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　　编者按/ 在《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》发布后，2019年成为我国系理财公司已经扩容至32家。五年来，银行系理财公司全面开启高质量发展新征程，投研能力不断提高，产品体系和客户服务体系不断完善，风险管理能力不断加强，服务实体经济的能力不断增强。当前市场环境正面临着深刻的变化，宏观环境、行业格局等都对理财公司的经营与投资提出了全新的要求。《中国经营报》记者通过采访银行理财公司高管，聚焦财富管理市场变化，探索理财公司特色化、差异化的发展之道。

　　在金融强国战略的推动下，高质量发展已成为行业共识。作为居民财富管理的重要支撑力量，银行系理财公司通过科技赋能强化数字能力建设，提升居民财富管理的差异化竞争力已是大势所趋。

　　作为其中的典型代表，平安理财凭借其灵活高效的松耦合数据科技发展模式和优秀的数据治理体系，在投研能力、风险控制、产品创新等领域取得了显著成果，为更好地服务居民财富管理需求探索了新的路径模式，也为行业的高质量发展探索注入了新动力。

　　随着AI技术的深入发展和运用，银行理财数字化建设将面临新的机遇与挑战。平安理财首席信息官封群在接受《中国经营报》记者专访时表示，随着生成式AI的场景化应用不断深入，财富管理商业模式将被重塑；理财机构需要重视对数字化建设的持续投入，提升数字治理能力的同时，强化AI对业务的赋能，以提升自身财富管理业务的差异化竞争力。

　　《中国经营报》：自成立以来，平安理财产品数据、销售渠道等均实现快速增长，背后科技是如何支撑和赋能业务发展的？与同业相比，平安理财科技建设有哪些特色？

　　封群： 公司成立之初，平安理财的产品策略和定位就是要稳，要成为大众客户信赖、可靠的财富管理的底盘。要实现这一目标，整体的科技规划就显得非常重要。

　　在科技能力支撑下，我们构建了一个从研究驱动到策略模型、投资及投后管理的螺旋式上升闭环，让整个投资过程流程化、平台化，慎终如始，以符合“稳”的要求。

　　构建这样一个螺旋式上升的闭环，首先要有一个松耦合的模块化底座基础。各种耦合模块通过积木式的搭建，不仅能便捷、高效地进行拆解重组、串联并联，形成业务流程模块化，更能随着市场需求因变而变，低成本地实现业务系统架构的扩展。

　　其次需要有支撑科技平台性能和功能的大数据治理能力。在构建数据底层融通体系上，平安理财建立了一个高标准的整体数据治理框架和数字化治理体系，把数据资产接入、数据分类分级、数据质量监控、数据问题跟踪、数据治理评价全线上打通，实现数字化、全景式的数据治理生态，取得了很好的数据治理效果。这一项目也被国际数据管理协会DAMA评为年度最佳行业数据治理实践。

　　在这个数据治理体系中，我们建立了三层架构。底层包括数据治理的组织、机制和一个全景化、线上化、数字化的数据治理平台，通过线上化的方式来解决数据治理中“难追踪、难关闭、权责不清”等痛点问题。中间是丰富的数据资产层，为业务流程应用调用提供丰富的数据支撑。前端是数据应用层，我们的数据治理是基于应用驱动来做的，可以最大限度地发挥业务价值，能更直观地看到数据治理带来的业务产出，让业务更主动地拥抱数据治理，形成“业务+科技”同向而行的合力。

　　下层资产的穿透管理就是平安理财数据治理的典型案例。资产穿透管理过程，包括事前预防、事中监测和事后治理整改三个维度的数据治理，需要对数据实时处理，并根据实时数据变化预判走势，及时进行策略调整。同时，通过检测各种数据变化监控进行资产的后续投后管理，并进行归因分析，形成链条闭环。整个闭环中，对数字治理和各个系统融通的要求非常高。

　　我们在松耦合的系统架构下实现了数据的融通，并通过工具建立风险指标，充分考虑到流动性风险、信用风险和市场风险等各类风险的互相传导、转化因素，通过指标模型进行风险的识别、计量，从而制定缓释方案指导投资策略，形成螺旋上升的闭环，最终实现“稳”的结果。

　　《中国经营报》：投研能力建设一直是资管机构科技赋能发展的重点。松耦合模式下，理财公司如何依托科技赋能投研能力建设？

　　封群： 我们先从研究驱动投资这块入手，在松耦合业务模式下，开发建设投资管理平台，支持研究驱动多资产、多策略的体系。在平台支持下，投研团队通过对市场、行业的敏感因子、特性等指标的研究，建立了一个个功能模块，并据此形成配置策略，供不同的投资团队即时调用，进而指导投资交易，从而实现研究驱动投资的螺旋式上升闭环。

　　要实现研究驱动，首先要从公司业务和科技层面建立共识，形成平台化的合作机制。在这个过程中，需要业务人员花更多的时间和精力完成高质量参与，并基于未来场景需求进行科技应用的布局规划，还要预留一些因变而变的可能性。在实际操作中，这也是难点所在。

