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资产管理行业金融科技应用现状 调查分析报告 随着 金融科技的 快速 发展， 我们 发现 行业对 金融科技的 态度从 最初 的焦虑 逐渐 转变为 积极 探索、 主动 拥抱 ， 机构都 在或多或少地 尝试 着 参与到 金融科技 的浪潮 中去， 部分 机构 已经 开始投入金融 科技的 研发 与 发展 应用 。 为了解 现阶段 行业对金融科技的 投入和应用 情况 ，挖掘 机构在金融科技领域的核心诉求 ， 协会于 1 月 9 日至 1 月 16 日 进行了问卷调查，向 135 家公 募 基金管理人 会员 单位和 22 家 私募证券专委会 成员 发送了 资产管理行业金融科技应用 现状调查问卷 ， 请大家自愿填写 。 问卷 从受访公司在金融科 技领域的投入情况、金融科技在投研业务中的应用、大数据 和人工智能的应用场景三个维度进行题目设计，共设置 9 个 问题 ， 均采取客观选择题形式。 截至 1 月 16 日，共有 53 家 机构完成答题，其中公募基金管理人 44 家 ， 私募证券 基金管 理人 9 家 。 现将结果汇报如下： 一、 对金融科技投入情况的分析 金融科技受到行业大、中、小型基金公司的普遍关注。 通过分析问卷的底层数据我们发现，在受调查的基金公司中， 对金融科技的年投入额在千万以上的基金公司，不仅包括华 夏、易方达、嘉实 、天弘、工银等行业排名前十的大型基金 公司，还包括鹏华、中欧、兴全、景顺长城等行业排名相对 靠前的中型基金公司，也包括国金、九泰等排名相对靠后的 小型基金公司。 现阶段年投入千万以上的 22 家基金公司中， 有 16 家表示未来 5 年在金融科技领域投入占比的增幅将大 于 5%；这 16 家公司同样涵盖了行业内大、中、小型基金公 司。 具体来看， 近八成的 公募基金管理人每年在金融科技领 域的投入超过百万。 在 44家 填写问卷的 公募基金管理人中， 22 家机构 现在对金融科技的年投入额（自研或购买）在千万 以上 ， 12 家年投入额在百万 级 ， 仅有 10 家 年 投入额 低于百 万 。 图 1、公募基金管理人在金融科技领域的年投入额 分析 近 五成的公募基金管理人在金融科技领域的投入占营 业收入的比例超过 5%。 在 44 家填写问卷的公募基金管理人 中， 3 家 公募基金 管理人目前对金融科技的年投入额（自研 或购买）占年度营业收入的百分比超过 10%， 17 家的投入占 比在 5%-10%的范围内， 24 家公募基金管理人 投入占比 小于 5%。 1 9 12 22 十万以内 几十万 几百万 千万以上 图 2、公募基金 管理人在金融科技领域的年投入额 占公司营业收入的比例分析 约 六 成的公募基金管理人表示在未来 5年在金融科技领 域的投入增幅 将超过 5%。 其中 4 家管理人选择了增幅将超过 10%， 22 家选择 了投入占比 将增加 5%-10%， 18 家选择了投入 占比增幅不会超过 5%或不增加 。 图 3、公募基金管理人在金融科技领域的 年投入额增幅分析 由于管理规模和发展战略的不同，私募基金在金融科技 1 17 22 4 不增加 小于 5% 5%（含） -10%（含） 大于 10% 2417 2 1 小于 5% 5%（含） -10%（含） 10%-20% 大于 20%（含） 领域的投入明显低于公募基金， 但仍有约五成私募基金在金 融科技领域的投入在百万级。 在 参加调查 的 9 家 私募 证券投 资基金管理人中， 5 家 对金融科技的 年投入额在几百万的水 平， 投入几十万和 10 万以内的机构各有 2 家，没有私募证 券基金管理人对金融科技的年投入额超过千万。 占比方面 ， 参加调查的私募管理人对金融科技的投入占比均小于 10%。 关于 未来 5 年， 5 家选择不增加 或 增幅不超过 5%， 3 家选择 了投入占比将增加 5%-10%， 只有 1 家选择了增幅将超过 10%。 二 、 金融科技在投研业务中的应用 情况分析 在投研 业务中 ，与数据相关的工作被机构认为是金融科 技在未来中短期内最能发挥效能的领域。 机构普遍认为 未来 3 年， 数据搜索分析引擎是通过人机 结合提升投研和服务效率最有效的方式。 