科技篇：资管科技从“赋能”走向“引领”

科技赋能已成为资管行业共识，助力提质增效、拓展业务边界并提升风控水平。麦肯锡统计2018年全球超过50%的资管公司已启动数字化实施，我们观察到其中领跑者的科技赋能广度及深度在近几年得到显著提升，并逐渐探索以科技重塑和引领业务创新。

本篇 告通过分析全球领先资管机构的科技赋能模式和路径，探讨我国资管科技应用所面临的现状、机遇及挑战。

摘要

如何利用科技赋能资管业务？1）业务维度上，资管科技赋能的核心在于打造渠道+投研+中后台三大能力。渠道方面，借助移动互联 /AI/大数据等技术降低获客成本、优化客户体验，亦可赋能一线投顾及机构销售、提升展业效率；投研方面，协同智能投研+决策+交易+投资管理、提升投研效率及精确度。2）战略导向上，资管科技赋能初期可着眼于现有业务的提质降效；在形成较强科技实力后探索延长业务价值链，对外输出技术、将科技部门从成本中心升级为利润中心；更进一步，还可成立创新实验室、探索前沿领域的开放式创新。3）实现路径上，从难到易，科技能力的打造路径包括自建、收购、合作/外采，不同路径所需的时间及人力成本、对公司禀赋要求不同。4）机构层面上，贝莱德为代表的传统资管机构主要通过自建/收购，搭建集成式资管科技平台、全方位赋能业务；Two Sigma为代表的对冲/量化基金将科技能力视为投资能力打造的核心，专注于强化数据挖掘和分析能力；黑石为代表的另类机构更聚焦赋能中后台、LP及被投企业。

我国资管机构的科技赋能现状、机遇与挑战？1）我国资管机构积极拥抱科技浪潮，但赋能深度广度仍待提升（如据基金业协会2019年调研数据，近50%的公募基金公司年科技投入额尚不足千万元)，且普遍外采恒生电子/金证股份等金融IT公司系统、自身科技能力建设仍有所不足。2）向前看，积极政策及技术升级下，我国资管机构的科技赋能深化可期，但数据质量/技术架构等问题或影响转型节奏。

如何展望我国资管机构的科技赋能路径与格局？1）路径来看，我们认为长期而言，我国资管机构的科技赋能路径将遵循从单点业务赋能到全面赋能、从内部赋能到外部输出到开放创新的国际发展规律，但或将存在两点差异：首先，考虑到我国资管机构数据侧难点，建设以数据中台为代表的IT基础设施或是数字化转型的首要任务；其次，我们认为中短期内合作/外采仍为我国资管机构科技能力打造的主要模式，但伴随市场有效性提升、科技能力成为获取超额收益+降低成本+拓宽AUM边界的核心竞争力，长期自建比例或将有所提升。2）格局来看，我们认为科技转型有望加速资管行业集中度的提升进程，并为行业形成差异化、特色化格局提供支撑；其中头部机构或更倾向于全品类/全业务链赋能，而中小型和特色资管机构或将立足自身优势、探索固收+/REITs/养老/量化/指数等特定赛道的赋能机遇。

风险

监管不确定性、数字化转型进程不及预期、行业竞争超预期。

正文

资管科技从赋能走向引领

科技浪潮下，IT为资管机构业务发展的核心助推器

推动科技赋能资管业务已成为行业共识。伴随大数据、云计算、人工智能等一系列信息技术的发展和应用，推动数字化转型、利用科技赋能业务发展已逐步成为资管行业共识。科技能够全面提升资管业务的质量和效率、助力拓展业务边界、降低业务成本、并提升风险管理水平，科技能力的打造愈发受到资管机构重视。据麦肯锡数据，早在2018年，全球范围内、就已有超50%的资管公司开始推动数字化实施。2021年，贝莱德和富兰克林的科技类费用均达5亿美元左右、且过去5年科技投入逐年增长[1]。

图表：近年来，全球主要资管机构科技投入持续提升

领先资管机构的科技赋能广度和深度持续提升。从赋能广度来看，资管机构早期主要利用科技解决单一业务痛点，如通过构建线上平台提升前端获客能力、通过风控建模助力提升风险管理水平等，而当前领先资管机构的科技赋能已逐步由单一业务赋能走向业务全价值链赋能，全面打造渠道营销/客户服务、投研/投资管理、中后台管理三大核心能力。从赋能深度来看，资管机构已不再满足于以科技赋能存量业务（即利用数字化/自动化/智能化等科技举措，实现业务边界拓展和效率提升）、而开始尝试以科技重塑和引领业务模式，以贝莱德为代表的领先机构已通过对外输出技术持续获得直接与间接收益。

图表：资管科技赋能的广度与深度：从单一业务赋能到全价值链赋能、从存量业务赋能到业务模式引领

业务维度来看，科技如何赋能资管机构？

从资管机构价值链来看，主要业务包括前端的产品开发、销售/营销、客户服务、投研/投资管理、及过户/风控/合规等中后台业务。因此，我们认为从业务维度来看，科技赋能资管机构的核心在于打造渠道能力、投研能力、中后台管理三大核心能力。

