2021年4月23-24日，国际资管科技（iAMT）资管机构高级管理人员数智技术研修班，由智能投研技术联盟（ITL）与联合国训练研究所（UNITRA）上海国际培训中心（CIFAL Shanghai）共同主办，上海市基金同业公会（SAMA）协办；支持机构为临港城投、中欧陆家嘴国际金融研究院、德邦基金。(本研修班“投研技术场景应用"及其他教学模块所涉及案例，仅为教学需要所用，不作为项目推介。）

研修班先后有15位专家讲师授课

UNITRA项目官员 导论——联合国训练研究所介绍

UNITRA上海国际培训中心（CIFAL Shanghai）副主任吴玉刚

        首先介绍了UNITRA主要职能和发展过程。回顾了从二战前的国际联盟到二战后联合国的成立，为大家重现联合国诞生的艰辛历程。作为联合国常任理事国，中国从一开始便积极通过联合国参与全球治理，为人类减贫事业、经济发展和公平正义作出了巨大的贡献。UNITRA及其上海国际培训中心（CIFAL Shanghai）作为联合国下属重要机构与分支，承担着推进全球人才培养交流方面的责任。此次研修班作为开端，CIFAL Shanghai和ITL的持续合作很有意义。

研修班专题讲课——四大教学模块

课程一 【主席讲课】金融的大数据与人工智能——技术趋势与微众银行案例

ITL主席、微众银行首席AI官、香港科技大学教授杨强

        围绕人工智能与数据治理展开演讲。AI的力量来自于大数据，而我们周围更多是小数据，所以需要将分散的数据聚合起来。面对国内外日趋严格的个人隐私和数据监管法规，隐私计算技术成为重要解决手段。联邦学习算法在数据处理中的诸多亮点，可以实现数据的“可用不可见”，利用联邦学习技术实现数据的共享，并且可广泛应用于反洗钱、信贷风控、数据管理与协同、营销推荐等领域。杨强结合微众银行金融AI实践案例进行详细实践论述。

 

课程二 【主席讲课】金融科技的探索实践——主要新技术与平安集团案例

ITL副主席、中国平安集团执委/首席科学家肖京（线上）

        提出可在金融领域的获客、服务、运营和风控环节痛点催生人工智能技术创新，从“+互联网”到“+智能”。人工智能布局为感知、认知、决策及相关的模型平台、工具平台、数据平台等六个部分，形成基础感知交互能力并应用，如在语音机器人领域，就包含了声纹识别、语音识别、自然语言理解、语音合成等多个领域技术的综合应用。人工智能技术同时可以构建复杂逻辑推理计算能力，打造推演预判付诸决策能力，应用在诸如AI-ESG能力等领域，赋能持续性投资。其余典型应用领域还有便捷AI开发与建模工具，可在保障用户数据安全的情况下满足企业对不同业务场景的数据交互需求与开发应用需求；基于大数据知识图谱的金融风险管理平台，可应用于股票债券投资、客户尽调、企业信贷、内控合规各方面等。

 

课程三 【模块一】全球资管行业数字化发展——战略蓝图与实践

麦肯锡咨询全球资深董事合伙人曲向军

        介绍了全球知名资管机构的资管科技实践，并从打造一体化资管科技平台、大数据应用赋能资管价值链、新技术应用和金融科技开放生态以及卓越人才体系等四个层面，详细解读了全球资管行业主要做法和启示。资管新规背景下，中国资管机构都在寻求提高主动管理能力建设，而数字化能力是关注焦点。曲向军根据全球领先资产管理公司数字化战略六大洞见，提出中国资管机构数字化战略、关键问题以及核心建议。

 

