作者：杨靖杰
投行科技（Investment Banking Technology，IBTech），顾名思义，意指金融科技技术在投行业务领域中的应用和创新。投行业务的范围本身较为宽泛，国外投行业务主要包括企业融资、收购兼并、财务顾问等金融中介业务，在国内，典型的投行业务主要有证券承销、证券交易、兼并收购、资金管理、项目融资、风险投资、以及资产证券化等。以下，我们将以资产证券化业务为例，探讨金融科技技术是否能发挥所长。
值得补充的是，过去业界对于资产证券化究竟是属于资管业务还是投行业务也有过争论。不过，2018年的资管新规中明确对此进行了区分：“资产管理产品包括但不限于人民币或外币形式的银行非保本理财产品，资金信托，证券公司、证券公司子公司、基金管理公司、基金管理子公司、期货公司、期货公司子公司、保险资产管理机构、金融资产投资公司发行的资产管理产品等。依据金融管理部门颁布规则开展的资产证券化业务，依据人力资源社会保障部门颁布规则发行的养老金产品，不适用本意见。”因此，把资产证券化归为投行业务更为贴切。
此外，至于金融科技在资管业务上的应用，可以参考我们此前在《非标渐入寒夜，如何拥抱资管科技元年？》中列举的案例与观点。
一、中国资产证券化的发展现状
资产证券化是影响重大的金融创新之一，由于资产证券化的融资难度与企业的主体信用无关，只要底层资产有现金流稳定即可获得低成本融资，资金用途亦不受限。因此，资产证券化业务自2012年重启以来便在中国取得了长足的发展。2019年，在国内宏观经济下行压力加大、信用风险加速暴露的大环境下，我国资产证券化市场仍然保持稳健发展，企业资产支持证券发行量更是“破千单、超万亿”，创新势头不减。进入2020年之后，受新冠肺炎疫情影响，GDP增速放缓、经济下行，大量企业存在资金链紧张、融资难等问题或更加严峻，可以预见，相较传统股票、债券等融资方式，资产证券化将凸显其独特优势。
监管政策方面也因此加大了鼓励力度，2020年4月30日，中国证监会与国家发展改革委联合发布了《关于推进基础设施领域不动产投资信托基金（REITs）试点相关工作的通知》，标志着境内基础设施领域公募REITs试点正式起步。REITs恰如资产证券化业务中的珠穆朗玛峰，这次证监会的试点，标志着资产证券化业务在REITs上获得重大突破，未来大量中小投资者未来将可以直接投资资产证券化产品。
二、资产证券化业务的发展挑战
在资产证券化发展规模扩大的同时，也带来了不少新的业务痛点和挑战，如不能妥善解决，将在一定程度上影响了效率和效益的提升。
挑战1：如何实现对业务数据的全面整合
在资产证券化产品发行前、中、后的三个阶段，项目发行人（或者管理人）分别要完成基础资产筛选、资产出表、和资产回收款管理。然而，这三个环节所需的业务数据有可能分布在发起机构的不同业务系统。以我国银行为例，对公类资产、零售类资产、信用卡资产归属不同的信贷管理系统。而对公和零售信贷资产往往共用一个核心系统，但信用卡资产一般有单独的核心系统。
由于对每一笔资产证券化业务，发行人都需要从多个业务系统提取、导入、和分析数据。数据出入口既多，又各为孤岛。因此，为了满足资产证券化业务发起和管理要求，各业务环节需涉及繁琐的内部审批流程和业务系统改造工作，一笔业务尚且如此，业务规模化后耗费的资源更可想而知。
挑战2：如何实现对流程和信息的全程追溯
资产证券化业务，是一个融合了管理方、资金方、资产方和服务方的分布式商业模式。从资产池组建（主要涵盖资产筛选、资产尽调、和资产封包），到产品结构设计、产品发行、和产品存续期管理。每个业务环节的线上操作、过程文档、系统交互和结果输出均有必要在系统里留痕、保存和管理。