渠道赋能：助力提升获客效率、用户体验及服务能力

零售端赋能获客及投顾、机构端赋能客户及销售，提高获客效率、用户体验及服务能力。零售渠道方面，资管机构一方面可利用移动互联 /AI/大数据等开展直销/代销，降低获客成本、优化客户体验、增强客户黏性；另一方面，资管机构可打造投顾服务平台、提升一线高净值投顾工作效率。机构渠道方面，资管机构可打造一体化服务平台优化客户服务体验、满足其差异化需求，同时还可通过业务流程的自动化、智能化，提升销售工作效率、实现客户精细化管理。

图表：资管科技渠道赋能

? 零售端赋能获客：科技赋能零售端获客的核心就在于把握年轻客群流量入口，实现低成本地触达、服务新生代理财客群，并强化投资者教育，拓展获客渠道、提高获客效率和客户留存。因此，一方面资管机构可加强与互联 渠道、 上银行的深度合作，强化线上分销能力；另一方面，资管机构也可推进直销App的产品及服务创新，提升流量承接转化和客户服务运营能力。但在多数机构已接入三方互联 平台、并推出直销APP的当下，如何进一步利用移动互联 技术、打通公域流量向私域经营的入口，成为了资管机构建设线上渠道能力的核心。目前，在支付宝/天天基金/雪球等平台直播、在蚂蚁财富 /抖音/微信视频 进行文字+视频内容运营是资管机构获客和客户陪伴的重要方式。据道乐研究院数据，9M22共130家/115家资管机构在支付宝/天天基金开展了1,461场/956场直播；同花顺也推出了证券APP内容视频化解决方案，通过“AI短视频创作平台+标准化视频模板+定制化视频模板”帮助券商低成本批量产品视频内容、助力私域引流。

? 零售端赋能投顾：由于高净值客户的触达渠道仍以财富中心、专业投顾等线下触达为主，零售渠道科技能力打造的另一核心在于打造投顾工作平台，与直销/代销平台衔接，实现信息归集、账户开立、投资组合构建、表现跟踪等过程的线上化、自动化，帮助一线投顾人员更加及时精准地掌握、并满足客户需求，提升业务效率和服务能力。例如，华泰证券打造了面向投顾的“聊TA”工作云平台，帮助投顾精准描绘客户画像、及时精准洞察客户诉求及投资偏好；同时，通过投顾侧“聊TA”与客户侧“涨乐财富通”移动平台的无缝衔接，使投顾可根据客户场景需求随时切入在线对话，同步关联优选产品、或提供资讯信息，实现客户反馈服务闭环，有效推动客户规模和活跃度增长。

? 机构端赋能客户：资管机构可为机构客户打造覆盖业务闭环的一体化服务平台，基于各类解耦化技术、向客户提供专业辅助工具。例如，招商证券打造了Geetek机构综合金融服务平台，依托微服务框架、低延时RDMA可靠组播技术等科技手段，为机构客户提供算法执行云平台的算法服务、基于低延时分布式并行行情计算框架的数据服务、轻量跨平台的策略交易监控服务等，赋能机构客户的一站式服务过程[2]。

? 机构端赋能销售：一方面，资管机构可打造客户关系管理系统（CRM）、构建机构客户数据库，结合银行理财/保险/年金/养老金等不同类别客户的特点、进一步明确其差异化需求，以解决方案为导向、优化客户服务流程，实现客户精细化管理；另一方面，资管机构可搭建机构销售工作流系统，实现工作流程线上化、自动化，进一步提升销售工作效率。

图表：综合理财APP月活用户数

图表：代表直销APP月活用户数

图表：资管机构积极通过直播/财富 推进互联 渠道的流量建设和投资者教育

注：数据统计主体为公募基金、券商资管、银行理财子公司、券商机构、银行、保险公司、基金投顾机构

投研赋能：智能投研+智能决策+智能交易+智能管理

基于科技赋能下的智能投研、智能决策、智能交易和智能投资管理，提升投研效率及精确度。资管机构可借助自然语言处理、机器学习、知识图谱等人工智能技术在信息处理和决策方面的优势，以及大数据、云架构技术等在优化交易流程方面的优势，构建数字化投研框架、智能化投资决策机制、智能交易支持系统、智能投资管理系统等，助力优化投研能力、决策水平、交易执行效率及组合管理效率等。

