通联数据首席内容官冯钦远：人工智能与大数据在资管行业转型征途“大有可为”

7月20日，在21世纪经济报道主办的“2019中国资产管理年会”上，通联数据首席内容官冯钦远在大类资产配置主题论坛上做主题演讲时表示，当前中国资管行业正经历深刻变革，对中国资产管理机构带来很多全新的挑战。就规模而言，随着社保基金、保险、银行理财子公司持续进入市场，对资管机构而言，一个全新的问题和挑战就是如何用比较低成本方式，支撑巨量的万亿级别资产管理。

与此同时，无论是社保、保险机构，还是银行理财子客户的钱，他们在风险偏好方面具有一些共性，即要求资管机构创造长期稳定回报。

更重要的是，在整个信息化时代下成长起来的80、90后，他们已经不再满足于传统的，即通过电话销售、柜台销售营销模式，而是希望在全新的场景下，在互联网上，在移动互联网上获得个性化、定制化的产品，这要求资管机构在产品的研发，在运营方面要有非常深入的思考和非常深入的洞察。

“比较海外知名资管机构，我们会发现，这些海外知名资管机构很大程度上已不再依赖于个人经验、明星基金经理的个人决策作为整个投资运营的核心驱动力量。他们具有比较成熟的投资模型、投资策略、投资体系、投资架构。这些体系架构模型和策略，应当说在市场上经过了反复的校验，能产生阿尔法超额收益，这也是目前中国资管机构与海外同行存在的一大差距。” 冯钦远指出，与此同时，海外知名资管机构往往都有非常强大的底层资管平台，通过这样的底层资管平台，他们将科学投资理念固化成投资纪律、投资流程和投资规范，因此国际顶尖资管平台正具备两大要素，一是底层丰富的投资能力，咨讯是其中的一个基础；二是围绕整个组合构建、组合管理的全过程，打造闭环的生态系统和丰富的场景。

在大数据和人工智能的时代下，量化和基本面深入结合的投资理念和方法正被华尔街金融机构普遍接受。具体而言，传统资本面研究是非常依赖于人类经验，再在处理小数据方面有明显的优势，也就是说交易员研究得非常深入，但在覆盖面方面相对来说比较狭窄。反过来说，量化研究，可以和机器学习、人工智能这样的技术相结合，能够非常成片地、有广度地发现市场规律，但问题在于逻辑判断方面，人工智能还在认知层面存在一些短版。因此很多海外知名资管机构都再努力将人的逻辑推演能力与逻辑思维“赋予”机器。

在冯钦远看来，这种智能化的资管解决方案给客户带来的价值包括以下几个方面：一是从底层数据而言，帮助客户打通底层的各类数据、形成强大统一的底层数据能力；二是从投研角度而言，很多投资基金经理反馈信息过多，因为信息筛选是因人而异的，需要花费大量的时间，因此智能化资管解决方案可以通过智能监控、智能搜索，智能预测，帮助投资机构实现研究外包。

到最终，智能资管解决方案要做工业化的资产管理、形成工业化的生产能力，即量化的能力，帮助那些没有编程能力的投研人员能够非常简单地进行策略构建、策略分析、策略回溯，以及针对投资组合设定智能化的底层资产标的权重调节机制，提升整个组合资产风险收益的配比。

“更重要得失，智能资管解决方案还可以帮助客户自动化地进行穿透式产品净值计算、分析、以及日常报表的自动分析，从而提高整个资管产品运营效率。”冯钦远表示。任何有价值的智能资管解决方案不仅仅是向客户提供一个平台，提供一个IT产品，而是帮助我们客户把整个资管过程当中，最核心的能力沉淀下来，从最底层的数据、知识图谱、投研框架、投研模型、风控模型、考核模型的重构，进而更全面有效落实投资机构的管理风格与管理理念。

他强调说，人工智能在资管行业转型的渗透和应用，将是一个非常长期的过程，会充满各种挑战，机构只有用好海量数据，对科学投资、量本投资拥有深入理解，才能让投资变得更高效。

（编辑：马春园）