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刘曙峰|恒生电子刘曙峰：没有数据沉淀，无法让AI模型有用武之地

_原题为 恒生电子刘曙峰：没有数据沉淀 ， 无法让AI模型有用武之地
“在数字化时代 ， 头部机构和中小型机构都会面临一定的挑战 。 头部机构对于我们服务的纵深能力提出更高的要求 ， 为此 ， 恒生接下来将加强产业上下游的整合；中小机构在某个细分领域可能会强 ， 但整体的研发投入不如头部 ， 需要为其提供一个整体性的解决方案 。 ”9月25日 ， 恒生电子（600570.SH）总裁刘曙峰在外滩大会期间接受第一财经采访人员采访时表示 ， 随着行业集中度的提升 ， 公司不仅要覆盖更多的客户 ， 更要关注产业的深度 。
作为一家技术驱动的公司 ， 恒生电子每年都需要投入一定的研发费用 。 财报数据显示 ， 2017年~2019年及今年上半年 ， 公司的研发支出分别为12.92亿元、14.05亿元、15.60亿元以及5.93亿元 ， 占当期营业收入的比例分别为48%、43%、40% ， 以及36.6% 。
“恒生服务的资管类客户受政策因素影响 ， 而政策因素有一定的不确定性 ， 我们需要为不确定性做准备 ， 从长期看 ， 要想保持领先位置 ， 就需要在研发投入上有一定的持续性和强度 。 ”刘曙峰认为 ， 不能过度关注短期研发投入产出比 。
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截至2019年年底 ， 公司的技术人员为4867人 ， 占公司整体人数的比例为66.15% 。 技术研发人员大致分为三级体系：研究院、研发中心、各个业务部门的研发团队 。 研究院主要是对一些前沿技术进行研究；研发中心分为数据、业务、区块链等小组 ， 负责底座部分；各个业务部门的研发团队在底座的基础上根据客户需求做应用部分 。
对于数字化时代的到来 ， 刘曙峰认为 ， 企业需要进行基础设施升级、业务流程重构、建设新的生产力等三个方面的能力建设 。 “这三个有一定的顺序关系 ， 没有基础设施升级就没有业务流程重构 ， 没有数据沉淀 ， 更加无法让AI模型有用武之地 。 ”刘曙峰表示 ， 以前更多的是利用信息 ， 然后依靠人的判断来做决策；现在更多的是利用信息数据、建模 ， 进而得出相应的结论 。
比如债券预警 ， 它是利用非结构化的数据来产生价值 ， 一般债券存在到期兑付不了的风险 ， 利用公开市场的信息抓取 ， 对于企业负面信息进行识别提醒 。
过去相当长一段时间 ， 金融机构的业务是同质化的 ， 主要是基于某一个业务牌照的获得、某一个业务许可、某一个业务资格获得 ， 但是接下来 ， 每一个金融机构的定位会发生差别 ， 会出现面向更多大众人群的平台型的金融服务机构 ， 更多的金融机构可能会转换成精品型的、专业型的金融机构 。 业务战略的差异化离不开市场格局变化和技术变化的驱动 。 刘曙峰认为 ， 云技术是其中确定性最高的一项技术变化 。
为了加强在云技术在金融市场的布局 ， 去年12月 ， 恒生电子与阿里云联合发布了NewCloud金融领域云解决方案 ， 该解决方案在原有平台的基础上 ， 进一步集成了阿里云在IaaS领域的核心技术能力 ， 为证券、基金、期货等金融机构提供“IaaS + PaaS”的一体化建设和运维服务 ， 构建下一代数字化金融基础架构 。
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