基金公司数字化经营管理优化对策研究

张远飞

（浦银安盛基金战略创新部，上海 210020）

当前，随着客户需求的日趋复杂和个性化，资本市场风格切换速度的明显加快，业务的集约式增长以及前线产能的加速提升，拥抱金融科技、高效整合资源已然成为基金行业在大资管行业激烈竞争中脱颖而出的制胜关键。科技变革时代下，数字技术不仅在投研层面提升推动基金行业智能化转型，同时也在营销和运营层面为基金行业创造巨大价值。目前，国内基金行业已在智能投研、智能投顾等领域进行了不同程度的探索，但行业整体的数字化水平仍处于起步阶段，存在自身技术能力有限、数据收集量不足、业务效率较低等问题。因此，需要对基金行业的数字化应用价值及经营管理模式进行分析，并在此基础上，提出下一步的优化对策和建议。

一、基金行业的数字化应用价值分析

（一）通过智能营销提升客户服务水平

当前，随着客户需求呈多元化、线上线下融合化、多渠道跳跃化等变迁，数字化浪潮正不断重塑客户需求与预期，基金公司需要运用数字化技术变革传统的被动服务为主动的MOT服务新模式。

数字化时代背景下，消费者行为变得更加“可视化”，以大数据驱动精准营销也成了基金行业持续深化的重点业务之一。通过数据整合和机器学习深入理解客户并合理分配营销资源，在机构端和零售端均实现产品和服务的差异化精准推荐。打通客户、产品、服务和流程等环节，打造“场景+数据+算法”为核心的营销服务体系，实现客户生命周期的全流程跟踪，为其提供全方位优质服务。

随着人工智能、大数据、云计算等核心技术的不断发展和深化应用，基金公司在金融科技建设方面的能力，以及科技对于业务的融合推动能力，将成为重要的核心竞争力之一。未来，注重技术应用的基金公司将有机会在智能时代赢得用户、资源和信息，实现弯道超车。

（二）通过智能投研提高投资研究效率

在金融科技研究与应用日益深入的当下，系统地收集、整理、运用数据，有助于推进基金行业的投研智能化建设。利用“AI+大数据”能够从数据分析的广度、速度和深度三个方面，提升基金公司的投研能力，选择最优化的交易时间和交易价格，并通过不断提升的计算能力创新投资策略。

智能投研系统覆盖从数据获取、清洗到应用等全投研环节，通过获取舆情跟踪、资本状况、标的分析、机构画像、行业分析等海量数据，并运用云计算、AI等技术对其进行千万级的快速处理和深度学习，辅助投研和交易人员进行相关决策。

（三）通过智能风控加强风险管理能力

基金行业的数字化应用正从用户端不断向内部管理渗透。从当前营销、运营、风控、投研、投顾等场景的数字化运用情况以及智能化发展现状，结合数字化成熟度曲线可以看出，首先被数字化渗透的是用户，最后延伸到基金公司内部管理，因此，在以用户为中心实现生态创新的同时，聚焦数字化运营和各类系统搭建，也可以有效帮助基金公司实现内部管理质效的全面提升。

风险管控始终是资产管理机构的重要底线与核心能力之一。金融科技能够有效帮助其对投资标的、组合管理、异常事件等各类数据进行实时监测，从而加强对投资风险的及时预警和快速反应。如大数据、机器学习等技术可以帮助资管机构快速处理与投资相关的海量数据并进行加工分析，监测投资组合的风险情况，针对潜在的风险提供实时的预警功能，并快速生成对应的可视化报告。此外，在合规管理等方面运用金融科技，也能帮助基金公司提升合规管理能力。

（四）通过IT数字化改善运营管理效果

随着从互联网到物联网的高速发展，将IT信息技术与业务运营进行融合，可以搭建起高效的数字化、智能化的运营平台。应用人工智能、大数据、物联网、机器人流程自动化等技术，也可以在运营管理方面为企业提供有效支持，实现如自动化交易、自动化报告、智能化预测、前瞻性管理等功能。此外，数字化还能够高效地推动运营管理的价值挖掘，将运营支持部门打造成企业新的价值创造中心和赋能平台。

