京东数科下潜百万亿资管深水区

在BATJ先后进入科技输出模式数年后,随着各种智能获客、智能风控技术的快速成熟和广泛落地,端的改造天花板渐近。如何选择具有广阔业务增量和市场改造空间的新赛道,考验着流量...


  在BATJ先后进入“科技输出”模式数年后,随着各种智能获客、智能风控技术的快速成熟和广泛落地,端的改造天花板渐近。如何选择具有广阔业务增量和市场改造空间的新赛道,考验着流量巨头的技术积累和战略决策。

  从金融数字化走向产业数字化将服务版图横向扩张后,京东数字科技正在寻求在金融科技“老本行”上纵向布局,以技术方式啃下资产管理这块硬骨头。这种战略卡位的背景来自对于当下金融科技发展的趋势判断,也来自于百万亿资管市场面临的全新游戏规则。

  在数科CEO陈生强看来,进入到金融科技下半场,金融机构将不局限于上半场对互联网流量的追逐,而是要实现从弱金融到强金融的转变,而资管则是这种改造的最大横切面。

  随着其率先推出面向资管领域的开放平台,这一长久以来未得到科技系统改造的巨大金矿,或将引来新一轮赋能竞赛。

  一个此前不太被关注的行业现实在于,科技对于金融行业的技术改造存在一定程度的板块失衡。在过去几年间,金融与科技的嫁接如火如荼,移动支付、线上理财、线上借贷的技术渗透呈现跨越式发展,互联网公司依靠对C端的流量把控和需求洞察,率先完成了对这些领域的改造。但一些专业性更强的金融业务板块和业务流程上游,并未深度参与到金融科技化的进程之中。

  相关统计数据显示:当前国内市场中,资产管理全行业有125万亿元规模,而互联网理财当前只有10万亿元规模,占比不到10%;信贷业务全行业有150万亿元规模,而在线%;即便发展最成熟的移动支付业务也仅占支付清算行业规模的10%。

  陈生强用一幅象限图分析过去几年科技与金融结合的特点。“如果将横轴代表金融专业性从弱到强,纵轴代表从线下到线上。金融科技应用深入的领域如移动支付、消费金融、线上理财等,主要集中在第二象限,即金融性弱的领域线上化程度高。第四象限的金融业务是金融的深水区,业务本身的复杂性、合规性对金融专业能力的要求更高,有些线下流程是不可避免的,使得其对电子化、信息化、数字化的关注度和改造进程都相对缓慢,难度也更高。”

  比如作为金融行业最大横切面的资管业务,是金融领域最为复杂、专业性要求最高的部分,这一市场从业务归属上涉及银行、保险、基金、券商、信托等各类机构,从金融链条上则是基础资产、资产管理机构、金融产品、销售渠道和投资者之间的连接器。但由于其业务的复杂性,长期处于金融与科技结合的“第四象限”深处。

  如果从金融供给侧改革的背景来看,对以大资管行业为代表的“第四象限”改造也尤为及时。在国家金融与发展实验室理事长李扬看来:金融供给侧结构性改革的目标,是通过金融机构、金融产品和金融服务的创新,来提高资本的配置效率。

  从这一角度看,目前涉及金融业态最广、改造难度最大的资管行业,恰恰是金融供给侧结构性改革最为重要的领域之一。

  此前,金融科技公司与传统金融机构在资产管理方面的探索虽早已破冰,但一直较为零散,服务输出也并不系统。归因来看,一方面科技巨头通过自营金融“试验田”的自我积累需要一定过程;另一方面开源技术、加密技术未成熟时,机构对诸如核心敏感数据泄露,甚至技术对传统业务的颠覆多存疑虑。

  华夏基金总经理李一梅在接受记者采访时就直言:数据和系统稳定是资管机构的生命线多年投资管理的结晶,机构是非常谨慎的。这需要双方深度、长期的互信,也需要对数据、客户价值理解的共识,以及专业性的技术和长期的视角。

  此外,资产管理领域在资管新规之前,非标投资、刚性兑付、层层套嵌、资金池等操作手法多见,且对技术要求并不高,这也使机构对科技化、数字化的意愿并不是很强烈。

  随着资管新规的落地,以及近年来BATJ互联网第一梯队在自营金融中摸索出一系列风控、运营、客户洞察的能力,加之算力和加密技术的不断升级,这种针对更复杂专业金融领域的科技改造迎来了窗口期。