课程四 【模块一】国际资管机构数字化发展——科技规划和组织转型

波士顿咨询（BCG）董事总经理、全球合伙人刘冰冰

        阐述了全球资管机构数字化，主要围绕客户服务与渠道建设，投资与交易，风险、运营和IT三大领域展开实践应用。根据国际资管巨头数字化经验，不同业务模式意味着差异化的数字化路径。中国资管机构数字化转型时不我待，下一个十年拥有差异化发展机遇，而生态经营、投研再造、体系制胜是数字化三大课题。中国资管机构数字化战略应以IT基础设施、大数据和科技治理体系、数字化组织与人才为基础，通过业务赋能、价值创造和投资未来提升客户与员工体验。

 

课程五 【模块二】自然语言处理、知识图谱、区块链、云计算——金融市场案例

ITL首席高级技术顾问、恒生研究院院长、CCF上海分部主席白硕

        论述资本市场技术演进已进入第三个阶段——数字化。从理论角度简要讲解了人工智能（自然语言处理与知识图谱）、区块链、云计算等技术原理，深入浅出地介绍了每类技术的发展现状和应用领域，并对自然语言处理、知识图谱、区块链和云计算等技术存在的难点进行了分析。通过实际案例阐述了各类技术在趋同交易、企业画像、投研投顾、RPA&AIOPs、供应链金融等场景中的实际应用，最后分析了这些新技术的应用对金融领域的影响。

 

课程六 【模块三】场景应用——资管综合平台：京东科技JT²系统及演示互动

京东科技副总裁、资管科技业务部负责人杨辉

        围绕数智化资管综合平台实践讲解。资管科技的发展趋势，智能投研、智能投顾、组合管理是目前关注度最高的三个场景。京东“JT²资管有方”是努力以数据为基础、科技为驱动、客户为中心，为金融机构提供智能投研、策略投顾、投资交易、组合管理服务一站式、全方位的一种类型金融科技平台，重点介绍框架和前台展示两个部分应用成果。资管科技的愿景应该是以客户为中心，围绕资管价值链三大应用场景，建立资管开放生态，价值导向推动资管科技为金融机构赋能。

 

课程七 【模块三】场景应用——基金产品分析：通联数据投研系统及演示互动

通联数据首席智能投资科学家罗戈

        讲解了Datayes智能资产管理体系以及基于知识图谱的智能投研分析平台。系统努力建成具备比较强大的投资研究平台、科学的投资管理体系、严谨的产品绩效归因、一站式的客户服务四大功能。包括智能投研、组合管理、风险管理、绩效管理、智能营销等多个模块。系统基于AI大数据分析，制定了AI盈利预测、基于量化基本面的智能投资范式、智能监控基本面异动、组合管理与评价等解决方案。系统应用场景主要包括股票池AI管理、中观AI分析、债券/基金评分体系、投后管理等。

 

课程八 【模块三】场景应用——产业行业分析：数库科技分析系统及演示互动

数库科技产品总监范珺劼

        数库产业大脑包含产业知识图谱，努力建设成为提升数字化产业治理能力的核心。产业知识图谱要能打通中观与微观世界的产业链，基于数库细分产品节点，利用机器学习技术和AI算法模型，可以实现企业与产业的匹配挂钩，以及产业大数据的汇集。产业节点可匹配同行业上市公司、三板公司、发债企业、创业公司、科技认定企业、园区企业、工商企业等。产业知识图谱融合基于统一产业标准的多源异构数据，以产业链逻辑来消化解析全量数据，产业大脑可用于产业监控、区域产业解析、智慧招商、智能风控、资产管理、智能投研、优企追踪、产业上下游精准营销、智能资讯、量化投资等多维度业务场景。

 

课程九 【模块三】场景应用——智能信用工具（债券类）:平安资管KYZ智能投资系统及演示互动

平安资管KYZ产品总监李燕婷

        平安资管作为中国领先的科技型资管公司之一，截至2020年12月末管理规模3.63万亿元，员工总数中超三分之一为海内外科技人才。在日益复杂的宏观与监管环境下，平安资管驻足金融科技发展的时代潮头，主动进行数字化变革，研发基于大数据、AI模型及BI技术，聚集海内外专家共同打造的债券一体化投资平台——KYZ。KYZ投资风险智能顾问服务，包含KYZ智慧信用、KYZ组合管理、KYZ委外投资管理及KYZ建模平台。以KYZ智慧信用为例， KYZ平台赋能投资经理、信评分析师、风控经理，实现提业绩、控风险的目标。期间，展示了KYZ应用的两个实践案例：AI债券主体信用风险预警和违约主体财务粉饰甄别等。

