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赋能资管科技创新

赋能资管科技创新

公募基金第二战场:发力金融科技 赋能投资全生命周期

数据来源:博时基金 吴琦/制表 彭春霞/制图 视觉中国/供图

基金业推崇科技

数字化转型方兴未艾

投决系统一体化

解决痛点提质增效

探索智能投资

AI与HI相互赋能

助力营销服务

创新投资者陪伴

科技竞赛愈演愈烈

是难点也是制胜点

真实数据告诉你这个赛道有多火!磷酸铁锂量价齐升,这家龙头公司上半年净利同比增长超8倍 德方纳米业绩高增,得益于主营锂电材料磷酸铁锂的量价齐升。 2022-08-26 08:53 回A后首现亏损!互联网巨头三六零市值下跌超4000亿 8月25日晚,公司公告2022年上半年营业收入约48.24亿元,同比减少14.16%;归属于上市公司股东的净利润亏损约3.98亿元。而扣除非经常性损益后亏损额略大,为-5.05亿元。 2022-08-26 08:15 苹果首款无损音质耳机或将发布,这些概念股最受益 证券时报·数据宝统计,A股无线耳机概念股中,炬芯科技已完成蓝牙5.3认证,成为蓝牙主控芯片厂商中率先完成认证的芯片公司之一。 2022-08-26 07:27 一路狂奔!这一板块突然集体猛涨,公募基金持续南下"买买买"!互联网大厂业绩超预期 从加仓方向来看,公募基金在二季度主要加仓了港股互联网、运动服饰、新能源车等板块,其中不少互联网头部公司获得的增持幅度较为明显。 2022-08-26 00:15

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【商业银行理财子公司筹建专题研究】

伴随资管新规、理财新规以及理财子公司管理办法的发布,中国银行理财业务进入到转型发展的新阶段。对于理财子公司的业务模式与发展方向,各家银行所持态度各有不同,但将金融科技作为提升理财子公司业务效率与质量的重要手段已是业内共识。依托于数据平台与丰富的数据应用,灵活支持经营决策、投研分析、精准营销等多领域业务创新与提升运营效率,并进一步强化理财子公司与母行间的战略协同与风险隔离。本篇作为《商业银行理财子公司筹建专题研究》系列文章的数据应用篇,将为您解读理财子公司在数据平台与数据应用规划上的考量重点。

1. 数据平台的建设目标

2. 数据平台的建设思路

一是架构设计的依托。在数据平台架构设计、数据标准设计、流程设计等方面,依托于母行实操的成熟科技资产,最大程度的承接母行优势、缩短信息科技建设周期。

二是组件应用的依托。在母行现有理财业务应用的基础上,从投资、研究、交易、估值等功能上考虑经营决策、投研分析、精准营销等多领域的数据模型设计与数据应用场景。

三是资源集成的依托。考虑在客户信息集成与共享规划、渠道相关系统的集成与规划、财务系统接口规划、额度与风险数据共享等方面的规划。

一是多租户模式。在母行数据平台上构建数据仓库外的资管数据集市,采用多租户的方式,实现对基于MPP的资管用户数据、基于Hadoop(如Apache/CDH等)的资管用户数据的存储和管理。利用母行数据应用平台和工具快速的构建资管数据服务平台,实现对资管数据、资管功能的控制和管理。

二是隔离模式。常用的隔离模式有两种,一种是采用逻辑隔离做控制,以文件目录隔离的方式对内外部数据进行控制管理,不需要额外做数据迁移;另一种是物理隔绝,能够实现完全独立、隔离效果最优,但涉及较为复杂的数据交互。

三是权限管理机制,合理划分设置需授权的数据访问区域,控制数据平台用户对资管数据的访问权限。

一是组织架构协同,结合监管要求以及资管公司数据管理的要求,资管数据平台应构建相应的数据管理组织架构对接母行数据管理的相关组织部门,同时内部区分业务与技术对数据开展管理工作。

二是管理流程协同,在数据管理流程上与母行协同,遵循母行的规范、模板和通用流程,制定资管公司自有的数据管理流程。

三是管理内容协同,承接总部产品的定义规范要求和遵循监管要求对产品分类规范,细化资管公司自身的产品定义,明确产品适用范围。同时将资管公司对一二三级分类的要求反馈给母行,进行全集团的统一和发布。

四是数据平台协同,在数据平台架构设计、标准设计、数据服务接口设计、数据应用开发设计上与母行协同,在与母行保持方向一致的基础上结合子公司特性进行差异化规划和建设。

赋能资管科技创新

“基煜基金的科研投入逐年递增

未来还将继续加大投入”

基煜基金

- 数字化升级,基煜“基构通”应运而生 赋能资管科技创新

基煜基金

仍具挑战的是:科技与资管业的融合尚处于探索阶段。金融科技在资管行业的应用场景,除了系统改造降低成本、大数据获客等常规应用,在投研管理、被动产品开发、客户资产配置方面表现突出。但同时也存在问题挑战,资管行业大整合,金融科技尚处探索阶段,需要长期不断地投入并迭代。“基煜基金的科研投入逐年递增,未来还将继续加大投入。”

赋能资管科技创新

3.1 多维度智能化基金画像

概览与分类展示基金基本信息、规模、净值曲线、申赎费率及规则。基金类别是基金投资特性重要表征,目前基金二级分类颗粒度较大,无法形成基金有效区分,智能化平台提出DAC动态自适应分类算法。DAC基于基金运行实际情况完成动态化、智能化、标签化的分类过程。针对基金净值表现在设定周期中的宽基指数、行业、SmartBeta风格上分别进行Return Based Style Analysis(RBSA),实践过程中采用Lasso回归解决基础标签存在的多重共线性问题。计算回归解释系数决定是否适合当前归类,如适合则根据子类回归权重进行赋值完成标签化。DAC算法一级标签的统一利于基金对比,二级标签的自适应展现特性多维化。如图7,银河创新成长与易方达中小盘在基金二级分类中均为偏股混合类基金,通过平台DAC算法直观比对基金底层分类异同,解决基金名字与实际投资标的匹配性问题。