資本市場金融科技創新試點項目

    為推動新一代信息技術在資本市場領域的落地應用，北京開展資本市場的金融科技創新試點。近期中國證監會北京監管局、北京市地方金融監督管理局公布了首批擬納入資本市場金融科技創新試點的16個項目名單，業務場景覆蓋智能投顧、智能風控、智能運營等資本市場業務領域。其中，華夏基金聯合京東科技基于數字華夏平臺搭建的智能排雷系統入選其中，該系統依托信用評價體系和量化分析能力，通過數據、模型、工具以及觀點四位一體的服務，形成信用風險分析、預警、管理工具的核心功能，為金融機構提供全方位、更及時準確的信用風險管理分析。可有效應對債券市場主體違約情況，做到及時風險評估預警，以提升機構對風險定價和風控能力。根據統計，該系統預警準確率達85%，平均提前半年發出預警信息，覆蓋超過8600家發債主體。使用新一代信息技術輔助金融機構提升投研能力是大勢所趨，據了解，市場已有多家金融機構在做智能信評嘗試和布局。

    智能信評成為基金公司投資風險管理的重要因素

    債券是金融市場重要組成部分，也是資管機構財富管理重要的投資標的。但近年來債券市場違約事件頻發，公司主體頻頻“爆雷”。基金公司能否提前識別公司主體風險，已成為提升風控能力、保障投資安全的關鍵因素。

    在傳統信評工作中，基金公司普遍通過跟蹤債券主體財務數據和外部輿情監控獲取信息，基金信評研究員和基金經理在海量信息選擇有效信息實現對投資標的風險管理。對投資標的主體公司信評過程包含找數據、手工研究、撰寫信評報告、評級流程、投后監控和管理幾個階段。數據來源方面，傳統財務數據和輿情信息來源過于單一，具有一定局限性和滯后性。在研究階段，研究人員需要人工整理數據并建模，最終輸出信評報告。這個過程，依靠人工進行分析研判，往往會疏漏關鍵信息，過度依靠研究人員個人經驗，也會造成人工誤差。此外，在多個系統上切換完成數據獲取的過程，也會造成研究人員時間精力浪費。

    相關數據顯示，截至2021年11月底，債券市場違約規模將近1800億元，已超2020年全年水平。在此背景下，提升信評水平和投研能力成為各家機構應對違約債券的必備手段。隨著資管科技數字化水平提升，目前已有多家機構借助人工智能，基于投研框架與大數據量化模型分析，對所有上市和發債主體進行多維度自動化的風險預警和信用評級，大多數機構表示使用智能信評系統可平均提前半年以上對大多數風險企業發出預警，排除絕大多數違約企業。

    智能排雷系統輔助識別市場黑天鵝

    為實踐公司數字化轉型，更好的應用外部多方輿情數據，華夏基金聯合京東科技，基于數字華夏平臺之上，聯手搭建投研一體化智能排雷系統。

    智能排雷是華夏基金投研一體化工程中的重要系統。基于華夏基金的“數字華夏”一體化服務平臺進行建設，為用戶提供系統化、個性化的主體排雷預警服務。系統以基金公司業務邏輯為基礎，結合外部公開財務數據、多維市場輿情數據，向用戶提供可搭建預警指標、模型、方案的系統化工具。同時通過高頻預警信號，幫助用戶識別有潛在風險的公司主體，輔助用戶及時識別市場黑天鵝。

    該系統主要面向基金信評研究員和基金經理，通過輿情因子增加對于固收投資風險預警的可行性、可靠性和時效性，此外與財務、市場結合，并整合大量投研工作中所需要的功能模塊，提供一站式、自動化的風險預警和信用評級解決方案。

    據統計，傳統信評方式下，海量信息收集、數據處理等基礎性工作占據了資管機構研究員的主要時間精力。智能排雷系統上線后，免去了信息收集與整理等繁瑣的基礎性工作，聚焦投研分析與投資決策，大幅提升投研人員的工作效率。通過大數據輿情因子的引入和與傳統財務、市場信息結合，提升風險預警的準確性和實效性，有效減少依靠研究人員個人經驗產生的人工誤差和研判決策失誤。

    華夏基金總經理李一梅表示，科技在金融資管中的應用已經越來越成為一種主流的應用體系，包括公募基金在內的資管機構，都越來越希望用科技拓寬自己的投資能力范圍，提高在投資上的準確率和效率，最終實現更好地為投資人提供更低成本、更方便快捷的綜合性投資解決方案。

