政策法規
證標委：就《證券期貨業業務域資料元規範 第1部分：證券公司（徵求意見稿）》公開徵求意見
【政策影響】2024年10月18日，由財通證券公司牽頭制定的《證券期貨業業務域資料元規範 第1部分：證券公司》金融行業標準公開徵求意見。檔案規定了證券公司資料元的描述及規則、分類分層框架、核心屬性目錄和關聯屬性目錄，適用於證券公司開展資料治理活動、資料倉庫建設、資料模型管理、實施資料整合融合、進行資料互動共享、推進資料應用建設等各項資料類相關工作。標準共包含8個數據域分類，700項資料元，111項資料程式碼。首先，標準基於“總分”逐層遞進的梳理原則將證券公司資料元劃分為主體、品種、賬戶、協議、行為、資產、營銷、渠道8大主題。然後，標準將每一類進行細分，如賬戶可細分為交易賬戶、資金賬戶和銀行賬戶等，資產分為市值、資金、負債和虛擬資產等。最後，標準梳理證券公司13大業務線的常用資料分佈以及各業務小類的資料項跟主題資料域的關係，形成業務條線和資料域的交叉關係表，對每一個業務線下面的資料元和程式碼標準進行詳細定義。
金標委：開展《數字金融 人工智慧大模型安全應用技術規範》等5項金融行業標準立項投票的通知
【政策影響】2024年10月25日，金標委組織開展5項金融行業標準立項的投票工作，包括由央行科技司申報的《數字金融 人工智慧大模型安全應用技術規範》標準，中信銀行申報的《銀行業自動化測試指令碼設計指南》標準，工商銀行申報的《金融業應用軟體測試術語》《金融業應用軟體測試資料設計指南》和《金融業應用軟體驗收測試質量控制框架》共3項標準。目前人工智慧大模型工具在行業的應用仍面臨許多挑戰，包括大模型引數變化引發的幻覺、不確定風險、內部可解釋性不足以及惡意外部攻擊等問題，相關的行業安全應用規範有助於推動人工智慧在行業的快速落地和良性發展，發揮技術工具的最大價值。
行業動態
國信證券：新一代核心交易系統正式上線
【點評】新一代核心交易系統由國信證券攜手華為、華銳技術和金證科技共同研發，在技術選型、研發、部署到運維的全生命週期中，全方位自主掌控。系統具有“可控、高效、靈活、敏捷、開放”的特點，對業務體系進行了深度重構與最佳化升級，實現了數字金融基礎設施與技術底座的代際革新，為業務的穩健發展和持續創新提供了堅實的支撐，也為行業數字化轉型提供了新思路與新實踐。從機構數字化轉型和金融安全的角度來看，經營機構與資訊科技服務機構在核心交易系統重塑、升級、迭代等方面開展深度合作，有助於經營機構吸收多家先進建設經驗，提高自主創新能力，進一步推動業務和技術的深度融合。
興業證券：升級“興企航”上市公司綜合服務平臺
華安證券：推出特定股份管理系統
國元證券：上線“融鑫”特定股份管理系統
【點評】興業證券“興企航”上市綜合服務管理平臺包括特定股份管理系統和員工激勵管理系統兩個功能模組，特定股份管理系統適用於特定股東增減持和股份回購場景，提供App端即時合規提醒、試算增減持交易的合規性等服務；員工激勵管理系統適用於多個股票激勵計劃和員工持股計劃，提供激勵物件管理、計劃管理、行權管理、個稅試算、視覺化報表等服務。
華安證券特定股份管理系統主要包括股份回購和股權激勵兩個模組，為上市公司及其股東構建智慧化、數字化特定股份管理綜合服務體系，滿足上市公司股份回購、股東增持、股權激勵等全流程管理需求，賦能上市公司市值管理。
國元證券上線的“融鑫”特定股份管理系統構建了一套標準化的合規交易管理體系，能夠提供賬戶、交易、合規、流程管理等一站式綜合服務，確保交易活動合規穩健執行。
2024年4月，國務院“新國九條”中強調以回購、股權激勵等工具促進上市公司高質量發展；證監會在9月就上市公司市值管理的監管指引公開徵求意見，提到對主要指數成份股公司披露市值管理制度、長期破淨公司披露估值提升計劃等作出明確要求。由於不同行業上市公司的股東對資本市場的認知不同，多家經營機構的上市公司股份綜合管理平臺主要有兩個建設方向，一是隨著資料質量和資料管理能力的提升，平臺為上市公司提供更加完備的法律法規資料庫和股東資訊集中管理服務，提高上市公司的市值管理效率；二是將資料和人工智慧結合形成合規演算法，提供更智慧化的股份增減持的解決方案，在不同業務場景下判斷並提醒股東的預披露業務和可交易額度，保證股東交易行為的合規性。
環球Fintech
紐約州金融服務局：釋出人工智慧相關網路安全風險應對指南
【主要內容】2024年10月16日，紐約州金融服務部（DFS）釋出指南，幫助監管的相關機構應對和防範人工智慧帶來的網路安全風險。指南並未提出新的要求，致力於幫助相關機構更好地履行網路安全法規規定的現有義務。該指南指出，人工智慧特有的安全風險包括社交工程、增強型網路攻擊、非公開資訊被盜以及供應鏈依賴性導致的脆弱性增加等，相關機構一是要評估人工智慧帶來的風險，並部署多層次的安全控制，提供重疊保護。二是實施減輕和控制人工智慧相關威脅的措施，包括風險評估和基於風險的方案、政策、程式和計劃；第三方服務提供商和供應商管理；訪問控制；網路安全培訓；檢測新安全漏洞的監控流程；資料管理等。
