孔祥威：資產管理產業鏈的數字化方案－smesoughaipa的部落格

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　　原標題：乾貨 | 孔祥威：資產管理產業鏈的數字化方案

　　來源：未央網weiyangx

　　為了傳播金融創新典範，推進金融供給側結構性改革，推動金融業服務實體經濟，以及促進實現經濟高質量、發展的目的，由北京市地方金融監督管理局指導，清華大學五道口金融學院、清華大學金融科技研究院主辦，未央網承辦推出「首都金融創新與發展」公開課，邀請金融行業嘉賓分享金融項目的創新模式，以及對行業未來發展前景的深度思考。

　　本期嘉賓：京東數科資管科技部平台產品總經理孔祥威

　　以下整理來自嘉賓分享實錄：

　　資產管理產業鏈及其演變歷史

　　2015年《中國資產管理行業發展報告》中，將整個資管的產業鏈劃分為基礎資產，資管機構、金融產品、銷售渠道和投資者。放大來看，資管業務在整個金融產業鏈條中處於中游位置，上游承接投資銀行的業務，下游是面向投資者端的財富管理業務。資管機構在其中的核心作用是選取合適的投資標的物，組織成資管產品，核心能力體現為其大類資產配置的能力和全局風險管理的能力。

　　資管產業的發展經歷了五個階段。在第一階段，隨著利率市場化，資本市場走向直接融資，基礎資產方面，股票、國債、期貨等產品紛紛推出，在這個階段資管以代客操盤形式存在。在第二階段，經濟周期、制度變革和技術創新交錯影響，底層基礎資產極大豐富，資管行業體量雖小，但成長迅速。第三階段受益於四萬億投放和銀信合作，信託類業務快速擴張，第三方財富機構快速發展。第四階段，「大資管」快速發展，技術創新主動影響資管行業，互聯網金融參與。第五階段是從2016年至今，以規範行業和防範風險為主線，自上而下推動資管行業變革，推動整個資管行業走向凈值化、輕資產、重科技的模式。

　　總體上，資管行業內部的上游是投研能力和產品研發，中游是資產配置，下游是面向渠道的品牌銷售、客戶維護和通道結構。國內的資管產業鏈明顯向右傾斜，重品牌、重銷售、重客戶，找錢比管錢更重要，而對投研能力重視不夠。因此，整個資管行業對風險資產的把控能力較弱。募集資金和產品銷售能力強的金融機構，無論是從盈利還是從估值水平，都高於在資產端把控能力強的機構。

　　資管新規下的行業格局

　　在新規出台前，資管的主要模式是商業銀行發行表外理財產品募集資金，與信託、券商、基金合作投向期限較長的非標資產，賺取中間期限錯配的收益。其中信託券商等機構在承接資金時並不承擔主動管理的職能，這也是當時核心的風險點。

　　2018年資管新規落地，對於規範非標投資非常堅決，主要規定包括對非標資產的定義、凈值核算、禁止資金池模式，禁止通道業務等，並提出資管產品投資非標資產的集中度要求。在這些要求下，銀行理財要進行轉型，將這部分風險剝離出去；現存的非標業務中涉及到規避投資範圍、違反槓桿比例的部分都會面臨收縮。作用於資產端時，非標轉標業務規模擴大，資管產品債券配置利好，利率債和高級信用債需求會逐步上升。

　　資管行業會進行短期收縮和結構化調整，但更長期來看，雖然資管新規打破了以往的業務模式，如何在合規的前提下圍繞非標資產建立資管體系還是重中之重。資管行業未來的發展契機，來自於經濟增長，長期資金注入和技術創新。

　　未來資管行業的新格局中，標準化資產將迎來長期發展機遇。在資金端，其主要來源依舊是個人、高凈值客戶和機構客戶，但其比重會進行結構性調整，在面向個人這一端，可能會引入投資顧問角色，幫助資金端更合理有效地配置資產和管理風險，然後能夠幫助行業正向、長期的發展。

　　中美資管行業對比

　　從全球市場來看，2019年全球資管規模再創新高95.3萬億美元，行業內頭部效應愈加明顯，行業集中度提升，前五名市場佔比超過50%。

　　具體到美國資管業，其總體規模佔全球44%，公募資金佔美國資管規模的68%，可以看出其行業深度和發展程度。從資產配置角度上，美國資管機構兼顧價值和成長，競爭激烈，價格戰已經不是其主要競爭模式，更多的是通過產品創新、與客戶的深度連接和投資顧問來開展資管業務。總體上美國資管行業具有格局集中、策略差異和邁向智能三個特點。

　　這也啟示中國資管機構單純依靠牌照優勢應對變革挑戰的難度很大。資管行業一定要通過差異化服務搶佔市場份額。並且，資金也會趨於長期化和穩定化，要求資管機構提升大類資產配置能力和風控能力。最後一點啟示是數字化轉型，從產品設計、投資顧問，到交易、風控、銷售，都可以引入智能技術。

