资管行业数字化转型关键要做好五方面工作

21资管+肖郑进 2022-08-26 18:59

本文节选自《2022中国资产管理发展趋势报告》,将于9月17日举办的“2022中国资产管理年会”上正式发布。

浙商银行金融科技部 肖郑进

面对资管新规全面实施打破经营牌照差异保护的大环境,如何运用数字化提升资管竞争力已成为摆在所有机构面前的大课题。相对银行业的数字化转型进程,资管行业数字化水平参差不齐。

目前资管数字化研究与应用主要聚焦于投资研究模式、产品客户体系、风险管控方法、经营运作流程等领域。从资源投入的成效比来说,处于不同数字化演进阶段的机构都平行式推进这些领域研究并不是一种科学、合理的方式,就像许多高中要对学生进行分班管理以实现针对性教学一样,资管机构数字化转型也要针对自己所处的数字化演进阶段实施重点领域突破,或者说每个演进阶段都应该有相应的重点任务。

金融机构的数字化转型目前基本已形成业内最佳实践或者标准范式,主要是从战略规划、组织架构、业务经营管理、数据能力、科技能力、风险防范等领域着手,全面、全方位的重塑迭代升级流程机制,让数据驱动业务,业务赋能系统,系统迭代升级,实现更好的客户体验或更高的组织效能。对于资管机构而言,这些公认的转型标准范式依然适用,同时关键要做好以下几方面工作。

一、战略规划与企业架构

数字化转型的理想模式是企业制定战略规划,通过战略设定数智化转型的发展方向,并通过战略统一企业的整体认知,进而形成统一的行为。许多机构通常把成立相关委员会、制定战略规划等同于强化顶层设计,描述了一系列的目标与措施,却对从战略规划、到目标、到落地实施的关联与传导路径缺少明确规划,甚至从头到尾没有提及,当然更不提相关方法论与应用了。

架构设计是从业务需求到系统实现的一个转换。是对需求进一步深入分析的过程,用于确定系统中实体与实体的关系,以及实体的形式与功能。没有架构转型分析的数字化转型规划都不能高效支撑企业级战略规划实现。

企业架构是企业战略与落实实施之间的枢纽,是一种强调全局结构化思维的设计方法论,代表着企业高层系统观念、全局思维的强弱,与机构规模、数字化水平本身无关。

企业架构设计包括企业级业务架构设计和由业务架构驱动的企业级IT架构设计(也可以根据从业务需求到系统实现的不同分为:业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),其可以作为数字化转型过程中分解战略、设计业务价值链链与传导链,并落地到IT架构,形成有效支撑的中枢。换句话说,企业数字化架构融汇了一家机构对数字化的所有认知,是设计规划运用数字化技术(工具)进行相应的业务操作或数据处理,以实现业务目标,直至全面覆盖企业战略目标。

这种全局性的设计规划要求相关人员对业务、系统、数据与技术都具有较深的理解与认知,因此这个过程必须由业务人员、技术人员共同完成,也是业务和技术深度融合最关键的环节。所以企业架构设计是消除企业业务部门间隔阂,实现企业级(全局性)系统、项目建设的利器,还是技术与业务人员沟通融合的桥梁与基础。

企业数字化架构并不是静态固定的,必须定期评估后调整优化,确保架构设计符合宏观经济形势、业务战略及技术趋势,这要求强化企业架构的全生命周期闭环管理。

企业架构作为一种设计方法论,目前主要有开放组架构框架TOGAF、业务能力组件模型CBM、中台等,其中中台架构是国内企业基于自身实践总结推广的,非常适用于数字化转型设计。

二、深化技术与业务融合的组织架构

前面所说的企业架构方法论为业技融合奠定了理论基础,数字化转型还需要相应的组织架构保障。

传统的系统建设模式是业务人员提出需求,技术人员开发系统实现相关功能以满足业务需求,但业务与技术之间始终存在客观、显式的“数字鸿沟”,只是通过系统建设搭建一座跨越“数字鸿沟”的桥梁,实现业务与技术的有限交互,既制约了技术对业务的支持引领能力,也限制了业务可以反哺技术发展的机会。

许多时候,所谓“数字化思维不足”更多的是指银行业务人员依旧将数字化转型等同于信息化,认为数字化转型是科技部门的工作,业务部门提出一些系统建设需求后只需要坐等科技部门建设推广即可。单纯依靠科技部门,难以有效地协调推动全行各部门共同全力以赴消除“数字鸿沟”,这已成为所有金融机构实施数字化转型面临的共性问题。

资管机构由于自身风险管理需要,决定了其组织架构无论如何调整,条线式、层次式的基本架构始终没有、也不可能发生根本性变化,因此资管机构数字化转型需要在传统的组织构架和有得于消除“数字鸿沟”的扁平式组织架构之间找到一个平衡点,常见做法是在保持资管机构传统组织架构主体的同时,并行式设立企业级的数智化转型管理组织与机制,即组建不同业务条线、业务与技术条线相融合的敏捷创新团队。

这种敏捷创新团队并不是简单地在业务部门派驻技术人员缩短信息传递过程和问题解决周期就算成立,而应围绕资管的产品与服务、运营、风控等核心环节,打造跨领域、跨部门、跨职能,强化横向协作和扁平化管理的数智化创新团队,团队人员、思维、知识、能力相交互、影响、转变,真正深入地应用技术推动业务变革,并反过来依靠业务推广加速技术发展。