图表：资管科技投研赋能：智能投研+智能决策+智能交易+智能管理、提升效率及精确度

? 智能决策：因子投资优化策略、人工智能辅助/替代人工决策，助力提升投研决策水平。一方面，资管机构可利用机器学习技术使用海量、多维度的因子数据，并基于其探索市场规律，挖掘出更稳定和有效的投资因子，帮助投资人员制定有别于市场的高质量投资策略。同时，深度学习技术可以挖掘因子间非线性关系对资产收益的影响，拓展资产配置策略考量范围以适应市场的动态性。另一方面，全球领先对冲基金已开始通过行为金融学和人工智能技术的交叉应用，辅助、甚至替代人工决策，避免人工在投资过程难以规避的有偏行为、提升决策水平。例如，贝莱德利用大数据及机器学习技术打造系统化主动投资工具，其能够在数秒内完成TB级别数据的处理和分析、挖掘量化投资信 。华夏基金也通过自研及与外部机器学习公司合作，构建了量化投资平台及人工智能算法，为投研人员提供量化模型信 、基本面因子，帮助投研人员进行决策。

? 智能交易：提升投资交易执行效率及精度、拓展人效边界。资管机构可利用各类信息技术手段赋能投资交易流程，实现资产发现/交易/结算等环节的自动触发、提升交易效率和准确度，并可根据实时市场环境/交易场景，推荐算法/交易执行计划、优化交易执行决策。例如，广发证券自主研发量化策略平台GF Quant Genius 1.2版本，具备高容量、高并发、低延迟的特性，提供策略开发、交易工具、交易执行、算法引擎等全业务种类服务。基于可靠组播技术等科技手段，该平台促使其内部策略延迟降低至100微妙以内、时延为使用平台前的1/17，并支持4万笔/秒、4亿笔总量的量化交易[3]。招商证券和天风证券等也都推出了自研量化交易/算法交易平台、输出给资管机构，可通过人工智能对历史数据进行归集、实现自动化交易，并评价不同算法在不同场景/市场环境下的优劣。

? 智能管理：提升动态调仓/被动产品跟踪效率、赋能另类投资机构投后管理。对于传统证券投资机构，科技赋能主要可优化组合动态管理和被动产品跟踪。例如，平安资管自主打造了基于大数据的智能债券一体化平台（KYZ），利用组合分析方法，以周为单位对组合进行业绩归因、并提出组合再平衡策略，提示调整债券仓位、最终帮助组合波动率下降45bps[4]。而对于PE/VC等另类投资机构而言，其可通过大数据、机器学习等信息技术，构建数据预测和分析模型、帮助被投企业优化业务模式，赋能投后管理环节。例如，黑石在其投后管理部门下设数据科学团队，帮助~250个被投企业更加有效地使用数据、解决相关问题，驱动被投企业价值提升。

中后台赋能：优化业务运营效率、强化合规风控管理

科技赋能资管中后台业务主要体现为优化业务运营效率和强化风控管理。资管机构可建立面向业务全生命周期管理的智能资产管理平台，提升资管业务各环节的运维效率、降低人力成本；同时，资管机构还可优化风控管理系统，对资产异动及投资组合进行全面实时风险监测与预警、防范可疑与关联性交易，并优化风险处置流程等。具体而言：

? 运营管理：业务流程线上化、自动化，提升运维效率、支持前端业务开展。资管机构可基于大数据/分布式云架构等技术改造业务系统、提升运维线上化/自动化程度，自动处理客户受理、过户代理、资金清算、估值核算、数据分析/清理/ 送等日常业务，释放人力到更高附加值工作中的同时降低人工操作风险。例如，天弘基金与阿里云MaxCompute云平台合作提升海量数据的存储、运维、计算能力，原本需要清算8小时的用户交易数据缩短至清算1个半小时，减少本地服务器部署和人力压力、提升工作效率[5]。

? 风控管理：以科技打造智慧风控机制。资管机构可利用大数据和知识图谱等技术，形成不断迭代优化的动态智能风控模型，对投资组合管理、交易执行、后台运维等业务全流程进行全面监督，对投资组合风险、被投标的信用风险、交易对手风险、舆情风险、政策风险等进行实时评估和压力测试，提供风险识别和预警。例如，恒生电子不断迭代其资管业务风控合规管理系统，增强对复杂量化产品和组合交易的风控能力，支持动态实时预警监控和事后静态风控分析，助力合作资管机构提升风控水平。

图表：智能风控相较传统风控模式在数据采集、模型建设、风险审批/管理/监控方面更具优势

图表：平安资管KYZ Risk系统

图表：恒生电子新一代资管业务风控合规管理系统CMC

国际对标：领先资管机构的科技赋能模式与实践

国际领先资管机构如何打造科技赋能战略？

就战略导向而言，国际领先资管机构的科技赋能目的主要包括提升现有业务、创新商业模式及开放式创新。据麦肯锡统计，全球领先资管公司中80%的战略重点是通过科技提升现有业务、15%的战略重点是通过技术创新商业模式、5%的战略重点是通过开放式创新重新定义行业规则[6]。具体而言：

