高質量推進商業銀行資產管理業務數字化轉型

在資產管理這一新興業務領域，人工智能、大數據和云計算與資產配置、量化交易和風險控制的融合尚在探索之中，亟須加速推進，為構建新發展格局、促進中國銀行業現代化轉型和高質量發展貢獻金融力量。本文提出，推動資產管理業務數字化轉型的路徑包括四個方面：客戶端以“加”增值，持續提高市場洞察力；流程端以“減”提效，切實增強客戶服務力；投資端以“乘”立智，精心打造專業競爭力；風控端以“除”破險，系統強化智能管控力。

習近平經濟思想是習近平新時代中國特色社會主義思想的重要組成部分，是全面建設社會主義現代化強國的科學指南。發展數字經濟是習近平經濟思想的重要內容。習近平總書記在黨的二十大報告中指出，要加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合。從銀行業看，近年來信息技術已得到廣泛應用，但與新發展格局相適應的金融數字化轉型仍任重道遠，特別是在資產管理這一新興業務領域，人工智能、大數據和云計算與資產配置、量化交易和風險控制的融合尚在探索之中，亟須加速推進，為構建新發展格局、促進中國銀行業現代化轉型和高質量發展貢獻金融力量。

目標：落實金融三項任務

第一，服務實體經濟，踐行金融政治性人民性。習近平總書記強調，金融是實體經濟的血脈，要堅持以人民為中心的發展思想，滿足人民群眾和實體經濟多樣化的金融需求。資產管理業務是傳統融資模式的補充，其一端連接的是人民群眾的財富管理需求，另一端連接的是實體經濟的融資需求。商業銀行資產管理業務應立足新發展階段，加快推進數字化轉型。在客戶端變革傳統財富管理模式，大力發展數字惠民服務，將高質量的資產管理服務更廣泛、更便捷、更公平地惠及全體人民；在投資端高效對接關鍵核心技術攻關、新型數字基礎設施建設、數字產業鏈升級、中小企業數字化賦能等重點領域，提升資管業務的普惠性、可及性、包容性，為穩步邁向共同富裕、發展數字經濟提供可靠的金融支撐。

第二，防范金融風險，維護金融系統安全穩定。習近平總書記指出，維護金融安全是關系我國經濟社會發展全局的一件帶有戰略性、根本性的大事。銀行系資管機構位于資金鏈頂端，是防風險、治亂象的壓艙石和生力軍，是維護金融安全的穩定器。近年來，國際局勢的深刻演變致使發達國家宏觀政策的外溢性更加明顯，金融風險傳播的路徑更多元化，資本市場、金融機構和金融產品已成為金融風險在國際傳播的主要工具，金融科技的運用進一步放大了風險的乘數效應，使風險傳播更具隱蔽性和傳染性。因此，商業銀行要采取數字化技術，保障資產管理板塊能夠前瞻性地做好應對外部沖擊的準備，走在西方國家宏觀政策影響和國際游資的前面，防止金融市場沖擊，維護金融穩定。

第三，深化金融改革，推動銀行業高質量發展。目前，部分國內外金融機構已通過數字技術在資管價值鏈上的運用，對傳統投研模式、業務流程、管理模式進行重塑。對我國商業銀行而言，資產管理業務是直接融資市場的重要參與者，是商業銀行優化融資結構、推動生產要素改革和現代化轉型的重要業務單元。同時，由于資產管理業務無須線下介質，因此其天然具備電子化和信息化屬性，在數字化和智能化轉型方面有得天獨厚的優勢。商業銀行亟須推動資產管理領域金融科技與業務發展的煲湯式融合，提升在渠道、投研、風控、運營等方面的適應性、競爭力、普惠性，實現客戶分層、業務創新和差異化定位，提升國際競爭優勢，打造中國式現代化商業銀行。

原則：堅持四方面融合

第一，堅持客戶至上思路，促進客戶與業務的融合。資產管理業務的核心，是通過產品設計，高效撮合融資客戶和投資客戶的需求，將資金需求與供給兩端有效匹配。目前，數字化技術在降低客戶理財成本、提高長尾客群覆蓋度等方面已取得一定成果，但在資金供需匹配方面，特別是在引導長周期資金對接方面，大部分商業銀行還未形成成熟的商業邏輯。為此，商業銀行應在資產管理業務領域大力探索運用數字技術，著力推動數字化戰略頂層設計在資產管理業務領域的應用，堅持以客戶需求為導向，基于客戶信息的深度挖掘，開發和設計差異化、定制化的資管產品，為融資端和投資端的客戶提供更高效、更可靠、更科學的金融工具，保護金融消費者合法權益。

