随着一般利率水平探至低位，债券投资交易所面临的挑战日趋显著。为了提高投资交易绩效，债市博弈日趋复杂、策略管理愈发精细、技术应用更加多样、交易规模持续扩大。数据显示，今年银行间市场与交易所市场的债市现券日均成交约1.43万亿元（不含回购与转债）。

　　随之而来的是优化交投流程、落实风险管理、技术革新赋能等配套工作变得更为重要。叠加监管要求日益趋严，市场参与机构对于固收市场智能化管理的需求愈发迫切。这些需求涵盖聊天文本、市场行情、基本面信息等多个数据来源，以及多系统间的联通协同。固定收益交投领域的信息化应用，也已从过去聚焦局部环节（如依托接口通讯实现的自动化报价等）的模式，逐步升级为覆盖全流程的系统化解决方案。

　　同时，固收投研分析工作也对当下的信息管理工具提出了更高要求。由于日益增长的海量数据处理负担的加重，长期以来传统的投研体系搭建与分析工具创设的方式方法都亟待效率与效果双优化。从基础数据标准化整理到高效投研体系搭建，如何将AI等新兴技术赋能于传统固收投研体系，是当下固收市场参与机构面临的普遍挑战。

　　基于这些需求，森浦凭借十余年在固收市场信息化建设的丰富经验，推出了全面覆盖资管类机构从投研到交易全流程管理体系。

　　首先，在交易流程管理方面，基于多年来在债券交易语言标准化处理领域的丰富经验，森浦与腾讯企点联合推出交易询报价与台账和交易合规风险管理产品“金融Q”，近年来已在债券市场各类金融机构获得了不错的产品体验口碑。它借助标准接口，对企点QQ中的交易文本进行结构化处理，首创了从金融数据终端（qeubee）发起交易文本为起点、到交易过程中的文本结构化与智能化管理、再到交易后个人与团队各类台账记录、合规留痕与风险管理的内外部信息闭环，实现“公域私域内部”的完整交易流程管理。

　　同时，在技术革新赋能领域，森浦在qeubee终端与智能交易投研系统（BDB）都实现了AI赋能于多个场景：

　　在行情分析方面，qeubee终端引入了国产主流大模型的多轮对话AI交互能力，可对各类资产的行情进行智能化、自动化分析，以及还引入了享誉国内外业界的行情作图分析工具。

　　在债市数据通过AI工具获取方面，森浦基于 MCP 标准协议，连通腾讯WorkBuddy，可以对话式挖掘分析固收市场数据，目前已支持债券基本信息、一级发行、舆情、宏观、交易日历、票据等。

　　在量化投研方面，BDB包含了因子库构建、模型调优、策略生成、回测管理等量化投研全生命周期管理。它汇集了债券一二级、货币、商品、外汇、国际市场、市场行为、托管等多个维度的数据，并基于多年的固收数据治理能力进行数据清洗工作与特征工程，且在此基础上构建了丰富的因子库，涵盖宏观、微观、技术分析、利差价差、指数、特色数据、因子组合等，为固收量化投研提供海量的备选工具箱。它可以让用户在算法与模型中挑选需要的监督学习类的机器学习算法，例如决策树、随机森林、K近邻等算法，探索基于各类因子与算法结合所挖掘出的潜在多维度相关性。在策略执行层面，它实现了基于行情实时监控的实盘提醒信号体系，把基于各类策略的交易机会进行实时消息推送提醒。

　　随着市场演进变化万千、技术更迭日新月异，固定收益市场对信息技术的要求也将持续提升。森浦必将一如既往地聚焦需求、紧跟时代，为市场参与机构在金融科技领域提供领先的专业价值。

（文章来源：财联社）