曲向军、周宁人、马奔、徐海超和刘昕昕

资产管理和财富管理科技正在成为金融科技领域的新风口

根据CB Insights的报告,2020年前三季度,在资本市场/资管科技领域共有198个项目获得风险投资,总融资金额超过60亿美元;在财富科技领域,共有139个项目获得风险投资,总融资金额超过33 亿美元。两类项目占同期所有获得风投的金融科技项目的24%,占融资总额的31%,可以说资产管理和财富管理科技正在成为金融科技领域的新风口(见图1)。

资产管理和财富管理科技对于资管公司有重大价值

对于资产管理公司来说,这两类金融科技的应用都对其业务发展有重大价值。以智能投顾、数字化营销为代表的财富科技可以帮助资产管理公司向更贴近客户的价值链衍生,建立起直销或者赋能渠道的B2B2C分销模式。数字化营销工具给资管公司带来了更强大的手段,从而可以直接影响客户、传递品牌和投资理念。而资管科技能够给资管公司带来采集、分析非结构数据,获取超额收益的工具。

 

给财富管理转型插上翅膀,资管公司的财富管理科技应用

从资产管理向财富管理延伸和转型是全球领先资产管理公司的重要战略。随着基金直销平台的普及,买方投顾牌照的试点,中国也有部分领先资管公司开始探索财富管理转型的路径和方向。

由于缺乏传统金融机构的网点和渠道优势,金融科技无疑是资管公司转型财富管理的重要抓手。我们认为,围绕财富管理价值链,以下四大方面财富管理科技值得资产管理公司高度关注(见图2)。

 

客户画像与精准营销方面:

中国全球领先的线上数字化营销生态给中国资管公司提供了有力的武器,可以直接影响、触达、转化和服务客户。由于缺乏大型互联网平台的流量和信息共享,资管机构必须找到智能化、社交化的创新方式或者平台合作方式,推动对客户的精准触达和转化。

  • 基于360客户画像的精准营销:通过大数据深度挖掘客户洞见和需求,打造360客户视图,并基于这些洞见匹配针对性的产品与服务。具体工作包含:整合客户基本信息(性别、年龄)、金融信息(基金持有、交易情况、资金量)和线上数字化信息(线上支付、地理位置、社交网络)等,为直销平台或者渠道战略合作伙伴平台的客户打造标签,进行定制化服务和客群导向精准营销。例如,一家全球领先的资管机构基于大数据标签体系与客户分层,开发大数据高级分析模型,在客户直销平台上以合适的时间为客户推荐下一个最合适的投资产品。在国内,某互联网巨头与国际领先基金公司战略合作推出“帮你投服务”,也充分利用该互联网平台沉淀的大数据信息,实现更为精准的KYC和投顾组合匹配。

 

  • 裂变式精准营销:随着中国社交网络的兴起,通过社交媒体式的营销策划激活用户与用户间的裂变传播,可以精准获取同类客户并大幅地提升营销转化率。以国内某创新互联网营销解决方案提供商为例,其通过寻找线上线下全渠道的种子用户,激励用户进行口碑裂变传播,驱动每个消费者成为品牌代言人,以数字化裂变营销整体解决方案赋能金融机构,实现高效获客。

 

  • 私域流量管理:随着社交网络在人们生活中的时间占比不断增加,市面上也出现了较多的私域流量运营管理解决方案提供商, 可帮助企业自建用户池,赋能一线销售团队进行线上客群深度经营。私域流量运营通过社交媒体公众号、个人号加第三方营销技术系统,核心应用场景包括朋友圈/微信群营销、自动聊天、定时群发、自动回复、批量发朋友圈等,以及打标签、自动化激励、用户行为跟踪等,还可基于用户的社交行为数据(如红包发放领取、裂变传播、积分领取兑换等)进行用户画像透视与价值分层。

 

  1. 智能投顾:

随着买方投顾试点的深入,智能投顾技术正在成为资管机构拓展财富管理业务的重要抓手。领航基金在推出智能投顾服务以来,已经超过嘉信理财成为全球最大的智能投顾服务提供商。以贝莱德和景顺为代表的资管公司则通过并购智能投顾平台建立这一方面的能力。

 

我们认为未来智能投顾解决方案在资产管理领域的应用将呈现三大趋势:

  • D2C智能投顾将成为资管公司拓展财富业务的核心抓手:其业务模式将不断多元化(基于风险偏好的传统模式、基于理财目标的投顾模式、基于大数据KYC的千人千面模式),涵盖产品线也将不断丰富(从公募基金向全品类产品延展)、渠道模式也将进一步创新(线上投顾、混合投顾等)。

