近期，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

　　凭借数据密集型与技术驱动型的特点，金融业始终处于智能化变革的前沿。期货日报记者观察发现，当下，人工智能正在重构衍生品市场的交易模式、交易效率以及风险管理和清算机制等，推动衍生品市场向高效、透明、智能化和全球化发展。但是，在衍生品市场催生新商业模式的同时，也迎来了一系列挑战。

　　智能化重塑衍生品市场生态

　　目前，以大语言模型为基础的人工智能正推动国内金融行业从基础数字化迈向深度智能化。

　　“金融科技让金融服务的效率与普惠能力得到进一步提升。具体到国内衍生品市场，其影响犹如‘春雨润物细无声’，对市场功能的影响是潜移默化的。”上海一家风险管理公司做市业务负责人告诉记者，受金融科技迅猛发展影响，国内衍生品市场的规模、流动性、效率和服务实体经济能力都得到了快速提升。

　　谈及交易端，多位受访人认为，科技对其最大的影响是高频算法交易的普及与发展。虽然还没到“一键生成”的地步，但高频量化交易在科技浪潮的推动下已进入快速发展期，在市场交易中的占比相较之前大幅提高。

　　“当下，包括做市商在内的交易商都在通过研究量化算法来提升做市能力、优化报价策略。”中信证券董事总经理蔡成苗告诉记者，科技赋能下的高频量化算法交易使市场流动性显著增加，交易效率也得到了提高。同时，促使交易买卖价差相较之前大幅缩窄，衍生品与现货市场的联动性增强，成交活跃度大幅提升，进一步深化了衍生品市场的发现价格机制。

　　随着科技日新月异，可以看到衍生品市场中信息不对称的情况在逐渐减少，市场整体的透明度和效率也在不断提高。

　　“未来，上述现象将会更加明显。”东证润和资本管理有限公司董事长董竞博向记者表示，随着计算大模型开源，算力成本显著下降，AI驱动的策略优化将会广泛出现与应用。通过实时分析海量数据，交易者可以迅速捕捉交易机会，从而进一步提升市场的有效性，还可有效提升复杂衍生品的定价效率、实时压力测试效率等。

　　“交易商对技术应用的加快，将促进衍生品市场将从‘工具市场’演变为‘算法生态’。”浙江浙期实业有限公司（下称浙期实业）做市业务负责人陆丽娜认为，市场风险定价效率的提升，对机构和散户参与者而言既是机遇也是挑战，主动拥抱技术变革的参与者才能在市场演变中占据有利位置。随着投资者结构和行为模型发生变化，机构投资者的主导地位将得到强化，头部机构的流动性贡献会显著提高。

　　AI浪潮，也在推动衍生品市场风险管理与合规智能化发展。“各家交易商正在探索基于人工智能的风险管理系统。”蔡成苗举例说，通过云计算来提升风险单元计算效率，高效覆盖各种风险场景；通过深度学习网络来处理非结构化数据，在不同市场环境下构建动态的风险管理阈值、结构等。

　　“此外，科技的应用也有利于实现实时合规监控，通过大数据分析快速识别异常行为。”蔡成苗说。

　　从清算机制看，亦有通过智能系统进行监管与清算管理的趋势。蔡成苗介绍，目前已有银行间机构探索尝试通过构建链式跨机构清算网络来快速处理交易数据，将来还可能会扩展至其他交易市场。

　　“在科技革命与金融创新双重驱动下，市场效率、交易成本和效率的革命性提升都将使市场分层加速、专业化竞争加剧。”陆丽娜认为，衍生品市场头部机构可能会率先完成业务的全品类覆盖，构建起“商品+金融+跨境”三位一体的产品矩阵。在细分产业领域拥有定价优势的机构，也会依靠在垂直领域的深耕，继续巩固独特的竞争优势。此外，量化机构开发的各类有效定价模型也会促使其在与传统机构的竞争中脱颖而出。

　　“衍生品市场品种的丰富、流动性的提升都将有助于产业企业更好锁定经营成本与收益、控制生产风险。”蔡成苗表示，从宏观角度来看，随着我国衍生品市场日渐成熟，还有助于提升我国在国际商品市场及衍生品领域的定价权，吸引更多境外投资者参与，让市场参与者结构更加多元。

　　证券期货机构抢抓业务发展机遇

　　新故相推，日生不滞。AI的快速演进促使科技的应用水平成为衍生品市场比拼竞争力的关键，谁能率先拥有新技术优势，谁便能在数字金融竞争格局中掌握战略主动权。

　　蔡成苗介绍，衍生品业务依赖定价的高效与准确。目前，随机波动率模型的定价算法可以快速且准确地校准隐含波动率。同时，基于强化学习等算法优化做市报价，可以提升做市报价效率、优化报价价差，为市场提供更好的流动性。做市业务依赖低延迟的交易系统架构，目前其在硬件技术升级、订单簿动态管理、基于数据库的数据支持等方面均有相应的技术应用。

　　“衍生品业务中的风控系统也有相应的技术升级。”蔡成苗告诉记者，在AI技术加持下，复杂衍生品也可以动态建立风险控制模型，以及智能模拟诸多压力情景，优化风险头寸。

　　蔡成苗表示，未来，衍生品业务及做市业务将成为交易商的技术壁垒业务。比如，头部交易商对AI算法、定价策略投入较大，这将有助于他们形成难以复制的技术优势。

　　科技力量也在推动衍生品业务风险管理能力的升级。陆丽娜补充道，未来，实时风控体系可通过事件驱动架构实现逐笔交易监控，实现毫秒级风险事件拦截。在压力测试方面，交易商也可引入机器学习模型，模拟极端场景，增强抵御极端风险事件的能力。

　　“AI技术正在做市业务领域展现出强大的应用价值。”国泰君安证券相关业务负责人举例说，通过实时处理海量市场数据，AI系统能持续优化高频交易策略。借助机器学习模型准确预测短期价格波动，可以显著提升做市商的流动性。智能风控系统可实时监测异常交易行为，精准识别潜在市场风险，实现对风险敞口的动态预警与管控。

　　不过，陆丽娜告诉记者，目前头部机构在IT和算力上投入力度逐步加大，中小机构需结合自身定位合理制定硬件投入，平衡发展机遇和成本。面对人才竞争加剧的现象，预计未来量化团队的薪酬将水涨船高，无疑会增加业务成本。