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　　新浪财经讯7月19日消息，今日在“2019年债券年会”上，腾讯企点QTrade总裁刘芳菲表示，中国的债券市场有三大特点。首先它的体量大，我的数字是去年的，现在已经是90多万亿的托管量了。第二个特点，单笔交易量大。大家知道科创板的门槛，我们债券市场门槛是3000万起。第三个特点，典型的场外市场OTC市场。它是机构间的市场，这也是全世界债券市场共有的特点。主要的因素是因为债券和股票的交易机制、参与机构都有很大的区别，这是我们给债券市场的三个主要的画像。

　　接下来看三张图，第一张图，债市和股市成交量的对比。目前债市和股市成交量已经不在一个水平线上了，是一个很高数量级的变化，包括余额、成交量债市远远大于A股。第三张图是中国和美国日均交易量的对比，2010年的时候我们和美国还有很大的数量级上的差异，但是现在日均交易量已经相差不是很大了，至少在一个数量级上。我想说的债券市场的另外一个画像，我们非常值得骄傲的一点，这点也感谢监管机构从这个市场诞生之初就高屋建瓴做了一些顶层设计，我们的市场从一开始就站在了一个非常高的起点上，可以说是赢在了起跑线上。

　　我们的DVP结算模式，包括各个平台之间的STP直联，放眼全世界都是非常先进的，无论从效率还是安全性各方面都是非常领先的，这是我们值得骄傲的一点。在座各位很多都是投资主管出身，我相信大家很多是从一线的交易员和投资经理出身的，就像我刚开始的时候也做过一段时间交易员，我们一线人员的从业感受可能和基础设施还有一点小小的差别，我们觉得在交易前洽谈的阶段电子化程度和国外相比还是有很大差距的，尤其以信用债这样的产品最为典型，在交易前洽谈阶段我们的信用债大部分时候还是靠各种社交软件上找券寻找交易对手磋商价格，我们寻找交易对手和价格发现的角度上花费了很多的时间和精力，电子化程度还是比较有限的。

　　我想分享的第二个部分，国内外转移转化市场Fintech的实践，我也是一个新人，刚才学习了不到一年时间，和大家共享。这段时间内我们研究了美国的Fintech的服务机构，我们发现市场非常丰富，我们找了很多的公司，看了很多的商业模型，发现美国的金融市场做一个金融机构是很幸福的，因为有非常多的金融科技类公司服务他们，无论是交易前的数据信息、分析工具还是价格发现，还是交易中的交易执行包括匹配、清算，还有交易后的清算、业绩归因所有这些方面都有非常多的服务机构，而且这些服务机构虽然是非常市场化和商业化的行为，但是他们仍然要受到行业的监管和自律管理。

　　我们再来看中国的情况，这张图我列举了行业的翘楚，彭博公司，在每一个交易条线上都会提供一条龙服务，无论交易前、交易中、交易后都会看到它的身影。中国的情况，可能我研究不够细，概括不是很全，我大概列举了我们在债权投资交易过程当中比较常用的软件，包括一些系统。咨询类产品有我们的万德，交易环节我们有前台，我们每天主的核心交易平台，机构内部也会有非常多的好的交易中台，另外恒生也会为大家提供很多交易决策和投资管理的支持，一些本地化的系统。

　　市场机构的身份和信用是存在着严重层次不齐的，如何有效地识别和管理。交易数据信息滞后于市场，我以前在银行间交易协会规范部的有一项工作是异常交易的监测和管理，我们发现我们拿到的异常交易可能都是昨天的异常交易，最早是在日中拿到这些交易信息，甚至是好几天之后才拿到这些交易信息，有一些滞后于市场的。我们的工作流当中经常会出现线上确认和线下确认双重流程的问题，电子化和纸质流程并行的问题，可能占据了大家很多的工作时间。就货币基金商、做市商和金融机构而言也会面临很多的困境，比如说客户的身份鱼龙混杂，很多指令需要人工处理，收到的交易报价和指令都是非标准化的。对于金融机构来说线上线下都有很多的流程没有实现无纸化。我们整理了大家可能的核心需求。

　　我前面的一些思考和观察也解释了我们为什么要做这个产品，我们是谁，我们能做什么。我们作为一个债券一线从业人员出身的人，我自己也自报家门，我是一个80后，在座可能还有90后的交易员，QQ不仅仅伴随了我们青少年时期的社交，其实也很长时间伴随着我们职业生涯的发展各方面的交流，但是确实这个产品并不是为债券市场而设计的，它存在非常多的问题，首当其冲的是身份无法辨别和无法实名认证的问题。其次信息非常杂乱和重复的问题。还有QQ这款产品对于我们工作没有帮助的功能太多，对于我们工作有所帮助的功能太少。所以它能够给我们提供的延展性是非常有限的，这就是为什么我们会做这样一款产品的原因。

　　高效性来说，因为现在我们有很好的AI技术，可以把一些交易当中的要素提取，形成下一步工作的表单，帮助大家进行一些工作流的优化。另外因为我们的债券市场存在着买方卖方、中介机构，每家机构的工作方式不同，我们可以通过定向的群发包括一些用户标签的功能帮助大家简化一些工作。另外从扩展性的角度来说，一个产品可以伴随着机构成长的，我们这款产品很显著的特点就是我们很欢迎和机构共研，你把你的工作流展示给我们，我们做适合你的场景和模块。

　　今天的活动是一个很严肃的业内市场的分享活动，并不是一个产品推介会，所以关于产品的页面和功能的模块不会做多余地展开，大家有兴趣可以找我和我门外展台的小伙伴们进行了解。我提两点，第一，刚才平安的罗总一直提到的关于科技共研的问题。自然语言识别是我们最近在做的一个重要的技术能力，针对的是债券市场的一些聊天场景比如询价报价、成交场景当中的自然语言，我们将其中的一些字段可以进行识别，经过模型的训练我们现在覆盖的资产包括资金、利率债、信用债，准确率很不错。

　　有这些语言识别的基础上我们形成了相关的表单呈现在工作台的不同地方，减少大家在交易当中进行的二次录入。这块因为已经有了一些前期的积累，也欢迎有类似共研场景的金融机构和我们联系，我们可以一起地方识别的准确率，还有如何更好地应用这些技术的能力。还有我们有很好的API的接口，可以和机构的很多系统进行打通，当然也不用担心风险隔离和隐私墙的问题，我们在很多机构已经实现了中间部署中间基因落地的方案，相对来说比较成熟了。

　　看过了刚才中国和美国的行业对比，其实我个人的感受和中国目前资本市场的体量相比我们和美国在金融科技方面其实真的是刚刚起步的阶段，前两天有一篇微博文章说我们中国债券市场处于石器时代，好像石器时代没有那么夸张，但是至少是中早期阶段，行业还是非常有前景并且大有可为的。我们在此呼吁监管机构出台相应的自律规则和框架，相应地隐私保护的机制和规范、要求，我们希望能够在一个有序的市场里非常充分地竞争，非常良好地合作。此外，因为这款产品真的是一个新生事物，它的时间可能还不到一年，所以后续它的发展希望能够借鉴各家金融机构的经验。