金融科技背景下投資銀行學教學改革研究

牛靜敏，黃 麗，劉紅梅

（佛山科學技術學院 經濟管理學院，廣東 佛山 528011）

0 引 言

當前，隨著5G 網絡應用、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈的快速發展，金融科技與金融業加速融合。投資銀行的業務重心發生轉變。近7 年，投資銀行經紀業務收入總量呈下降趨勢，且占營業總收入的比例呈下降趨勢。經紀業務收入總量增加，但是占總收入的比重卻下降。傭金率持續下降，傳統經紀業務盈利空間不斷收窄。為了進一步提升自身的競爭能力，投資銀行紛紛加大信息技術領域資金投入力度，實力雄厚的券商借助金融科技進一步擴大市場份額，以保持市場領先地位。金融科技深刻影響了投資銀行的業務。針對金融科技的發展與投資銀行業務的變革，投資銀行學教學內容該做什么樣的調整？本文將對這些問題進行研究。

這兩年關于金融科技與金融專業相結合的文獻較多。主要有兩個方面的內容：一個是金融科技下，金融學專業改革方向和改革路徑。葛和平、陸岷峰（2021）提出，當前高校金融學專業改革勢在必行，建議構建以科技為核心的金融學科體系，調整金融學科的課程體系。周方召、付輝（2021）認為，金融科技對高校金融學的人才培養和課程內容提出了新的挑戰，高校要優化人才培養目標、金融科技類課程融合、師資隊伍建設和課程教學方法。邢鈺（2020）認為，區塊鏈、人工智能、大數據等技術正在重塑整個金融行業，金融學專業出現了明顯的學科交叉現象。另一個是金融科技下，金融學專業課程改革方向。陳彬彬（2020）提出，隨著金融科技的發展，培養應用計算機技術解決金融問題的復合型金融人才成為高等院校教育改革工作的重點。金融工程試驗課程要提高學生編程能力、完善實驗教材體系和加大實驗室投入。綜合以上，對于課程研究得較少，對專業改革的研究較多。投資銀行學是屬于金融學專業中國標里面“5+X”的自選課程，主要針對資本市場業務，也就是證券公司的業務展開的。鑒于金融科技對證券公司的業務影響較大，針對投資銀行學教學內容的改革迫在眉睫。

1 金融科技導致投資銀行業務轉變

1.1 投資銀行業務重心發生變化

2019 年，受資本市場行情轉暖影響，市場交投活躍，券商經紀業務收入增長顯著，全行業實現代理買賣證券業務凈收入（含席位租賃收入）787.63 億元，同比增長26.34%。但是，2019 年度證券經紀業務收入占總營業收入的比例為21.85%，同比下降1.56%。2020年受到新冠肺炎疫情影響，業務收入占總營業收入的比例有所變化。由于中國證券業協會統計數據的變化，選擇了2020 年前三季度數據，如表1 所示。

表1 2013—2020 年投資銀行業務收入變化以及業務占總營業收入比例的變化

目前多數券商的傭金率在萬分之一點五到千分之三之間。2009 年到2019 年，券商傭金率下降了80%。2008 年，證券行業實現代理買賣證券業務凈收入882 億元，當年A 股總成交額為27 萬億元，據此測算，2008 券商的平均傭金率為1.6‰；2019 上半年，證券行業實現代理買賣證券業務凈收入364 億元，同期A 股市場總成交額為52 萬億元，以此測算平均傭金率僅為0.35‰。2019 年10 月，美國理財公司嘉信理財提出免傭交易，成為未來全面實現無傭金的開端。

