新浪財經訊 第七屆中國國際金融論壇于2010年10月16-17日在上海浦東召開。論壇主題：綠色金融創新與產業綠色轉型。上圖為上海超級計算機中心主任奚自立。

　　奚自立：各位來賓，我不是來自于金融界，來自于計算機界，所以大家可能覺得有點意外。我講的是金融計算，這是一個跨學科的事情。我相信大家以前比較少關注這分析的課題，我想借這個機會讓大家了解一下金融計算。

　　我今天主要從四個方面講一下金融計算方面的事情。一，金融計算定位。二，金融計算發展在中國來說是比較好的契機。三，還需要什么樣的金融計算。四，我們計劃的金融計算建設模型。

　　作為金融界我是外行，但還是有一定的理解，近幾年我也在這方面努力地學習。在金融計算定位上來看，首先看金融計算的綜合功能，五大功能和數據、計算的相關度。我列的這張表：市場信息中心、資金清算中心、市場信息中心、金融創新中心、風險管理中心。這是五大功能。在這里面金融創新中心對計算的依賴度最大。產品定價、風險控制這方面都起著很大的作用。從金融中心功能角度來看，金融數字和金融計算是所有功能的基礎，我相信這一點在座做金融都比較有親身體會。

　　從金融中心的五大指標來看所有的指標和金融數據和中心的關聯。大家知道金融人才至關重要，是第一位的。我們所有定義的人才環境是怎么樣的環境？更多是在政策上、資金上的支持，而在工作環境的支持相當薄弱。所以人才政策，什么叫人才政策，我認為要考慮一下這個問題。

　　二，市場準入。實際上市場準入的問題最典型案例就是世界銀行組織對中國話語權份額的增加，造成我們面對這樣話語權能力的問題。這是大家談得比較多的方面。這里面比較多的就體現了金融人才問題。毫無疑問，基礎建設、金融環境和人才更有直接的關聯。從基礎建設角度來看，我下面列的投資作為我們政府，或者外界呼聲比較高的方面。目前來看，你可以往上統計，中國有20個金融中心在建設，從百億級到千億級不等，有23個后園中心在建，這些都是基礎投資方面。這些投資夠了嗎？我認為環境可能更重要。人才可能更重要。

　　經營環境里面可能更多涉及到的是一個文化。這個文化是怎么培育的，這不是1天、2天所能培育的。涉及綜合競爭力角度來看更多考慮的是國民素質和GDP情況。國民素質又是一個什么樣指標的體現呢？毫無疑問人才是一個很重要的部分，但我覺得現在人才培育機構還是不夠完善的，或者我們的著重點抓得還不夠緊。

　　從產業鏈角度來分析。金融產業鏈來看列了服裝加工產業鏈，汽車產業鏈，然后再看一下金融界產業鏈是怎么樣的情況。服裝產業鏈大家很清楚。服裝工廠自己不設計服裝，自己不生產原材料。他的服裝靠誰設計呢？再圍繞服裝廠有幾千家、幾萬家的服裝設計工作室，每年可以設計幾百種、幾千種式樣提供給各大服裝工廠。所以服裝設計工作室是一塊很大的創意中心，也是一塊的人才集聚中心，同時也是一塊高端人才的集聚中心。

　　汽車生產，美國80年代、90年代來看，汽車生產、設計完全脫離。有很多汽車設計公司來幫助福特、別克廠商設計汽車，做汽車的模型。所以圍繞著汽車生產線整個供應鏈產生了很多汽車設計工作室，很多人具有很高的智商，很強的設計理念。他基于一個汽車工業化的標準的平臺，而每一個設計工作室都是幾個人到十幾個人。

　　同樣，金融產業來看也追尋著這樣的產業鏈發展過程。美國為什么會有這么多的金融咨詢公司，實際上在中國四大銀行，以及各大證券交易所、保險公司僅僅是金融里面的一個主體，所有的設計，以及第三方的產品提供商應該越來越龐大。

　　從金融業來看發展越來越個性化。產品的品種會越來越多，投資的產品、投資方式越來越多。但一個最大、最重要的基礎是什么呢？需要有一個標準化的平臺。就像服裝工廠，就像汽車工廠，它所有的提供都是一個標準平臺。所有的零部件，所有設計公司設計的汽車都有一個標準。這個標準平臺是什么呢？目前大家用得最多路透社、彭博社的咨詢機構來做咨詢。

　　作為金融界來說還有小規模、大群體。這是什么含義？這些工作室的規模非常小，任何的咨詢機構的規模不會大，專業性特別強，但這樣的咨詢機構可以有幾千個、幾萬個、幾十萬個，為什么？它的領域、發展方向不同。但他接觸一個工作環境，這個工作環境就是所我提供的數據和計算的開發性和標準化。對人才性至關重要。

