基金公司數字化經營管理優化對策研究

張遠飛

（浦銀安盛基金戰略創新部，上海 210020）

當前，隨著客戶需求的日趨復雜和個性化，資本市場風格切換速度的明顯加快，業務的集約式增長以及前線產能的加速提升，擁抱金融科技、高效整合資源已然成為基金行業在大資管行業激烈競爭中脫穎而出的制勝關鍵。科技變革時代下，數字技術不僅在投研層面提升推動基金行業智能化轉型，同時也在營銷和運營層面為基金行業創造巨大價值。目前，國內基金行業已在智能投研、智能投顧等領域進行了不同程度的探索，但行業整體的數字化水平仍處于起步階段，存在自身技術能力有限、數據收集量不足、業務效率較低等問題。因此，需要對基金行業的數字化應用價值及經營管理模式進行分析，并在此基礎上，提出下一步的優化對策和建議。

一、基金行業的數字化應用價值分析

（一）通過智能營銷提升客戶服務水平

當前，隨著客戶需求呈多元化、線上線下融合化、多渠道跳躍化等變遷，數字化浪潮正不斷重塑客戶需求與預期，基金公司需要運用數字化技術變革傳統的被動服務為主動的MOT服務新模式。

數字化時代背景下，消費者行為變得更加“可視化”，以大數據驅動精準營銷也成了基金行業持續深化的重點業務之一。通過數據整合和機器學習深入理解客戶并合理分配營銷資源，在機構端和零售端均實現產品和服務的差異化精準推薦。打通客戶、產品、服務和流程等環節，打造“場景+數據+算法”為核心的營銷服務體系，實現客戶生命周期的全流程跟蹤，為其提供全方位優質服務。

隨著人工智能、大數據、云計算等核心技術的不斷發展和深化應用，基金公司在金融科技建設方面的能力，以及科技對于業務的融合推動能力，將成為重要的核心競爭力之一。未來，注重技術應用的基金公司將有機會在智能時代贏得用戶、資源和信息，實現彎道超車。

（二）通過智能投研提高投資研究效率

在金融科技研究與應用日益深入的當下，系統地收集、整理、運用數據，有助于推進基金行業的投研智能化建設。利用“AI+大數據”能夠從數據分析的廣度、速度和深度三個方面，提升基金公司的投研能力，選擇最優化的交易時間和交易價格，并通過不斷提升的計算能力創新投資策略。

智能投研系統覆蓋從數據獲取、清洗到應用等全投研環節，通過獲取輿情跟蹤、資本狀況、標的分析、機構畫像、行業分析等海量數據，并運用云計算、AI等技術對其進行千萬級的快速處理和深度學習，輔助投研和交易人員進行相關決策。

（三）通過智能風控加強風險管理能力

基金行業的數字化應用正從用戶端不斷向內部管理滲透。從當前營銷、運營、風控、投研、投顧等場景的數字化運用情況以及智能化發展現狀，結合數字化成熟度曲線可以看出，首先被數字化滲透的是用戶，最后延伸到基金公司內部管理，因此，在以用戶為中心實現生態創新的同時，聚焦數字化運營和各類系統搭建，也可以有效幫助基金公司實現內部管理質效的全面提升。

風險管控始終是資產管理機構的重要底線與核心能力之一。金融科技能夠有效幫助其對投資標的、組合管理、異常事件等各類數據進行實時監測，從而加強對投資風險的及時預警和快速反應。如大數據、機器學習等技術可以幫助資管機構快速處理與投資相關的海量數據并進行加工分析，監測投資組合的風險情況，針對潛在的風險提供實時的預警功能，并快速生成對應的可視化報告。此外，在合規管理等方面運用金融科技，也能幫助基金公司提升合規管理能力。

（四）通過IT數字化改善運營管理效果

隨著從互聯網到物聯網的高速發展，將IT信息技術與業務運營進行融合，可以搭建起高效的數字化、智能化的運營平臺。應用人工智能、大數據、物聯網、機器人流程自動化等技術，也可以在運營管理方面為企業提供有效支持，實現如自動化交易、自動化報告、智能化預測、前瞻性管理等功能。此外，數字化還能夠高效地推動運營管理的價值挖掘，將運營支持部門打造成企業新的價值創造中心和賦能平臺。

