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“歌词 为什么会这样”中国式现代化奋进者｜ 2024年集运指数（欧线）期货将问鼎成全歌词 为什么会这样球成交量，这支青年团队科技攻关成就“全球第一”

东方网记者王佳妮12月2日报道：2023年8月18日，全球首个依托我国指数开发的航运期货品种——集运指数（欧线）期货正式上市。一年多过去了，这个航运指数期货发展情况如何？

记者从上海航运交易所获悉，截至2024年11月11日，集运指数（欧线）期货已挂牌交易10个合约品种，成功现金交割4个合约，所有合约累计成交4387.23万手，总成交金额36697.26亿元，日均成交金额123.98亿元。据国际期货业协会（FIA）统计，2023年集运指数（欧线）期货居全球航运衍生品第一，远超其他航运衍生品。根据该统计，预计2024年集运指数（欧线）期货将稳居全球成交量第一的位置。

集运指数（欧线）期货采用的交易标的正是上海航运交易所编制发布的上海出口集装箱结算运价指数（下称：SCFIS）欧洲航线。而鲜为人知的是，为指数的平稳运行提供技术保障的其实是一个以年轻人为骨干的集体——航运指数信息技术研发青年团队。

多年奋斗成就“全球首个”

作为航运高端衍生品，全球各航运中心城市都在努力尝试开发航运指数期货。2023年8月18日，全球首个依托我国指数开发的航运期货品种——集运指数（欧线）期货正式上市。这背后是上海航交所青年多年的接续奋斗。

早在2003年，上海航交所就开展了航运指数期货交易研究。二十多年来，尽管每一步都举步维艰，但航交所青年始终怀着推动航运指数期货上市的梦想，一代接着一代干，从学徒到师傅，从指数新兵成长为指数尖兵。 

项目自2019年起连续三年被列为上海市委市政府重点项目，时间紧、任务重、难度大。研发的整个过程充满挑战，上海航交所成立了以青年为骨干的攻关小组，面临疫情和上市时间的双重压力，迎难而上，从航线选择到编制方法确定再到建立完整的风险防控体系，啃下了一块又一块“硬骨头”。最终，交出了一份“硬核”答卷。

为指数插上科技“翅膀”

一个新指数从研究到正式发布，需要经过十几道工序。指数一旦对外发布，就一定要科学、准确、可靠，经得起市场检验。为了这份追求，编制方案经过多轮专家论证、广泛征求外部反馈意见和不断修改完善。航运指数期货对指数的研发要求更高于其他的指数，光从技术层面上来说，数据测算量就要达到上百万级。

更关键的是，SCFIS作为一个“交易型”指数，区别于其他指数的重要一点就是数据的真实性和可验证性。为实现这一点，SCFIS的数据采集模式进行了革命性改变，开创地使用API（应用程序编程接口）对接模式，通过技术手段直接从编委会单位的生产系统中获取符合指数定义的数据作为指数的数据源。

为实现全自动化，团队自主设计开发了“数据采集”“提单核证”“指数编制”“预警处理”等四大系统。SCFIS也成为全球首个采用成交数据编制的运价指数。

为交易加上“安全锁”

航运指数期货交易，安全是底线。尽管集运指数（欧线）期货已平稳运行一年多，但团队时刻不敢放松安全这根弦，一直在不断深化、固化更安全、可靠的指数系统安全防护体系建设。

为此，团队从零开始做起，各个方案不断地被修改、甚至推倒重来，经过不断的研究、探索与迭代，掌握了包括“零信任网络架构”、“HTTPS双向认证”、“数据加密”和“数字签名”在内的多项关键技术，构建起了较为完善的SCFIS 网络安全防护保障系统，相当于为航运期货指数加上一把牢固的“安全锁”。

为进一步保障系统中报送数据的完全性和准确性，团队还开发了数据质量管控子系统，能回收、比对和评估编委会单位的报送数据，自动识别并标记出存在的差异点，并将这些差异点回馈给相关编委会单位，供其详细审查和确认。这一套流程不仅有助于及时发现并纠正潜在的数据错误或不一致之处，还能够帮助编委会单位更加精准地核对数据间的差异原因，从而有效控制并提高报送数据的质量，进而为SCFIS的整体安全可靠奠定坚实基础。

同时，团队还与航交所的指数编制部门密切合作，共同构建起了较为完善且符合国际规则的指数内外部治理体系。2024年，德勤华永会计师事务所根据国际证监会组织（IOSCO）《价格报告机构原则》，对SCFIS欧洲航线出具了无瑕疵鉴证报告，标志着上海航交所对SCFIS的治理已达到国际水平。

积极拥抱航运业“三化转型”

2024年，市委办公厅、市政府办公厅联合印发《上海国际航运中心数字化智能化绿色化转型发展方案》。航运业数字化、绿色化、智能化的三化转型既是大势所趋，也是时代的机遇。上海将加快补齐高端航运服务短板，促进航运业数字化、智能化、绿色化转型。

面对航运业“三化”转型的趋势，团队深知逆水行舟，不进则退，积极探索将先进的AI大模型技术应用于软件开发的各个环节，包括产品设计、架构规划、编码实施以及测试阶段。

据了解，团队近期已开始尝试把AI技术应用到指数评述自动生成等实际业务应用中。团队收集了近年来大量的航运行业专业评述专栏文章以及其他行业相关新闻资料，着手训练具有航运行业专业能力的大语言模型，并利用大语言模型的调优技术架构对模型进行低秩微调，进一步提升了大语言模型在航运领域的专业能力。

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