今年以来，人工智能、大数据、云计算等信息技术的发展与变革，给证券行业发展带来转型升级的新机遇，金融科技成为各大证券公司比拼的重要阵地。对此，中国基金报推出券商“数字化转型”系列专题，共话券商“数字化转型”的成果、难点、未来发展方向。

中国基金报记者：随着数字化转型成为券商建设的新风口，近年来、诸多券商持续加大信息技术投入。今年，贵公司在数字化这块预计投入多少人力和财力？

海通证券相关部门负责人：近年来，公司全面深化数字化转型，不断加大信息技术投入。2018年至2022年金融科技投入超35亿元，科技投入增长近7倍，信息技术人员增长近8倍，通过不断夯实自身基础，全面赋能业务发展。

中国基金报记者：目前，贵公司数字化转型成效如何？体现在哪些方面？

海通证券相关部门负责人：面对金融科技化、数据资产化、系统智能化、运营市场化、发展生态化的趋势，海通证券以建设“数字海通2.0”为目标，持续推动价值理念从业务导向转为客户导向、管理模式从粗放型转向精细化、盈利模式从通道驱动转为专业化驱动的新一轮变革。

在财富管理数字化平台建设上，海通证券顺势谋变、加快转型。在财富客户服务方面，通过“专业价值、长期陪伴”实现客户财富稳健增长。焕新发布e海通财APP9.0版本，推出“通合魔方”特色理财功能、ETF研究院等9大功能，带来全新视觉交互，让产品回归用户体验，打造泛金融服务，力求长期陪伴的价值理念；通过打造线上全链路用户运营体系，分层分类用户客群，实现专业资讯内容、市场热点动态等个性化推送；通过依托公司产品研究体系，以及对二级市场的研究分析能力，为客户提供更优质的产品标的以及更多维的资产配置策略，帮助用户完成更理性的投资选择。在机构交易服务方面，提供一体化综合交易解决方案。

打造“e海方舟”的一体化数字解决方案满足机构客户综合化、专业化、定制化的业务需求，以量化交易和智能投研持续为机构客户赋能。通过推进专业化交易柜台建设、定制化交易系统专属定制服务，多样化客户专业交易终端部署以及多品种算法交易服务全面上线，实现从交易设施基础铺设到客户交易应用支持的交易全链路建设。在支撑体系方面，我们致力于打造乐高式的“即插即用”的数字化中台体系。形成包括客户运营中台、精准营销中台、投顾服务中台、线上运营中台、忠诚度/权益中台为核心的中台能力，打造敏捷的场景运营体系，形成支持能力的灵活整合输出。

中国基金报记者：如何看待数字化赋能券商业务？（比如通过大数据、云计算、人工智能、区块链等数字化手段赋能证券公司的经纪、资管、投行、研究、投资等条线的业务模式与工作方式）

海通证券相关部门负责人：伴随着多层次资本市场改革和金融普惠化的推进，客户对财富管理的需求日趋渐盛，需求端的推动或将使财富管理业务成为券商数字化的先行试验田。在财富管理业务层面，推动线上化服务更加高效、便捷和智能；基于精准客户画像，提供对客户个性化、定制化财富综合解决方案；不断提升客户服务的广度，提供专业化、陪伴式的线上智能投顾服务+人工投顾，增加对长尾客户的服务覆盖率。在投行业务层面，通过大数据、人工智能、RPA在质检核查、底稿电子化、风险舆情防控方面的应用，提升投行业务的管理水平和扩展能力。

中国基金报记者：您认为，在数字化转型过程中，券商还面临哪些痛点？

海通证券相关部门负责人：最主要的痛点，我认为两方面：一是如何保持战略定力。数字化转型不是“百米跑”，而是“马拉松”，在数字经济大潮中，往往企业加大了资金、技术和人才投入，却还未尝到“甜头”，数字化项目实施周期长、效果不确定，业务部门看不到中短期投资回报，进而怀疑其价值。越是在这个时候，数字化转型就越需要保持战略定力。二是如何配套相应的组织结构调整和保障。数字化转型从根本上来说是一种组织变革，需要有新愿景、新战略、新架构、新思维与新文化。

近年来，海通证券始终坚持以“打造国内领先、国际有影响力的科技型投行”为目标，紧紧围绕公司的“集团化、国际化、数字化”发展战略，推动自上而下的创新和数字化转型。同时，为更好地支持公司数字化转型，海通证券通过“总部调整，资源集中”，开展系列组织架构改革，例如去年底新设立数字金融部，旨在结合公司自身资源禀赋和核心能力，通过互联网开拓客户、服务客户、运营客户，通过线上线下融合的方式，赋能分支机构，满足客户差异化需求，推动资源集约化管理，真正将数字化基因融入公司战略，推动财富管理高质量发展。

中国基金报记者：近几年，券商对数字化转型高度重视，很多券商都将数字化转型作为重塑生态的重要变量。未来，还有哪些可以努力的方向？

海通证券相关部门负责人：目前较为前瞻的布局是在财富管理领域的AIGC等新兴技术的运用，新技术给行业带来了全新的想象力，对于行业来说即将是一场前所未有的变革。面对变革，未知挑战下带来的是更多的行业机遇，希望以开放的心态，借助人工智能不断延展新的业态。

智能营销方面，运用数据挖掘、知识图谱等人工智能技术进行用户画像和客户分类，有效降低信息获取成本和服务成本，更加精准地捕捉客户需求；数字化决策方面，通过机器学习、大数据分析及深度学习算法进行数据追踪和识别等操作，更加精确地跟踪、调整和优化投资组合管理，为投资决策提供科学依据。