第二，堅持自主研發攻關，促進科技與業務的融合。商業銀行資產管理業務應按照“業務制度化、制度流程化、流程系統化、系統數字化”的原則迭代式發展。一是要堅持自主研發。在金融市場上，資金規模、資金流向、風險偏好是決定市場價格走勢的關鍵要素，銀行系資管位于資金鏈頂端，其信息數據事關金融安全，因此，要掌握核心技術和核心數據，清晰劃定安全底線，切實防范金融風險。二是要推動科技與業務的煲湯式融合。借助科技手段，將資產管理業務在產品創新、發行認購、信息披露、投資管理、資產配置、歸因分析等價值鏈各環節的信息轉化為可供加工處理的數據，打破傳統的經驗驅動決策的固化思維，通過數據分析實現科學決策、效率提升、流程優化，最終將數據轉變為帶有建議性的信息，輔助投資決策并幫助客戶實現保值增值。

第三，堅持打破數字鴻溝，促進業務與業務的融合。商業銀行面臨機構層級多、決策鏈條長、響應速度慢、協同效率低等客觀問題。資產管理業務所在市場瞬息萬變、價值鏈長、復雜度高、涉及面廣、風險點多，在數字化戰略寓于業務實踐的具體過程中，業務板塊之間的協同是重點。在此背景下，數字技術是打破鴻溝的關鍵和突破口，通過電子化、數據化、信息化、智能化建設，實現跨板塊、跨部門、跨層級業務與業務的協同，加強跨價值鏈各環節的橫向共享協作管理，完善利益共享和責任共擔的考核機制，有助于提高理財、基金、保險等資管產品和服務的創新迭代、需求響應、風險管控效率，進而更好地適配數字化戰略。

第四，堅持人才興業原則，促進人才與業務的融合。資產管理業務對數據敏感性、市場敏銳度具有較高要求，因此，長期以來，國際國內基金公司、證券公司等非銀金融機構大量引進具備數理和科技背景的人才，專門從事投資、投研、投顧等工作。與之相比，近年來，我國主要商業銀行也已加快引進、儲備、培養兼具科技和投資背景的人才，但達到效果尚需時日。商業銀行在加強數字基因滲入的同時，應加大對數理、科技、人工智能等前沿領域及復合型人才的引進，持續優化完善資產管理與金融科技融合的人才培養機制，構建人才儲備庫，加大對數字化轉型的人力資源投入，為推動資產管理業務數字化轉型提供保障。

路徑：推動資產管理業務數字化轉型的“加減乘除”

第一，客戶端以“加”增值，持續提高市場洞察力。一是建立資管業務數據信息庫。共享基礎數據，實現各資管子公司之間數據報表的標準精準化、接口統一化、流程自動化、信息全量化。納入基金、券商、保險、理財、信托等各子公司；涵蓋資管、投行、金融市場及信貸等各系統；覆蓋渠道、產品、投研、風控和運營等各環節；包括行業生態、行情資訊、產品業務、投研風控、資產配置、客戶機構、財務報告等各數據。二是建立具有良好拓展性的客戶信息統一視圖。通過大數據分析、人工智能、智慧圖譜等技術，強化對客戶信息的洞察，形成全量客戶畫像，把握客戶風險偏好、資金期限、收益預期等需求，為精準營銷、投資決策、財富管理提供更有力的判斷依據，提供個性化體驗。三是建立線上線下、內驅外輸的產品推薦平臺。研發產品推薦模型，根據客戶特點，將合適的產品推薦給合適的客戶；建立智能化客戶資產配置模型，支持客戶經理為客戶量身打造配置方案，引導客戶科學配置金融資產；完善線上銷售平臺，整合網上銀行、手機銀行上的自主研發產品和代銷其他機構產品，優化理財、基金、保險資管等產品的分類展現、規則條款、對比分析及適配建議，便捷客戶選擇；構建更全面的數據分析倉庫，展現資管業務貢獻程度，完善考核評價機制。

