基金业数字化转型专题 | 华泰证券资管：守投资者利益之正，创数智化投研之新——数字化投研平台实践

    【编者按】为深入贯彻落实党的二十大精神，引导基金行业机构践行《证券期货业科技发展“十四五”规划》，共促基金行业数字化转型，按照中国证监会总体工作部署，于2022年11月开展“证券期货业数字化转型主题宣传月”活动。通过开展“证券期货业数字化转型主题宣传月”活动，搭建交流平台，展现数字化转型成果案例，激发金融科技创新活力，营造金融科技长效发展新生态。该篇为“证券期货业数字化转型主题宣传月”系列宣传之十七。

    守投资者利益之正，创数字化投研之新

    ——华泰证券资管数字化投研平台实践

    一、守投资者利益之正，创智能化投研之新

    2022年10月16日，习近平总书记在中国共产党第二十次全国代表大会上强调，高举中国特色社会主义伟大旗帜，全面贯彻新时代中国特色社会主义思想，必须坚持人民至上，坚持自信自立，坚持守正创新。

    资管行业的使命是为投资者创造价值，投资者的利益即人民的利益。受人之托，忠人之事，是资管行业为投资者服务的人民性体现。华泰证券资管以投资者的利益为准绳，坚持长期主义不动摇，提出“守正创新、科技驱动”的战略定位，立足华泰证券集团在金融科技方面的积累和优势，加快构建满足投资者和自身需要的智能化投研体系，努力做难而正确的事，立志成为“国际一流、科技驱动、值得信赖”的领先资管公司。

    二、金融科技让资管行业“焕新芽”

    过去十年，是中国资管行业蓬勃发展的十年，资管机构一手对接实体企业融资需求，一手满足居民对财富保值增值的需求，资产管理规模快速增长。2012年至2021年末，中国经济总量由53.9万亿元增长到114.4万亿元，增长1.12倍。期间，各类资管机构合计管理资产规模从26万亿元增长至130万亿元，十年期间增长4倍。资管新规以及促进行业健康发展的指导意见陆续出台，监管部门逐渐统一尺度、步调一致，对百万亿体量的资管行业实施了一场高难度的“外科手术”，促进了金融体系的稳定，为行业的健康发展奠定了基础。各资管机构间不再是短期博弈的竞争，而是依靠稳定、专业的投资能力保持竞争力，寻找各自的差异化发展路径。

    在大数据、云计算、人工智能等技术驱动下，金融科技正成为影响资管行业乃至整个金融领域发展的重要因素。凭借金融科技的东风，资管行业在黄金十年的新起点重焕新芽。大数据记录历史信息与风险偏好，云计算提供关联交互、深度学习和精准挖掘，人工智能强大的数据分析与计算能力，可以辅助主动投资、挖掘量化模型，这些智能化应用主要集中在投资研究、对冲套利、金融预测、智能择时、算法交易、风险控制等方面，帮助从业者提升工作效率和投资效益，“金融科技+资产管理”的创新生态正逐渐形成。

    三、数字化时代的投研新思维

    传统投研工作中，人类大脑依据有限的数据，并结合经验与逻辑分析来指导投资。投研过程中需要投研人员通过各种渠道寻找数据和判别信息，依靠个人的知识储备和历史经验对数据进行加工整合，并通过逻辑分析和数理建模，最终以报告的形式输出观点并指导投资决策。整个过程对投研人员信息搜集、数据处理、逻辑分析和知识结构都提出了较高的要求，而且会花费大量时间，有些窗口时间较短的市场投资机会往往稍纵即逝。

    随着大数据时代来临，资讯信息爆炸式增长，人类大脑无法高效处理海量信息。即使部分金融数据服务商目前已经提供了相应的数据库产品，但数据的颗粒度和产业链关联性仍难以满足多元需求，研究人员的工作效率迫切需要提升。另一方面，依靠人工分析，研究结果容易受到个人知识体系的限制以及情绪的影响，稳定性和可控性不高；金融机构的投研工作大量依靠人工生产，一旦较为资深的投研人员发生离职等工作变动，投研工作也会遭受较大影响。

    智能投研作为金融科技在投资研究和资产管理方面的重要应用，虽然目前整体处于成长初期，但未来可期，随着技术的迭代及应用的深入将对传统投研行业产生巨大的优化和革新。首先，通过金融科技在研究业务全流程各个环节的运用，可以节省大量人工处理时间，提高投研工作效率，让研究人员可以更专注有效价值的挖掘。其次，人类往往更擅长处理线性关系，对非线性关系难以直观理解，而机器学习等AI技术更擅长从复杂的非机构化数据中提炼非线性关系，起到辅助投资，提升投资决策胜率的效果。机器的情绪控制明显好于人类，可以提高分析结果的稳定性和可控性。最后，智能投研系统一旦建成，复制推广和运营成本极低，可以有效提升投研人员的整体专业水平，也可以降低少数个别人员离职变动带来的风险。

    四、华泰证券资管智能投研新实践

    （一）平台化、系统化、智能化

    华泰证券资管结合传统投研中的专家经验（EI）与智能投研中的人工智能（AI）的各自优势，取长补短，运用人机结合思想将人类大脑的经验判断与人工智能的深度学习优势互补，构建平台化、系统化、智能化的新型投研体系。