2 金融科技促進投資銀行業務轉變的內容

2.1 金融科技促進投資銀行內部構架和管理變革

2.1.1 提高管理效率

證券公司利用金融科技實現向智慧運營轉型。一是越來越多的證券公司利用金融科技實現向智慧運營的轉型，通過云計算技術搭建計算、存儲、服務器和網絡設備資源池，實現公司內基礎資源共享和自動化管理，提高管理效率。二是通過大數據技術，證券公司能夠高效收集和分析公司內外部各類數據及其來源、特征、演變趨勢和潛在影響，加強在管理決策、業務辦理、營銷服務、風控合規等各領域的深化應用，充分發揮數據價值并驅動運營；三是通過人工智能技術建設云平臺，依托大數據，優化算法交易，持續推出多領域人工智能產品，滿足客戶個性化需求，為公司各業務提供智能化應用服務；四是區塊鏈技術正以其公開透明、不可篡改、易于追蹤等特點，為證券業數據安全、信用驗證等痛點提供新的解決思路，部分證券公司已開始探索研究。招商證券從2019 年開始打造的“智能大投行”項目成效初現。上線一年以來，不僅在項目質控上做到“全流程、穿透式”管理，更將關聯方核查、申報材料審核等工作中繁雜的人工處理工作自動化，大大提高了投行人員的工作效率。

2.1.2 提升運營水平

供給側結構性改革的核心是金融改革，重點在于降低企業融資成本，提升資金利用率，而科技手段是其中重要的方式之一。技術發展為金融科技提供了支撐。特別是近幾年飛速發展的大數據、生物識別、區塊鏈等技術的應用推廣，為金融科技在券商領域發展提供了支持與保障。金融科技應用開始從券商的前端向中后端延伸，金融科技對證券公司組織構建、運營模式的影響也逐漸凸顯。

3 金融科技給投資銀行業務變革帶來動力

3.1 區塊鏈和智能化提升投資銀行證券承銷業務水平

股票和債券的發行業務是投資銀行的傳統業務，也是核心業務。隨著我國企業公開上市注冊制度的不斷推行，公司上市融資的門檻進一步降低，政府將逐漸轉變角色，履行監管上市公司職責。注冊制并不是簡化上市流程，上市過程需要匯集各方信息，而區塊鏈技術的信息不可篡改性為解決信息的缺失提供了重要依據。通過區塊鏈的時間戳可以記錄數據，并且數據可驗證、可追溯。除此之外，區塊鏈的數據經過檢驗后，被添加到區塊鏈上，區塊鏈數據很穩定，系統可靠性高。發行企業那些對其上市有影響的信息，例如，權屬變動、司法糾紛、環保處罰、偷稅漏稅等，都能夠在區塊鏈上記錄并且不可篡改。區塊鏈技術還可以應用到上市公司公告中。基于區塊鏈技術的數據可追溯性，上市和上市后的披露信息可確保真實傳遞，不會在信息傳遞過程中被惡意編輯修改。興業證券公司已成立專項金融科技小組，提升投行競爭力。公司投行部目前已經有大投行系統、底稿管理系統、發行管理系統和新三板督導系統等，并在運行中不斷優化。未來將以注冊制為契機構建智能投行，打造“智能審核、智能查詢、智能作業、智能管理、智能銷售”五大投行智能應用，增強專業數據分析能力和動態督導能力，提升投行業務人員的專業水平和工作效率，實現相關企業的全方位風險評估和目標定價，實現投行業務事后監督和管理。

3.2 智投顧問的產生使證券經紀業務慢慢向證券公司財富管理業務轉型發展

智投顧問是一種新型的在線財富管理服務，綜合考慮普通投資者的預期收益、風險承受能力及其自身的風險偏好等特征，以用戶需求為導向，依據投資組合優化等理論模型，使用相應的智能算法，為用戶提供投資建議，并結合市場的動態調整，為用戶的資產配置平衡提供建議。智投顧問的商業模式如圖1 所示。

圖1 商業模式：智投顧問取代咨詢師-資產管理取代基金經理提成

相對于傳統證券經紀業務，特別是在節約成本方面，智投顧問有較大優勢。投資銀行的傳統業務證券自營業務、基金管理業務、資產管理業務、咨詢顧問業務將都會應用到智投顧問（見表2）。

