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【财经新闻】

异常交易监控也是非常适应大数据应用和人工智能应用的场景。戎志平称，人工智能和机器学习技术正在成为交易所保障网络安全、侦测违规交易的新工具。人工智能技术能够从海量访问数据中识别出攻击者的行为模式。

　　另外，区块链为代表的去中心化数据库有可能再次改变结算层面操作模式。中国分布式总账基础协议联盟（China Ledger）技术委员会主任、原上海证券交易所总工程师白硕认为，区块链在目前技术的条件下，还不适应订单驱动和场内交易的类型，但与场外报价驱动的类型有更高的适配性，所以场外市场是引入区块链应用的一个突破口。

　　记者发现，China Ledger的11家发起成员中就有很多机构与报价驱动式的场外交易相关，如大连商品交易所全资子公司大连飞创信息技术有限公司。据了解，大连飞创准备在拟开展的部分场外业务上进行区块链试点。

　　权衡创新与风险

　　金融科技带来行业变革的同时也带来新的风险。

　　戎志平指出，市场上已经有一些著名的案例，2012年8月1日，Knight Capital因交易程序系统出错，以每秒处理40宗的速度以错价进行买卖，引发纽约交易所上百只股票剧烈波动，45分钟内共计损失4.4亿美元。“如果技术使用不当，无论对市场机构还是对整个市场稳定运行，都会带来巨大的风险”。

　　恒生电子执行总裁范径武认为，市场中主要有两大类风险，一类风险是业务管理本身的风险，在业务风险上面临的第一个大问题是数据不足。如期货公司经营业务时，很多时候只能根据市场本身的一些报价来作出业务判断，数据不足带来了对风险管控的误差。

　　另一类风险是操作性风险，这其实是监管、合规相关控制的流程问题。“最大问题是风险监控机制是分段式的，没有形成闭环和整体体系。也就是对操作性风险的监控在某一个阶段看起来没有问题，但在整个闭环业务操作中会发现巨大的风险，导致最后产生很多业务无法进行操作以及无法进行控制。”范径武称。

　　范径武强调，金融科技本身给行业带来了业务的快速扩张、业务的快速连接和闭环的业务操作过程，但是，如何快速地识别和控制这些风险，这就变成了挑战。

　　“不只是在软件层面上进行改进，更多时候需要软、硬件结合的方案，更进一步提升快速高性能的计算。” 范径武称，让很多事后进行计算和管理的风险，能够在交易的过程中或者交易前就给出一些预测，风险管理能力就会得到极大的提升。

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