调查显示，共有 31 家机构 持有以上观点 ，其中包括 23 家公募基金管理人和 8 家 私募基金管理人，分别占参与调查的公募 和私募管理人的 52%、 89%。 此外， 与私募基金管理人相比， 公募基金管理人 更加 倾向于通过 智能报告生成技术 （ 11 家公募、 1 家私募） 和 知识图谱的关系网络 提高投研和服务的效率（ 10 家公募基 金） 。 图 4、 提升投研和服务效率最有效的方式 23 11 108 1 0 0 10 20 30 数据搜索分析引擎 智能报告生成技术 知识图谱的关系网络 公募 私募 数据的搜集、监控、整理是最可能被金融科技替代的重 复劳动。 机构普遍认为公司财报披露 的数据收集和整理是未 来最有可能被金融科技替代的工作， 有 43 家公募管理人和 7 家私募管理人持这一观点； 其次为行业数据变化监控 （ 39 家 公募管理人、 7 家私募管理人） 、研究员非深度的日报、周报 和月报 （ 34 家公募管理人、 4 家私募管理人） 。 图 5、 最可能被金融科技替代的重复劳动 三、 大数据和人工智能 在资管行业 的应用场景 调查 机构普遍认为 大数据和人工智能技术 在进行 客户 画像 时，主要是对客户 的 资产 构成情况 进行分析。 调查显示， 29 家公募基金管理人 和 3 家私募基金管理人 持有上述观点。 7 家 公募和 3家私募认为 通过大数据和人工智能技术认知客户 最主要的方式是 分析客户 投资 的 产品类别 ； 5 家 公募和 3 家 私募认为最主要的方式是对 客户 投资 额度的分析 。 图 6、 目前 通过大数据和人工智能技术认知客户 最主要的方式 39 43 34 7 7 4 0 10 20 30 40 50 行业数据变化监控 公司财报披露的数据收集整理 研究员报告 公募 私募 在合规管理与反洗钱审查工作中， 通过合规和销售部门 以及通过整合现有的数据是 公募 和私募最经常使用的方式， 通过大数据人工智能方式目前的应用尚不广泛。 调查显示， 37 家公募 和 9 家私募 基金管理人选择 依靠合规部门与销售 部门， 38 家公募 和 4 家私募 基金管理人选择 通过整合现有数 据实现 ；但表示 通过大数据人工智能实现 的公私募 基金管理 人合计只有 11 家。 图 7、目前 开展合规管理与反洗钱审查 的主要方式 5 7 3 29 3 3 0 3 0 10 20 30 40 投资额度 投资产品类别 浏览记录分析 客户资产分析 公募 私募 37 38 24 109 4 5 1 0 5 10 15 20 25 30 35 40 依靠合规部门与销售部门 通过整合现有数据 依赖外部供应商 通过大数据人工智能 公募 私募 对于 实现数据直通化全自动运营 的方式， 公募基金管理 人更倾向于通过数据中心对数据进行清洗，而私募基金管理 人倾向于通过各供应商之间的接口互通 ；通过流程自动化机 器人的方式仍不是主流 。 调查显示， 38 家公募基金管理人 通 过数据中心 对 数据 进行 清洗 来实现， 27 家通过各供应商之间 接口互通 实现。 由于技术能力和资源所限，更多私募证券投 资基金管理人（ 7 家） 选择了依靠各供应商之间接口互通实 现。 而选择流程自动化机器人的仅有 23 家公募和 4 家私募。 图 8、目前实现数据直通化全自动运营的主要方式 公募基金 管理人 普遍倾向于通过自建数据中心的方式 提升大数据场景下支持人工智能的运算能力 。 调查显示， 公 募基金管理人 中 选择最多的方式是 自建数据中心 （ 33 家） ， 而使用租赁数据中心、部署私有云、使用公有云的占比均较 小。 私募基金管理人的选择 则 较为分散，选择自建或 租赁数 据中心 的各有 3 家，选择部署私有云或 使用公有云 的各 2 家。 38 27 18 23 4 7 2 4 0 5 10 15 20 25 30 35 40 通过数据中心进行数据清洗 各供应商之间实现接口互通 依赖流程自动化机器人 自研系统实现数据直通 公募 私募 图 9、目前提升大数据场景下 支持人工智能 运算能力 的主要方式 33 14 19 10 3 3 2 2 0 5 10 15 20 25 30 35 自建数据中心 租赁数据中心 部署私有云 使用公有云 公募 私募