技术变革影响着金融服务的方方面面，这个行业在很大程度上已经实现了计算机化数十年。 在过去的几个世纪里，无论是通过轮船还是通过马匹、电报、电话或互联网发送新闻和价格， 金融业始终不变的是不断变化的技术对工作的影响。更早以前，大阪的大米市场价格通过日 本列岛的烟雾传达。重点很明确。
WAIFC 成员市场在采用和实施 2022 年可用的所有 IT 工具和服务的道路上处于不同的位置。 新工具或服务的“先行者”有优势，但他们也有开拓成本。“后来者”也有优势，价格下降 后就可以避免别人犯的错误。在选择需要采用的可能性时，每个人都必须考虑自己的环境， 然后必须调整他们现有的 IT 结构中的哪些以实现更好的整体结果。
简介
2022 年 9 月，美国最大的市场基础设施组织 DTCC 发表了一篇研究文章，表明其自身的流程和在云端的思考可能对全球同行具有参考价值[1]。该研究是与 Celent 联合进行的。
这位作者分享了这份报告的要点，仅作为云提出的问题的一个例子。它是最新的，并且是确 保金融服务行业能够进行适当的全球对话的公共宣传活动的一部分。我们感谢 DTCC 和 Celent 发表他们的工作。
近期背景
保险公司、银行、会计师、律师和 IT 公司本身——整个证券行业自十多年前的大金融危机 以来经历了很多动荡。 监管、市场结构、商业模式和技术的变化促使企业大规模转变其处 理模式。即使创新的速度在加快，支持这些模型的技术变革的步伐也在以更稳定的速度前进 ——有些慢得令人沮丧。疫情突然转变为居家办公，加速了金融服务领域的“云化”，但遗 留应用程序和架构通常仍然难以实现现代化。一直以来，数据的价值一直在迅速上升，但仅限于那些能够访问和使用它的人。
为了帮助了解其客户如何在 2021 年底和 2022 年初为这个支持云的数据驱动世界做准备， DTCC 委托 Celent 研究不同客户的技术采用和未来计划。DTCC 的客户在重新构想和构建美国 乃至其他国家未来的金融市场方面发挥着关键作用，因此能够很好地分享对整个证券行业技 术发展的看法。
Celent 的研究发现，虽然在技术资产数字化和现代化方面取得了很大进展，尤其是在云采用 方面，但仍然存在关键挑战。证券公司不得不支持并行技术基础设施，这增加了成本，更糟 糕的是，它限制了全面的数字化转型。
“云”的现况
随着许多因素的融合，金融业正在迅速发展，包括为响应客户和大流行后劳动力的需求而加 速向数字服务的转变。在不断变化的监管要求和日益动荡的网络威胁形势下，这些影响的推 拉凸显了维持技术弹性和安全高标准的必要性。大规模转向公共云平台进行运营，再加上确 保清洁数据可用性的必要性，为行业提供了一个在共同愿景上保持一致的世代机会。
云作为公司构建的共享基础设施。为了实现全部业务收益，最佳实践和方法的问题就显得尤 为重要。十多年前，IT 的重点是在每个公司内部定制完整的技术堆栈;现在必须致力于实 现现代平台治理、控制和安全。
放弃对 IT 的直接控制并致力于云是很难的，而且很难——但至关重要——致力于使公司的 服务能够在不损害产权和安全的情况下提供对干净数据的访问。这样做的好处是提高业务灵 活性和加快服务上市时间，而监管合规性是重中之重。每个金融中心都需要权衡取舍:当共 同利益可以为所有人带来利益时，机会往往会出现，但要超越公司层面的观点，了解更广阔 的市场需求是什么，这确实是一项艰巨的任务。一如既往，市场协调的反作用力是每个市场 都需要考虑的竞争。
天生数字化的 Z 世代正在迅速进入劳动力市场，并期待始终在线且始终可用的金融服务。
鉴于其商业价值，最具转型潜力的领域是数据交换机制。虽然 DTCC/Celent 研究发现数据市 场、应用程序编程接口(API)和分布式账本技术(DLT)的使用有望加速，但传真、电子邮件和电 子表格等遗留机制继续获得高水平的支持，尽管使用它们的客户群正在减少。
调查主要发现
对于接受调查的 DTCC 客户来说，使用云几乎是普遍的，尽管程度不同，“云优先”和“云 原生”方法现在在证券和投资管理公司中很普遍。
大约一半的研究参与者可以归类为“云领导者”。许多参与者在他们的所有新开发中都 是“云原生”。
- 买卖双方采用云的三大原因是:提高业务敏捷性、运营效率以及增强安全性和弹性。
- 大多数研究参与者采用联合方法来使用云，将核心中央卓越中心 (CoE) 设置为专业知 识和咨询中心，为业务技术团队提供一定的灵活性，以便在标准和政策集中创新和交付
- 支持云的应用程序并由 CoE 监督。
- 大型机继续支持公司的核心处理，而且这种情况不太可能消失。最近的技术进步，例如
- 大型机容器化，使大型机能够支持新的应用程序。
- 由于需要支持不太复杂的客户端，完全迁移到最新的数据交换方法实际上陷入了僵局;
- 公司正在与供应商签订合同，以卸载和中介不合格的客户，以免中断服务。
- 数据交换仍然停留在手动和基于批处理的方法中;但该研究发现了实时数据传输/交换
- 的方法，例如数据市场、DLT 和 API。预计这些将在未来两年内占据主导地位。
- 大多数公司认为自己在使用人工智能和机器学习 (AI/ML) 方面相对不成熟，尽管他们 正在试验。人工智能和机器学习仍然专注于解决更简单的问题。在这项研究中，人工智
- 能和机器学习开发仅获得企业技术预算的 1%-5%。
结论
云的吸引力及其可能性是真实存在的。同时，一如既往地关注这些预算，看看钱实际花在了 哪里。
[1]https://www.dtcc.com/-/media/Files/Downloads/DTCC-Connection/DTCC-Celent-Industry-Tec hnology-Study.pdf.