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为了传播金融创新典范，推进金融供给侧结构性改革，推动金融业服务实体经济，以及促进实现经济高质量、发展的目的，由北京市地方金融监督管理局指导，清华大学五道口金融学院、清华大学金融科技研究院主办，未央网承办推出“首都金融创新与发展”公开课，邀请金融行业嘉宾分享金融项目的创新模式，以及对行业未来发展前景的深度思考。

在课程第三模块“金融专业服务现代化”中，我们非常荣幸邀请到京东数科资管科技部平台产品总经理孔祥威做客直播间，带来《资产管理产业链的数字化方案》主题分享。以下整理来自嘉宾分享实录：

资产管理产业链及其演变历史

2015年《中国资产管理行业发展报告》中，将整个资管的产业链划分为基础资产，资管机构、金融产品、销售渠道和投资者。放大来看，资管业务在整个金融产业链条中处于中游位置，上游承接投资银行的业务，下游是面向投资者端的财富管理业务。资管机构在其中的核心作用是选取合适的投资标的物，组织成资管产品，核心能力体现为其大类资产配置的能力和全局风险管理的能力。

资管产业的发展经历了五个阶段。在第一阶段，随着利率市场化，资本市场走向直接融资，基础资产方面，股票、国债、期货等产品纷纷推出，在这个阶段资管以代客操盘形式存在。在第二阶段，经济周期、制度变革和技术创新交错影响，底层基础资产极大丰富，资管行业体量虽小，但成长迅速。第三阶段受益于四万亿投放和银信合作，信托类业务快速扩张，第三方财富机构快速发展。第四阶段，“大资管”快速发展，技术创新主动影响资管行业，互联网金融参与。第五阶段是从2016年至今，以规范行业和防范风险为主线，自上而下推动资管行业变革，推动整个资管行业走向净值化、轻资产、重科技的模式。

总体上，资管行业内部的上游是投研能力和产品研发，中游是资产配置，下游是面向渠道的品牌销售、客户维护和通道结构。国内的资管产业链明显向右倾斜，重品牌、重销售、重客户，找钱比管钱更重要，而对投研能力重视不够。因此，整个资管行业对风险资产的把控能力较弱。募集资金和产品销售能力强的金融机构，无论是从盈利还是从估值水平，都高于在资产端把控能力强的机构。

资管新规下的行业格局

在新规出台前，资管的主要模式是商业银行发行表外理财产品募集资金，与信托、券商、基金合作投向期限较长的非标资产，赚取中间期限错配的收益。其中信托券商等机构在承接资金时并不承担主动管理的职能，这也是当时核心的风险点。

2018年资管新规落地，对于规范非标投资非常坚决，主要规定包括对非标资产的定义、净值核算、禁止资金池模式，禁止通道业务等，并提出资管产品投资非标资产的集中度要求。在这些要求下，银行理财要进行转型，将这部分风险剥离出去 ；现存的非标业务中涉及到规避投资范围、违反杠杆比例的部分都会面临收缩。作用于资产端时，非标转标业务规模扩大，资管产品债券配置利好，利率债和高级信用债需求会逐步上升。

资管行业会进行短期收缩和结构化调整，但更长期来看，虽然资管新规打破了以往的业务模式，如何在合规的前提下围绕非标资产建立资管体系还是重中之重。资管行业未来的发展契机，来自于经济增长，长期资金注入和技术创新。

未来资管行业的新格局中，标准化资产将迎来长期发展机遇。在资金端，其主要来源依旧是个人、高净值客户和机构客户，但其比重会进行结构性调整，在面向个人这一端，可能会引入投资顾问角色，帮助资金端更合理有效地配置资产和管理风险，然后能够帮助行业正向、长期的发展。

中美资管行业对比

从全球市场来看，2019年全球资管规模再创新高95.3万亿美元，行业内头部效应愈加明显，行业集中度提升，前五名市场占比超过50%。

具体到美国资管业，其总体规模占全球44%，公募资金占美国资管规模的68%，可以看出其行业深度和发展程度。从资产配置角度上，美国资管机构兼顾价值和成长，竞争激烈，价格战已经不是其主要竞争模式，更多的是通过产品创新、与客户的深度连接和投资顾问来开展资管业务。总体上美国资管行业具有格局集中、策略差异和迈向智能三个特点。

这也启示中国资管机构单纯依靠牌照优势应对变革挑战的难度很大。资管行业一定要通过差异化服务抢占市场份额。并且，资金也会趋于长期化和稳定化，要求资管机构提升大类资产配置能力和风控能力。最后一点启示是数字化转型，从产品设计、投资顾问，到交易、风控、销售，都可以引入智能技术。

数字科技赋能资管行业

科技贯穿了资管前中后台业务的全流程，在前端的获客和投顾领域，科技帮助实现精准营销和人机结合的投顾模式。在投资交易领域，对于数据挖掘、数据处理以及算法优化，以及大类资产配置、组合优化、交易合规等等方面，科技均可赋能。在后台，对于一体化的风控、运营，还有业务运营的估值、账户管理等内容，也能通过技术手段提高它的效率。

