内容提要
历经30年的发展，银行间市场逐渐呈现出高质量、高水准和高层次的发展态势。这一成就与中国外汇交易中心持续落实金融科技技术部署、秉持不断演进的数字化理念密不可分。依托人工智能、大数据等新技术，银行间市场参与者实现了全面的数字化管理和交易。例如银行通过数字化改革优化公司组织架构，将各类新兴数字技术应用于业务管理、交易询价和风险合规等场景，显著提高了银行间市场业务的处理速度和效率。借助金融科技的巨大潜力，组织者和参与者共同推动了银行间市场的数字化，成为我国迈向数字化强国的重要助力。
一、银行间市场科技赋能带动参与者和组织者的数字化
我国银行间市场历经30年的发展，如今正迈向成熟阶段，呈现出高质量、稳定、包容和开放的发展态势。首先，交易品种不断丰富，从最初的单一资金业务扩展到现今涵盖货币市场、债券市场及衍生品市场的多元化产品体系。其次，市场参与者数量显著增加，投资者结构日益多样化，从1997年成立初期的16家商业银行发展到2023年涵盖各类型金融机构及其管理产品，合计超过5.6万家（支），银行、保险、券商、基金公司、资产管理公司、理财机构以及境外机构等几乎所有类型的金融机构都参与了市场交易。再者，银行间市场逐步推进对外开放，构建高水平的对外开放格局。通过推出“债券通”等机制，全面满足境外机构的投资和风险管理需求，中国债券也被纳入多个国际债券指数，成为全球债券市场评估的重要参考指标。
长期以来，中国外汇交易中心（以下简称“外汇交易中心”）始终致力于金融科技创新，积极部署新兴技术，不断推动银行间市场数字化基础设施的高质量建设。首先，遵循中国特色的市场建设道路，成功上线了交易后处理服务平台、新一代外汇交易平台和新一代本币交易平台，并确保这些平台的技术自主可控。新系统的建设不仅大幅减少了系统数量和数据冗余，还显著提升了交易效率，为银行间市场的数字化创造了有利条件。其次，数字化的核心在于充分发挥数据要素的生产价值。以“管好”和“用好”数据为宗旨，外汇交易中心推出了iData数据产品，实时、精准地提供市场信息，揭示市场趋势和潜在风险，帮助市场参与者从不同层面更准确地把握市场动态。此外，外汇交易中心专注于核心交易业务，针对市场关注的业务场景进行了专项技术攻关，形成了iDeal平台产品。iDeal是一款专为银行间市场量身定制的电子交易平台，是金融市场中不可或缺的重要工具，它通过提供高效、安全、智能的服务，帮助交易员更好地管理交易活动，提升交易效率，并在瞬息万变的市场中抓住机遇。
银行等市场参与者也积极利用互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴技术，部署智能投研、自动化交易和大数据风险管理等数字化应用。在投资研究及策略研发的场景中，运用知识图谱、大数据技术从海量的多源数据中提取与市场相关的信息和情绪因素，通过智能算法，对市场行情进行智能统计分析，构建同业存单挖掘模型、C-Swap市场深度指标、收益率曲线、实时个券定价模型等数据产品，服务于被动做市、主动报价等场景。大模型技术凭借其强大的数据处理和预测能力，能够分析复杂市场数据并在自动化交易场景中实现精准决策与高效执行。生成式语言模型根据交易员对话内容，自动检索交易市场，精准推荐目标标的。在风险管理场景中，大数据实时技术被用于资产实时全面监控，例如风险敞口限额监控，银行、券商、保险等监管指标动态监测等。
二、浙商银行的数字化转型之路
数字化浪潮正在席卷整个金融行业，浙商银行积极响应数字时代的发展趋势，深入贯彻国家战略，聚焦服务实体经济和数字经济的需求，全面推进数字化改革。通过深化业务与技术的融合，创新体制机制，强化技术与数据的双轮驱动，不断优化数字化基础设施，打造了一系列企业级技术平台，旨在提升金融服务与产品的创新能力。构建“数智浙银”特色品牌，持续推动金融服务升级，全面支持全行经营管理的高质量发展。
为了实现数字化改革的目标，浙商银行于2022年成立了数字化改革推进委员会，并制定了详细的改革方案，按照“夯基垒台、立柱架梁、全面推进”的步骤，系统推进全行的数字化转型。通过推行ITBP（金融科技派驻业务部门的数字化技术团队）工作机制，重点围绕风控、运营等核心环节的产品与服务，构建跨领域、跨部门的数字共创团队，有效解决了传统业务与技术之间的沟通障碍，促进了业务流程的重塑与优化。此举不仅深入应用技术推动业务变革，还通过业务推广加速了技术发展，迭代推进了数字化改革目标的实现。
目前，浙商银行数字化改革初显成效，实现从科技支撑到科技引领的转变。在业务方面，浙商银行已对50余个系统进行了数智化重建和优化，供应链金融、远程银行等重点产品和服务得到迭代升级。在科技基础设施方面，建立了“两地多中心”容灾体系，实现了重要系统的双活部署，大大增强了业务连续性。在数据治理方面，持续强化数据模型和场景建设，提升了数据应用和质量控制能力。此外，浙商银行还构建了立体式的网络安全防控体系，确保了数据的安全性。