信息追溯实际是一个构建信任机制的问题。资产证券化业务是通过重新构建基础资产的现金流实现资产转让，将业务的信用风险从基于原始权益人本身的信用风险脱离出来，转为关注资产本身的信用风险。因此如何构建一个不可篡改、可追溯的业务环境和信任机制，是急需解决的问题。
挑战3：如何实时监控资产动态，满足业务风险管理需求
在资产证券化存续期管理阶段，原始权益人需要承担贷款服务机构职责，包括跟踪、管理基础资产、处置违约资产等。因此又需要对上游系统的数据进行整合，确保每日能够追踪资产的状态信息（资产本金余额变动、利率变动、提前还款、逾期、资产结清、还款计划变动等）、资产池分布信息、预计现金流入信息、违约贷款最新处置动态等方面；对资产（池）风险、产品风险和业务风险实时监测，并及时预警；从而满足业务风险管理需求，为业务分析、风险决策提供依据。
挑战4：如何自动实现信息披露
贷款服务机构的重要职责之一，是按照监管要求，真实、及时地披露贷款服务报告。若没有实施控制，发起机构在回收款转付，服务报告统计方面存在不规范的暗箱操作空间。因此，需要进一步实现业务管理的透明化。且除了满足外部的报告要求，资产证券化科技系统也需要能根据发起机构的内部需求，自动生成业务报表，满足业务负责人的管理需要，提高管理效率。
挑战5：如何满足数据模型多样化需求
资产证券化的核心是三大部分：现金流测算、评级和产品估值。目前资产证券化业务无论是广度还是深度都得到高速发展，资产类别日益拓宽：信贷资产、PPP资产、租赁资产、基础设施收益资产等等多达十多种资产。每一类型资产的不同特点导致其适用的模型不同，而且不断创新的金融环境使得模型需要不断更新，现金流测试模型、压力测试模型、评级模型、早偿模型等等一系列模型亦需实现快速迭代。
挑战6：如何激活二级市场交易
目前资产证券化业务集中在一级市场发行，二级市场的交易几乎可以忽略不计。但如何缺乏流动性，资产证券化业务就是无源之水，行走不远。目前资产证券化产品一方面缺乏估值手段和方法难以在二级市场产生定价；另一方面，信息的不对称无法在二级市场获得大众投资青睐，仅停留在二级市场的机构投资者之间进行有限度的流通。从长远发展，仍需打破流通的瓶颈。
三、金融科技在资产证券化领域的应用实践
针对以上业务发展的种种挑战，过去中国资产证券化业务创新模式主要是以“互联网金融+资产证券化”为主。而随着金融科技技术、产业、政策环境的成熟，为业务创新提供了新的方向，中国资产证券化业务有望步入“金融科技+资产证券化”阶段，即“投行科技时代”。
正如中国人民银行在《金融科技（FinTech）（2019-2021年）发展规划》中提出：借助机器学习、数据挖掘、智能合约等技术，金融科技能简化供需双方交易环节，降低资金融通边际成本，开辟触达客户全新途径，推动金融机构在盈利模式、业务形态、资产负债、信贷关系、渠道拓展等方面持续优化，不断增强核心竞争力，为金融业转型升级持续赋能。
（1）新硎初试：境外的“金融科技+资产证券化”实践
境外资产证券化市场主体中涉及金融科技的创新者主要包括资产证券化软件服务商（如Intex）、立足细分资产证券化产品的信息服务商（如Trepp、AD&Co）、信用风险咨询机构（如Moody's Analytics）、综合资讯提供商（如Bloomberg）以及专业指数信息服务商（如Markit）等。不过境外企业虽然在信息服务方面起步较早和探索较久，但目前对金融科技前沿技术的采用程度仍然较低，更多还是以数据为基础的跟踪、分析和定价等为主。
