核等数据加工层，提升业务支撑、风险分析、经营管理能力。此外，借助系统整合底层基础数据和模。