隨著近兩年人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等金融科技創新技術的發展，公募基金行業也越來越感受到科技的巨大力量。如何用金融科技賦能傳統業務發展，是每個基金公司都需要面對和思考的命題。
一、金融科技可全面提升基金公司各方面業務能力
1、利用大數據和人工智能技術可提高投研能力
基金公司投資研究的第一步是要獲取基本面數據，通過互聯網和人工智能技術可以獲取各個行業及公司發展的更多數據。這些大數據不僅數據量更大，而且維度更全、顆粒度更細，對投資研究的幫助更大。
此外，證券的市場價格不僅由證券內在價值所決定，很大程度上還受到投資者心理與行為的影響。基金公司可以利用多種AI技術如網絡爬蟲和自然語言處理技術等獲取市場情緒數據，作為股票投資決策的輔助手段。
2、利用智能投顧技術可一定程度提高投資收益的穩定性
智能投顧的目標是根據客戶的風險收益偏好，為每個人提供個性化資產組合，利用資產配置優化理論，降低收益波動性，提高投資的風險收益比。如果說基金相對于股票來說是投資風險的一次分散，是不把雞蛋放到一個籃子里，智能投顧作為智能化的基金組合就是投資風險的二次分散，是不把籃子放在一個房間里。每次風險分散的結果就是投資收益穩定性的提高。
以基金產品為投資標的的智能投顧業務有三個關鍵步驟：一是確定客戶的風險收益需求特征，二是大類資產配置，三是基金產品選擇。在這三個步驟中，AI與大數據技術都可以發揮很大作用。
3、利用人工智能可提高營銷與服務水平
智能客服系統在基金行業已經得到非常廣泛的應用，可以承擔90%以上的客戶咨詢工作量，大大提升了服務效率，節省了人力成本。另外基于大數據客戶畫像，可以進行精準獲客、精準營銷等，而且可以用于投資者適當性管理。
4、利用大數據與人工智能技術可提升風控水平
我們在說到金融科技時，往往談到更多的是將金融科技用于公司的業務創新。事實上，在公司的合規與風險管理中，金融科技同樣能起到非常大的作用。這方面有兩個詞最近行業說的比較多，一個是合規科技（RegTech），另一個是監管科技（SupTech）。兩者的目的是一樣的，是一個事物的兩個方面。
基金公司的業務風險包括市場風險、信用風險、流動性風險、法律合規風險、操作風險。對于這五大類業務風險，利用大數據與AI技術可以全面提高管理水平。如通過建立企業畫像，有助于提高市場風險和信用風險管理能力，特別是利用大數據及時發現上市公司或發債主體的潛在極端風險，避免“踩雷”；通過客戶行為特征預測客戶的贖回行為，可以幫助基金公司進行流動性風險管理等。
二、尚需理性看待我國金融科技的發展現狀
盡管AI及大數據等金融科技可以全面提高基金公司的投資、銷售能力和風險控制水平。但是，我們對金融科技的作用及發展現狀等也不能過分夸大，需要理性看待。
1、金融科技所能發揮的作用本身存在一定局限性
例如，在股票投資方面，行業都在研究機器學習，但根據目前國內外的研究成果，機器學習在偏長期的趨勢判斷包括選股方面所起的作用是有限的，一個很重要的原因是機器學習需要大量的數據作為學習樣本，而股票投資相關數據沒有足夠大。以中國市場為例，中國證券市場截至目前只有5000多個交易日，上市公司財報數據的頻率更低，對于機器學習來說，這不是大數據，而是小數據，不足以讓機器學習找到足夠確定性的規律。相對而言，機器學習在偏高頻的交易環節能起的作用更大一些。如國外有研究，利用機器學習優化算法交易策略，可以將股票交易成本降低10%以上。
此外，在替代人工方面，以前網上經常有說法，有了人工智能很多金融從業人員就要失業了，事實上，AI影響的主要是執行環節的工作，如基金行業的交易員的工作以后很可能會被AI系統所取代，但對于分析和決策性質如研究員、基金經理的工作，AI較難取代。換言之，投資是科學與藝術的結合，AI能取代的主要是偏科學的部分，偏藝術的那一部分很難被取代。
2、國內應用金融科技水平較發達國家存在差距
國內公募基金行業對金融科技的應用還處于起步階段，與發達國家如美國領先的資產管理公司相比還有不小差距。例如美國有專門的數據公司利用計算機視覺技術通過衛星圖像獲取基本面數據，如利用停車場的車輛數據獲取車輛制造與銷售行業的數據變化，用于預測車輛制造與銷售行業的經營業績變化趨勢；利用衛星圖片獲取農作物的種植面積和生長情況，用于預測農產品產量和價格的變化等。這些數據可提供給資產管理公司作為投資決策的輔助手段。
三、未來需全方位提升能力，推動金融科技落地
首先，國內基金公司應切實提高對金融科技的重視。對金融科技的定位，不能簡單定位在對業務的支撐與保障，而應定位于對業務的創新推動及引領作用。要提高對科技部門的要求，科技部門不能把自己定位于技術的被動實現者，而是要主動參與業務探索，主動把握業務需求，有時甚至要比業務部門考慮的更超前、更全面。
其次，要加大相關人員、財務投入。與發達國家相比，國內基金公司的技術人員占比普遍偏低，而國外很多資產管理機構科技人員占比達30%以上。在資金投入方面，人工智能、大數據等技術系統需求較高，有些技術需要長時間的研究才能見到成效，基金公司要建立長時間的資源投入計劃。當然，為了加快研發效率，基金公司也可以合理利用行業和外部技術資源。
最后，在技術實現上，國內基金公司可以從數據、算法和計算能力等三個方面建設自己的人工智能等金融科技能力。這其中數據是金融科技體系的基礎和關鍵。很多金融機構都存在著數據多頭管理、系統分散建設、缺乏統一的數據質量管理流程體系等問題，造成數據的完整性、準確性、及時性無法滿足應用要求，為了解決這些問題，需要從數據模型、數據生命周期等多方面加強數據治理。只有通過數據治理體系建立起了公司統一的大數據平臺，金融科技才能發揮應有的作用。
博時基金從成立以來，始終將科技作為公司的核心競爭力之一，是基金行業最早建立自主開發能力的公司，并形成了有博時特色的IT文化。最近兩年，為了適應業務快速發展的需要，博時從科技治理、科技管理、技術系統、企業數據平臺等方面全面加強和提升金融科技體系建設。博時重新開發了新一代投資決策支持系統和企業統一大數據平臺，統一系統研發平臺榮獲第六屆證券期貨科學技術二等獎。今年上半年，博時新成立了金融科技中心，進一步加強在移動互聯網、人工智能、大數據等方面的創新應用研發。
總之，金融科技可以幫助基金公司全面提升業務發展和風險管理能力，但還沒有發展到非常成熟完美的階段，基金公司需要加大資源投入，合理利用外部資源，扎扎實實開展各項工作，才能將科技賦能推進到新的歷史階段。未來，基金公司需“不忘初心、砥礪前行”，給金融科技以更為熱烈的擁抱。
《電鰻快報》
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