以较领先的穆迪分析（Moody's Analytics）为例，其提供的资产证券化信息服务包括：第一，结构化产品设计和监测模块，该模块便于用户对所有结构化资产（RMBS、ABS、CMBS和CDO）进行监测、定价和压力测试，并了解贷款层和资产池级别的数据和历史指标；第二，结合宏观经济预测信用风险的模块，使用该模块可以结合穆迪的资产池和贷款级的信用模型以及MA宏观经济情景来对资产组合进行压力测试；第三，用于估值和咨询服务的产品模块，通过该模块客户可以获得创新性的估值结果和咨询服务；第四，结构化产品管理系统，包括Structured Finance Workstation、CDOnet、ABS System等系统，这提供了前面产品的任意组合，可以覆盖与结构化产品相关的所有需求。此外，穆迪建立了全球规模最大的违约数据库，其数据库积累超过45年的违约数据、42000家上市公司的EDF和超过10500家的违约记录，收集到8500万家私营公司的财务报表、历史数据涵盖全球30多个市场的数个经济周期。这些海量的数据为其未来进一步采用人工智能等金融科技技术来优化资产证券化产品提供了可能性。
（2）百花齐放：国内的“金融科技+资产证券化”实践
相比之下，国内的资产证券化市场主体更加积极地将大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技技术运用到资产证券化的平台和产品之中。亦涌现出不少优秀的行业实践案例。
例如，交通银行推出的区块链资产证券化平台——链交融，正是通过科技赋能金融打造的资产证券化平台。“链交融”将原始权益人、投资人、信托、基金、券商、评级、会计、律师等参与方组成联盟链，有效连接资金端与资产端，提供ABS产品从发行到存续期的全生命周期业务功能，利用区块链技术实现ABS业务体系的信用穿透。“链交融”重新设计与定义资产登记、尽职调查、产品设计、销售发行等各个环节，将基础资产全生命周期信息上链，实现资产信息快速共享与流转，并确保基础资产形成期的真实性和存续期的监控实时性。同时，“链交融”将业务操作、审批痕迹等项目运转全过程信息上链，借助区块链不可篡改的技术特性实现全程可追溯，使整个业务过程更加规范化、透明化及标准化。“链交融”目前已支持信用卡分期、住房抵押贷款、应收账款、不良贷款、对公贷款等主流资产证券化产品的快速发行。
类似地，京东数字科技亦推出了区块链ABS标准化的解决方案，该方案能为各交易参与方快速部署区块链节点，快速搭建ABS联盟链流程；利用区块链技术实现多节点信息高效同步，并能保证资产信息不可篡改；通过智能合约，降低人工参与成本与出错概率；资金方可以通过该方案穿透ABS底层资产，实现对资产池的透明化管理，有效监控资产风险。同时，这种透明化管理也有利于资产方提高资产发行效率，降低发行成本。该方案还实现了数据的加密上链，通过对底层架构的优化，能够保障ABS高并发情况下的稳定运行。据称，与原有的技术方案相比，可减少85%的部署时间，每年每个业务节点可节约运维成本超百万。
此外，评级机构中债资信以中债资信指数方法和量化分析模型为核心、以大数据和云计算技术为支撑，推出了资产证券化信息服务平台。该平台涵盖了影子评级、资产池管理、动静态池管理，现金流压力测试，在线评级，以及情景测试和投资价值评估等功能模块。以影子指数模块为例，就借助了大数据分析、机器学习等金融科技技术，根据中小企业的行业特征、经营特征、财务特征和历史级别等属性进行级别分类；资产池管理与在线指数模块亦基于大数据处理技术，通过分布式并行计算的方式将千万次的蒙特卡洛模拟用时压缩到秒级，兼顾了模型准确性和计算效率的多重要求。
四、未来展望
总体而言，国内的金融科技发展较为领先，所以金融机构与科技企业率先将各类金融科技技术引入资产证券化领域，加速了投行科技时代的到来。不过，当前金融科技技术在资产证券化领域的应用基本还集中在业务的前端，主要是产品设计和发行，而在发行后的存续期管理、交易估值、违约分析等等方面，预计未来还有更大的发展空间与用武之处。
