國內資管機構探索數字化轉型 AI資管還有多遠的路要走

  原標題:國內資管機構探索數字化轉型 AI資管還有多遠的路要走

  來源:經濟觀察網

  經濟觀察網記者胡艷明「數字金融賽道投資核心布局有三條主線,一是生態健全、技術卓越、平台開放的數字金融基礎設施;二是數字化賦能高效、流量運營能力強的新金融公司;三是具有較強產業背景和渠道優勢的金融科技公司。」在6月9日,由通聯數據主辦,中信建投證券、亞馬遜雲科技協辦的「Hi AI資產管理數字化轉型峰會」上,中信建投證券研究發展部負責人武超則對數字化革命過程中的投資機會做了系統的分析。

  數字化中蘊藏著巨大的投資機會,傳統的金融機構也投身到數字化轉型的大潮中,資管行業向數字化遷徙。中國萬向控股副董事長、通聯數據董事長肖風表示,「資產管理行業和資產管理機構還停留在過去十 年,即科技帶來的衝擊中,當下及未來,人工智慧、雲計算、大數據、區塊鏈等將帶來很多革命性的變化」。

  建立智能投資系統

  肖風認為,隨著經濟的數字化,必然帶來財富的數字化和數字化的財富。而數字化財富的量級可能是現實世界財富量級的十倍以上。

  資管行業早已開始智能化投資的實踐,其中,量化投資是投資領域里最早應用計算機技術的投資模式。華泰柏瑞基金副總經理田漢卿表示,量化投資最近幾年進一步拓展,比如另類數據的加入,自然語言處理和人工智慧的應用,大家在不停的做探索。

  田漢卿認為,目前用大數據和人工智慧提升市場效能還有很大的空間,但是未來更加顛覆,或者未來長期可展望的是人工智慧直接承擔資源配置的功能。

  從技術層面,微軟亞洲研究院副院長劉鐵岩表示,智能投資研究的框架包括從海量高頻數據中挖掘有效投資因子,即數據智能;針對市場動態性訓練自適應模型,即智能預測;基於AI的風險分析以及投資組合構建,即智能策略;基於AI技術的自動化訂單執行,即智能交易;AI技術為人類投資決策提供參考,即混合策略。

  對於金融行業如何建立智能投資系統,據通聯數據首席內容官、產品總監馮欽遠稱,首先要將海量的數據注入到系統裏面,同時人類專家將投研知識、邏輯關係教給機器,然後運用人工智慧技術,將這些內容轉化為人類能夠處理和理解的信息,支持整個資產管理從投研、監控到組合的構建、風險管理完整的投資流程。這樣機器就可以幫助人類更好的開展類似於人類智能投資的活動。

  力爭科技人數佔比達20%-25%

  「金融業安全上雲、金融科技基礎設施開始快速迭代,科技要賦能業務場景。當然這裏面,互聯網企業也開始有一些布局,比如牌照的獲取、場景生態合作。新基建與老基建在這一輪裏面一定不是替代關係,而是融合和握手的關係,這是我認為的數字化革命與傳統行業最大的不同。」談及金融行業的數字化革命對各行業的改變,武超則對金融行業的數字化如此分析。

  在資產管理行業的智能化、數字化過程中,麥肯錫全球資深董事合伙人曲向軍則從國際視角進行了分析。「如果把中國最大的公募基金和國際最大的公募基金比,我們的規模差了將近40倍。在未來的10年,隨著中國市場的發展,中國的保險、銀行,與全球差距越來越小,資管領域又將迎來大發展。」

  以個人金融資產計算,中國已成為全球第二大財富管理市場。根據麥肯錫全球財富資料庫統計,中國富裕及以上家庭個人金融資產佔比在過去5年持續提升,從36%升至40%,預計到2025年佔比將達到46%。

  曲向軍以海外資產管理機構數字化經驗為例,例如在投研環節,全球領先的資管公司正在引領資管行業大數據應用,通過基本面量化投研賦能團隊和科技量化投研團隊的建議,探索投資管理數據化。

  對於科技團隊的組建,曲向軍建議,組建團隊之後不要讓團隊孤立作戰,要聯合投資部門、渠道部門一起運營,以及考核、人員招聘、領導的決策等方面,提高決策環節數字化,才能推動整個數字化的應用。

  結合中國資管機構數字化探索的現狀,曲向軍建議,制定與業務戰略高度一體化的數字化戰略,建立起科技與業務高度融合的科技治理體系,實施用例驅動的大數據的平台建設,特別是大數據賦能智能投研,打造金融科技開放創新生態平台,加強科技和數據人才的儲備,力爭大數據和科技人數達到總員工人數的20%-25%。

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