本文作者：彭博卖方分析产品主管Robert Simek
技术和数据管理领域的迅速发展，正在减少卖方交易员工作流程中的阻力，同时也帮助他们通过分析研究改进决策过程，从而扩大业务规模。
“随着交易竞争愈发激烈、利润空间日渐压缩，分析工具和自动化已经从可选项变成了必选项。”
然而，自动化是无法一蹴而就的。要转向完全自动化的工作流程，企业往往需要采取多个阶段性步骤。在这个过程中，没有解决方案能做到“一键通用”，企业要根据交易部门的类型和规模，在每个阶段采取不同的方法。
如下文所述，交易部门的“自动化之旅”在哪个阶段启程将取决于若干因素，尤其是交易部门使用和生成的数据量。
自动化四步曲
自动化的过程包含四个阶段。第一个阶段是“精简”阶段，这个阶段会引入快捷方式以节约时间，例如通过使用自然语言处理技术来预先填入交易订单。
接下来的两个阶段将会利用规则来管理交易行为，这个过程以数据流为基础，例如交易员之间的通讯数据。
在上述两者的第一个阶段，即“静态规则”阶段，将引入可以根据触发条件而实施行动的基本指引规则。举一个现实的例子，我们可以设定一个指示，使系统每次在收到交易规模低于50的订单时，都能自动使用当前价格。
然而，静态规则是固定的，它只能针对特定指示作出反应。当市场条件变化时，则需要对这些规则进行人工调整。
下一阶段就是“动态规则”阶段，其最典型的特点就是引入能带来更大灵活性和适应性的技术。这种技术依托更为先进复杂的输入，可以利用最新的市场数据来做出重要的交易决策。
最后一个阶段为“预测分析”阶段，在此阶段，诸如机器学习系统的软件将挖掘历史数据以识别模式特征，从而帮助交易员以指定概率水平预测未来趋势。
在流程变得越发复杂和先进的过程中，对数据的需求有所提升、数据的生成规模得到增长，这也标志着自动化进程的演变。
的确，数据驱动着自动化发展。企业会发现，它们所经历的每个转型阶段都会生成比以前更多的数据，而这又将推动企业自动化沿着成熟度模型进一步发展。在这个过程中，最重要的则是保证可信赖数据集的纯净性、规范性和丰富性。
规模问题
在开始自动化转型之前，交易部门需要先考虑一系列的问题，从而确定适合自身的自动化水平——其中的首要问题之一就是交易部门的业务类型。无论是零接触、低接触还是高接触类的交易部门都能受益于更精简的流程，但需要以不同方式去应用技术。
交易的资产类别也会产生影响。例如，与抵押债交易相比，利率交易的交易量明显更高，工作流程也完全不同，因此对数据有着完全不一样需求。
交易部门的所在地也很重要，我们需要考虑到，世界各地对交易行为的监管有所不同。而交易客户的类型也同样会产生影响。
考虑到数据和以上这些问题，我们可以发现，不同类型的公司可能会选择在不同的成熟阶段导入自动化。例如高接触、侧重客户关系的交易部门往往会在早期阶段部署自动化，并注重从语音交易中捕捉数据。
彭博解决方案
彭博与处于不同自动化阶段的客户进行合作，这使我们具备相应的专业能力，能够为任何特定情况提供所需的工作流应用程序和数据解决方案。
客户可以自行选择运营自动化的水平，我们也可以推荐解决方案来帮助他们实现成长。
我们已经研发了一系列产品并对其持续优化，旨在帮助企业缩短制定交易决策所需的时间。其中的产品包括协助客户直接从通讯中自动构建和创建交易谈判的工具，这能为客户节省时间、减少失误并捕获有价值的数据。
我们的卖方企业分析系列产品可以支持交易部门更好地了解流动性，并通过汇总整个部门的交易流来寻找交易机会。
数据是金融机构有效运营的关键，但其亦需要注入努力才能生成推进自动化的数据集。在安全有效地管理和存储数据方面，企业正面临着巨大挑战。而能够快速访问广泛的结构化和非结构化内容已成为了一项基本需求。
彭博能够为以上问题和其它更多问题提供解决方案。如今，我们行业领先的强大数据集、分析工具和托管服务正在为各类交易部门提供对推动自动化转型至关重要的数据情报。