第二，流程端以“減”提效，切實增強客戶服務力。一是建立開放式生態場景。精簡用戶操作，讓“系統多操心、用戶少操作”，健全財富管理、支付結算、個人信貸、養老規劃生態服務體系。探索將資管產品與客戶生活中各場景的聯動整合，打破支付生態邊界，提供金融服務便利，提升客戶交互體驗。二是建立開放式財富社區。研發智能資管機器人，為客戶提供資產配置建議，受理客戶咨詢及投訴，向客戶普及資管政策法規，宣傳投資者保護知識，推介標準化產品，提供全方位、綜合性、一體化服務。三是建立智能化業務系統。化繁為簡，降本增效，統一投研、風控、運營標準，為投資經理減負，突破流程文化限制，促進場景開發與業務流程適配融合，通過智能模型建立系統化投資體系，實現組合構建及平衡優化，降低管理費率，提升投資效率，最大限度地普惠客戶。四是建立系統集成優化機制。加強內外部資源整合升級，統籌規劃與第三方企業合作提供資管產品服務的內容和流程，打破銀行傳統的流程文化，縮短業務鏈條，提升客戶、員工的雙向滿意度，加強業務流程標準化建設，建立面向開放平臺的技術架構體系，提高數字化服務能力，對資管業務價值鏈中的關鍵活動進行有效管理和協調。

第三，投資端以“乘”立智，精心打造專業競爭力。一是建立專業+集成的投資研究分析平臺。獲取市場信息，建立專屬的數據庫，將高頻數據、常用指標、關鍵信息、重要報告等基礎數據資源集中共享，設置特有標簽，加強原始積累，覆蓋國際國內重要市場、關鍵領域、重點行業、突出主體的知識圖譜，實現市場、行業、個體研究的體系化和自動化，為基本面投資和量化投資提供自動化研究支持。二是建立自主+智能的資產配置策略平臺。研發智能化組件式的資產配置模型，形成大類資產配置策略庫，指導投資交易人員主動管理組合和投資決策。通過數字技術加載的智能系統，快速捕捉市場機遇和投資機會，驅動投研大腦給出資產配置調整建議，用數字化方法挖掘相對穩健的結構性Alpha。三是建立統一+個性的產品創新供給平臺。建立全市場資管產品庫，比較業績基準、產品期限、投資風格、風險特征等要素，運用智能算法挖掘客戶需求高、市場供給少的產品創新重點領域。評估產品創新的可行性、實用性、適應性，差異化產品定位，特色化產品交付。四是建立安全+高效的線上交易管理平臺。建立前、中、后臺協同的投資交易管理體系和數據平臺，提升投資交易效率和風險管理水平，強化投資組合分析及風險測算能力，打造投資規劃和組合管理能力。

第四，風控端以“除”破險，系統強化智能管控力。一是建立基于數據的智能化授權控制體系。利用數字化技術優化授權評價模型，結合績效與風險評估結果，對授權對象行使權限和風險控制的能力做出綜合評價，支持先評價后授權，實施區別授權和分級授權，確保授權的針對性和合理性。加強授權監控和調配，及時捕捉超授權行為，在規范管理的前提下，做到適當調整、授收結合，建立良性循環的動態授權管理機制。二是研發科學可靠的風險計量模型。借助數學統計學理論和人工智能技術，突破傳統手段管理復雜金融業務的能力邊界，通過數據迭代、機器學習持續優化調整模型，對風險進行準確識別、有效計量、穿透監測、前瞻預判、自動預警、智能管控，建好安全管控的“紅綠燈”。用金融科技管好金融創新，讓風險管理不再受限于歷史經驗和知識盲區。三是打造與業務創新速度相適應的智能風控系統。將數字化風控工具嵌入業務流程，強化功能風險和行為風險管理，實施“事前”風險控制，有效去除影響資產管理業務健康發展的“雜音”，防范市場風險、流動性風險、信用風險、道德風險，對合作機構業務進行穿透式管控。通過歸因分析，明確風險因子及其期限結構，建立跨產品、可分解和可匯總的風險因子識別矩陣。對資產實施市值評估，計量波動率、跟蹤誤差、風險價值（VaR）等核心風險指標，揭示風險暴露程度。支持情景分析和壓力測試，通過模擬特定情景進行前瞻性的假設情景演練，揭示潛在風險因素和極端情景對投資組合潛在的影響，及時預判識別可能引發重大損失的風險因素，提升風險抵御能力，應對市場變化，維護金融安全穩定。

（董劭然為中國工商銀行總行資產管理部副總經理。本文僅代表作者個人觀點，與供職單位無關。本文編輯/秦婷）