嘉实基金总经理经雷：资管新场景就是通过分析数据，捕捉科技变革的蛛丝马迹
2019/10/2 10:42:12詹晨 券商中国
随着金融科技的不断发展的背景下，资产管理行业未来将如何发展？在日前举办的“2019中国AI金融探路者峰会”暨金融科技先锋榜颁奖典礼上，嘉实基金总经理经雷给出了自己的深刻理解。
9月27日，证券时报主办的“2019中国AI金融探路者峰会”暨金融科技先锋榜颁奖典礼在深圳举办，嘉实基金荣登公募基金智能投研先锋榜，嘉贝智投荣登智能投顾(理财)先锋榜。
经雷在会上发表了题为《科技与资管的高度融合》的演讲。经雷认为，资管与科技在未来将进一步深度融合，数据化、AI化是资管行业的大势所趋。面对着客户的专业化提升与行业的科技化发展，唯有积极地使用金融科技赋能资产管理，才能更好地面对市场的挑战，才能促进资管行业的进一步蓬勃发展。
数据+科技：资产管理新场景
经雷认为，要利用科技的手段把资管行业做好。此处的“科技”，包括资管机构所覆盖行业中新兴科技行业的崛起，也包括行业下新兴科技公司的崛起。可以说，对于资管行业来说，科技是一种视角，用发展的眼光去包容新兴科技的诞生，并用全面积极的态度对其进行辩证的分析与紧密的跟踪，这样才能捕捉到未来经济社会发展中所蕴含的巨大机遇。
上图是美国家庭的科技采用率。可以看到，科技在不断地改变美国家庭生活中的每一个细节,并正以更快的速度，更广的范围重塑着一切。回想过往，曾经的报纸广告被现在的互联网广告取代，曾经红遍全球的柯达胶卷相机被数码相机取代。科技改变着每一个行业，带来机遇的同时，亦带来挑战，这就是科技的力量。
而对于资管行业来说，经雷认为，我们必须要正视这种变革，迎合科技，包容新事物，不断扩展自身的知识面，覆盖新的行业、新的技术，并加以分析，将最具有前瞻性、最具有价值性的信息回馈给客户。
“但这看似简单，施行起来却并不容易。”惊雷说，有时科技的变化是悄然无声的，后知后觉之时，巨大的变化已经产生，也就失去了最优的进驻时机。想要破局，便需要另一件武器。对于嘉实基金来说，这件武器就是数据。
经雷表示，“原先大家对数据没有概念，但是今天数据作为一股兴起的力量，对于数据的研究、对于数据的分析，如何运用数据，包括如何把科技的手段和数据相结合，再叠加基本面逻辑这种前瞻性的判断，这些后续将对于整个资管行业会起到一个推动作用。”
数据不会骗人。通过分析数据，捕捉科技变革的蛛丝马迹，这就是经雷口中的资管新场景。
投研系统全面升级
面对这样的一种新场景，传统的投研系统无疑迎来了巨大的挑战。经雷表示，对于医药、科技等领域来说，其行业壁垒非常的高，如果没有相关的知识背景，很难进行专业的分析。并且，部分专业化人才很容易流失，一旦人才流失，企业知识也随之流失。除此以外，新兴的科创企业也迫切需要新的估值方法。
针对以上问题，嘉实给出了相应的解决方案。
1投研人才升级
资管行业由原来对单一金融专业背景的人才需求转变为对复合背景人才的需求，这之中包括专业学者、资深产业人士与专业金融人士。
经雷表示，想要投入资管行业，专业的学术背景是必不可少的，学术背景思想的源泉，当投研人员没有这种学术背景、没有这种源泉时，便很难形成自己的理论和框架。没有理论框架，即使获得数据，也不知该如何运用。理论学习的基础，再加上行业实际的论证，才能使得投研人员知行合一，成为一种复合型人才，才能够把资产管理给做好，满足客户日益专业性的要求以及相关需求的提升。
2投研方法升级
经雷表示，对于不同的行业，其初创期、成长期、快速成长期、成熟期、衰退期，不同时期所面临的估值方法也是不同。相应地，投研体系与框架也需作出调整。目前并没有可以衡量所有行业、衡量所有股票，并衡量所有投资标的的单一方法，只有在众多方法中去寻找最适合对应标的的优选方法。
在确定投研方法的过程中，需要考虑不同的企业、不同的成长阶段，并仔细衡量投研方法的有效性。如此一来，才能知道标的到底是不是好公司，为什么好。“好公司”的判断不仅仅停留在表面，更要深入本质。
3绘制知识图谱
下图便是工程机械的知识图谱。对于嘉实来说，绘制知识图谱的目的是揭示标的选择的驱动力来源。为什么选择该标的、该行业？这就是知识图谱所解决的问题。知识图谱较好地刻画整个投研逻辑，从数据、研究方式、思路等方面描绘出了资管人员知识成果的框架与逻辑。
依赖于像知识图谱这样有数据、有框架的工具作出的判断，会比依靠主观感觉作出的判断可靠得多，这对于嘉实来说，也是未来的必经之路。
AI化是资管未来趋势
如果说嘉实的投资大脑分为上下两层框架，那么多维数据，包括传统数据+另类数据，就是底层框架，而知识图谱，即投研端的价值判断，包含商业模式/成长空间/竞争壁垒等，则是上层框架。而将这上下两层串联起来，使其更完美融合的，便是AI技术。
为什么要使用AI技术？嘉实基金有自己的考量。
“因为机器7×24小时转，它储存的量永远比一个个人大脑要多，用自然语言处理能够把一家上市公司或者是它所有的报表全都放进去，然后做处理，这是一个人的大脑永远达不到的。”传统数据再加上新科技和机器的辅助能够做到一个全面的跟踪，这样的追踪更加全面化并更具有前瞻性。
之后，再叠加基本面逻辑与知识突破，人才的价值于此处体现，这依赖于资管人员对于事物认知的深度，并包含其价值观与投资标准。这个过程的完美与否取决于资管人员的基本面框架是否完善、是否更深、是否更加有前瞻性。
最后再辅以机器的学习。机器学习可以辅助人的决策，并让决策更具有有效性。更重要的一点是，机器学习能够充分体现纪律性，资产管理对于自律性的需求极强，人人都有喜怒哀乐，情绪的影响在很多层面会影响到投资的抉择，而如果通过数据、知识图谱包括机器学习来构建投资，那么投资将更具有自律性，也就是反人性，这是极其艰难却也是极其具有意义的一步。
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