投資銀行新出路！金融科技應用成關鍵｜吳漢銘
撰文：吳漢銘｜圖片：iStock
投資銀行新出路
另外，投資銀行家也兼任下單及執行指令買賣股票，在銀行內其實是不同工作崗位。 當我們說香港金融業全球領先，所依靠的就是依靠香港對外資企業的融資能力，那金融科技的前景，難道是取代這些充滿魅力的銀行家嗎？ 顯然不是，不過也不難發現，投行的招聘崗位近期已經不太多。
投資銀行的成本壓力
其實行內就是因為金融危機後監管的水準及合規要求提高，同時亦在打擊洗黑錢工作等，務求減低市場價格操控、保護金融產品的合適型、提高金融產品的透明度等幾方面發力。理論上應該會讓消費者感到更安全，但事實上，是在執行上需要聘請更多人，人手的工作更多，最後減慢了服務的速度，提高服務成本。 如何做到更嚴謹更快且便宜的服務？那就是金融科技的價值。 投行業務作為大額金融交易，其實是建基於商業合同法，對產權及擁有權至關重視。 但是商業合約在律師行執行時，大部分是基於模版修改，八成的工作因此可以靠某些標準模組完成，其實legaltech也在走這條路。
上市前投資銀行流程自動化
在上市的過程，不少的翻譯及財務模型都是靠模版完成，負責定價的就是分析師或分析員。其最大價值就是看清將來，並不是財務模型的細節如會計邏輯關係，得到insight才是投行家應該集中分析的，並不是文書及excel表格計算員，也非文檔處理員。 專業領域的機器翻譯，財務模型自動化，也是市場在金融科技的發展方向之一。
投資分析自動化
上市招股時，負責評估機會的基金經理，負責對該公司進行分析，再一次對投行的分析進行評估。在此之前，得先把財務資訊，以人手輸入模型，然後才進行分析，既然基金經理也是分析前景，為何投行分析師，不可以把財務模型直接分享出來？ 不同的分析師也許對不同的業務範疇有不同的強弱，為甚麼投資者只看最終定價，而不是取百家之大成，拿每一個投行分析師的預測項目作比較？ 其實業內已在推行提交財務模型的明細，把每一個人當成一個模型，彷彿是神經元網絡的一部分。 上市後，資產交易的需求在於資產計價，所需要的，其實就是對投資物件公司的前景預測，在技術上面也是科技的一部分。 目前世界領先的資產管理公司，所靠的就是組合經理對於未來的不斷預測，投資銀行所靠的，也是對於融資物件的業務預測。
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在現今大資料年代，宏觀經濟，微觀經濟包括行業前景，個別公司的觀察，是否可使用大資料技術處理大量的資料量，利用人工智能（AI）處理分析資訊，包括市場情緒？ 香港作為世界領先的集資中心、發達的商業市場，有義務和責任領先全球資本市場的技術。 歷史以來，資金聚集之地就是金融科技創新之地，可以說是當仁不讓。各位讀者有興趣的話，歡迎更深入溝通。
編按：作者吳漢銘（Jeffrey） 服務於平安壹賬通銀行，負責金融科技部門，具有15年數據科學經驗。擁有CFA（Certified Financial Analyst），CDS（Certified Data Scientist，Hong Kong Data Science Society）資格。畢業於香港中文大學MBA，香港理工大學雙一級榮譽學士（電腦科學及管理學文學學士）。
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