 

  • B2B2C智能投顾模式将迎来高速增长:由于中国的财富管理流量高度集中于大型银行、券商和互联网平台。因此B2B2C智能投顾模式将更有生命力。比如如何通过店中店或者更为深度合作的赋能型智能投顾模式与平台开展合作是中国领先资管机构需要思考的重要议题。

 

  • 智能投顾的自身竞争力有待进一步强化:中国现有智能投顾的价值主张还不够清晰,部分智能投顾更类似一个产品组合,而非一个投顾解决方案。因此未来智能投顾平台如何增加专业能力,做好投资者教育、加强客户体验,真正帮助客户以相对较低的成本实现财富管理目标尤为重要。

 

3. 产品智慧筛选:

FOF业务正在成为各大赛道资管公司突破的业务类型。因此,如何通过数字化、智能化手段加强产品筛选能力也将是领先资管公司需打造的核心能力。产品智慧筛选:

  • 自动化、智能化产品筛选和分析:根据产品筛选专家制定的标准,自动采集和分析市场数据,实现自动化、智能化产品库管理和产品筛选、分析和比较功能。
  • 基于客户需求,自动推荐产品或者构建产品组合满足客户的需求。比如某领先互联网财富管理平台根据同类客户产品偏好的聚类分析,为客户自动推荐符合其投资组合多元化的下一个最合适产品,增强销售推荐转化。

4. 投后资产组合监控:

借力金融科技,金融机构可实现资产组合的即时监控与再平衡功能,通过对市场和持仓情况的自动化分析给客户提供组合优化洞见。同时,资管机构可通过数字工具及时向客户推送其投资组合相关的市场信息,带来卓越客户体验。

 

举例来说,某领先金融科技公司,向客户提供投资组合分析解决方案,允许用户整合多个投资账户,进行集中监控与管理。用户可以用单一设备集中查看所有财务账户的最新表现,提炼投资组合层次的相关数据,快速浏览不同时间段内单个或多个金融机构的汇总值,以及按账户或资产类型查看详细的头寸、交易等。

 

此外,部分大型金融机构依托自身强大科技实力,自行研发投资组合监控分析工具。一家知名欧洲资管机构,开发了一款数字化投资组合监控与资产配置优化推荐引擎,能够在系统分析客户资产组合状况后,将投资建议及时传达给客户,包含每日投资组合监控分析、投资组合优化建议、投资组合相关资讯等核心功能,并为客户提供一键调仓或者逐一自主决策的功能选项。

找到更多超额收益的来源,资管公司的投资管

如何通过大数据应用产生的洞见赋能主动投资或者量化投资是全球领先资管公司科技投入的重点领域。其中非结构数据的采集和分析、人工智能投资技术的探索和应用是重中之重(见图3)。

  1. 非结构数据的处理
    非结构数据处理和分析(包含自然语义分析、文本图片、语音和视频分析等),是近年来炙手可热的金融科技,通过在线上持续且动态地采集非结构数据,资管机构可以掌握差异化的信息和其产生的洞见,获取独占性的Alpha来源。具体做法是采用自然语义处理、文本分析、语音分析等技术,对这些非结构数据进行归集与清洗,并对不同来源的数据进行交叉检验,最终形成财务分析可以使用的可解释数据集,例如产品数据、客户行为数据、销售数据等(见图4)。这种方法极大地扩充了数据来源,让机构可以掌握多于、甚至数倍于竞争对手的市场信息,形成信息时代的先发优势。
  2. 智慧投资决策辅助工具:基于高级算法的决策工具,能够对市场进行分析预测,资管机构用其辅助投资决策制定。资管机构可以在云系统的基础上,构建自身投资决策辅助工具,该类工具主要运用高级分析算法分析关键数据间的相关性,挖掘数据背后的经济行为解释,并自动创建预测模型。其通过预测数据走势来判断市场行情,最终对股价、相关资产价格以及公司估值等进行预判,为投资者提供参考(见图5)。现阶段,已有Dataminr、Earnest、Prattle等一众金融科技公司与资管机构合作,在该领域为资管机构提供解决方案。此外,基于高级分析的因子研究技术, 也是金融科技的一项热点应用。
  3. 人工智能投资:
    以全球领先量化投资巨头为代表的资管公司正在进一步探索人工智能投资的应用。部分机构将量化基金的交易及风险管理主导权,尽可能多地交给人工智能机器,同时尽量减少基金经理的人为干预,并通过不断的机器学习对算法进行迭代升级。领先资管机构通过四种模式加强金融科技开放平台创新随着财富管理及投资管理科技的加速崛起,对于领先资管公司来说,如何借助外力,打造开放创新平台无疑是一个事半功倍的创新方式。针对我们对全球领先资管公司的研究和观察,共有四种值得借鉴的金融科技开放平台创新模式(见图6)。
    模式一:战略入股或者并购