表2 傳統證券經紀業務與智投顧問對比

3.3 用數字化構筑金融科技平臺，實現數字化與智能化轉型，打造差異化競爭優勢

2019 年開始，券商加大金融科技平臺建設，重塑業務條線商業模式，加速金融科技領域布局。構建金融科技平臺的優勢在于服務的人群流量非常多。通過分析APP，可以獲取客戶手機里的各種信息。每個客戶有多方數據，每種數據又跟其他客戶有關聯，維度非常廣闊，交易信息、通訊錄信息、社交信息等都要分解來分析客戶所在的社交圈，避免出現行業黑名單。通過人工智能技術建設云平臺，依托大數據，優化算法交易，持續推出多領域人工智能產品，滿足客戶個性化需求，為公司各業務提供智能化應用服務。金融科技的應用能力將決定券商潛在的核心競爭能力。目前，國內大型券商正充分運用金融科技手段，為全面財富管理服務轉型蓄力，實現數字化與智能化轉型、打造差異化競爭優勢是角逐突圍的必由之路。

加強平臺建設的同時，金融科技正在改善券商業務條線盈利模式。伴隨證券行業對外開放持續擴大、金融科技的加速滲透，證券公司從傳統通道服務向全面財富管理業務和綜合金融服務轉型面臨嚴峻挑戰，市場競爭日益激烈的同時，亦對證券業加速金融科技賦能提出更高的要求，完善相關配套服務及設施迫在眉睫。隨著金融科技在財富管理業務領域應用的不斷深化，以金融科技驅動，推進金融科技與業務深度融合，強化金融科技研究與運用力度，已成為大勢所趨。

3.4 大數據、區塊鏈技術精準描繪并購企業現狀，云計算、人工智能使企業估值更精確

區塊鏈技術以其公開透明、不可篡改、易于追蹤等特點，為證券業數據安全、信用驗證等痛點提供新的解決思路，部分證券公司已開始探索研究。區塊鏈技術主要是自主研發。企業并購是一項非常復雜的系統工程，涉及財務、法律、政策等方方面面，而這里最重要的是信息的不對稱。而大數據和區塊鏈技術可以將信息透明化，利用大數據獲取企業相關的信息和動態，從而還原企業的真實狀態。云計算和人工智能使企業估值更加準確。

3.5 大數據和人工智能使投資銀行業務由線下逐漸轉為線上

AI 技術是金融科技的前沿陣地。人臉識別技術使很多業務通過刷臉就能辦理，正是基于人臉識別技術才有了遠程開戶辦理業務的可能性。券商業務日趨多元化、精細化，具有豐富的應用場景，金融科技尤其是AI 平臺的建設價值有望得到凸顯，即提供企業級的智能數字分析、量化決策和風險分析、企業運營管理和運籌學等全方位的人工智能算法，全面覆蓋金融機構資管、人力、風控合規和運營。

將科技應用到場景、客戶導流、風險定價等領域的公司有望取得競爭優勢。未來我國金融科技將呈現幾大發展趨勢：B2C 轉型B2B2C，在C 端市場趨于飽和后，科技賦能B 端、服務C 端將成為主流商業模式。5G 時代推動萬物互聯，云計算、大數據、人工智能等將深度發展，重構金融的產品和服務形態。

金融科技推動證券業務從早期的線上導流到目前向精準營銷、智能客服、智能投研等領域縱深發展。最近幾年證券公司利用金融科技進行自主研發的能力在不斷提升。大數據和云計算主要應用于券商經紀業務和系統運維，如自動化構建和部署平臺。大數據在證券經紀業務中應用案例最多，在系統運維、風險管理和運維決策中有很多積極作用。