摩根士丹利：推出AskResearchGPT
【主要內容】2024年10月23日，摩根士丹利研究院（Morgan Stanley Research）推出一款由OpenAI支援的生成式AI輔助工具——AskResearchGPT，滿足投資銀行、銷售和交易以及研究等部門的工作需求。AskResearchGPT可以幫助員工在日常工作流程中便捷地一鍵訪問摩根士丹利每年7萬份專項報告中查詢資料、獲取見解和總結，為員工提供了更全面、更深入的最新研究資訊檢視，以便他們能夠以更有效的方式為公司的機構客戶提供更高質量的服務。
摩根大通：推出私募市場資料服務
【主要內容】2024年10月24日，摩根大通旗下資料平臺Fusion推出針對私人資產的全面資料管理解決方案，使投資者能夠分析其公共和私人持有的投資組合全景圖並獲得透明度。
摩根士丹利認為，私募市場存在三大問題，一是缺乏單一、標準化的來源意味著投資者的資料不完整且分散，難以分析。二是從非結構化來源手動提取和整合資料的過程非常耗時、成本高昂且容易出錯。三是管理多個供應商、資料饋送和專案組合管理員會使資料整合和透明度複雜化，影響決策，並需要專業知識和可擴充套件技術，進一步增加了時間成本影響效率。
Fusion基於自動演算法，最大限度地減少對資源密集型流程的需求，加快使用者獲得見解的速度。資料從摩根大通證券服務和投資組合管理人那裡提取，然後由供應商提供的參考資料進行補充。Fusion的專有AI-ML技術由摩根大通的資料專家開發，有助於糾正差異和不完整，並採用標準識別符號實現一致性和輕鬆的互操作性。客戶會收到標準化、豐富的資料，這些資料在私募股權、房地產、風險投資、自然資源和基礎設施等不同資產類別中保持一致，同時保留精細的細節和聯絡。
韓國金融監督院：對違法使用個人資訊的網際網路經紀商Toss進行處罰
【主要內容】2024年10月28日，韓國金融監督院（FSS）的臨時檢查顯示，2021年11月至2022年4月期間， 網際網路經紀商Viva Republica（Toss）在沒有獲得資訊主體的必要同意，也沒有按照《信用資訊法》的要求使用專門的資料機構的情況下，不當使用了約3000萬份電子收據交易記錄，這些記錄直接與Toss會員的卡交易詳細資訊相結合。
根據韓國《徵信法》規定，個人信用資訊只能用於資訊主體發起的金融交易相關用途，任何用於其他目的均需獲得明示同意。此外，如果公司希望將其資訊與第三方的資訊相結合，則必須透過授權的資料處理機構進行。FSS批評Toss不遵守這些規定，並強調Toss還存在例如不當管理提供和使用個人信用資訊的同意程式以及未能在其信用資訊系統中備份訪問日誌等問題。FSS對Toss處以53.74億韓元的罰款和6.28億韓元的額外罰款，總計60億韓元，Toss的11名員工面臨紀律處分，包括減薪、訓誡、警告和警告。
日本央行：釋出《日本金融機構生成式人工智慧應用和風險管理》報告
【主要內容】2024年10月29日，日本央行（Bank of Japan）釋出一篇名為Use and Risk Management of Generative AI by Japanese Financial Institutions《日本金融機構生成式人工智慧應用和風險管理》的研究報告。報告結果顯示，生成式人工智慧（下稱“GenAI”）正在迅速普及，受訪金融機構中已有30%開始使用GenAI，約60%正在試用GenAI。在“引進GenAI的目的”方面，幾乎所有使用或試用的金融機構的回答都集中在“降本增效”方面，具體的應用領域包括“檔案摘要”“件校對、編輯和評估”“翻譯”等檔案準備輔助工作以及“系統開發和運營管理”。在“採用GenAI後的評價”方面，受訪機構給出了“超出預期”或“基本達到預期”等相當積極的反饋。
報告也指出，GenAI有其獨特的風險，例如資訊洩露和人工智慧幻覺。當金融機構試圖在其業務中推廣這一新興技術時，需要認識到這些風險並建立適當的治理體系。在回答關於相關管理現狀的問題時，約70%的受訪金融機構表示會在雲服務中使用自己的虛擬隔離區，引入防止GenAI重複使用輸入內容和產品洩漏到網際網路的機制，並對輸入資料的型別進行限制。另一方面，在明確GenAI使用政策、制定實用規則、驗證和評估輸出資料等方面，約50%的金融機構回答有改進空間或正在考慮採取相應措施。
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