  数科破局资管深水区的方式延续了此前在信贷领域、甚至产业数字化领域“工程化”“系统化”的技术输出的风格——以打造开放平台的形式,提供覆盖C端洞察、运营和B端数字化投研、交易、风控、产品设计等流程的数字化解决方案。

  从提供的能力看,目前这一解决方案JT2为资管机构提供的七大服务包括智能挖掘、数据即服务、共识加密计算、风控服务、智能配置、估值定价、交易设施,覆盖基础层、技术服务层、应用层,并且这一系统可以与C端财富管理的客户洞察、产品定制、智能营销等核心板块结合。

  首先,是向机构提供了与传统系统服务商不同的价值增量。在京东数科副总裁许凌看来,从模式看,虽然业务聚焦To B服务,但京东数科不是“卖系统”的概念,而是从改造产业链的角度去出发,通过技术渗透机构业务范围后,寻求对其风险识别能力、资金利用效能、业务量有所帮助。

  其次,则是可以与金融机构找到不同的分工重心。许凌认为,以资管行业为例,每个产品的创设都会涉及到复杂环境下不同的条款、协议和监管要求的组合,其中大量不是计算机和AI可以解决的,都依赖于专业人士的经验。

  而最关键的一点,从技术层面看,中台方式解耦输出,不仅在机构适用性上覆盖面广,在数据加密方面也可以突破很多机构顾虑的障碍。而大算力支撑的“工程化”能力则构成了这种模式的核心竞争力。

  京东数字科技资管事业部副总经理徐叶润告诉记者,即使同样拥有数据、技术,但如何将这些原本单一独立的技术进行“工程化”输出,每家的能力并不一样,这也是金融科技下半场的关键。

  以风险控制为例,传统方式下,对于持仓风险的计算通常是估算一个风险值,很少根据天、周、月、年去精细化估算。这是由于大部分机构很难拥有足够的计算能力。“模型是相对标准化的,但是模型如何与数据结合才是关键。比如高盛每天要算两百亿个价格,每天的持仓量有七八百万,如果没有一定算力就无法进行精细风险计算,这种投入不仅仅是硬件的投入、软件的投入,还需要对整个风险计算框架有很好的设计,建立一个风险控制的‘工程体系’。”徐叶润表示。

  这种算力的核心价值正在成为业内共识。全国社保基金理事会原副理事长王忠民就认为:过去金融领域中处理信息不对称,会进一步演变为算法不对称。面对如此庞杂的数据,科技算法趋于最优是金融机构和场景进行竞争的唯一路径。

  据京东数科方面透露:目前在资管科技实践上,已与中信证券、安信证券、景顺资管(Invesco)、易方达基金、华夏基金、东方红资管、华能贵诚信托等境内外13家资管机构签订战略合作协议。

  而从技术赋能的效果看,通过JT2指数开发者平台,可以帮助量化分析员的数据挖掘工作时间减少50%~60%,智能挖掘服务帮助合作的公募基金实现29.2%的绝对回报;区块链方案则为中间方节省数百小时信息传递和审核的时间,降低30%的人力成本?

  在徐叶润看来,JT2的终极目标是建成一个覆盖券商、基金、甚至第三方企业的开放平台。由于中台解耦的输出方式,很多功能甚至可以借助市场参与者共建。

  在对标对象上,JT2的资管科技解决方案的定位让业界很自然地想到贝莱德的阿拉丁系统。对此,徐叶润表示,经过二三十年的不断积累与持续研发,黑岩(Blackrock)的阿拉丁系统已经成为全球资管领域内标杆技术平台,也成为众多后来者的对标体系。“但是从整体环境来看,中国的资本市场还没有发展到这个地步,用阿拉丁这种系统来进行精致化管理不符合成本需要。而从当今的技术发展水平来看,JT2不需要再全盘拷贝阿拉丁的发展路径。我们要做的是基于目前京东数科的技术特色与长项,选择更贴近中国市场实际情况的赛道,建立自己的高度与品牌。”

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