? 提升现有业务：即前文所述的以科技手段赋能渠道、投研及中后台管理，提升业务效率、降低业务成本及提升风险管理能力。

? 创新商业模式：部分已建立较强科技实力的资产管理公司已开始利用科技手段延长业务价值链，从传统的资产管理业务向前延伸到财富管理，或对外输出技术/产品平台、打造金融科技生态圈等，进一步强化科技属性。

? 开放式创新：部分领先资产管理公司在完成现有业务提升及商业模式创新后，进一步通过投资金融科技赛道、举办金融科技峰会/比赛、成立孵化器/创新实验室、与前沿科技公司跨界合作等，深度挖掘人工智能、区块链、虚拟现实等前沿技术领域的潜在业务机会，探索成为资管行业模式创新的引领者、颠覆者。

图表：国际领先资管机构从三大维度推动资管科技赋能

就实现路径而言，国际领先资管机构的科技能力建设路径主要包括自建、收购、合作/外采。从难到易来看，科技能力的打造路径包括全面自主研发科技系统、控股收购相关领域科技公司、与科技公司合作搭建系统、及直接向第三方采购所需技术平台/系统，不同路径所需耗费的时间成本、人力成本、及对公司禀赋要求不同。具体而言：

? 自主研发：难度大、耗时长，但定制化程度较高、可强化甚至输出科技能力。自建科技系统和技术平台对于资管机构自身的技术能力、人才储备、资金实力提出了较高要求，并要求资管机构能做到战略先行，愿意以较长的时间、较多的金钱和较高的容错率打造科技能力。但自建模式的优点也同样明晰，即资管机构可实现系统/平台打造的定制化、灵活化，可较大程度地解决自身业务痛点、并符合未来战略发展重点；同时，我们认为自主研发后形成的较强科技能力将成为资管机构的差异化竞争力之一，未来有可能实现技术输出、获取直接和间接受益。

? 外延收购：标的适配/整合存不确定性，但可实现科技能力跨越式提升、补齐特定短板。外延式并购相关科技公司的难点在于寻找相关可收购标的存在不确定性，包括特定领域是否恰好有愿意出售且价格合适的标的、收购是否存在相关政策风险等；同时，收购完成后文化/战略是否契合、是否能够预期时间内完成整合也存在较大不确定性。但直接收购的优点在于能够在相对更短的时间内大幅提升科技能力、对于自身技术基础不足的资管机构是较好的选择；另外，对于已建立一定科技能力的大型资管机构而言，外延式并购也可满足其在特定领域的需求、突破技术难点，或避免其在小众/前沿领域投入过多人力资源。

? 合作/外采：较易实现、见效快、成本低，但灵活度相对欠缺。合作即与第三方金融技术提供商共同完成相关系统的搭建，如由第三方负责底层技术的开发、资管机构负责相对前端的模块；外采即直接向第三方技术提供商购买定制化的技术系统/平台，并按期付费、迭代。合作/外采的优势在于可以较快地完成系统搭建、所需耗费成本较低，对自身技术能力/资本实力要求也较低，可以降低资管机构在非核心技术业务方面的投入、使其聚焦于投研等主营业务。但劣势在于，一方面外采系统的定制化程度低于自建系统，后续功能升级和迭代的灵活度相对更低；另一方面，合作/外采模式下资管机构无法建立自身的科技能力，后续若第三方机构存在经营问题、合作关系断裂，技术平台的维护/迭代升级可能面临不确定性。

按照资管机构类别划分，我们可以把资管机构大致分为传统资管、对冲/量化基金、及另类资管机构。总结其发展模式，我们发现：1）传统资管：在市场成熟度较高、行业竞争激烈、被动投资快速发展的背景下，传统资管机构在科技方面的探索开始时间较早、应用较为深入，头部机构大多将数字化转型和科技能力打造视为核心战略之一。整体来看，全球领先的传统资管机构主要通过自建+收购、搭建集成式资管科技平台，全方位赋能业务、甚至对外输出技术并探索开放创新；2）对冲/量化基金：科技能力是其投资能力打造的核心一环，更加专注于利用前沿技术、强化其数据挖掘和分析能力，从而优化量化投资过程、实现更加稳定的高回 率；3）另类资管机构：由于另类资管更加聚焦主动投资和投后赋能、其人才密集型属性更加鲜明，在募资、投资、投后管理和退出方面的人工不可替代性更为突出，整体而言在科技领域的投入少于传统资管机构，且更加聚焦于赋能中后台管理以支持前台业务、及利用数字化能力赋能LP及被投企业。

领先资管机构的科技赋能实践

传统资管-贝莱德：风控为本、自建+并购强化科技竞争力并对外输出

科技已成为贝莱德核心竞争力、技术收入规模及营收贡献度持续提升。贝莱德持续强化自身技术能力，科技赋能除可为公司自身业务全流程带来间接受益外，也可通过对外输出技术服务创造直接受益。目前，其主要向银行、保险公司、养老金、资管机构、零售分销商等各类客户提供投资管理技术系统、风险管理服务、财富管理及数字化分销工具等，2021年科技服务客户数达1,000+、核心的阿拉丁系统的全球用户数达12.6万人，对应技术服务收入已达12.8亿美元、收入贡献达6.6%。