4 金融科技融入投資銀行學課程教學的必要性

4.1 現有的投資銀行學的教學內容

現有的與投資銀行學有關的書籍較多，從當當網可以搜索到66 800 條與投資銀行相關的書籍記錄。國內的投資銀行學的教材主要是圍繞投資銀行業務來撰寫的。包括投資銀行的概述，投資銀行的概念、分類、起源與發展、地位與功能，投資銀行的業務，業務運營特點、運營模式，以及投資銀行的證券承銷業務、證券經紀業務、證券自營業務、企業并購業務、資產管理業務、風險投資業務、資產證券化業務、業務創新、風險管理與監督等。隨著中國證券投資業務的發展，更多的教材引入了中國資本市場的案例。國外的教材順序跟國內不太一樣，戴維·斯托厄爾的教材中第一篇講述了大型投資銀行的三個核心部門：投資銀行部、交易部、資產管理部。第二篇設計對沖基金和私募股權投資。第三篇案例講述了2008 年金融危機時全球投資銀行業的巨大變化，公司使用權益衍生品和對沖基金來改變公司治理。

4.2 金融科技人才市場需求旺盛

金融科技人才缺口較大。根據國際人力招聘公司Michael Page（中國）發布的《2018 年中國金融科技就業報告》顯示，中國（港澳臺地區除外）金融科技人才缺口達到150 萬。92%的受訪金融科技企業發現中國目前正面臨嚴重的金融科技專業人才短缺。85%的受訪雇主表示他們在金融科技人才招聘方面遇到困難，45%的受訪雇主表示他們面臨的最大招聘困難是難以找到符合特定職位需求的人才。2018 年金融科技人才招聘需求同比增長290%。根據怡安翰威特的調研結果，2019 年仍有接近40%的公司將增加金融科技人才編制，因此，許多行業企業面臨著人才競爭帶來的業務發展挑戰。

對金融科技人才需求的迫切性使企業等不及高校培養人才，紛紛自謀出路。金融壹賬通選擇聯手量化對沖基金Two Sigma及全球著名的沃頓商學院開展“金融科技新星”的短期高強度培訓計劃，直接為自己以及外部金融機構輸送實戰人才；平安銀行則選擇直接將金融科技人才的視野投向海外，2019 年年中將人才招聘會直接開到了硅谷、紐約，在北京、上海、深圳等核心城市，互聯網人才、大數據人才都要靠搶。

4.3 高校金融專業轉型的需要

與金融科技領域的需求日益增長相比，金融科技行業的人才儲備目前還難以跟上。一來，金融科技屬于交叉領域，需要有豐富知識儲備的復合型人才。二來，金融科技是我國的新興產業，發展時間不到5 年。高校的教育體制在一定程度上尚處于滯后狀態，發展程度仍不充分。

金融科技需要復合型人才。從人才現狀來看，既要懂科技又要懂金融的復合型人才是未來的培養方向。金融科技人才并非簡單的金融和技術兩個專業的組合，而是需要更深層次地了解這兩者結合后所帶來的新的運營模式和規則，因此，金融科技企業人才需要具備跨領域技能是大勢所趨。對于金融科技這個新興行業而言，企業人才培養面臨的突出問題是，做金融的人不知道科技怎么樣，科技出身的人不知道金融領域的應用怎么樣，二者如何更好地結合是關鍵。復合型的金融科技人才不僅可以創造新的業務，同時可以依托于他們自身的專業知識，實現對原有業務效率的提升和成本的降低。

市場需要高校培養了解市場動態，且能洞察未來金融科技發展的人才。前期的金融科技實踐多為商業模式的應用創新，雖然短期推動了金融科技業務快速發展，但并沒有把創新引向深處，科技含量還不足，因此需要加強技術領域的研究和人才培養來化解這個問題。而從整個市場的人才供給上來看，有完整的知識體系、較好的理論基礎和技術基礎的人才稀缺，也需要高等院校開展人才培養工作。隨著金融科技向縱深發展，金融行業數字化轉型加速，金融科技領域人才缺口待補。為了適應行業發展，應針對金融業務痛點，培養出更多復合型的金融科技專業人才，從而為行業發展“添柴加薪”。