这种业技融合不同于我们通常所说的具有主被动关系的“科技赋能业务”,也不是业务人员坐等技术人员提供解决方案,而且业务、技术、管理等多部门员工对等、共同、高频、深入地进行业技思维大碰撞,既从业务视角看在哪个环节可以应用哪类技术,也要从技术视角看技术可以如何改变业务、如何更好地服务客户,改变业务原有的痛点,从而创新设计企业架构,确保数智化相关目标的实现。  

三、数据治理与创新应用

数据作为数字经济时代的战略性资源,如何挖掘发挥数据要素倍增作用已成为决定资管机构数字化转型成败的重中之重。资管行业数据融合应用可以按业务数据化、数据业务化、业务智能化路径推进。

业务数据化数据应用的基础与前提,是数据浅层次应用,业务数据化重点在于加强数据源头管理,做好数据标准、数据质量等数据管控工作,围绕内外部数据资源的互通共享,全面消除“数据孤岛、信息烟囱”,打造企业级的数据资产库,构建覆盖数据全生命周期的数据资产管理体系。

数据业务化是业务数据化的延伸和深化,是对企业的数据资产进行清洗加工,将数据渗透到业务经营、风险管理、内部控制中,用数据支撑决策,用数据辅助管理,提升数字资产运营能力,从而全面提升运营管理、风险控制、产品研发、决策支持等主要领域的智能化水平,这也是我们通常所说的“数智化”。

衡量资管行业数字化水平的一个重要标准是,是否建成企业级的数据中台,提供可复用的数据服务能力,为各项业务提供便捷、智能的数据分析支持。这种能力可以通过建设标签体系、指标体系、模型等并提供给不同技术水平的人员使用。

数据应用的另一个问题是要加强数据安全保护,做好数据分类分级管控,严防数据,特别是个人金融信息的泄露、篡改和滥用,这是资管数字化转型必须坚守的底线与红线。

四、谨慎参与智能化研发

目前资管行业许多机构聚焦于研究如何利用大数据、人工智能等技术做好权益投资、量化投资、智能投顾、资产定价等领域的创新应用,这些属于数字化的高端应用,只属于少数头部机构有能力参与的领域,绝大部分机构从资源投入、能力水平等看,并不适合参与此类高风险研发。

大数据、人工智能应用是能显著提升资管机构运营管理的智能化水平,特别是用在营销管理、客户管理、风控管理、场景感知等领域,所涉及的基于深度学习、知识图谱等技术也相对比较成熟。比如,以客户为中心,挖掘历史数据知识,洞察客户行为偏好,打造资源协同、场景化的营销模式,提升获客、活客、留客水平,实现客户全生命周期管理都已形成标准的范式,绝大部分资管机构都有能力构建。对于这类应用,许多时候影响范式实施成效的关键因素并不在于模型或方法本身,而是取决于机构自身所拥有的数据量与维度等方面的差异。

反观量化投资、智能投顾等领域,研发与应用成效还未得到广泛认可,许多时候AI等技术更多是用于辅助使用而非颠覆代替,其目的还是及时为资管专家或高层管理者提供信息辅助决策,将其从例行、重复、烦杂的数据分析工作中解放出来。从投入-产出成效比来说,这类智能化的高端应用也只适合家大业大的大型资管机构参与。

五、加大渠道、营销等高回报环节的投入

资管行业的科研投入总是有限的,在夯实科技基础设施的前提下,科技资源投入应尽量向渠道、数据平台、风险管理等投入产出比高的领域倾斜,重点可加快加大以下几方面资源投入。

一是全面推进资管运营管理的线上化、移动化,包括内部的运营管理流程和外部交易操作流程,以打破时空限制,提升工作质效,线上化、移动化是数字化最直观的成效。数字化并是工作内容和流程的简单线上化,但数字化离不开线上化。

二是构建覆盖客户财富管理全流程的平台。以客户为中心首重客户洞察,通过知识图谱等技术,构建覆盖客户认知、营销管理、客户触达、客户管理、交易支持、销售管理、客户调研等全流程的系统平台,为市场营销提供精准高效的科技支撑。

三是打造覆盖产品全生命周期的管理平台。资管行业产品是王道,以市场为导向,打造覆盖产品研发、产品管理、产品销售、风险管控、评价总结等全生命周期的系统平台,提升市场响应的敏捷性与产品竞争力。

四是健全优化内部管理流程机制与平台。一方面,数字化转型首先是要应用数字化思维去梳理流程机制,这种梳理优化是深入研究分析哪些流程节点可以用数字化工具来提高其运转效率。比如打通系统隔阂,变人工跨系统查询数据后填写模式为系统直接调用接口数据模式就能提高运转效率。另一方面,深化RPA应用,人工智能技术的发展与应用赋予RPA强大的生命力,特别适用于资管行业这类规则固定且重复执行、大批量数据采集、报表数据统计识别、多系统组合操作等业务流程的自动化改造,可在不改变原有IT架构的情况下,作为“连接器”打通部门间业务阻隔与流程断点,无缝衔接和融合自动化流程涉及的所有系统与数据,具有良好的适应能力与快速推广效率,可广泛应用于数据采集与处理、报告研读、监管报送、票据审核、报表生成、风险预警、客户服务等各类场景,切实提高运营管理的自动化、智能化和数字化水平。 

现在不是过去的延长线,而应当由未来定义。资管行业数字化转型是一项系统性工程,它不仅仅是金融科技的创新应用,而是基于金融科技而引领的思维理念、流程机制、业务产品等的重塑造与再造,这必然是一个漫长的过程,不能一蹴而就,需要资管机构立足当下,锚定远景目标,基于自身禀赋,找准突破口,参考业内数字化转型范式与实践,稳步推进、适时调整,持续提升数字化水平,实现高质量发展。

(作者:肖郑进 编辑:方海平)