图表：技术赋能为贝莱德带来直接及间接收益

图表：贝莱德技术收入规模及占比稳步提升

以王牌阿拉丁平台为抓手、全面赋能业务。贝莱德以阿拉丁平台整合所有业务线，基于平台完善的功能性和高服务可用性、为外部客户提供综合的投资与风险管理解决方案。1）在功能层面，阿拉丁将信用及风险分析、组合管理、交易执行、合规监管、运营监控、业绩分析六大工具结合在一个平台上；2）在业务流程上，阿拉丁实现了各业务流程在数据平台上的统一作业、通过前中后台一体化的操作系统为自身及外部客户提供全方位的数据决策支持。同时，阿拉丁平台通过自身积累的海量历史数据和强大的数据分析能力，将预测细化到每一天，帮助客户进行实时分析并预测在当前情境下投资组合的变化情况，还可帮助客户完成定制化情景分析和压力测试、进行多资产类别的投资组合分析。具体就三大能力赋能而言：

? 渠道赋能：阿拉丁集成了顾问平台Aladdin Wealth，可为财富管理顾问提供一站式投资顾问解决方案，获得投资组合分析、客户沟通管理、投资教育、投资组合构建等解决方案，及时捕捉市场动态，并对标分析、生成客户易于理解的市场分析 告；同时，还提供针对投资顾问的学习资源，以及投资组合搭建流程自动化等功能，提升财富顾问专业度与工作效率。同时，阿拉丁还将收购的智能投顾服务商FutureAdvisor整合进阿拉丁平台，投资者可使用FutureAdvisor链接到退休计划账户，并由FutureAdvisor提供个性化投资建议和定期自动再平衡提醒。

? 投研赋能：阿拉丁Aladdin Enterprise专业组合管理平台支持包括股票、固定收益、衍生品、商品、另类资产等多资产类别的投资分析，通过文本信息情绪分析、搜索数据、卫星数据等非传统数据的采集和分析，助力获取超额收益，并拥有600多名专业人士，专注于创新研发和高质量的数据管理分析。由此，阿拉丁能够支持使用者基于大量数据做出细化至每天的预测，通过蒙特卡洛法则模拟变化、检查投资组合中每项资产于不同情景下的可行性、走势情况和相关性等，还可以协助投资组合管理者跟随市场变化对投资组合订单实时建模，查看日内损益和每日绩效归因，访问覆盖持股和风险敞口的内部研究，重新平衡不同投资组合以达到预期基准和降低跟踪误差。

? 中后台管理赋能：风险管理方面，阿拉丁Aladdin Risk模块通过精细化的量化工具对投资风险进行精密监控，全方位覆盖各类资产、各种不同类型的敞口，提供实时的基于量化指标的风险监控体系，并可生成分析 告等。阿拉丁可以每天监测2,000多个风险因素、快速测试数以千计的潜在场景，每周进行5,000次投资组合压力测试和1.8亿次期权调整，支持访问数百个风险和暴露指标、帮助风险敞口归零和大型复杂投资组合的建模[7]。其他中后台业务方面，阿拉丁Aladdin Accounting模块提供定制化和服务流程高度自动化的会计服务，包括数据管理、对账、绩效衡量、贸易和托管业务、衍生业务以及在多种基础上编制会计 告等，还可帮助客户结合自身情况模拟美联储CCAR压力测试以帮助客户应对监管要求等。

图表：贝莱德阿拉丁平台概览

发展路径：从风控出发到全面赋能，自建+并购强化技术能力。1988年，贝莱德成立伊始、即持续投入建设风险管理和分析软件，发展综合信息处理和分析能力。1988-2000年，贝莱德开始输出独立于资管产品组合外的高附加值风险管理和咨询服务、并逐步整合了投资组合管理功能。2000年，贝莱德正式发布以阿拉丁（Aladdin）为基础的产品线BlackRock Solutions（BRS），包括风险管理服务和企业投资系统等。之后，贝莱德持续通过自研、投资、并购等多重方式强化阿拉丁平台的风险管理、投资管理、数字营销、资产服务能力，在强化内部业务和外部技术输出的同时、将业务链延伸至财富管理和另类资管等领域。具体而言，我们认为贝莱德的科技发展路径可归纳以下规律：

? 从自建搭建核心能力、到自建+并购+投资拓展科技触角。1）贝莱德技术能力建设的前期主要通过自建，一方面由于彼时美国缺乏专门的第三方金融科技提供商，另一方面创始人芬克对风险管理重视程度高、倾向于通过自研搭建核心风控能力。2）2015年之后，贝莱德强化外延式并购，收购了智能投顾公司FutureAdvisor、现金管理科技公司Cachematrix、端到端另类投资管理软件和解决方案供应商eFront等，与阿拉丁平台集成、为客户提供全面投资决策及风控支持；同时，贝莱德还对Envestnet、Scalable Capital、iCapital、Acorns、Clarity AI等金融科技公司进行少数股权投资，在TAMP、ETF智能投顾、另类投资、可持续性分析等领域整合技术能力。

