证券行业金融科技探索与实践——证券信息技术研究发展中心(上海)2018年课题报告精选

**部分 交易与监管篇
７×２４小时连续交易研究
作为对行业７×２４小时连续交易的探索，海通证券提出了一种交易、结算分离的新系统架构以提高资金使用效率。其从交易节点能否独立运行、结算节点能否独立结算、交易节点能否连续运行的角度论证了新架构的可行性，并提出了数据上下场、交收资金及时同步两个方案和一个多批次清算的设想。
基于区块链技术的场外交易及监管应用研究
为解决场外交易清算效率低、监管执行难、缺少隐私保护的问题，国泰君安等深入探索了区块链技术在场外期权和理财产品等典型业务上的应用。对机构内业务，节约了每日２小时左右的清结算时间；对机构间业务，避免了复杂的对账流
程，提升了资金效率。此外，其还利用区块链技术实现了实时的穿透式监管和敏感数据隐私性保护的要求。 第二部分 运维与服务篇
证券信息技术智能客服应用研究
基于语音识别、自然语言处理、深度学习等技术，并结合上交所客户服务现状，安信证券研究了在呼叫中心及网上在线服务领域引入智能客服的方法。针对两类应用场景，其分别实现了呼叫中心智能语音导航和在 ＱＱ、微信服务渠道上接入在线智能应答机器人的功能。
基于大数据与机器学习的证券行业智能运维体系建设
光大证券联合日志易与清华团队，研究了基于人工智能技术的新一代运维方法ＡＩＯｐｓ在证券业运维管理中的应用。研究结果表明，ＡＩＯｐｓ能极大降低运维工作强度，显著提升反应速度，使得运维效率大幅提升。该体系在光大证券某应用系统上实现了异常检测和异常定位等场景，为运维工作带来了实际收益，具有很强的指导意义。 第三部分 安全与管理篇
基于攻击链的网络威胁捕猎架构设计
面对国内外日益复杂的网络安全形势，长江证券等以蜜罐技术为基础，设计了基于攻击链模型的网络威胁捕猎架构。通过伪装真实的目标主机和网络环境，诱骗攻击者进入蜜罐系统，收集并分析其在蜜罐系统中的各种操作及意图，加强关键网络对攻击入侵的防御能力，提升各机构的网络威胁预警能力、网络攻击监测能力，以及安全事件的快速应急响应能力。
基于可信计算的金融信息系统安全态势感知平台
为响应网络安全法的相关规定，东吴金科与北京大学等研究了基于可信计算的安全金融运维平台。其整合了区块链与大数据人工智能分析技术，为金融关键信息基础设施系统的关键数据建立可信的数据存证与传输，防止金融恶意或者虚假数据在关键信息基础设施中产生。
物联网定位技术在数据中心人员管理的应用研究
上交所会同清研讯科以上交所技术公司数据中心为样本，探究了物联网定位技术在数据中心人员管理中的应用。其设计了基于 ＵＷＢ定位技术的数据中心人员管理应用系统，同时辅以人脸识别技术解决了物联网定位技术在数据中心场
景下的无卡尾随、人卡分离的管理漏洞，并在上交所技术公司数据中心进行了实地验证，证明了该技术可有效提升数据中心安全管理水平、降低人力资源投入。