通過IT與業務融合，應用人工智能、物聯網、區塊鏈等技術，可打造數字化智能運營平臺，助力企業改善運營管理成效，并進一步將運營支持部門打造成企業新的價值創造中心和賦能平臺。運用RPA/AI等技術，金融科技可將重復性工作自動化，從而提高效率，解放人力。同時，長期來看，基于分布式記賬技術數據同步的特點，金融科技的運用也有利于提高運營過程中的信息共享效率與透明度，同時可有助于底層資產的穿透，降低信息的不對稱性。

二、基金行業的數字化經營管理模式分析

（一）科技賦能投研投資，提升核心能力

通過人工智能、大數據、云計算等技術手段，可以有效地拓寬投資研究的信息渠道，同時提高信息的準確性與及時性。與此同時，通過自動化、智能化的數據與信息分析，也能大量減少以人工手動形式進行基礎數據處理的工作量和錯誤率，從而更有效地支持基金公司開展投資研究工作。與此同時，通過投研智能化建設，也可有效減少基金經理、研究員的標準化工作時間，給予投研人員更多的自主空間。例如，國壽資產、中歐基金等多家公司初步建立了智能化、可視化的投研一體化平臺，天弘基金則是自主開發了能夠實時抓取信息并進行分析與監控的“信鴿”和“鷹眼”系統，投研云系統建設在業內處于領先水平。

根據業務開發主體的不同，可以將現階段基金行業的智能投研業務開發分為四種模式：金融機構內部開發、傳統金融數據商開發、創業型金融科技公司開發以及互聯網公司金融科技轉型。受限于業務發展重點以及系統開發成本，目前僅少數基金公司采用內部開發策略發展智能投研業務，多數則借鑒傳統數據商、金融科技公司或互聯網平臺在數據和技術方面的研發優勢，開展外部合作。以KENSHO公司為例，該公司是一家將云計算和金融咨詢業務結合起來的數據分析企業。其核心產品WARREN是一款金融數據收集、分析軟件，通過構建事件數據庫及知識圖譜的綜合圖表模型，試圖通過構建最全的國際事件數據庫及知識圖，以解決投資分析中“速度、規模、自動化”三大挑戰。其強大的深度學習能力也能夠支持根據動態數據和實時信息不斷更新市場動態，從而為投資研究人員提供研究輔助。與此同時，WARREN還能夠通過智能化的人際交互機制回答復雜的投資問題，從而減少決策與交易過程中的摩擦成本。

（二）科技助力客戶營銷，塑造服務品牌

隨著互聯網金融的不斷發展，行業現已積累了大量的客戶、交易、行為等數據。目前，部分基金公司已建立了企業級大數據中心，挖掘分析客戶價值并提供與之匹配的產品和服務，從而為客戶提供投前策略咨詢、投資交易、投后跟蹤等多環節的個性化服務。

數字化經營可以為基金公司打造智能化客戶管理系統，通過客戶的關系網絡、身份信息、消費行為等多層次數據，采用神經網絡等技術對其進行特征表達和轉化，建立刻畫全面、定位精準、觸達實時的用戶畫像，從而有針對性地向具有不同需求的客戶進行推薦和投放并持續追蹤以實現定向的關系維護，降低獲客成本的同時提高客戶留存率。當前行業已有部分基金公司與金融科技公司展開合作，開發基于自然語言處理、文本識別等數字技術的智能客服平臺，開發適配渠道和機構用戶的遠程開戶、互動交流、場景支付、安全校驗等多維度應用方向，提高用戶身份驗證的準確性和高效性，從業務環節優化的角度提升客戶體驗。

阿里巴巴旗下的螞蟻金服基于自身海量數據和科技資源，協助基金公司在用戶營銷、決策支持、服務內容生產、用戶互動、風險控制等方面實現數字化、智能化經營。以基金公司財富號為例，其財富號后臺可對投資者自動生成詳細的用戶畫像，由經過脫敏的用戶畫像因子組成，包括年齡段、性別、資產水平、投資經驗等，同時也包括頁面點擊率、用戶轉化率、流失預警率等數據分析信息。基于這些信息，基金公司能夠更加及時地調整產品和服務，進行精準營銷。

（三）科技強化風控運營，優化生態建設

基金行業現已初步開發了基于知識圖譜的風險預警體系，挖掘數據關聯并形成知識圖譜，從而發現風險前兆，實現業務風險預警。如通過另類數據等創新維度的信息抓取以及將信息結構化的自然語言處理等技術，可以建立起上市公司與其上下游公司、行業、宏觀經濟之間的關系，從而對投資風險形成有效指導。而在流動性風險管理方面，通過客戶行為特征預測客戶贖回，也可以幫助基金公司進行流動性風險管理。