? 从风控赋能、到投研赋能、到业务链延伸。1）阿拉丁起步于内部风险工具开发而成的资管科技平台，最初是为了解决提升风控能力的核心痛点。2）之后，伴随信息技术的进一步发展及资管机构在数据分析、投资组合建立等投研数字化解决方案方面的需求提升，阿拉丁系统进一步整合了投资组合管理功能，并通过收购美林投资、合并BGI强化了权益数据和量化分析等功能。3）而近年来，贝莱德也通过并购金融科技公司强化了数字化咨询/监管 告/托管运营等资产服务业务、投资顾问解决方案/智能投顾等财富管理业务、及另类投资管理业务，多维度延伸业务链条。例如，贝莱德在2019年收购领先的另类投资管理软件eFront，将其与阿拉丁整合，丰富交易管理、投资者运营的端到端平台，并首次实时更新投资记录簿、使投资者可在单一平台上无缝管理公共和私人资产的投资组合。

? 从内部应用、到对外输出、再到开放创新。贝莱德通过科技赋能实现了不同时期的跨越式发展。1）业务发展前期，贝莱德的资管科技平台主要用于内部风险管理，并在金融危机期间依靠对风险更为精准的计量和预测为业务发展提供坚实基础。2）业务发展渐趋完善后，贝莱德通过技术能力输出，在获得直接收益的同时、将客户群拓展至全球；同时，其推出了Aladdin studio开放平台，包括Aladdin data cloud、API接口、算法等，进一步将单纯的技术/系统输出升级为开放平台，使机构客户可以根据自身需求创造个性化应用，助力金融科技生态圈建设。3）2018年以来，贝莱德通过成立AI Labs、发布“Tech 2020规划”、与微软Azure云达成跨界合作等，进一步强化机器学习、人工智能、云计算领域的业务探索和应用，探索科技能力边界。

图表：贝莱德的科技赋能实现不同时期的跨越式发展

对冲基金-Two Sigma：科技为核、基于人工智能/分布式计算赋能量化投资

Two Sigma打造了技术学习和科技创新的企业文化，基于科技人才和技术能力、持续赋能核心量化投资业务。Two Sigma是由计算机科学家和数学家联合创办的量化对冲基金，自2001成立之初、其就深刻践行科技驱动金融的企业文化理念，建立了以大数据、分布式计算和人工智能技术为基础的量化数学模型和计算机模型，以赋能包括基于统计学的策略、基本面驱动策略、事件驱动策略等多种量化策略。

? 持续打造技术学习和科技创新文化、并通过学术/行业合作持续拓展科技视野。据官 最新数据（截至2022/11/4），公司1,600多名员工中有2/3从事研发有关的工作，累计具备4,800年的研发时长。对内，公司成立工程师教育项目（Engineering Education program），培育学习型、高求知欲和持续进步的企业文化，围绕对内技术培训、编程文档学习、建立支持型 区和外部联系四个领域展开内部工程师教育，为公司未来持续的科技创新能力奠定内生基础。对外，公司在国际学术界和科技产业界建立广泛的合作以不断提升技术视野，如2019年公司与平安金融壹账通、沃顿商学院合作启动“金融科技新星”（Gamma Star）人才培养计划，在课程培训、实践经验、就业机会等方面展开资源共享。

图表：Two Sigma采用人工智能技术赋能传统因子模型

图表：Two Sigma成立工程师教育项目

图表：Two Sigma采用更广泛的量化投资因子

另类资管-黑石集团：对内打造科技团队、对外投资科技企业，赋能公司、客户及被投企业

自21世纪初开始建设技术平台以来，黑石集团的科技赋能历程已走过20年。技术能力搭建初期，黑石的技术平台主要用于提升内部的数据分析、投资决策、场景分析和风险控制能力。2013年以来，黑石开始对外投资/收购科技公司、分享其科技能力，以提升数据收集、运营管理和投资交易方面的效率；同时，也开始对内组建数据科学团队、更加系统性地打造科技能力，赋能公司自身、客户及被投企业。目前来看，黑石集团的科技赋能模式可概括为对内打造科技团队、对外战略投资科技企业，并通过对内对外团队的有机融合，推动公司自身、客户及被投企业的业务效率提升。具体而言：

? 对内打造科技团队、搭建领先软件平台，提升业务生产力、拓宽管理半径。黑石集团打造了科技和创新团队（Blackstone Technology and Innovations, BXTI），包括软件工程师团、商业分析师团队、数据工程师团队、风险和安全团队、及云端工程师团队，共同打造领先的另类资管软件平台，旨在简化工作流程、提供更加准确可靠的数据、并拓展信息触达范围，支撑前台投资团队以相对较小的人员规模管理近万亿美元的AUM、提升人均管理半径和工作效能。同时，除支持前台业务流程以外，科技团队还可与投资交易团队合作，基于自身在科技领域的专长、共同评估潜在科技领域标的的技术前景，从意识层面将科技嵌入投资策略选择。

