“大数据”时代 信息化成银行资管业务发展方向
我国银行理财市场经过10多年的发展,银行理财产品的发行数量和发行规模的增长不断创下历史新高。据不完全统计,截至2016年上半年,在中国80万亿元的金融资产管理的市场中,银行理财产品的规模已经达到了26万亿元,累计发行规模80万亿元,在中国资产管理市场上处于当之无愧的龙头地位。
随着大资管时代的到来,金融机构的经营方式从以存贷利差和发展规模为主转向注重争夺高收益、低风险的资产管理,从高资本、高信贷、低效益外延粗放式经营转向以轻资产加上投行为主内涵集约化经营,从间接融资、收益率的经营模式,回归代客理财,走综合金融解决方案服务商的道,这些都意味着金融机构迫切需要加强大数据分析和资产管理。而中国银行(行情,买入)(港股)业正在步入大数据时代的初级阶段,银行理财业务面临着很多挑战和机遇,如何在产品创新、市场营销、风险管理等方面运用大数据技术进行分析并做好资产管理,成为一个值得业界共同探讨的问题。
信息化:资管业务发展必然方向
在近日举行的第五届普益标准财富论坛上,普益标准首席经济学家在论坛上表示,在资产管理业务的发展中,越来越多的机构意识到数据和数据分析的作用,无论是从初始阶段对客户风险偏好的识别,还是针对客户需求和风险偏好做模型,再到接下来对组合的一个实时和随时调整,每一步都离不开大数据对客户需求准确的把握以及对市场走势的及时。
认为,未来资产和负债端仍然有下降的空间,但是长期债券还是有投资价值的,比如说资产端都加杠杆,财富端也慢慢接受这样的利率,然后大家的风险偏好下降,资产利率再下降,这个螺旋式下降还会持续一段时间。他,银行要分销巨头优势,这是银行的传统优势。分销巨头大部分是针对大众财富,或者说稍微低层次的高净值人群;对其他高层次的高净值人群可以做方案解决专家。
兴业银行(行情,买入)资产管理部总经理顾卫平则提出,在大数据运用方面,银行资管行业无论是在产品端还是在投资端,都有可挖掘的大量机会。大数据其实是通过对大量的信息分析,解决信息不对称的问题。金融服务行业有很多的困惑,就是因为信息不对称。由于信息不对称,增加了交易成本。大数据的应用就是能够很好地解决信息不对称的问题。
顾卫平表示,从投资端的应用来讲,信用风险管理、投资策略、资产组合、流动性管理等方面运用是较多的。银行资产管理业务部门建立了针对信用风险的研究团队,专门来管理标准的信用资产的投资管理,收集大量的数据,长期管理人投资风格、投资行为,并且进行归因分析。“比如,去年债券比较热,需要看产品的收益是从哪里来的,多少是从票息来的,多少是从杠杆来的,多少是从交易来的,这样分析之后,市场的变化对哪一个账户影响大,每个人在哪一个方面能发挥他的能力,这就需要大量的数据分析才能做好管理。”
谈及对未来的展望,顾卫平用了来概括:“第一,大数据是方兴未艾;第二,我国的资产管理业务必然是向信息化、系统化发展;第三,应用大数据根本目的是拓宽信息来源和支持投资决策。”
大数据:有助提升银行经营能力
江苏银行(行情,买入)投行与资产管理总部总经理高增银介绍了大数据在江苏银行资管业务中的几个应用实例,他表示,大数据相关方法和技术有助于提升江苏银行经营管理能力,对该行资管业务在资产挖掘、风险防控、产品创新等方面均具有很好的应用价值。
高增银认为,当前商业银行资产管理业务有几个新动向:一方面,理财产品收益率与所配置资产的价格均大幅下降,但资产价格下降速度更快,理财业务经营难度加大。他表示,今年5月,非结构性人民币理财产品平均预期收益率已降至3.97%,正式迈入“3时代”,降幅之大、速度之快超出预期。具体到各家银行,则略有差异,农商行与城商行的理财产品收益率在各类银行中依然处于最高水平,股份制银行次之,大型商业银行则最低。相比大行,中小银行的理财客户对收益率的度更高,中小银行理财资金成本压力也最大。
另一方面,随着利差缩小,理财资产配置难度加大,资管业务投行化趋势明显。银行资管业务迫切需要向投行业务延伸,提升优质资产的获取能力。在大类资产配置中,利率债与货币市场工具保流动性,比重不宜过高;信用债依然是主体,属于基础性资产配置,但收益率逐年走低,投资收益贡献度低。在脱虚入实、金融资本支持实体经济的要求下,资管业务也在创新思,通过投行产品以多种方式投入实体经济,服务国家供给侧结构性。
据高增银预计,银行理财所投非标资产占比下降,权益性投资比重将进一步提升。2014年至2015年末,我国银行理财配置股票等权益类资产占比已由6%提升至8%,预计未来将进一步提升。但目前银行理财配置的权益类资产还主要集中于结构化二级市场配资、结构化定增等低风险、类固收形式,平层进入股市尚不多见。他表示,未来随着净值型理财产品推进,权益性资产的配置将更为灵活。
另外,高增银认为,在投行业务“基金化”的背景下,银行资管业务参与各类基金日趋活跃。他介绍说,目前常见的几种模式为:一是传统的单个非标项目向各类基金模式延伸,如各类基础设施投资基金、政策性PPP投资基金、产业投资引导基金等;二是通过定增基金等形式参与一级半权益资产投资;三是通过与上市公司或其关联方、知名管理机构合作,共同设立并购基金,支持优势资本的低成本扩张,理财资金获取固定回报加浮动收益分成;四是与优秀的创投机构合作,积极进入私募股权投资领域。
高增银表示,各类证券化资产也成为理财资金配置新宠。随着证券化进程的推进,非标资产将逐渐退出历史舞台。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14