数据|如何发挥科技能力挖掘业务场景？ 资管机构大咖这么说
_原题为 如何发挥科技能力挖掘业务场景？ 资管机构大咖这么说 
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8月25日 ， 由京东数字科技集团举办的“第二届资管科技行业高峰论坛”举行 。 资管机构如何发挥科技能力来挖掘业务场景？论坛上 ， 天风证券、易方达等多位机构的业务负责人谈及了看法 。
赵晓光：围绕优秀资产布局需要挖掘、定价等环节
天风证券副总裁、研究所所长赵晓光指出 ， 金融机构的核心是围绕优质的资产布局 。 在他看来 ， 围绕优质资产布局需要四个环节：第一个是挖掘 ， 每一个行业各个环节优秀的资产在哪里；第二个是定价能力；第三个是赋能和服务能力；第四是价值实现的能力 ， 四个环节缺一不可 。
对于如何围绕优质资产进行布局 ， 赵晓光强调要从两个方面入手：数据以及人 。
赵晓光认为 ， 数据背后的逻辑很重要 ， 因为每个行业都是千差万别 ， 很难拥有统一的范畴去把数据背后的逻辑简单量化或者是转化为资产定价 ， 所以数据要跟行业的特点做深度结合 。
对于人的方面 ， 赵晓光指出 ， 通过科技方法、金融科技以及大数据技术去获取的数据只占总比重的20%-30% ， 剩下70%-80%的数据是依托于人去做研究判断 。
赵晓光强调 ， 目前部分金融科技公司面临的最大问题是无法扎根于行业 ， 无法扎根于产业最真实的、动态的、全面的情况 ， 无法把行业的精准数据掌控 。 因为这些无法用大数据找出来 ， 都需要人来扎根行业 ， 把这个行业的图谱做下来 ， 这也是他为什么会强调以人为核心 。
对于资管行业的未来 ， 他认为 ， 过去这个行业是基于业务分工在做资产服务、挖掘 ， 未来应该是对某个行业进行深度扎根研究 ， 把这个行业慢慢变成数据化、变成信息化、变成科学化的一个完整体系 。
【数据|如何发挥科技能力挖掘业务场景？ 资管机构大咖这么说】陈彤：私有云对于投顾的业务端是很开放的平台 ， 优点是可靠
易方达基金管理有限公司副总裁陈彤强调 ， 中国在人工智能开始兴起的同时 ， 监管层也开始推动整个基金行业、资产管理行业从卖方代理转向买方代理 ， 所以在他看来这两块的发展是互相融合 ， 在投顾领域 ， 智能一直贯穿整个环节 。
陈彤指出 ， 在研究领域 ， 基金投顾研究的是现有的7000多只基金 ， 在整个研究过程中用了大量结构性数据、非结构性数据、知识图谱等 。 做策略优化的时候 ， 把7000个基金缩小到100个基金 ， 再从100个基金里面选出10个基金做组合 ， 这种概率大概是170万亿种 ， 如果用PCGG算大概需要350万年 ， 所以这必须要运用到金融科技手段去提高算法效率 。
此外 ， 陈彤还强调 ， 由于投顾是全权委托账户 ， 通常一个策略下面可能会有100万个人在使用这个策略 ， 但是由于不同的人时间点不一样 ， 如果需要再平衡、定期平衡和非定期再平衡的时候 ， 算法优化数据量的工作非常大 ， 不可能用人工的方式来做 ， 所以一定要用智能方式 。
最后 ， 对于私有云业务 ， 陈彤认为 ， 私有云对于投顾的业务端来说是很开放的平台 ， 云的优点就是可靠 。 但是从技术端来看 ， 现在整个投顾行业正处在一个很严格的监管环境下面 ， 云技术与业务的融合对于公司内部合规体系来说是个重要的技术考验 。
杨竞霜：大数据分析要做到有头有尾
嘉实基金CTO杨竞霜认为 ， 大数据分析不能停留在表面 ， 而是要做到理解金融的本质 。 比如嘉实基金旗下的AI实验室 ， 用AI去研究市场波动率 ， 研究波动率的拐点；用机器学习算法分析另类数据 ， 从而深度挖掘和理解市场的本质 ， 而这也符合当下嘉实基金深度研究、主动管理的核心打法 。
不仅如此 ， 杨竞霜表示 ， 嘉实的数据实验室也做了很多有趣的工作 ， 比如在ESG这个领域 ， 通过与Wind的合作 ， 嘉实为Wind提供了专属ESG指标 ， 这个指标基于很多另类数据 ， 比如：化妆品销售记录、政务招投标记录等 ， 通过对数据的合理分析 ， 得出客观的、符合事实的分析结果 ， 帮助客户了解ESG投资 。
杨竞霜指出 ， 从更高的层面来说 ， 大数据分析还要做到有头有尾 。 “头”是指金融的基本性 ， “尾”是指最终产出的能服务于金融行业或客户的有用东西 。 最终从数据到算法再到分析 ， 在整个链路上都能有所作为 ， 实现“从头到尾”的全链路战略 。
汪锦岭：利用这些技术手段提升客户投资交易能力
国联证券首席信息官汪锦岭表示 ， 证券公司与其他资管机构相比有一些共性 ， 也有它自己的个性 。 从国联证券的情况来看 ， 其宗旨是以客户为中心 ， 所以在金融科技布局上面也有一些不同的地方 ， 重点是利用金融科技给客户赋能 ， 也就是利用这些技术手段提升客户投资交易能力 ， 帮助客户实现价值的同时再来实现自身价值 。
随后 ， 汪锦岭分享了国联证券在金融科技方面取得的进展和四个案例 。 第一是智能化投资工具 。 利用大数据技术开发智能化投资工具 ， 主要包括选股工具和择时工具 ， 并将其打包组成一个个数据产品放到APP里面 。 这一工具有利于客户更快识别有潜力股票 ， 更好把握买和卖的时机 。
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