 

课程十 【模块三】场景应用——智能信用工具（股票类）：天健财智预警系统及演示互动

天健财智联合创始人总经理、中国财务舞弊研究中心联合主任叶钦华

        基于天健财判项目的资本市场应用，介绍了小样本财务舞弊特征分析，并且介绍了舞弊识别的三大难点。同时天健财判项目可以通过报表联动分析、寻找财务异常特征、利用非财务数据进行交叉分析，有助于舞弊识别。通过从历史样本中分析财务舞弊的特征，进而构建出反财务舞弊模型，最终开发出“天健财判”产品。通过技术应用，努力完善具有财务智能预警功能的系统，可用于舞弊预警、股票探雷，也可以用于财务数据和非财务数据辅助研判服务等，目前已应用于资管信评、科技监管、舞弊审计等应用场景。

 

课程十一 【模块四】中国金融机构数智化发展——以华泰证券为例

华泰证券信息技术部联席负责人、数字化运营部总经理王玲

        提出打造数字化生态可以释放金融科技更大的能量。对于绕数字化转型实践，回顾了华泰证券数智化转型历程，从十年科技创新全面向数智化进阶，并取得了良好成效。论述了华泰证券在整个期间的数字化实践亮点，包括融券通、行知、数据中台、AI赋能平台、数字员工等。对于数智生态布局，从必要性、运营模式、战略投资、业务全场景等角度进行具体分析。展望未来，核心科技可以颠覆商业模式，数智化应该将数据与技术融化在业务中。

 

课程十二 【模块四】中国资管机构数智化发展——以中欧基金为例

ITL联席召集人、中欧基金管理公司总经理刘建平

        数字化技术正加速发展，成为引领新一轮科技革命的主导力量。资管行业常见的业务痛点，如投研高效互动不足、用户体验和理财服务不佳以及风险管控能力和内部运作效率低等，新技术应用可以寻找解决方案。数字化平台应具集成共享的业务管理、协同智能的投研互动、互联高效的客户体验、敏捷安全的基础技术四大功能。中欧基金数字化战略，追求差异化的竞争优势，未来布局是释放数据服务能力、加大业务系统化覆盖、流程自动化、科技应用以及自研与合作结合。

 

课程十三 【模块四】中国资管机构数智化发展——以嘉实基金为例

嘉实基金data lab兼研究部副总监李罗丹

        数字化的本质是以场景换画像，投资的谱系是人机协同的基本面研判。系统架构是基于第一性原理建立人本系统，进而投研数字化目标是提高信息获取和处理能力、投研效率。针对信息爆炸、分散异构数据及现有投研系统局限性等行业痛点，人机协同的投研架构解决方案包括数据系统和投研系统。数据系统，从业务视角、数据标准、多元异构数据处理、机构间数据流转、全生命周期数据治理等展开；投研系统，从工具、内容、算法三个要素解构。列举知识管理、信息集成、券商管理三大模块案例。

 

课程十四 【模块四】数据战略、数据治理和公司技术管理

央行科技专家解读《金融业数据能力建设指引》（线上）

        阐述背景意义、总体框架、主要内容、实施要求。数据上升为国家战略，“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用”。引导金融机构加强数据战略规划、着力做好数据治理、强化数据安全保护、推动数据融合应用，加快数字化转型发展夯实基础。从数据战略、数据治理、数据架构、数据规范、数据保护、数据质量、数据应用、数据生存周期管理等方面划分了8个能力域和29个对应能力项，为开展数据工作指明方向、提供依据。

 

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