关于大数据:郑州商品交易所数智一体化助力交易所数字化转型

近日，星环科技在线上举办了 2022 年秋季新品公布周，带来数字底座、数字化转型、国产代替、数据安全与流通四大专题，60 余场演讲。来自金融、能源、交通、政务、高校、运营商等多个畛域的客户、合作伙伴现身说法，分享数字化转型成功经验。郑州商品交易所科技监管负责人杨和国联合本身在金融科技领域的摸索和教训，带来了《数智一体化助力交易所数字化转型》主题演讲。

近年来国家高度重视大数据、人工智能等技术的钻研利用，也明确了国家大数据策略，把大数据作为基础性策略资源。作为证监会体系下的交易所，郑州商品交易所（以下简称郑商所）正在推动数字资源的开发利用，以及转型降级。

同时，证监会从 2017 年开始也相继公布了多个对于大数据与人工智能技术的利用建设计划或者布局。在银行畛域，人民银行也印发了多个金融科技利用路线以及倒退布局，尤其是在证监会 2018 年提出监管科技总体建设计划后，也明确了五大根底数据分析能力以及 32 个监管业务剖析场景。2021 年 9 月，追随国家的“十四五”战略规划，证监会也提出了证券期货业科技倒退“十四五”布局，次要提出加强自主创新能力与科技监管程度，逐渐打造金融科技倒退生态，助力中国经济从高速增长转向高智能倒退。

星环科技大数据根底平台 TDH 助力郑商所数字化转型之路

纵观金融行业的发展趋势，国外的交易所曾经从繁多的资产交易中心变成了寰球倒退核心，从外围业务到内部服务都逐渐进行了数字化转型。而国内的期货交易所目前正处在大数据利用监管开发的初期，也建设了多个利用场景。总体来看，郑商所在金融科技倒退方面，不仅继续发展金融科技的钻研建设，也通过科技赋能和深挖数据价值，防备金融风险，服务实体经济，进一步加强市场监管能力和市场服务水平，正推动着交易所高质量倒退。

郑商所设立了金融科技策略定位以及倒退指标，从策略定位上提出了加强科技对业务的倒退撑持能力，促成业务与科技的深度交融，最终推动交易所的数字化转型。推动交易所的数字化转型，要实现科技监管能力、市场服务能力以及业务经营效率三个方面的晋升。

从 2017 年开始，郑商所在大数据、人工智能等技术上始终在进行摸索和钻研：2018 年做了大数据平台的 POC，最终抉择了国内具备自主产权的星环科技大数据根底平台 TDH，并在 2018 年实现了传统数仓的迁徙，构建了局部大数据利用；2018 年到 2020 年，开发了多个基于大数据平台的利用，取得了证监会以及人民银行的相干奖项；2021 年，提出金融科技倒退布局，增强数据中台建设，打造整体的大数据平台。

郑商所传统的数据仓库架构是一个简略的模型，时效性和存储空间都很差，尤其是存储空间扩容老本也十分高，2018 年在应用星环科技 TDH 从新打造了新的数据平台后，从数据接入到利用场景进行全流程的调整，实现了多元异构的架构，也齐全代替了传统数仓的架构。在应用星环科技产品的四、五年中，郑商所也发现了 TDH 的一些产品长处，比方重视审计方面，尤其是业务的平滑迁徙，能够根本不须要太多开发量、工作量就把之前 Oracle 的一些代码进行迁徙。而且还具备机器学习的平台，反对多语言，也为数据分析提供了很多帮忙。

后续，郑商所还将继续晋升数据经营服务能力，造成生态化的数据平台。

搭建 AI 预测模型，晋升智能决策程度

除此之外，郑商所还在 AI 方面与星环科技独特摸索了三个具备代表性的我的项目，别离是风控措施辅助决策、异样交易辨认以及套期保值额度审批。

期货市场次要连贯的是实体经济与金融市场，无效补救现货市场的有余，对于稳固和促成市场经济倒退起到了重要作用。在交易所的制度与政策中，保证金、涨跌停板、手续费这些措施是市场风控调节的重要伎俩，也是外围伎俩。如何调整保证金、涨跌费、手续费，如何无效地起到市场危险的调控？这给郑商所带了很大的难题。

基于此，郑商所与星环科技进行了深度单干，摸索利用历史数据、历史案例辅助风控调节的伎俩，这其中使用了大量的交易流水数据和历史参数，以及机器学习引擎和规定引擎两个引擎。其中规定引擎偏专家教训，能够联合调节各种风控操作的历史教训，进行一些调整规定；机器学习引擎就是利用之前调整的成果剖析，造成加权的预测序列，同时联合 TDH 的 TensorFlow 框架进行搭建，从预测后果、可视化图表、自动化报告上造成了闭环。最终实现了在政策出台前，评估风控政策、风控措施对期货市场的潜在影响，辅助交易规则措施的制订，使得政策更加审慎、正当、无效。

第二个案例是异样交易辨认。近年来期货市场的交易量逐步放大，参加的人盘根错节，国内外也引入了境外交易者，尤其是程序化交易，它的行为特色很难捕获，因为交易量和订单量十分的宏大，如何辨认某一客户的交易行为是否异样的或者是具备侵略性的行为将变得非常重要。为此，郑商所跟星环科技也做了这方面的钻研，利用星环科技大数据根底平台 TDH 和智能剖析工具 Sophon 搭建了逆向强化学习模型，联合客户的成交、订单、盈利等交易特色，反向预测市场潜在交易行为危险，通过危险构建客户的模型，实现在精准施策上更加智能和迷信。

第三个利用场景是套期保值的额度审批。在套期保值额度审批中最要害的一环是如何给客户批复套保额度，套保额度就相似于信用卡的审批额，给客户批多少额度也将决定这个客户后续的经营状况。传统的审批模式是工作人员收到提交资料后进行大量历史剖析和历史回归，去看给客户拟审批额度是否正当迷信，工作效率会非常低。通过摸索利用历史数据进行模仿剖析，主动生成举荐额度，套保人员能够依据理论须要，针对不同种类、不同的个别月、邻近月套保别离配置计算规定，生成报告。这样一来，会员提交 3 分钟内就会生成额度举荐，大幅晋升了套保额度的审批效率。

以后期货市场金融科技仍处于初期摸索阶段，也存在金融科技数据积淀和治理的有余。随着金融翻新步调的放慢，证监会也增强了科技监管的要求，要求行业要放慢推动数字化转型，郑商所将持续深入金融科技钻研，增强科技翻新与数据利用，晋升监管效率与服务水平。

下一步郑商所将聚焦四个方面进行布局：一是推动大数据服务翻新，就是赋予业务疾速翻新和低成本试错能力，推动大数据服务的翻新。第二是升高信息化建设与运维老本，加大云计算投入，实现对立的治理和共享，极大升高信息化运维老本。第三是继续健全数据治理体系，对立数据存储与解决平台，降级优化大数据平台架构，进步数据分析能力以及合规监管能力。第四是促成交易所数据生态倒退，将从数据利用，AI 模型等多个方面互相的交融，造成建设闭环，促成交易所的生态倒退。