    新一代信息技術為智能風控夯實基礎

    業務系統創新離不開對新一代技術的應用。智能排雷系統，可實現多維數據源智能整合。相較于傳統低頻次的財務數據，日頻新聞輿情以及各類社交媒體的信息在當今越來越具有參考價值。智能排雷系統接入了多家財經資訊供應商，也將社交媒體和網絡動態輿情涵蓋其中，以保證信息及時全面。并通過多源異構大數據采集系統對司法系統、政府機構、監管機構公開信息進行收集、對比，納入數據源。對于非標信息，系統借助OCR（圖像數據識別）對非文本信息轉換為結構化數據，實現另類數據獲取。基于以上多方數據匯集保證信息的及時性、豐富預警信號來源。

    系統中多項AI技術的使用，提升了信評研判效率和準確性，一定程度上替代傳統人工判斷的處理方式。在信息全面性保證基礎上，系統通過NLP（自然語言處理）對輿情信息的情感進行分析，實現對輿情信息進行情感分析、判斷，對關鍵內容進行識別打標，并通過杰卡德相似系數對信息進行去重。最終，形成“傳統金融數據—政府監管數據—網絡媒體數據”三層的數據支持，完成多維數據源的智能整合。為規避傳統模型平臺使用過程中遇到的指標數據不規范、樣本管理困難、歷史不易查詢、手工誤差、性能難以驗證、難以與其他系統結合等問題，智能排雷系統通過系統化指標構建、模型構建、預警方案三個角度提升效率和靈活度。系統提供了內置200+指標，支持用戶通過公式編輯器自定義指標，支持用戶批量上傳指標數據，推動定性指標定量化處理，提供靈活的打分規則設置，且模型建設基于系統搭建，有利于知識沉淀和積累。

    在用戶應用層面，系統一體化功能建設可實現多項功能打通，提升使用者工作效率。智能排雷系統基于微服務的架構進行系統設計，在實現能力模塊化的基礎上進行功能開發，制定統一接口標準，預留足夠的可拓展性，實現功能模塊之間的雙向打通。通過與其他系統功能打通，實現多項工作在一個平臺完成，而不需要進行多個系統的跳轉、登錄、信息比對等操作，為使用者帶來便捷體驗的同時大大提升了信息獲取和決策效率。

    強強聯手推動科技與資管業務深度融合

    早在2019年，華夏基金與京東科技就已在資管科技領域展開全面深入合作。雙方共創資管領域企業級大數據平臺，滿足市場資產定價及風險相關的數據需求，提升金融數據挖掘、人工智能應用的效率；提供統一的資產管理數據可視化應用，實現業務全局視圖。此次雙方攜手推出“智能排雷系統”入選首批資本市場金融科技創新試點項目，即是雙方深入合作推動科技與資管業務深入融合、增強新技術在基金行業應用的最佳實踐。經過大量真實數據和案例進行打磨，“智能排雷”已成為華夏基金投研一體化工程中的重要系統，用戶提供系統化、個性化主體排雷預警服務。

    華夏基金科技負責人表示，數字化轉型升級已成為金融行業共識，而資管行業的數字化轉型，有著從被動到主動轉換的趨勢。在數字化水平發展到一定程度后，隨著金融科技投入的不斷增加，越來越多的企業要求IT不單單只是起被動支撐作用，而且要主動創新，為企業貢獻更多的價值。金融科技的本質仍然是服務金融，但是服務方式逐步從被動接單轉變為主動賦能，金融科技的創新將促進企業力量的增強。

    在此背景下，華夏基金提前布局數字化轉型工作和投研一體化建設，以數字化轉型的“十四五”規劃為戰略方針，圍繞完善基礎設施，持續完善營銷體系，統籌實施投研一體化，加速深化數字中臺戰略，深入展開大數據技術應用創新和積極推進向人工智能技術應用六個方面發力，致力于用五年時間打造業界領先的數字化資產管理公司。在投研一體化建設上，華夏基金通過數據一體化、主體流程一體化、服務一體化和創新能力建設四大板塊工作，推進金融科技服務從支撐到引領的轉變，以數字化轉型為契機，讓金融更有利為實體經濟提供支持。

    （CIS）