以科技打造资产管理业务发展新引擎

　　摘要

　　近年来，银行理财转型发展成为业内持续讨论的热点话题。在已经到来的数字化时代，银行理财子公司作为中国金融体系的重要组成部分，应顺应时代变革的大趋势，坚定以精细化管理为转型方向，大力推进人工智能、区块链、云计算、大数据等技术的应用，促进资产管理行业高质量发展。

　　与时偕行，科技顺势赋能

　　自2018年4月《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（以下简称“资管新规”）发布以来，各大银行理财子公司相继成立，银行理财逐渐回归资产管理业务本源，我国资产管理业务进入了新时代。原来银行理财时代相对粗放的管理模式无法持续，以产品端净值化、投资端精细化、运营端自动化为代表的管理模式呼之欲出，并对项目建设、系统支持等科技工作提出了新的更高要求。

　　与此同时，科技进步特别是金融科技的飞速发展正重塑金融生态。以人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网、移动互联网为主的科技力量已成为新时代金融科技创新和转型的强大引擎；以客户体验为中心，提供全渠道、场景化、定制化、便捷化的产品和服务成为大势所趋。

　　任何一种趋势都可能带来产业的兴衰与分化，处于行业变革和科技进步双重趋势下的银行理财子公司只有顺势而为，将技术视为业务机会，才能用科技创造新的价值。

　　把握全貌，直击行业挑战

　　由于资管新规要求每个产品都要在净值化的基础上独立建账、隔离运营，各种风险既不能在不同产品之间转移，也不能在时间轴上平滑，产品账户和所投资产品需一一匹配，因此银行理财子公司成立后业务发展面临一些挑战，有待逐一化解。

　　（一）产品端

　　一是如何及时获取客户的真实需求。以前银行理财子公司经常通过问卷调查方式了解客户的理财需求及风险承受能力，但是随着客户财富不断积累，以及客户对理财产品认识的转变，目前这种方式已很难及时、准确地捕捉客户的真实需求。如何及时地获取客户需求，将合适的产品推荐给客户以及高效获客，是银行理财子公司当下面临的一个难题。

　　二是差异化产品创新面临挑战。各银行理财子公司陆续推出名称各异的理财产品，究其实质却大同小异，导致理财产品同质化现象比较严重，同区域内行业竞争激烈。当前又面临宏观经济增速换挡，稳健收益型底层资产获取难度加大，非标准化债权投资受到诸多限制，因此过去银行理财产品的“高收益、低风险”属性难以为继。面对基金、信托等众多同业资产管理机构的激烈竞争，如何在新的市场环境下打造差异化的特色产品，提供更人性化的产品附加功能，从而保持对客户的吸引力，是银行理财子公司需要破解的问题。

　　三是如何实现客户“零接触”线上交易合规化。客户理财习惯日趋线上化，各银行理财子公司正通过信息化建设提升线上获客和服务能力。与此同时，为了给客户提供更便捷的理财服务，原来线下的合规监测流程正在弱化，在一定程度上给理财交易合规化带来冲击。因此，如何在合规框架下拓展线上代销、分销渠道，需要银行理财子公司进行思考和权衡。

　　（二）投资端

　　一是如何在强监管形势下实现风险管理精细化。资管新规对不同类型理财产品的投资范围、投资比例等予以明确要求，主要是为了更有效地防范风险，让资产管理金融机构更好地服务实体经济。如何建设覆盖投前研究、投中决策、投后管理的数字化信息系统，提升投资管理精细化水平，达到风险和收益的平衡，需要不断去探索和实践。

　　二是要建成支持多样化投资品种的系统。银行理财子公司成立后，在投资品种范围上有了更大的扩展，涉及固定收益、权益、商品、衍生品、非标准化债权类产品等资产。以往各家银行的资金交易管理系统主要是支持以固定收益资产为主的资产端管理，无法满足资产多元化及投资专业化、市场化要求。银行理财子公司亟待建成可以支持多样化投资品种的新系统。

　　三是如何在净值波动中实现组合管理的高效性。在产品净值化转型过程中，银行理财子公司面临更大的市场波动风险，需要在组合管理中及时地进行风险预测、计算。因此，如何构造一套包含组合构建、归因分析、组合试算、组合调整的高效机制，也是银行理财子公司面临的一项挑战。

　　（三）运营管理

　　净值化转型对理财产品的估值、清算、信息披露及监管报送等提出了更高、更严的要求，这将直接考验银行理财子公司的运营管理能力，依靠大量手工处理的模式将无法支撑业务快速发展。面对海量业务数据，如何提升运营管理自动化水平,同样是银行理财子公司当前面临的一个难题。

　　未来已来，从技术升级到科技引领

　　对于银行理财子公司来说，金融科技已经不是选择，而是唯一出路。银行理财子公司需要从技术升级逐步过渡到科技引领，这样才能真正完成数字化转型的目标。

　　（一）加快技术升级，打造核心竞争力

　　1.产品端

　　一是千人千面，精准画像触达客户需求。大数据、人工智能、云计算的快速发展，为绘制有价值的客户画像提供了有效的技术手段。应该向互联网公司学习，对客户交易行为的海量数据不断分析，实时动态地判断客户的风险承受能力，不断挖掘客户的真实需求，为不同客户定制不同的产品和服务，并及时推送至客户。从总体上讲，积极发展智能投资顾问、建设智能营销体系，是提高客户黏性、实现“获客、留客、活客”的必由之路。

