标题：资产管理行业的发展如何考虑互联网因子
时间：2016年9月10日 (下午1:51)
分类：封面专题, 封面专题-总34期, 总34期, 清华金融评论杂志文章
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作者：清华金融评论

  [1] 文/百度副总裁 张旭阳 互联网已经开始对传统资管行业的发展路径和模式产生深远的影响。本文分析了资管行业通过互联网提升数据分析能力与资产配置效率的路径，并且针对互联网资管的监管，提出在“守卫基本原则、支持创新模式、探索新型监管、推动共享机制”四个方面构筑新型监管框架。 不同于可以线上获客、线上服务的互联网财富管理业务，在真正的数字资产形成一定规模之前，资产管理行业的核心能力仍然是线下生成、管理资产，所谓互联网资管距我们仍有时日。但伴随着互联网大数据和人工智能技术的兴起，互联网已经开始对传统资产管理行业的发展路径与模式产生深远影响。当前，无论是在改善资产配置效能、提升大类资产投资绩效，还是在拓展资产类别和投资半径等方面，都可感受到互联网和人工智能技术所带来的进步。同时，互联网金融或金融科技的领军企业，凭借自身强大的技术实力和数据优势，也在致力研究和促进互联网大数据与新兴技术对传统资产管理的改革和创新，推动真正互联网资产管理时代的快速来临。 百度、腾讯、阿里等互联网公司自身在互联网大数据、人工智能等领域具有优势，也都在充分挖掘自身海量特色数据的潜在价值的基础上，推动互联网与资产管理的融合和提升，为专业的金融机构提供投研数据、算法支持、参与基金产品设计等特色金融服务。另一方面，互联网金融公司也在持续推动金融产品创新，提高自己对于资产的风险识别和价值评估能力，从而丰富可投资产的类别，从根源上摆脱资产荒对资管行业发展的束缚。比如目前百度资产证券化、智能投顾、面向个人和机构投资者的资管能力以及金融云解决方案等多项业务正在积极布局和建设中，未来将通过多种渠道和产品服务使投资人与融资人更加安全、快速、有效地对接。 通过互联网的宏观数据分析改善资产配置能力 资产管理行业的长期投资收益大部分来自资产配置的能力，而宏观经济的周期性驱动着大类资产投资的轮动效应，对经济所处周期的准确判断以及宏观经济政策的精准判读决定了资产配置的效果，因此宏观分析能力是资产配置能力的核心要素。在传统金融环境下，数据种类有限、数据关联性弱、数据更新滞后等问题制约着对宏观形势的及时有效解读，进而限制了资产配置表现。而在互联网大数据环境下，强大的数据生成、采集、整理能力与新兴人工智能量化分析能力的结合，正是宏观分析难题的“破局妙手”。不仅是电商销售数据，互联网用户的其他行为数据也可以有效体现宏观经济的变化趋势，用予调整改善资产组合配置。   [2] 例如“百度中小企业景气指数”借用百度大数据和人工智能技术，反映宏观经济形势下中小企业景气程度的经济指数。该指数利用百度海量搜索数据中企业需求和用户行为信息，深度挖掘网民对中小企业产品和服务的需求情况，进而得到中小企业的景气程度。百度中小企业景气指数更新频率为每月3次，统计对象包含了百万级的中小企业，覆盖所有省份区域以及主要行业。相比传统的宏观经济数据，该指数更加及时、高效、直观，充分体现了大数据在宏观分析中的重要意义。 从历史数据对照图上看，“百度中小企业景气指数”在多个重要拐点领先“采购经理指数”（PMI）见底或见顶，因此可见“百度中小企业景气指数”对于PMI有很强的预测性。由于“百度中小企业景气指数”偏重于对互联网和服务业的中小企业情况的反映，因此2014年四季度互联网行业蓬勃发展时体现出逆势上行的趋势（图1方框标示处）。而进入2015年互联网相关行业也随着整体宏观经济的状况开始恶化，体现出中小企业发展比传统成熟行业发展具有更高的波动性。PMI作为以传统行业为主要调查对象的指数，在2014年以后波动性明显低于中小企业景气指数，这也是成熟行业在L型宏观经济背景下的应有的数据体现，与百度中小企业景气指数的高波动性形成对照呼应，共同反映了中国当前经济结构和宏观周期叠加的运行特点。 此外，在宏观经济指数基础上，资产管理机构还可以借助互联网的大数据分析，通过利用关键词提取、语义分析等多种分析手段加以补充，形成更及时、全面的宏观经济分析结果，寻找最佳投资机会并优化资产配置，实现投资绩效的提升。 通过互联网提升大类资产的投资绩效 进行科学高效的资产配置决策是资产管理机构通过宏观分析、行业分析的落脚点与出发点。而互联网与大数据的运用，更可以在资产端提高资管机构的配置效率。 在权益类资产方面，一方面投资者需要在变化莫测的市场中准确把握热点主题，另一方面要对个股基本面充分了解以分析增值潜力，即使是对专业投资机构来说这也是无比繁杂的工作。