? 对外战略投资科技企业，并寻求潜在合作、提升科技能力。黑石在BXTI团队内下设黑石创新投资团队（Blackstone Innovative Investment, BXII），主要进行与黑石自身战略发展相关领域的早期投资。BXII持续发掘领先的优质技术公司、寻求与之合作，共享其在特定领域的科技能力、使黑石集团始终处于技术变革的前沿。具体投资领域而言，BXII主要投资于：1）金融科技领域，投资Beacon、iCapital、Canoe、LemonEdge等，提升量化策略/交易/风险管理、私人财富科技服务、投资平台AI数据处理等方面的科技能力；2）地产科技领域，投资Aquicore、Cove、Dealpath、Proda、Zumper等，提升地产方面的数据流处理与验证信息能力；3） 络安全领域，投资Mitiga、ShiftLeft、CyberGRX、INKY、Pentera等，提升 络安全和风险控制科技实力；4）企业运营领域，投资Alation、Groups360、Infonic、Veza等，强化企业数字化创新、内部运营管理等能力。

? 赋能公司自身、客户及被投企业。黑石集团主要通过科技赋能公司自身、养老金/主权基金/保险/机构投资者/零售投资者等客户、及被投企业。其中，黑石建立了科技平台和分析、财务、审计、沟通及其他数据处理系统，提升自身及客户的业务生产力、并可基于客户需求为其提供定制化服务；针对投后管理领域，黑石成立了数据科学团队（Blackstone Data Science，BXDS），基于数据分析、机器学习等技术，创设数字化组合管理平台、开发预测分析模型，通过规模化数据的集中采集、管理和分析，帮助被投企业的管理团队降低运营成本、提升运营效率和竞争优势。

图表：黑石集团科技赋能发展历程

图表：黑石集团科技赋能模式

图表：黑石集团科技团队人才架构

图表：黑石集团在金融科技、地产科技、 络安全、企业运营领域进行投资，共享被投公司的科技创新

国内资管科技：现状、机遇与挑战

现状：以外采/第三方合作为主、赋能深度及广度仍待提升

我国资管机构积极拥抱科技浪潮，但科技投入和赋能深度、广度仍有提升空间。据基金业协会2019年调研数据，参与调查的44家公募基金中，有22家金融科技年投入额在千万元以上、12家投入额在百万元级、10家投入额低于百万元，对应24家的金融科技投入额占营收比重低于5%、17家在5%-10%、2家在10%-20%、1家在20%以上[9]；参与调查的9家私募基金中，5家金融科技投资额在百万元级、2家投入几十万元、2家投入10万元以内，对应投入占营收比重均不足10%。信托业方面，据信托业协会数据，2019年信托业投入信息化建设超15亿元（占营收比重~1.3%），主要用于智能风控体系构建和推进信息化建设等。

资管机构自身科技能力建设不足，普遍采用外采/第三方合作模式。不同于海外领先资管机构以自建起步、辅以收购/投资的科技化路径，由于我国资管机构规模体量相对更小、加之第三方金融IT服务业务较为发达，我国资管机构当前普遍采用直接外采系统、或基于第三方提供的中台系统进行合作研发，自身科技能力建设略有不足、业务发展一定程度上依赖于第三方系统。就我国资管科技的产业链来看，除公募/私募/银行理财/信托/私募资管计划等资管机构及前端的财富管理机构以外，恒生电子/金证股份/赢时胜等金融IT厂商和Wind/同花顺/东方财富等金融信息数据服务商也通过向资管机构提供包括系统和信息支持等技术服务、成为了资管科技产业链的重要参与者。

图表：我国资管科技产业链及主要参与者概览

图表：恒生电子资管科技相关产品概览

机遇及挑战：政策支持及技术升级下长期发展可期，数据质量/技术架构等存量问题为短期掣肘

机遇1：数字经济时代下利好政策频出、有望推动科技赋能进一步深化。截至2021年末，我国数字经济规模达45.5万亿元、占GDP比重39.8%。数字经济时代，数据资产为金融机构驱动发展的重要资源，一系列监管政策鼓励和规范资管机构数智化发展：1）支持金融科技发展：《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》、《“十四五”数字经济发展规划》、《“十四五”国家信息化规划》等文件的先后出台，进一步引导鼓励和规范金融科技发展、强调金融机构数字化转型重要性；2）规范资管行业科技应用：2018年，资管新规首次对运用人工智能技术开展投顾业务提出要求，资管科技应用的相关政策细化；之后，《证券基金投资咨询业务管理办法（征求意见稿）》和《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中对金融机构涉及的科技应用展开进一步规范；3）推动个人隐私保护/数据安全/金融监管等：伴随《 络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》、《个人金融信息保护技术规范》、《金融数据安全数据生命周期安全规范》等法律法规和标准规范陆续发布，我国数据安全和隐私保护的顶层监管框架日趋完善，有助于引导资管机构合规、合法地推动数字化转型。