　　二是快速迭代，丰富市场化产品创新模式。做好产品端是理财资金来源的重要保障。银行理财子公司从母行分离，走向市场，首先要解决的是产品种类单一、同质化竞争问题。应紧跟当前开放银行的发展新趋势，通过业务与技术协作的敏捷化，提升系统功能的扩展性、灵活性，以快速迭代的方式创新产品种类并积极投放市场，实时接受市场检验，及时调整策略，形成产品与市场有效互动的发展模式。

　　三是人机融合，实行线上交易合规化管理。以前客户购买理财产品在大多数情况下需要去营业网点，客户经理或柜员可与客户进行面对面交流，这种线下销售模式为风险识别、风险提示提供了一定保障。然而，随着理财渠道线上化，客户“零接触”线上交易成为趋势，线下合规化管理的基础变得越来越薄弱。因此，利用自然语言处理、知识图谱等技术打造智能客服聊天机器人变得尤为必要。这不仅能节省大量人力，而且能为客户“零接触”线上交易提供合规经营的技术保障。

　　2.投资端

　　一是精确计量，搭建立体化风险防控体系。精确计量是风险精细化防控的基础，通过风险指标计算与投资组合架构设计，灵活实现多维度的组合风险分解及分析。首先，风险防控体系要具备用户可自定义、适应多情景的压力测试功能，并能开展敞口计算、敏感度分析。其次，要依靠大数据、人工智能等技术手段进行风险量化、风险预测、风险定价及建立风险量化计算模型库，建设覆盖事前、事中、事后的风险防控体系，满足精细化管理要求。

　　二是化整为零，打造全品种投资能力。研发支持全投资品种的资产管理系统是每一家银行理财子公司提升核心竞争力的重要途径。不同投资品种的资产属性、交易流程、风控模式等各有差异，对系统顶层设计提出了更高要求。可采取“庖丁解牛”方法，将每一类资产及其交易模式进行解析，抽象成为最基础的要素和风险因子，然后通过组合不同要素和风险因子来支持对不同品种的管理。这一化整为零的方式可保障系统的灵活性和可扩展性。

　　三是量化分析，完善净值化转型过程中的组合管理。在净值化转型过程中，为有效地进行风险预测、提高资产配置与组合管理能力，建设量化分析系统是必然选择。量化分析系统的核心是交易和分析功能各司其职、有效配合。交易功能需要支持大量的交易流程，分析功能需要进行大量的数据计算，二者架构完全不同，但可以通过SOA（面向服务的架构）来交流信息、相互合作。银行理财子公司通过量化分析技术可达到实时风险管控，提升净值波动时的组合管理水平。

　　3.运营管理

　　数据整合，提升运营自动化水平。数据是金融机构重要的资产。挖掘数据价值，提升数据管理和应用能力，将是银行理财子公司形成战略优势的主要措施之一。因此，银行理财子公司需要建设大数据平台，完善数据集市，进行数据治理，建立数据质量管理体系，这些都是基础性工作；在此基础上，通过数据分析整合，实现直通式资金清算，以及信息披露与监管报送系统的无缝对接。这将提高业务运营自动化程度，同时也为公司战略决策提供数据支持。

　　（二）加强科技引领，完成数字化转型

　　银行理财子公司的资产管理流程可获得金融科技的全面支撑，以“ABCD”(指人工智能、区块链、云计算、大数据)为代表的新技术正全方位地改变着对客服务能力、投资交易能力和风险管理能力，资产管理行业深度拥抱科技的时代正加速到来。

　　一是实行“以客户为中心+大数据”模式。大数据具有海量规模、快速的数据流转、多样的数据类型和较低的价值密度四大特点。利用大数据技术可及时有效地采集各类客户数据，整合不同业务维度的多种数据源，分析客户信息、风险偏好、交易行为及资产配置情况，建立灵活可扩展的客户标签，输出客户画像，实现理财服务智能化。

　　二是实行“智能投顾+人工智能”模式。当前，人工智能技术已进入重要机遇期。运用人工智能技术可替代从业人员在数据采集、分析过程中从事大量的重复性工作，在产品投研方面为产品经理提供决策方案，也可向广大客户提供千人千面的投资建议，从而提升客户经理的客户维护能力。

　　三是实行“量化投资+云计算”模式。量化投资是利用计算机技术并采用一定的数据模型去实践投资理念，实施投资策略的过程。由此可见，量化投资与金融科技有着天然的联系。在投资市场信息爆炸的时代，无论是数据分析、模型计算，还是策略回归验证，都需要复杂的计算平台基础设施。云计算的发展正好可以提供快速部署的基础设施和弹性的计算能力，使银行理财子公司将各类量化投资模型更好地运用到投资策略之中。

　　四是实行“风险管理+区块链”模式。区块链技术具备信息共享、开放共识优势。基于区块链去中心化、防篡改、可追溯等特点，可以将其运用于金融资产数字化交易和风险管理方面，减少交易过程中的信息不对称问题，提升交易透明度，降低信用成本，实现资产全周期监控。

　　参考文献

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