    通过战略入股或者并购特定领域的金融科技公司,获取全新能力,并将这种能力整合到自身的资管业务模式当中。

    比如某美国资管公司为了拓展D2C战略,分别收购了两家智能投顾金融科技公司。某全球领先独立系资管机构也通过收购建立起智能投顾和现金管理解决方案。此外,一家知名金融机构通过战略入股金融科技公司的方式,将后者的智能投研分析、交易机会捕捉、金融产品开发等功能整合入自身的业务平台。

    模式二:成立资管科技加速器

    加速器计划即由资产管理机构精心挑选在其重点发展的领域内, 且技术或产品成熟度符合其要求的金融科技初创企业,然后通过投资、孵化这类初创企业,获取新兴技术。在与资管机构的战略合作中,我们观察到的加速器运作模式有两种:

     

    1. 资管机构开放业务场景,通过金融科技充分融合,赋能资管本业,促进与创新企业的合作与文化协同,最终实现长期合作共赢。

     

    1. 资管机构采用风险投资模式,与加速器中的金融科技公司共同设计产品或新的业务模式,面向外部市场创造业务场景与价值, 最终实现利润共享。

     

    比如某欧洲领先资管公司推出了资管科技加速器计划,在全球范围内选择与公司战略高度一致、应用潜力大、能够在12个月内产生显著效果的金融科技公司作为精选合作伙伴,为其开放财富管理和资产管理应用场景。在这一计划下,该资管公司在400多家优质金融科技公司中精选了30多家进入了POC的应用识别。

     

    模式三:建立创新实验室

    部分领先金融机构采取成立创新实验室的方式,跨业合作探索颠覆式创新。

     

    1. 创新实验室的任务在于研究前沿的创新科技,如区块链、AR、VR、数字货币在财富管理和资产管理中的应用,并研究如何将科技与业务场景结合,往往从研发到商品化的时间周期会较长, 主要聚焦于可能改变行业的颠覆性创新。

     

    1. 创新实验室往往独立于主营业务或部门进行运营,在里面工作的多数都是科技技术背景、设计背景、数据科学家背景的人才, 而非传统金融背景类人才。

     

    1. 实验室的本质是开放的,会与创新生态的各类机构和实验室展开广泛合作。

     

    例如,某美国领先资管机构在2017年成立创新实验室,专注于开发以客户为中心的解决方案。该创新实验室旨在帮助员工和外部合作伙伴开展新项目,以满足当前和未来客户的需求,包括在技术和产品开发中进行创新,与市场和外部网络互动,打造由学术界、初创企业、风投和其他企业创新中心组成的合作伙伴关系生态系统等。

    另一家美国领先资管机构在1998年成立了创新部门,作为集团的创新引擎,主要职能包括新业务孵化、举办创新创业训练营、未来趋势研究,以及新产品、新技术的压力测试等。

     

    模式四:打造开放的资管科技平台

    通过构建一个开放的资管科技平台,鼓励合作伙伴围绕平台开展创新工作,比如全球领先资管公司建立了开发者平台,旨在改变原来系统平台相对封闭的输出模式,允许其客户在平台上打造个性化应用。

    短短数年间,数字化浪潮席卷国内外金融机构;未来,金融科技必将获得更大的用武之地。国内资产管理机构可以通过借鉴海外领先机构的最佳实践,结合自身战略目标与业务需求,进一步明确在金融科技的重点发展领域。在此基础上,资管机构可以通过投资、加速器孵化、成立创新实验室等模式,参与到技术开发中,探索与业务结合的最佳方式

 

曲向军是麦肯锡全球资深董事合伙人,常驻香港分公司;

周宁人是麦肯锡全球董事合伙人,常驻深圳分公司;

马奔是麦肯锡全球董事合伙人,常驻上海分公司;

徐海超是麦肯锡项目经理,常驻台北分公司;

刘昕昕是麦肯锡咨询顾问,常驻上海分公司。

 

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