三、浙商银行的银行间市场数字化实践
浙商银行通过构建统一交易平台和数据中台，辅以智能化数字交易员及一站式大数据风险管理，打造了一个贯穿前中后台的数字化体系，实现了银行间市场的全流程数字化赋能，从而显著提升了整体运营效率与风险管理能力。
（一）平台建设提升数字化底座
浙商银行与上海中汇亿达（Comstar）构建了统一的理财投资交易平台。在交易指令管理方面具备高度灵活性，支持当日指令、未来指定指令以及模糊指令等多种类型，适用于固定收益、权益类及基金产品，并嵌入了公平交易算法以确保指令传输的标准化与规范化。平台的交易执行功能实现了与银行间、交易所、基金代销三大平台的直接链接，用户可以通过单一入口完成跨平台交易操作，提供了一站式的投资体验。风险核验功能全面覆盖信用风险、市场风险、流动性风险以及操作风险，并严格遵循监管标准，确保交易的安全性与合规性。此外，系统还配备了智能库存管理工具和灵活的业务审批流程，进一步优化了交易流程，提升了整体的交易效率与合规管理水平。数据中台通过整合和治理多元数据，为资管业务提供实时、准确的信息支持，提升投资决策效率与风险管理能力。中台整合了海量交易信息，包括实时行情、成交数据以及各类交易要素，构建了风险集市、投研集市和交易集市以及衍生交易指标、风险指标、投研指标等多套业务指标，为诸如数字交易员和一站式风险管理等智能应用提供统一的基础支撑。
（二）数字交易员提升交易能力
随着人工智能技术的深度应用，传统的交易流程得到了重塑。在银行间债券市场交易领域，浙商银行针对传统人工交易模式中存在的低效、风控滞后及错失交易机会等问题，自主研发了数字交易员AiRedO，并将其对接至线上化即时通讯开放平台（iDeal），实现了全流程的数字化交易。
AiRedO 通过自然语言处理技术、大数据技术和神经网络技术构建了双引擎智能算法架构。一方面，构建了智能对话引擎，能够实时处理来自iDeal平台上的对手方消息，进行信息要素提炼、意图识别及多场景应答。通过大量交易话术对TextCNN（文本卷积网络）进行训练，利用其多尺度卷积核的高效局部信息提取能力，识别并提取对话中的关键信息，如交易期限、抵押券种和融资金额等。
另一方面，AiRedO 搭载了智能决策引擎，采用了Bert-DSSM模型。该模型结合了Bert的强大语义理解能力和DSSM的高效计算能力，能够处理海量的金融新闻数据、市场交易数据及银行内部数据，实现场景化应答，并自主完成报价、询价、改价和确认订单等交易流程，实现了全流程的自动化。
自上线以来，AiRedO已经覆盖了40余家不同类型机构，日均处理超过30笔交易，成交金额约为50亿元人民币，累计达成交易16000亿元人民币。随着更多银行采用类似的数字交易员技术，银行间债券市场交易模式实现更加全面的数字化。
（三）基于大数据开展一站式智能风险管理
金融市场数字化的不断深入，对金融机构风险管控能力提出了更高的要求和挑战。浙商银行与ComStar合作搭建了理财投资交易平台，实现了多市场交易的统一管理。随着交易业务和数据的高度汇聚，统一的大数据风险管理模块成为当下热点诉求。
首先需要搭建统一的风险管理引擎。实现对金融机构内部不同部门间的交易对手进行集成统一管理，包括实现同业统一对手、数据精准维护以及关联关系识别等功能。通过这些功能，金融机构能够更加高效地管理和控制信用风险。其次，需要设计高效的风险计算引擎，统一接收和处理来自本币、外汇和理财管理系统的原始交易数据，反馈给机构内部不同层级的业务人员。最后模块内嵌一套先进的算法，实现损益、现金流等大计算量实时计算和操作，从而提升单位时间内的风险防控能力。这样的设计不仅减轻了各个系统模块的计算负担，还保证了计算逻辑的一致性，从而提升了整个系统的稳定性和可靠性。通过一站式的大数据风控服务，可以优化机构内部管理、提高运营水平，并通过资金业务处理效率的提高，推动银行间市场交易效率的整体跃升，从而为市场的活跃和发展奠定坚实的基础。
四、结束语
银行间市场作为中国金融市场的重要组成部分，在过去三十年的发展历程中，经历了从初步建立到如今走向成熟的过程。伴随着金融科技的快速发展，数字化转型已成为推动市场高质量发展的关键力量。无论是市场组织者还是参与者，都在积极探索与实践数字化技术的应用，共同推动着银行间市场的现代化进程。展望未来，银行间市场将继续坚定不移地沿着中国特色金融发展之路前行，在服务实体经济的同时，不断提升自身的国际化水平和技术含量，向着更加开放、智能、高效的方向迈进。
作者：张进士、张维多，浙商银行