    “平台化”聚焦知识的生产，通过数字化平台标准化投研生产流程，提升数据处理、投研内容生产、组织协同效率，并打通研究端与投资端，构建一体化投研评价体系，让知识共享更及时、内容生产更合规规范、策略生产更顺畅、效果评价更客观，为持续化的投研能力迭代和多层次、券商特色产品体系的打造提供有力支撑。

    “系统化”强调知识的留存，以“专家研究+数据智能”为体系框架，实现整个业务流程的系统化，贯穿线索挖掘、策略形成、资产配置、资产选择和组合风控的全业务周期。同时，依托平台，不断沉淀特色投研数据、指标、模型与策略，系统化留存投研能力。

    “智能化”侧重知识的迭代，也是对传统投研进行智能化提升的过程。先通过AI建模的方式，将人类的成功经验转化为AI投资策略；AI策略投入使用后，人类对机器输出的学习结果，给出新的策略改进建议；最终机器模型吸收历史经验与人类建议，衍生出新的策略分支，优胜劣汰，不断迭代。整个过程遵循学习、使用与迭代的进化思想。通过平台化、系统化、智能化的智能投研平台建设，最终实现整个投研过程经验可复制、成果可追溯、业绩可预期的目标，助力客户获得更好的持有和盈利体验。

    （二）智能权益投研平台先行

    华泰证券资管以权益投研工作为突破口，利用上述平台化、系统化、智能化的建设思路，构建了智能权益研究系统“睿鉴”。

    “睿鉴”系统从宏观、行业再到个股形成自上而下的研究体系，每层研究内容自下而上包括数据引入、指标提取和模型输出。系统把研究员的整个研究过程进行工业流程化改造，确保每个环节数据可视化，研究结果知识化，形成研究资源的积累。研究员不再被淹没在信息海洋中，而是聚焦于挖掘公司价值。投资经理不再依赖个人经验，而是与资产配置模型有机结合后完成投资，组合绩效归因和风险评估也可由系统自动分析，实现组合业绩可解释、风险可量化。

    数据是投研工作的基本生产资料，华泰资管依托华泰证券强大数智中台，构建多维度的另类数据体系，覆盖市场、行业、资讯、舆情、电商、支付等各类投研数据。基于数据进行模型算法的机器学习后，寻找最能反映基本面的核心指标，帮助投研人员发现最能提高收益风险比的关键变量。优秀的基金经理与行业专家在此过程中充当模型的“导师”，向模型反馈训练的优劣情况。

    平台实践典型的AI+EI模式，加载了丰富的智能投研应用（数据、指标、信模型、信号与策略），这些智能投研应用与投研人员之间不会形成竞争，而更多是互补关系。投研人员依靠自身的知识逻辑对智能投研发现的问题进行解释，而智能投研可以快速准确地完成更为全面丰富的数据处理，避免投研人员陷入重复劳动中，帮助投研人员走在市场曲线之前。

    与数字化系统相伴相生的是组织结构的迭代与系统文化的建设，配合睿鉴系统的建设，公司建立投研协同机制与跨部门共享机制，并由系统支持不同岗位间的信息传递，覆盖投资经理与研究员、跨品种、跨市场的投研成果，实现数据资源打通，提升公司的全市场风险定价能力。

    六、数字化转型新范式

    （一）可复制、可追溯、可预期

    以终为始，在“睿鉴”系统打造过程中，华泰证券资管始终牢记打造智能投研平台的最终目标，那就是建立经验可复制、成果可追溯、业绩可预期的数字化投研体系。

    “经验可复制”：系统中的所有投研知识都是经过模型挖掘与因子检验的结构化数据，是具体可量化的指标或者信号，经统一视图向投研人员提供服务，真正实现了信息降噪的效果。投研人员的知识获取不再只是偶然的灵感迸发或者潜意识偏好，还有智能化模型随时协助投研人员发现投资机会。

    “成果可追溯”：系统加载的智能投研机器人实时运行各类有效策略并实时输出结果，赋能基金经理，形成各类有效策略智能化线上跟踪，比如财务甄别、盈利预测、基本面形态、资产定价等。智能化策略可完成实时评估归因，及时反馈至基金经理，对可能的投资误区纠偏。在业绩复盘时，每笔交易不仅据可循，而且绩效贡献详实直观。

    “业绩可预期”：有了平台能力的支持和数据支持，基于各类策略模型打造的资管产品具有清晰可见的收益风险特征，产品层次清晰、资产布局泾渭分明，风险暴露实时可测可量化，使得未来业绩可预期。

    （二）厚植文化重塑资管品牌

    过去一段时间，行业存在蹭热点、抢噱头、赚规模的“伪创新”现象，最终造成了“基金赚钱、基民不赚钱”的体验撕裂。放眼未来，资产管理行业要构建高质量新发展格局，关键在于构建稳健专业的行业文化，关注长期可持续回报的“真创新”。华泰证券资管将以数字化转型为契机，继续立足华泰证券集团及自身对于金融科技的认识和积累，坚持用数字化转型的思维、方法和技术重塑投研体系，持续耕耘智能投研平台建设，坚定不移地打造收益可预期、风险可测控的智能投研体系，以为投资者提供长期、稳健、有远见、可信任的投资服务体验。