　　此外，最关键的是要打造一支既懂科技也懂业务、既能应对当下又能迎战未来的高素质团队。而且业务与科技团队要“同框”，不仅仅是业务不断更新的需求驱动着技术的迭代升级，反过来，持续发展的信息技术也会推动业务实践的创新探索。

　　《中国经营报》：随着生成式AI的场景化应用加速，人工智能对金融服务的赋能力度不断深化。你认为对财富管理业务的发展将带来那些影响？平安理财在该领域进行了哪些探索？

　　封群：AI的应用越来越广泛，尤其是生成式AI的应用，对财富管理的业务流程和交互模式的影响日渐凸显。

　　从实践来看，一般分为AI+业务场景应用和人格化数字员工两种。前者如交易、运营等环节中利用 AI进行一些自动化操作，是我们在持续推动的一种AI应用模式。而后者则是AI与人交互协同的全新模式，平安理财从前两年开始就通过AI生态平台为员工配备AI数字员工助理，协助员工完成各种各样的任务和工作。

　　我们通过拟人化的方式，把业务人员的工作流程拆解成一个个能力模块，让数字员工自由调用组合，帮助员工从重复、繁琐的工作中解放出来，提高工作效率的同时，也能通过员工输入工作需求沉淀经验知识，以AI+HI（人类智能）的方式，让AI服务生态不断发展“健壮”。我们的数字员工业务范围覆盖了投研、产品、营销、运营、风控等理财公司的各类业务场景。从工作性质来看，数字员工可分为通用类和复杂定制类两种；从能力分层上，我们结合协助完成的任务和工作复杂程度，形象化地分为“高中、大专、本科及研究生”四个层级。

　　数字员工平台有需求输入端，员工可以把业务需求输入给数字员工助理，数字员工获取到工作指令后，会自动调用已有业务模块来完成业务操作。

　　定制类的数字员工需要具备基于场景应用的研发能力，这就依赖于一个共享能力货架。每一个数字员工背后要做的业务操作都被拆解成很多原子化能力包，被放置在共享能力货架上。数字员工会根据业务岗位所需自动调取并组合这些能力包。如果所需要调取的能力包已经有工程师开发过了，数字员工就会根据需求直接调取并快速进行模块化的集成拼接，这个过程是在研发交互平台上完成的。如果模块库中没有，就需要科技另作开发。

　　这样设计的好处是多方面的。一方面，因为科技需要持续的业务输入“喂养”，员工输入的指令往往也是一些高质量的业务需求。人格化的数字员工助理配备，大大增强了AI与业务的黏性。同时，随着数据不断丰富，AI模型也会不断优化升级，从而更好地满足业务需求。数字员工助理与员工是伙伴关系，两者不会形成对立竞争，这就更利于AI能力的持续提高和应用场景扩展。

　　另一方面，共享能力货架是一个不断丰富的生态，其最核心的是能力管理平台。业务需求端提出高质量的业务需求后，能力管理平台会通过技术团队进行开发完善。货架上的能力包被调用得越多，排名就会越高，相应的开发者获得的评分就越高。通过这种双向的循环，共享货架上的能力包越来越丰富，数字员工调用拼装模块完成业务流程的能力也就不断提升。

　　目前，平安理财已有近三分之二的员工配备了专属数字员工助理，预计年内覆盖率将达到100%。未来，我们也会将这个能力向合作伙伴开放，为合作伙伴的渠道建设、产品运营、客户服务等业务场景赋能。

　　《中国经营报》：数字化是提升公司核心竞争力的关键。在数字化建设方面，当前理财公司面临哪些难点和挑战？平安理财在数字金融领域如何进一步规划布局？

　　封群：在数字金融发展上，当前金融机构也面临着多方面的挑战。数字化建设需要长远的投入，未来头部企业和中小机构之间的投入分化会明显加剧。

　　长远来看，财富管理机构数字金融发展主要有四个关注方向：一是流程线上化驱动效率的提升；二是通过各种业务需求驱动功能和性能的提升；三是数字化驱动先知先觉，无论投研、风控还是市场销售、客户服务都能先人一步，实现决策的“快、准leyu官方首页、稳”；四是AI驱动商业模式创新。

　　未来，随着AI数字员工助理的配置，我们与用户之间的交互模式会发生改变，AI将驱动商业模式的创新。因此AI数字员工依然是未来我们布局的重点方向，数字员工将会是普惠性的全面覆盖，其长期价值将更为明显。

　　此外，理财公司多是通过渠道端触达投资者，我们正在构建面向渠道的营销中台，渠道方可以根据业务场景自由调用平台上的物料生成、投资者教育等AI工具。随着理财产品同质化竞争的加剧，未来中小银行对差异化渠道经营的需求也将更为突出。接下来的几年，我们将充分发挥智能化营销中台的数字化能力，帮助渠道机构构建差异化服务能力，经营好他们的客户。

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