當前，在監管合規要求較高、業務定制化水平較高的背景下，基金公司信息披露等合規類工作也同樣需要耗費大量人工成本。金融科技可以在提升效率的同時降低手工操作錯誤風險，通過控制運營成本提升盈利能力。此外，當前以區塊鏈為主的分布式記賬技術若能成功在基金行業得到應用，也能夠幫助企業更快速地實現穿透式管理功能，從而提升客戶、資產、交易等方面的信息透明程度。

以全球最大資管機構貝萊德為例，阿拉丁是貝萊德旗下集風險分析、資產組合管理、交易和運營工具為一體的資產管理平臺系統，向資產管理公司輸出行業領先的風險管理能力。基于其數據中心存儲的大量可靠數據，阿拉丁在定制化情景分析和壓力測試、復雜分析和組合構建等方面具備顯著優勢。與此同時，阿拉丁可提供包括實時交易、訂單管理、風險報告、情景分析等在內的各類操作工具，從而形成了完善的一體化投資服務流程。

三、基金公司數字化經營管理優化對策

未來，金融科技將有望促使基金行業整體邏輯形態發生變化，促進行業生態進一步走向開放。在此背景下，只有進一步地實現生態開放合作，促進基金公司、銀行、三方平臺、科技公司等多方能力的協同，才能實現行業的效率提升、價值創新和智能化發展。

（一）構建面向未來的數字化支撐體系

以科技型公司為目標，建立面向未來的信息技術平臺。以“IT業務化、業務IT化”為原則，積極探索大資管平臺服務系統建設、客戶數據庫大數據分析、公司綜合數據便捷展示管理系統開發，推動業務電子化、流程化、智能化水平不斷提高。構建智能理財平臺，為用戶提供革命性的在線產品與服務體驗，打造針對個人和機構用戶的綜合在線理財服務平臺。

通過前后臺業務分離、后臺集中作業、操作業務流程整合等方式，提高運管效率、降低運營成本，實現跨作業流程、跨業務板塊信息與服務的互通共享和歸并整合，在此過程中發現并利用業務拓展機會，真正實現多渠道業務模式，提升綜合服務水平。此外，在整合中后臺作業流程中，通過提高自動化和智能化水平，實現處理流程的歸并和作業環節的簡化，加強操作風險防控的同時減少人員的機械性工作量。

（二）推進投資研究與客戶服務的數字化轉型

建設數字化投研平臺，優化投研體系。構建投資組合管理工具、研究支持工具、策略分析工具等提升投研效率。通過人工智能、云計算、自然語言技術、數字圖像處理、大數據等核心技術運用，可以有效促進投資與研究在體系、方法、效率等方面更加多元化和專業化，從而實現以數據驅動投研體系優化。

以企業級大數據中心建設為基礎，開發客戶精細化管理系統，以大數據驅動產品和服務的差異化精準營銷。基于基礎屬性、資產盈虧、業務偏好和交互特征等數據構建多元化客戶分類標簽體系，從而全面刻畫出包括零售、機構和互金等不同類型的客戶畫像。運用算法對客戶進行精準營銷建模評分并開展精準化、個性化、全流程的營銷服務，并將模型結果從后臺數據中心推送到前端CRM系統，實現客戶服務的閉環構建。

（三）建設數字化風險管理與運營管理體系

建設以數字化為基礎的全面風險管理系統，運用金融科技實現重大風險發生即發現，同時有效提升組合風險調整后收益。通過數字化技術滿足對投資的智能化監控需求，切實做到全面、及時、準確的識別和評估投資組合的重大風險情況。從投資合規風險、市場風險、信用風險、流動性風險、投資操作風險等五方面搭建風險管理系統監控體系，并通過與投研部門共享實時投資組合風險分析及模擬測算等功能模塊，實現利用數字化促進投資組合優化。

構建面向數字化管理轉型的智能運營系統。運用數字化手段，建立定期的常態化過程檢視機制，并對運營管理數據進行可視化呈現，及時檢查核心目標和重點舉措的執行情況。建設智能化考核系統，管理層可動態了解公司經營及業務指標情況，為后續產品設計、營銷服務策略和經營策略等提供決策支持。

對現有運營業務進行自下而上的整合，識別運營業務模塊中日常手工重復操作的業務及流程，完成清算、估值、信息披露、直銷資金匹配等常態化業務場景的標準化改造及對應的自動化模塊開發。建設并優化公司的前端CRM系統、產品生命周期管理、運營管理平臺等數字化系統，通過自動化運作降低人工操作風險，提升后臺運營的作業效率。