　　毫無疑問金融咨詢肯定是一個高端的服務業，所以從產業鏈角度來看我把金融咨詢定位在高端服務。這是一個歐洲中央銀行的趨勢表，把第三方的計算和服務外移到其他方去，主要是降低成本，降低成本的基礎就是搭建一個誠信，以及一個平臺的開放度。我在剛剛開始研究金融的時候就想問大家一個問題：金融的本質到底是什么？在座可能很多人也會想這個問題。

　　我羅列了些，但不想說是誰說的，這些只是討論而已。一個說法是：金融是拿別人的錢來玩，賺了錢大部分歸自己，虧錢了以后是虧別人的。第二個說法：金融的本質就是財富的再分配。第三，金融本質就是錢財的博弈與流通。我看到很多的報道，紐交所50%的交易是量化交易。所以他給一個觀點是：紐交所是一個人機大戰。紐交所現在基本成為人機大戰。從這個角度來看金融本質和數據、計算相關。沒有數據、計算根本不可能。

　　我再想說一下金融計算和數字之間的關系。因為數字和計算可能分離，也有可能不分離。這是我羅列的金融數據大情況。有兩部分：一部分是宏觀數據，一部分是微觀數據。宏觀數據有經濟數據。經濟數據和金融數據的相關度相對來說比較大，所以我放在一起。從上面來看主要計算的是金融模型。這些是標準的銀行界，或者是金融界使用的模型。在這個模型上要做的是宏觀經濟預測，金融風險控制，量化投資決策、套期與保值等產品。從金融角度來說計算涉及到一個復雜計算和即時計算。復雜計算一般性是比較宏觀的東西。即時計算是高頻交易的東西。

　　由于金融計算大多數模型基于Merton模型，它需要大量的數據，這些數據不可能以分布式來采取。因為它的時效性很重要。所以在金融計算領域里數據和計算是分不開的。只有聚集在計算周圍的有效性才會充分地發揮出來。下面我說到的領域分離性可能比較大，但金融計算來看數據和計算是不能分離的。

　　第二部分我想說一下金融計算發展的契機，就是我們的優勢。上海作為金融中心已經是未來上海中長期發展的重點，這是一個事實。我們怎么樣借這樣的機會來促進金融計算的發展？一，很多報告都說20年之內不可能趕上香港，很多人認為國內有這么多的金融中心在建設，上海是否能搶占先機？我認為上海一定能夠成為國際金融中心。第一個因素：海派文化的元素沉淀足夠的金融元素，我僅僅羅列些代表性的說法，帶這些代表性說法在這里只提一句，為什么很多人認為上海人愿做白領，不愿做老板，這是海派文化很重要的元素。恰恰金融是一個創造白領最多的地方。

　　二，現代金融已經融入更多的數字信息元素。在金融數據功能里面毫無疑問彭博社和路透占有重要地位。上海的金融咨詢業能不能有效地發展，這是很重要的方面。跟保險業談，保險業告訴我他的主營業務不是保險，保險業務不賺錢，現在其他的業務賺錢。而銀行業來看的話，網上有一個統計，國外銀行業存貸差利潤只占利潤的10%。只占收益的10%不到，其他的是靠數據和咨詢賺錢。所以銀行業也不做存貸款，因為不是我的主營。也就是說數據和計算顯得越來越重要。

　　三，我想說現代服務業。很多人為上海第三服務業發展完全不同，跟紐約、倫敦相比人家是7、80%的第三產業，而上海只是50%。第三產業，金融服務業肯定是一個第三產業，高端服務業。我在這里取到一個數據，2010年3.3萬億美元IT支出的比值，這是一個國際和中國的。我只是想說明一個什么問題呢？它的比差。也就是說在國際上它服務產值占很高。而中國是什么呢？中國是因為硬件投入最大，軟件其二，服務最少。而國外的硬件比較多，占第二位的是硬件，第三位的是軟件，但是國際服務業很強。對我們來說中國和國際上相比，它的比差差距太大。所以金融服務是一個很應該發展的方向，也是一個很好的發展前景。

　　數據應該顯得越來越重要。我沒有查到中國數據產業整個的產值，數據產業對中國來說還是比較新的概念，所以可能統計部門沒有做到，我只是查到IT服務這一塊的數據。從定性上來看毫無疑問硬件、軟件、數據的發展價格趨勢來看，硬件現在越來越低，軟件保持著一定的發展速度。而數據是更快的發展速度。數據起源于2000年。數據的問題是標準化很低。標準化很低，不能產業化。但標準化低的一個很好特性是發展型的服務業，提供了很多工作機會。