通过IT与业务融合，应用人工智能、物联网、区块链等技术，可打造数字化智能运营平台，助力企业改善运营管理成效，并进一步将运营支持部门打造成企业新的价值创造中心和赋能平台。运用RPA/AI等技术，金融科技可将重复性工作自动化，从而提高效率，解放人力。同时，长期来看，基于分布式记账技术数据同步的特点，金融科技的运用也有利于提高运营过程中的信息共享效率与透明度，同时可有助于底层资产的穿透，降低信息的不对称性。

二、基金行业的数字化经营管理模式分析

（一）科技赋能投研投资，提升核心能力

通过人工智能、大数据、云计算等技术手段，可以有效地拓宽投资研究的信息渠道，同时提高信息的准确性与及时性。与此同时，通过自动化、智能化的数据与信息分析，也能大量减少以人工手动形式进行基础数据处理的工作量和错误率，从而更有效地支持基金公司开展投资研究工作。与此同时，通过投研智能化建设，也可有效减少基金经理、研究员的标准化工作时间，给予投研人员更多的自主空间。例如，国寿资产、中欧基金等多家公司初步建立了智能化、可视化的投研一体化平台，天弘基金则是自主开发了能够实时抓取信息并进行分析与监控的“信鸽”和“鹰眼”系统，投研云系统建设在业内处于领先水平。

根据业务开发主体的不同，可以将现阶段基金行业的智能投研业务开发分为四种模式：金融机构内部开发、传统金融数据商开发、创业型金融科技公司开发以及互联网公司金融科技转型。受限于业务发展重点以及系统开发成本，目前仅少数基金公司采用内部开发策略发展智能投研业务，多数则借鉴传统数据商、金融科技公司或互联网平台在数据和技术方面的研发优势，开展外部合作。以KENSHO公司为例，该公司是一家将云计算和金融咨询业务结合起来的数据分析企业。其核心产品WARREN是一款金融数据收集、分析软件，通过构建事件数据库及知识图谱的综合图表模型，试图通过构建最全的国际事件数据库及知识图，以解决投资分析中“速度、规模、自动化”三大挑战。其强大的深度学习能力也能够支持根据动态数据和实时信息不断更新市场动态，从而为投资研究人员提供研究辅助。与此同时，WARREN还能够通过智能化的人际交互机制回答复杂的投资问题，从而减少决策与交易过程中的摩擦成本。

（二）科技助力客户营销，塑造服务品牌

随着互联网金融的不断发展，行业现已积累了大量的客户、交易、行为等数据。目前，部分基金公司已建立了企业级大数据中心，挖掘分析客户价值并提供与之匹配的产品和服务，从而为客户提供投前策略咨询、投资交易、投后跟踪等多环节的个性化服务。

数字化经营可以为基金公司打造智能化客户管理系统，通过客户的关系网络、身份信息、消费行为等多层次数据，采用神经网络等技术对其进行特征表达和转化，建立刻画全面、定位精准、触达实时的用户画像，从而有针对性地向具有不同需求的客户进行推荐和投放并持续追踪以实现定向的关系维护，降低获客成本的同时提高客户留存率。当前行业已有部分基金公司与金融科技公司展开合作，开发基于自然语言处理、文本识别等数字技术的智能客服平台，开发适配渠道和机构用户的远程开户、互动交流、场景支付、安全校验等多维度应用方向，提高用户身份验证的准确性和高效性，从业务环节优化的角度提升客户体验。

阿里巴巴旗下的蚂蚁金服基于自身海量数据和科技资源，协助基金公司在用户营销、决策支持、服务内容生产、用户互动、风险控制等方面实现数字化、智能化经营。以基金公司财富号为例，其财富号后台可对投资者自动生成详细的用户画像，由经过脱敏的用户画像因子组成，包括年龄段、性别、资产水平、投资经验等，同时也包括页面点击率、用户转化率、流失预警率等数据分析信息。基于这些信息，基金公司能够更加及时地调整产品和服务，进行精准营销。

（三）科技强化风控运营，优化生态建设

基金行业现已初步开发了基于知识图谱的风险预警体系，挖掘数据关联并形成知识图谱，从而发现风险前兆，实现业务风险预警。如通过另类数据等创新维度的信息抓取以及将信息结构化的自然语言处理等技术，可以建立起上市公司与其上下游公司、行业、宏观经济之间的关系，从而对投资风险形成有效指导。而在流动性风险管理方面，通过客户行为特征预测客户赎回，也可以帮助基金公司进行流动性风险管理。

