16年从业经历从互联网跨界券商行业，发现券商有着丰富而复杂的业务逻辑、独特的商业运行机制，是一个充满着魅力的金融属性的群体。但在数字化转型过程中，作为传统行业一员的券商在数字化建设上，与顶级互联网公司还是有着能够感知到的差距。随着科技AI人工智能技术的广泛应用整个金融行业对于数字化转型的迫切程度应该远超互联网，攫取商业价值的确定性也应该远超互联网。
从券商圈子放眼到整个金融行业，有关数字化转型的各种讨论一直在如火如荼的进行着，各方的观点也给与我很多的思考与借鉴。今天，我想以一位证券行业一线技术管理者的角度出发，从对数字化转型的认知；到如何认知利用数据资产；再到怎样提升用户体验实践以点带面，说说自己对券商行业数字化转型的感悟及印象深刻的实践。
一、对券商数字化转型的认知
数字化转型过程不仅仅是技术层面的问题，更是业务和商业模式的改变与探索。
拿恒泰证券来说，公司和管理层对数字化转型的决心可以从金融科技研究院的组建、金融科技人才的引入、新媒体运营方向的努力、线上渠道对接方式的探索这些细节中，见微知著。
恒泰证券的金融科技团队除了肩负起信息数字化的任务，还需要与其他前台业务部门紧密配合、积极探索业务数字化落地场景并协同实现，从而最终达成公司数字化转型总体战略。一方面，身处金融行业要脚踏实地、稳扎稳打，技术是赋能业务的工具，大数据、人工智能、云服务等等是实现手段，我们不会围绕着手段去建设目标，不会过于放大技术本身，而是根据既定目标去选择适合的技术。另一方面，我们会结合恒泰自身特色、公司发展方向，以服务投资者为为最终目的，发挥技术力量，把互联网思维和金融行业通过实际业务紧密的结合在一起，主动探索创新，让金融科技对用户产生实际的价值。其中，整个证券行业对“数据资产”的进一步认知是数字化转型过程中非常重要的一环。
二、真正理解券商数字化转型中不可或缺的“数据资产”
1．理解数据：数据是资产（经历了从附属品到核心资产，粗放式到精细化的过程），数据沉积需要经过时间的积累，错过即无法弥补。证券行业的数据，涉及到用户交易行为、账户信息、资产信息等等高价值、高保密性的数据。
2．如何对待数据资产，不能只看量，更不是越多越好。比如相同数据，不同公司会产生价值的差异。并不是将所有信息都数字化就完成了数字化转型的过程，这其中挖掘数据价值更为重要，数据治理、数据建模和业务密切相关。这里以两个具体的应用场景为例。
A. 秒出系统：
实现数据查询周期从天到分钟级别，实现数据单次数据运算小时级别到秒级别，实现非技术人员自操作查询。
恒泰大数据团队，针对业务口径整理、基于行业SDOM模型建模，产出了电子化的秒出大数据平台，其中经纪业务相关口径数据项梳理成主题9个、一级分类41个、二级分类193个、三级分类378个，交易相关数据4335项，用户行为数据5055项，组合成丰富的数据网络，最终形成770个指标，配合拖拽式的界面化操作，复杂数据查询从以天为单位直接降低到分钟级别，也不再依赖专职的技术人员，将业务指标查询统计以数字化产品的形式转还给了业务人员。系统同时也具备自主建模的扩展性，将技术能力从大数据团队直接赋能给业务研发团队，很好的提升了团队整体数字化的能力。数据报表的丰富程度既可以给一线员工提供业务方向的指导，更可以让管理层了解公司的每一个毛细血管。这次业务数字化的实践过程，既有效挖掘存量数据资产的价值，又提示了团队基于业务导向的技术思考，才是数据治理本身的难点和价值。
B.企业微信
员工侧展业激励以企业微信为依托方式，有着与用户微信交互的天然优势，开户、群运营、产品推荐等场景，资产端、投资端、员工、用户各方数据联动。
用微信体系的UnionID关联企业微信、微信以及微信登录绑定下App各方数据，是企业微信作为员工展业工具加入生态一大优势。员工与用户之间沟通及员工关注用户全生命周期流程、各类信息都可以集中在企微平台中，再辅以在企微中的展业工具，为员工展业提供更高效的工具和数据中台。
以开户作为核心场景来举例，面临的问题是如何在开户引流场景下客户经理最快最自然的触达用户、实时了解用户开户状态遇到的断点、标记渠道方式、以及开户成功后实时查看用户资产变更、投资收益变更甚至用户通过微信、移动端、pc多端使用的关键事件、实时跟踪用户画像。
如图中所示，该场景下多端、多平台联动，前中后台各方产生了数据、数据的落地和联动分析，将数据对业务的最大价值发挥出来，对用户和员工都产生实际的价值，我们常说千人千面、智慧终端，都离不开数据价值的挖掘。
3．如何保护数据资产，数据合规、隐私保护问题是金融业数字化转型过程中伴生的问题。恒泰通过自建的大数据平台，统一对数据进行处理后，推送到订阅需求的业务服务器，大数据平台内部使用脱敏、加密、截取、泛化、以及必要的人工审核干预等手段来解决数据安全问题，建设大数据平台，又涉及到实时性、运算效率等问题，分布式运算、存储及流式运算框架等技术手段就必不可少了。未来区块链的建设可能也是数据安全性获得重要突破的一个方向。