　　因為主持人給我比較多的時間，我順便插一句，以前說勞動密集型的企業是誰呢？原來是寶鋼，10萬人的寶鋼，現在到1萬人，對不對？北京有一家上市公司做外包的，1萬2千人。他是一個勞動密集型的嗎？大家可以想一想，實際上勞動密集型的定義是腦力勞動，還是體力勞動。現在的勞動密集型在哪里，這是一個產業發展的表。這是金融數據市場的表，這個表里面描述了在中國數據市場來看，09年數據市場是3.42億美金，這里面主要是路透、彭博，中國國內企業——萬德占比較大一塊。整個市場我相信會擴充很大，特別是上海要進入全球國際金融中心地位的話這一塊發展是很重要！

　　下面我想說一下發展平臺方面的事情。這張表大家很少看到，在全世界最強的5百臺計算機里面來看，第二大的是金融。中國從80年代后期有了超級計算機的應用，有科學計算，多領域都有。但沒有金融界的超級計算。這是09年11月份的一張TOP500，也就是說世界上最強5百臺機器的排名。科學計算總共有84臺，中國占了3臺。金融界全球有35臺做計算，中國一臺都沒有。我想這張表可能金融界不是很關心。這個領域應該來說是中國重要的發展領域，為什么沒有自己的計算超級計算機，為什么沒有金融計算。這是上個世紀96年開始找出來金融計算計算機的增長比例。96年開始量化投資在紐約、在華盛頓。一大堆做研究的人進入金融機構，計算機使用快速發展。

　　還有一個信息，我開始研究金融界以后就發現從93年開始有一個專門的高端金融計算會，每年一次，在紐約開，這個會議叫HPWS，好性能計算在金融界的應用，每年一次。說明金融計算的發展歷程。二，WRDS系統，這是一個高端計算系統，我還了解到彭博社有一個8千核的超級計算機，用作浮動的定價系統。8千核。

　　主持人告訴我時間比較緊，我加快一點，國內就不想介紹了。希望要有一個什么樣的金融計算中心？一，希望把各個數據塊集中起來作為第三方，或者作為一個咨詢機構。當然現在數據庫的事情大家很清楚，銀行界有銀行界的特殊情況，所以不太容易開放。

　　二，我們希望要有些咨詢機構能夠通過小規模、大批量的方式來集聚在金融計算中心，由金融計算提供很好的工作平臺，為這些小金融機構提供一定的服務。

　　三，我們需要研究的政策，研究的機構來加入。因為中國現在的金融研究領域還是過多地急功近利，我到各大行去都了解了些情況。未來5年、10年的事情興趣不是很大，倒是對上海國際金融中心來說意義很大。誠信確實是很重要的課題。有一句話我很欣賞：金融中心不是打造出來的，而是經驗的積累和匯聚。中國的體制5年一屆，或者4年一屆的輪回管理方式對我們的集聚和匯聚有很大不利，我們怎么樣克服這方面的因素很重要。

　　四，金融數據中心，或金融計算中心應該為我們的政府、我們的決策，我們的宏觀經濟研究機構，包括給這些金融研究者提供一個比較好的服務平臺，這是我們所期待的。

　　從總體上來說我們希望建立這樣一個金融計算中心，為五大體系提供些基本的保障，這是我們現在國際的模型。我簡單地說一下彭博、路透的模型，基本上基于下面這一塊，也就是說金融基本模型這一塊，紅色這一塊所擁有的平臺。沃頓是一個商學院，是一個對外開放的系統，盡管他有他的計算能力，但他的計算能力不是很強，大概是1500個CPU的規模。數據資源也不是很強大。國內現在萬德中融網、大智慧基本上是以數字為主，高頻計算基本上還在處于研制階段，其他的復雜計算就不考慮了。

　　作為我們金融計算中心來說希望把這兩塊羅列進去，而撇開高頻計算，因為高頻計算僅僅是一個商業上的事情。這是我們希望未來建設的目標。這是我們計劃的過程。上海超級計算中心實際上成立的是2000年，到今年整整走了十年，主要立足于全系列的科學計算，包括工程、科技等等地方。未來上海超計算中心希望在金融計算領域做一定的拓展。目前為止各個領域，包括不管是化學、物理、天文、地理都有客戶在上海超計算中心運算資源，唯一沒有金融界來使用我的資源，這是比較大的遺憾，也是我們沒有努力去開拓市場的結果。所以未來希望上海超計算中心在金融界獲得一定的發展，同時獲得同行們的支持！

　　今天僅僅講一個觀點，沒有很具體地拓展出來。大家有這方面興趣的人可以會后跟我們溝通，希望共同把上海金融計算做得更好。不好意思，多占了大家一點時間。謝謝各位！