　　數字科技賦能資管行業

　　科技貫穿了資管前中後台業務的全流程，在前端的獲客和投顧領域，科技幫助實現精準營銷和人機結合的投顧模式。在投資交易領域，對於數據挖掘、數據處理以及演算法優化，以及大類資產配置、組合優化、交易合規等等方面，科技均可賦能。在後台，對於一體化的風控、運營，還有業務運營的估值、賬戶管理等內容，也能通過技術手段提高它的效率。

　　中國的金融科技發展近10年，在基礎技術層，我們已經達到世界頂尖水平，但是在應用端和業務中間件領域，還缺乏有競爭力的解決方案，市場上還沒有成熟的科技服務商，能夠提供一體化的全面的資管數字化科技平台，更多機構還是在局部點上發力，是以供應商為主的格局。目前金融機構對系統的使用以自建和外採為主，而在當前監管和業務變化的背景下，金融機構對系統在功能使用和體驗上的要求越來越高，最強烈的訴求是投研風控一體化、研究智能化和大數據中台。

　　以下是數字科技賦能的典型案例：

　　（一）智能投資研究

　　智能投資研究包括兩部分，第一部分是數據採集和處理，通過NLP（自然語言處理）技術，提升非結構化數據的抽取和處理效率，並且增加了對另類數據的獲取，包括衛星數據和物聯網數據等。通果知識圖譜能力幫助資管機構對外輸出對投研決策有幫助的結果，比如針對某個爆點事件后的相關結果傳導。第二部分是AI演算法，其快速發展加快了對投資決策模型的迭代作用，幫助投資管理人抓住更多、更快的投資機會。

　　京東數科在智能投研方面，主要運用了知識圖譜技術和NLP技術，本質上是把知識點互相連接而成的語義網路形成了一個知識庫，通過識別實體、識別邏輯關係、識別事件等，構建知識圖譜，通過金融數據觸發知識圖譜里的節點，金融機構能夠藉此對事件和其傳導結果、事件之間的關聯關係有更強的捕捉能力。具體舉例來說，京東數科知識圖譜構建的原材料來自於行業研究、上市公司公告、招股說明書等非結構化的文本文件，首先需要對材料進行識別，再對文本進行處理，包括NER實體詞的抽取和分句提煉事理關係，最後形成實體知識三元組和事理知識三元組。比如小金庫和取現是兩個實體，其關聯關係是操作。事理關係則用於事件預測工作。通過這兩個圖譜京東數科構建了自己的智慧產業鏈，被廣泛應用於其內部和機構客戶側，幫助行業研究員梳理內部非結構化資源和上下游產業鏈傳導邏輯，降低研究的時間成本。此外，還能幫助客戶進行量化分析和事件驅動的投資。

　　（二）投研交易一體化

　　考慮到資管規模越來越大，複雜度提升，前端投資面臨交易執行效率成本和公平性的考驗，後端則面臨投后管理、風險管理、合規管理等挑戰。但目前資管業務是連貫的，供應商卻是割裂的，供應商的系統只能完成業務鏈條的一部分。因此資管行業現在急需一個多元統一的平台，具有低延遲、低消耗、數據全、響應快，模型準確以及智能化的特點，系統和多交易所之間能夠進行無縫自動的切換。

　　京東數科在這個方面提出基於雲地協同的方案。他們把投資交易的一串聯動作描繪下來，通過前端和數據整合的模式為客戶提供交易投研一體化服務。從大數據+智能信評，到投研策略、資產配置、模擬組合、試算等，再到報價詢價、交易錄入和交易網關，再到整個投后領域的組合分析、風險分析、績效評估、風險監控等等，全部貫穿在一起。最後所有信息以報表體系呈現出來，幫助金融機構獲得統一的賬戶和風險視圖，幫助高管有一個統一的高管駕駛倉看清風險和產品運營情況。

　　（三）智能投顧和精準營銷

　　現在財富逐步向有明顯的互聯網屬性的年輕客戶轉移，對線上的渠道服務、對產品透明度和投資自主權的要求更高。另一方面，產品費率逐年下降，尤其是被動性產品競爭非常激烈，獲得超額收益的難度較大。現在的趨勢是賣方投顧逐步轉向買方投顧，使得財富資管產業鏈向下游傳遞，上游更多的是生產標準化的低成本產品，下游根據客戶個性化需求進行配置。因此，智能投顧和精準營銷未來會成為一個核心的轉型方向。

　　傳統模式下，投資者有自己的財富顧問，提供一對一的人工服務，其好處是投顧和投資者的溝通和銜接更緊密，但這種模式無法批量複製，並且是線下的。近年來興起純線上的智能投顧模式，主要通過AI演算法和用戶數據進行匹配，提供給用戶千人千面的資產配置策略，其優勢是便捷地在線上完成所有交易，客戶體驗好，但是忽略了「顧問」的那方面職能，不能全面考慮客戶對資產配置和風險的要求。

運彩　　現在互聯網新一代更加傾向於人機結合的財富管理模式，既有在線平台的智能投顧，同時有理財師傾聽客戶訴求幫助進行配置。歐美市場上，買方投顧的業務模式較為成熟，投資顧問為客戶提供個性化的投資規劃和資產配置的服務，按照資管規模收取服務費，財富市場的集中度相對較低。以下是京東數科人機結合的智能投顧業務流程圖。