安全微管家一个数据安全业务场景应用的例子，利用用户产生的数据来保护用户账户安全性。2020年因为某药业股票用户持仓被操作，使得用户账户安全性再次成为焦点问题。券商除了将各自自研平台的应用安全等级、密码等级要求再度升高之外，普遍缺乏用户账户异常操作行为告警用户的能力。金科基于大数据平台上用户日常操作行为以及交易操作行为，推出安全微管家产品，基于数据仓库中的常用电话号码、IP地址、常用设备id、GPS信息综合分析，通过微信公众号等通道，在潜在的异常发生时第一时间通知用户，避免非法渠道通过撞库、暴力破解等方式操作用户账户对用户造成资金损失。正是结合已有的数据治理成果、标准化的用户行为统计分析，安全微管家快速上线，为用户账户加上一把安全的告警锁，也得益于有效数据清洗、持续有规划的数据治理。数据的高可用性，使得系统结构简单清晰，实时计算Server专注于基于规则，组合数据。
三、发展业务是原始动力，服务好用户是唯一的路径
券商的数字化转型，赋能业务、降本增效是原始动力， 而给投资者带来体验良好的优质服务，则是数字化转型落地的唯一途径。以财富管理业务的数字化转型为例，券商面临通道思维受限、业务向头部券商集中化、自营平台获客能力不足、用户增量红利消失、用户体验有待提升等等问题。可见仅靠粗放式的收取佣金无法满足券商未来发展的需求，也无法满足用户对服务需求。精细化运营需要强有力的科技赋能。
券商旗下的软件App，是数字化时代的直接产物，也是投资者接触最多的交易平台，可以看做证券公司的掌上缩影。软件App的用户体验对券商来说至关重要。 而券商的产品质量管控体系则为基础体验的提升提供了有力的保障。恒泰证券金科团队推出基于组件化和微服务化能力，代码同构的九点半App和基金大师App，差异化服务于传统股债基场景以及专注基金场景。基于组件化微服务化进行原子级别测试，使提升总体质量变得更可控。质量管控主要环节包括用例设计管理、功能测试、集成测试、兼容性测试、压力测试、回归测试、线上质量监控，主要手段包含单元测试、CodeReview机制、自动化UI测试、接口测试、网关mock等等。寻找专业的工具来支撑是至关重要的。券商服务集群体系比较复杂，在整个DevOps建设过程中，需要自研团队结合自身服务情况以及三方供应商服务做好全链路监控及各个环节的测试研发支持。这其中是自研还是基于开源框架建设或是选择三方厂商，还是要根据实际目标出发，比如接口测试，我们建设了最简化的页面版本，上传excel格式的用例样本，虽然比较简陋但是足以完成接口自动化测试的目的。像是CR机制、压力测试、单元测试、全链路日志、日志染色等成熟的开源框架较多，但兼容性测试、精准测试、UI自动化测试特点是，业务关联性较强、人工成本较高、工具专业化强。我们会选择优秀的供应商一同建设，比如在云测试领域深耕多年的Testin云测。它最近开发出的移动端自动化测试平台在应用中有很多可取之处。
1. 基于自然语言的自动化脚本
相比于基于编程的自动化脚本，自然语言脚本的核心价值是降低了测试工程师编写、录制和维护脚本时的上手难度。用纯中文书写的方式编写脚本，只需要编写类似“点击登录”，“滑动2次”的中文脚本就能完成测试用例的编写，不仅降低了脚本维护成本，而且利用自然语言的优势，编写效率高，易理解，易维护。
2. 基于深度学习的OCR识别和图像识别AI引擎
传统的OCR文字识别很大的局限性就是文字识别率不够高。而近几年随着深度学习的发展，海量训练数据和深度神经网络算法结合起来，给实现高精度文字识别提供了契机。为了实现99%以上的文字识别精度，关键点在于获取千万级别的文字标注数据，以及使用合适的神经网络模型并针对性进行性能优化。
在获取训练数据方面，利用Testin云测的移动端自动化测试平台，可以获取千万张级别的App、Web端截图标注数据，并基于数据增强技术生成了大量衍生场景的数据（例如文字加粗、文字变色等），为训练高精度OCR模型奠定了数据基础。
3. 支持iOS和安卓跨平台脚本复用
在实现了高精度OCR文字识别和图标识别模型之后，自动化测试平台可以抛弃基于iOS和安卓控件框架的底层控制引擎，完全基于iOS和安卓App的文字和图像特征来进行待测试对象的识别。也就是说，只要iOS和安卓的App UI功能一样的情况下，就可以基于同一套自动化测试脚本来进行App的功能测试，从而实现iOS和安卓的脚本跨平台复用，从而将脚本的开发和维护效率提升接近一倍，而不再需要分别维护iOS和安卓两套脚本。
恒泰证券经过长时间和Testin云测在业务测试用例等方面的共同打磨，移动端APP的稳定性、兼容性都获得较好的建设成功，常规兼容性测试覆盖600台安卓、100台苹果手机，满足了市面上绝大多数手机的兼容测试要求，释放了大量团队质量部门兼容性测试的人工成本，且执行时间短，可以满足周发版的迭代需求。在UI自动化测试上提供了完善的工具化平台，日常巡检可以建立在自动化测试平台基础上建设，是日常客户端巡检、智能客户端自查自省能力的有效补充。
以上，是我结合恒泰自身数字化变革的经验及进程，最后聚焦到App软件的测试环节，对整个券商行业的数字化转型提供的一些拙见，希望能借此机会与同行多多交流，共同迎接数字化浪潮的挑战。
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