中国的金融科技发展近10年，在基础技术层，我们已经达到世界顶尖水平，但是在应用端和业务中间件领域，还缺乏有竞争力的解决方案，市场上还没有成熟的科技服务商，能够提供一体化的全面的资管数字化科技平台，更多机构还是在局部点上发力，是以供应商为主的格局。目前金融机构对系统的使用以自建和外采为主，而在当前监管和业务变化的背景下，金融机构对系统在功能使用和体验上的要求越来越高，最强烈的诉求是投研风控一体化、研究智能化和大数据中台。

以下是数字科技赋能的典型案例：

（一）智能投资研究

智能投资研究包括两部分，第一部分是数据采集和处理，通过NLP（自然语言处理）技术，提升非结构化数据的抽取和处理效率，并且增加了对另类数据的获取，包括卫星数据和物联网数据等。通果知识图谱能力帮助资管机构对外输出对投研决策有帮助的结果，比如针对某个爆点事件后的相关结果传导。第二部分是AI算法，其快速发展加快了对投资决策模型的迭代作用，帮助投资管理人抓住更多、更快的投资机会。

京东数科在智能投研方面，主要运用了知识图谱技术和NLP技术，本质上是把知识点互相连接而成的语义网络形成了一个知识库，通过识别实体、识别逻辑关系、识别事件等，构建知识图谱，通过金融数据触发知识图谱里的节点，金融机构能够借此对事件和其传导结果、事件之间的关联关系有更强的捕捉能力。具体举例来说，京东数科知识图谱构建的原材料来自于行业研究、上市公司公告、招股说明书等非结构化的文本文件，首先需要对材料进行识别，再对文本进行处理，包括NER实体词的抽取和分句提炼事理关系，最后形成实体知识三元组和事理知识三元组。比如小金库和取现是两个实体，其关联关系是操作。事理关系则用于事件预测工作。通过这两个图谱京东数科构建了自己的智慧产业链，被广泛应用于其内部和机构客户侧，帮助行业研究员梳理内部非结构化资源和上下游产业链传导逻辑，降低研究的时间成本。此外，还能帮助客户进行量化分析和事件驱动的投资。

（二）投研交易一体化

考虑到资管规模越来越大，复杂度提升，前端投资面临交易执行效率成本和公平性的考验，后端则面临投后管理、风险管理、合规管理等挑战。但目前资管业务是连贯的，供应商却是割裂的，供应商的系统只能完成业务链条的一部分。因此资管行业现在急需一个多元统一的平台，具有低延迟、低消耗、数据全、响应快，模型准确以及智能化的特点，系统和多交易所之间能够进行无缝自动的切换。

京东数科在这个方面提出基于云地协同的方案。他们把投资交易的一串联动作描绘下来，通过前端和数据整合的模式为客户提供交易投研一体化服务。从大数据+智能信评，到投研策略、资产配置、模拟组合、试算等，再到报价询价、交易录入和交易网关，再到整个投后领域的组合分析、风险分析、绩效评估、风险监控等等，全部贯穿在一起。最后所有信息以报表体系呈现出来，帮助金融机构获得统一的账户和风险视图，帮助高管有一个统一的高管驾驶仓看清风险和产品运营情况。

（三）智能投顾和精准营销

现在财富逐步向有明显的互联网属性的年轻客户转移，对线上的渠道服务、对产品透明度和投资自主权的要求更高。另一方面，产品费率逐年下降，尤其是被动性产品竞争非常激烈，获得超额收益的难度较大。现在的趋势是卖方投顾逐步转向买方投顾，使得财富资管产业链向下游传递，上游更多的是生产标准化的低成本产品，下游根据客户个性化需求进行配置。因此，智能投顾和精准营销未来会成为一个核心的转型方向。

传统模式下，投资者有自己的财富顾问，提供一对一的人工服务，其好处是投顾和投资者的沟通和衔接更紧密，但这种模式无法批量复制，并且是线下的。近年来兴起纯线上的智能投顾模式，主要通过AI算法和用户数据进行匹配，提供给用户千人千面的资产配置策略，其优势是便捷地在线上完成所有交易，客户体验好，但是忽略了“顾问”的那方面职能，不能全面考虑客户对资产配置和风险的要求。

现在互联网新一代更加倾向于人机结合的财富管理模式，既有在线平台的智能投顾，同时有理财师倾听客户诉求帮助进行配置。欧美市场上，买方投顾的业务模式较为成熟，投资顾问为客户提供个性化的投资规划和资产配置的服务，按照资管规模收取服务费，财富市场的集中度相对较低。以下是京东数科人机结合的智能投顾业务流程图。

左边是“投”的功能，包括基金筛选、产品筛选、大类资产配置策略、组合构建和组合模拟等，主要是专业的积累。右边是“顾”的功能，通过对于客户的场景化需求的判断，和对客户的风险偏好等的把握，把相应的“投”的能力开放给C端客户，让他们完成资产配置。

对于精准营销，互联网公司也在渠道端逐步和买方投顾机构形成合作，运用联邦学习加密计算等技术，在不泄露用户核心数据前提下，双方配合就客户画像和策略池提供千人千面的投顾方案，形成一个互联网公司和资管机构联合的方案。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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