4.4 投資銀行學與金融科技結合的需求

投資銀行學已成為金融專業重要的課程之一。隨著我國資本市場的不斷發展壯大，金融的重心將從商業銀行轉為投資銀行，投資銀行學在課程體系中的地位將會提高。在這種情況下，將投資銀行學與金融科技的結合是大勢所趨。

投資銀行學與金融科技的結合主要體現在金融科技的應用場景上。2018 年底，中國證券業協會對證券公司的IT 投入和IT 人員情況進行了一個專項調查。調查結果顯示，在投入方面，證券業軟件投入占比最大，約27%，硬件投入、通信費用和系統運維費用占比較均衡，均在21%～23%之間，外包人員費用占比7%。在金融科技應用發展過程中，券商多采用與外部信息技術服務機構合作的方式，一方面通過這種合作方式可以直接借鑒外部機構成熟的金融科技經驗，使金融科技盡快落地，與證券業深度融合；另一方面境外投行逐漸轉型為科技企業，比如高盛正逐漸把自己定位為一家科技公司，反映出境內證券業內IT 人員還比較匱乏，亟待補充。2018 年券商總部IT 人員是8 711人，同比上升7.5%，且近幾年一直在持續增長，說明證券行業對IT 金融科技人才的需求一直在增長。但證券公司分支機構IT 人員數量持續下降，這與分支機構轉型有一定關系。金融科技產品基本上都是理工科背景出身的人才設計出來的；未來，金融產品也需要有溫度，更懂用戶。那么，行業不僅需要具備金融和技術相關專業知識和技能的人才，還需要具備良好用戶思維和產品思維的人才，比如人文社科類的復合型人才，從而為金融科技產品增添溫度，并更貼近使用者。

2018 年底中國證券業協會對金融科技在證券行業的應用進行了專項調查，共收到有效反饋113 份。調查結果顯示，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據這四項金融科技技術中，79 家券商至少有一項應用落地。從應用發展來看，證券行業人工智能得到了長足發展，區塊鏈處于剛剛起步階段，云計算、大數據在證券行業應用比較普遍。

5 投資銀行學教學改革思路

第一，在投資銀行學教案中加入金融科技的教學內容。在第一章投資銀行學概述中，加入近年金融科技在投資銀行中的發展和應用。具體包括智能營銷，以大數據為核心的營銷技術，依托數據系統建立用戶精準營銷模式，減少營銷資源的浪費。投資銀行業務開戶上的人工智能，直接利用人工智能的人臉識別、語音識別等較為成熟的金融科技解決方案。具體包括證券經紀業務中智投顧問，智投顧問幫助客戶診股、選股、防范風險等。智能投研，研究員通過信息技術來搜集信息，大幅度縮短報告撰寫時間，用機器學習和預測實現事件到投資形成。智能投行，通過企業的信息來自動優化企業估值模型，實現智能風控，建立全面風控數據庫和風控視圖，為線上綜合金融服務提供自動化信用風險模型。

第二，在實踐教學環節方面，加強軟件學習。增加區塊鏈、大數據、人工智能、云計算與投資銀行學的實操，比如用友的實操平臺，Python 軟件、人工神經元網絡等實踐，來搭建學生從理論到實踐的橋梁。

第三，在學生到企業實習方面，學校要加強與證券公司、資產管理公司、期貨管理公司合作，建立校外實習基地，讓學生定期按照學校和公司的要求完成實習。具體可以在大三暑假安排實習工作，大三基礎課程已經學完，且部分專業課程也已經完成，具備了實習的基礎。學生到實習基地練習，嘗試為客戶辦理業務，了解金融科技平臺的具體操作，推廣金融科技平臺，真正做到理論聯系實際。