当前，在监管合规要求较高、业务定制化水平较高的背景下，基金公司信息披露等合规类工作也同样需要耗费大量人工成本。金融科技可以在提升效率的同时降低手工操作错误风险，通过控制运营成本提升盈利能力。此外，当前以区块链为主的分布式记账技术若能成功在基金行业得到应用，也能够帮助企业更快速地实现穿透式管理功能，从而提升客户、资产、交易等方面的信息透明程度。

以全球最大资管机构贝莱德为例，阿拉丁是贝莱德旗下集风险分析、资产组合管理、交易和运营工具为一体的资产管理平台系统，向资产管理公司输出行业领先的风险管理能力。基于其数据中心存储的大量可靠数据，阿拉丁在定制化情景分析和压力测试、复杂分析和组合构建等方面具备显著优势。与此同时，阿拉丁可提供包括实时交易、订单管理、风险报告、情景分析等在内的各类操作工具，从而形成了完善的一体化投资服务流程。

三、基金公司数字化经营管理优化对策

未来，金融科技将有望促使基金行业整体逻辑形态发生变化，促进行业生态进一步走向开放。在此背景下，只有进一步地实现生态开放合作，促进基金公司、银行、三方平台、科技公司等多方能力的协同，才能实现行业的效率提升、价值创新和智能化发展。

（一）构建面向未来的数字化支撑体系

以科技型公司为目标，建立面向未来的信息技术平台。以“IT业务化、业务IT化”为原则，积极探索大资管平台服务系统建设、客户数据库大数据分析、公司综合数据便捷展示管理系统开发，推动业务电子化、流程化、智能化水平不断提高。构建智能理财平台，为用户提供革命性的在线产品与服务体验，打造针对个人和机构用户的综合在线理财服务平台。

通过前后台业务分离、后台集中作业、操作业务流程整合等方式，提高运管效率、降低运营成本，实现跨作业流程、跨业务板块信息与服务的互通共享和归并整合，在此过程中发现并利用业务拓展机会，真正实现多渠道业务模式，提升综合服务水平。此外，在整合中后台作业流程中，通过提高自动化和智能化水平，实现处理流程的归并和作业环节的简化，加强操作风险防控的同时减少人员的机械性工作量。

（二）推进投资研究与客户服务的数字化转型

建设数字化投研平台，优化投研体系。构建投资组合管理工具、研究支持工具、策略分析工具等提升投研效率。通过人工智能、云计算、自然语言技术、数字图像处理、大数据等核心技术运用，可以有效促进投资与研究在体系、方法、效率等方面更加多元化和专业化，从而实现以数据驱动投研体系优化。

以企业级大数据中心建设为基础，开发客户精细化管理系统，以大数据驱动产品和服务的差异化精准营销。基于基础属性、资产盈亏、业务偏好和交互特征等数据构建多元化客户分类标签体系，从而全面刻画出包括零售、机构和互金等不同类型的客户画像。运用算法对客户进行精准营销建模评分并开展精准化、个性化、全流程的营销服务，并将模型结果从后台数据中心推送到前端CRM系统，实现客户服务的闭环构建。

（三）建设数字化风险管理与运营管理体系

建设以数字化为基础的全面风险管理系统，运用金融科技实现重大风险发生即发现，同时有效提升组合风险调整后收益。通过数字化技术满足对投资的智能化监控需求，切实做到全面、及时、准确的识别和评估投资组合的重大风险情况。从投资合规风险、市场风险、信用风险、流动性风险、投资操作风险等五方面搭建风险管理系统监控体系，并通过与投研部门共享实时投资组合风险分析及模拟测算等功能模块，实现利用数字化促进投资组合优化。

构建面向数字化管理转型的智能运营系统。运用数字化手段，建立定期的常态化过程检视机制，并对运营管理数据进行可视化呈现，及时检查核心目标和重点举措的执行情况。建设智能化考核系统，管理层可动态了解公司经营及业务指标情况，为后续产品设计、营销服务策略和经营策略等提供决策支持。

对现有运营业务进行自下而上的整合，识别运营业务模块中日常手工重复操作的业务及流程，完成清算、估值、信息披露、直销资金匹配等常态化业务场景的标准化改造及对应的自动化模块开发。建设并优化公司的前端CRM系统、产品生命周期管理、运营管理平台等数字化系统，通过自动化运作降低人工操作风险，提升后台运营的作业效率。