机遇2：技术的迭代升级和乘数效应释放为资管科技应用提供支撑。麦肯锡在《Fintech 2030：全球金融科技生态扫描》提出，人工智能、区块链、云计算、物联 、开源/软件及服务和无服务架构、无代码开发平台和超自动化等七大技术将持续定义金融科技的未来。我们认为，其中部分技术的迭代升级有望助力资管科技赋能进一步深化，其中：1）人工智能、超自动化：有望持续赋能智能营销/投顾/风控等资管业务流程的自动化改造，提升工作效率和质量；2）微服务的云原生架构、无代码/低代码平台：有望助力资管机构大中台建设，支持前端跨业务、跨客群的多元资管服务。此外，我们认为未来技术创新的乘数效应也正逐步取代各技术的单点突破、有望对资管全业务链科技赋能提供支撑。以智能流程自动化技术为例，其结合机器人流程自动化、机器学习、智能工作流、自然语言处理和智能感知主体技术的优势，可以提升资产获取、投资管理、资产运营环节的效率。据麦肯锡数据，规模化的智能流程自动化可使产品发行效率提升25%，单位管理资产规模运营成本降低10%-30%[10]。

图表：资管科技相关政策梳理

挑战：数据质量/业务流程/技术架构等存量问题仍为中短期内科技转型掣肘。我国资管机构仍处于数字化转型初期，相关数字化转型战略仍不清晰，且过往业务运营过程积攒的数据质量、业务流程、技术架构等问题仍较为明显，是推进全面科技赋能的主要阻碍。具体而言，1）数据质量不高：当前我国多数资管机构的部门间、内外部机构间数据未打通，数据孤岛严重、数据治理缺失，数据难以统一调用、成为数字化转型的较大阻碍；2）业务流程和应用系统缺乏整合：部分资管机构在将线下流程线上化时未对流程进行优化调整，导致不同业务间流程差异较大、应用系统复杂割裂，不利于后续业务流程的全方位赋能；3）技术架构落后：技术架构是资管机构打造科技系统和数据中台的底层基础。而我国资管机构多采用传统关系型的数据仓研究相关/相互因果关系，较少能满足实时高效智能地应用高并发、高频率的数据的需求等[11]。

我国资管科技未来展望

路径展望：构建数据中台等IT基础设施为首要任务、中短期合作/外采或仍为主流，长期而言自建比例有望提升。对标国际领先资管机构的科技赋能发展模式和路径，我们认为长期维度而言，我国资管机构的科技能力打造路径将遵循从单点赋能到全面赋能、从内部赋能到对外输出到开放创新的整体发展规律。但考虑到我国资管机构在数据治理方面仍有所不足等现状，我们认为相较国际机构、我国资管机构在科技赋能路径上将存在以下差异：

? 建设敏捷组织、数据中台、技术底层等IT基础设施和科技治理体系或将是我国资管机构数字化转型的首要任务。资管机构业务端渠道、投研、中后台管理三大能力的科技赋能打造，离不开高效灵活的敏捷组织、完善精确的数据基础、及底层的技术架构支撑。然而，如前文所述，当前我国资管机构仍处于数字化转型初期，普遍存在数据质量不高、业务流程和应用系统缺乏整合、组织架构相对传统、技术架构落后等问题，对未来科技赋能的进一步深化形成了阻碍。因此，我们认为打造IT基础设施和科技治理体系将是我国资管机构当前转型的首要任务，其中：1）组织架构：需完善IT团队建设、构建内部协同和敏捷小组机制，从组织架构上提升数字化转型的灵活性、可行性；2）数据中台：数据中台可打通机构内外部数据、统一数据标准、形成数据资产、并将数据融入到业务价值创造过程，进而驱动资管机构的数智化发展；3）技术底层：搭建底层云原生环境、分布式数据库、微服务结构等，提供底层基础设施支撑。

? 中短期而言，合作/外采或仍为我国资管机构科技能力打造的主要模式，长期而言自建比例有望提升。金融科技投入需要考虑投入产出效益，之所以海外资管机构有动机和意愿花费更多时间和成本、以自建/收购的方式建造自身科技能力，其核心原因在于：欧美资管行业发展较成熟、市场有效性较高，传统主动管理越来越难跑赢市场，资金从传统主动管理型产品向费率更低的被动型产品转移；在此背景下，科技能力成为资管机构获取更高超额收益+更低运营成本+更广阔AUM管理边界的重中之重。而就我国来看，中短期维度内，由于我国资本市场建设时间较短、零售投资者占比较高，资管机构仍可通过主动管理获取超额收益；加之我国资管机