借助互联网技术可以通过大数据分析，描绘全面的个股基本面知识图谱，建立对市场和个股的实时且长期的追踪体系，挖掘传统数据无法学习的股票市场特征，形成对热点主题的预判，从而找到独特且可持续的Alpha来源。资管机构可以借助互联网公司或者大数据公司的数据抓取与分析技术，建立各种与自身投资理念相吻合的多因子量化模型，这与传统金融选股因子之间具有较低的相关性，因而在更好地捕捉市场热点的同时，增强选股因子多样化和系统化，以及风险的分散化。 在债券投资方面，随着中国经济结构转型以及去产能、去杠杆的进程加快，债券违约现象屡屡发生，刚性兑付的打破又使信用风险溢价波幅加大。在债券评级滞后的现状下，债券主体信息不对称是债券投资者急切希望解决的问题，债券违约预警和债券真实价值评估成为投资者的重要需求，这也正是互联网强大数据采集分析能力可以展现的重要舞台。资管机构可以通过结合互联网技术建立债券市场信用风险评估模型，参考市场宏观经济指标、市场资金面、行业及地域景气情况等数据进行大数据的整合。百度正在建立这样的债券市场风险评估模型，通过百度大数据技术进行整合，发挥自身在舆情实时监控、分析方面积累的丰富经验，对违约主体相关情况进行动态追踪与分析，从而可以为机构投资者提供债券信用风险的预警信号。 在量化投资方面，引入互联网的搜索数据（点击量、流量等）、全网网页数据以及UGC数据等非结构化数据进行数量分析，可以形成独特的新型因子库，辅之以先进的机器学习技术，可以进一步强化量化模型对市场的解释能力，进而实现更加精准的资产选择、风险预测和交易择时，提升模型表现。 拓展资产类别和投资半径 互联网及信息技术的革命在四个方面对资产管理行业产生深刻影响，一是降低了信息不对称性；二是提高了信用违约成本；三是降低了行业壁垒，加速了金融深化。互联网金融出世即跨界，直接推动利率市场化与资产证券化的发展；四是改变了生产的资源配置流程。 市场经济下，资源配置更多是靠看不见的手——价格信号进行调控，并主要围绕大生产线进行，供给与需求的不匹配带来经济周期的波动。而在“互联网+”的经济模式下，除价格信号外，还有产品与服务提供商通过互联网直接与购买者的需求偏好接触，在价格信号之外，有了更直接的细分群体偏好的信号。在物联网的帮助下，生产也从大流水线集中式向多节点分散式转变，这提高了经济的稳态。 前两点对以信用和信息为生存基础的金融行业直接带来冲击，第三点加剧了行业竞争，并使传统金融行业以外机构的逆袭更为容易，第四点则要求资管机构在金融资源的布局与流向随生产布局的改变而发生变化后必须把握新的投资机会。同时，互联网数据与技术的使用，还可以提高资产的透明度，从而使一些原本因风险辨识难度大、无法准确估值的基础资产进入投资视野，降低交易成本。而借助区块链等新的技术手段，还可以使一些以往无法交易的资产变为可市场化交易的资产，从而扩大了资产管理行业的投资半径。 对拥抱互联网的资管行业的监管应当与时俱进 当然，无论是“互联网+资产管理”，还是“资产管理+互联网”，只要从事的是金融业务，就应纳入相应的监管体系。但作用一个新兴领域，互联网金融在数据、技术、理念等方面都与传统金融行业不尽相同，需要在“守卫基本原则、支持创新模式、探索新型监管、推动共享机制”四个方面构筑新型监管框架，指导并帮助互联网金融业务生态健康快速发展。 守卫基本原则：构建一个以能力匹配、信息披露和个人隐私数据安全为基础原则的监管体系，制定颁布完善的互联网资产管理政策制度作为指导纲领，并与其他监管体系在政策层面保持一致性。在对行业运行数据统一监控的基础上，把握互联网金融的整体杠杆水平，避免重大系统性风险。 支持创新模式：监管机构可以借鉴“监管沙箱”模式，划定试点特区，给予税收、法律责任等方面的政策优惠，对于创新的业务遵循“明确规则、保持门槛、给出指导、备案管理”的原则，保持监管弹性鼓励健康发展，推动试点成功并逐步推广。 探索新型监管：开放适用于互联网财富管理的新型牌照，明确监管边界，推动从“主体监管”到“功能监管”的转变，建立不同“功能监管”主体之间的联动协调机制。 推动共享机制：推动黑名单、反欺诈等安全数据资源的共享机制和平台建设，提升互联网金融创新的效率和效能。 （本文编辑/王蕾） [1] http://www.thfr.com.cn/wp-content/uploads/2016/09/10.png [2] http://www.thfr.com.cn/wp-content/uploads/2016/09/biao5.png
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