揭秘杨谨华个人履历，享誉全球的成功之路

chengjiguanli——jiluzijidekaoshichengji，fenxizijichengjidebianhuaguilv。lvxingjianghuceshifuxiazaibingdianhaiyuanjinglingzhichiduozhongqidonghuanjingwanjiakeyicaiyongcelvewanfaduijunduizhenxingjinxingtiaozheng，dapeibutongbingzhongweizhi，rangzijidejunduifahuizuiqiangzhanli，jibaiqiangdi。gezhongbutongmojiedangzhongdetansuo，xunzhaodaogengduoqianglidemoqidaigeiwanjiashiyongyixia，zengqiangnidezhandounenglideo；博(bo)時(shi)基(ji)金(jin)金融(rong)科(ke)技(ji)25周(zhou)年(nian)成(cheng)就(jiu)：如(ru)何(he)賦(fu)能(neng)高(gao)質(zhi)量(liang)發(fa)展(zhan)

文(wen)/每(mei)日(ri)財(cai)報(bao) 楚(chu)風(feng)

7月(yue)6日，博时基金在(zai)深(shen)圳(zhen)舉(ju)辦(ban)25周年高质量发展論(lun)壇(tan)暨(ji)2023年中(zhong)期(qi)投(tou)資(zi)策(ce)略(lve)會(hui)，博时基金董(dong)事(shi)長(chang)江(jiang)向(xiang)陽(yang)、總(zong)經(jing)理(li)高阳、首(shou)席(xi)资產(chan)配(pei)置(zhi)官(guan)黃(huang)健(jian)斌(bin)等(deng)公(gong)司(si)管(guan)理層(ceng)出(chu)席並(bing)致(zhi)辭(ci)，來(lai)自(zi)上(shang)海(hai)證(zheng)券(quan)交(jiao)易(yi)所(suo)、深圳证券交易所、多(duo)家(jia)券商(shang)等超(chao)30位(wei)重(zhong)量級(ji)嘉(jia)賓(bin)和(he)投资大(da)咖(ka)出席，共(gong)同(tong)探(tan)討(tao)2023年下(xia)半(ban)年投资布(bu)局(ju)，為(wei)资本(ben)市(shi)場(chang)发展建(jian)言(yan)獻(xian)策。

其(qi)中，博时基金董事总经理、信(xin)息(xi)技術(shu)部(bu)总经理車(che)宏(hong)原(yuan)做(zuo)了(le)關(guan)於(yu)《金融科技赋能高质量发展》的(de)演(yan)講(jiang)。

《每日财报》做了摘(zhai)錄(lu)，以(yi)下是(shi)具(ju)體(ti)內(nei)容(rong)：

“高质量发展”是全(quan)面(mian)建設(she)現(xian)代(dai)化(hua)國(guo)家的首要(yao)任(ren)務(wu)，博时基金非(fei)常(chang)重視(shi)高质量发展。圍(wei)繞(rao)金融科技和行(xing)業(ye)的熱(re)點(dian)，博时基金如何推(tui)動(dong)金融科技赋能高质量发展。

分(fen)享(xiang)的内容有(you)三(san)個(ge)方(fang)面：壹(yi)是大背(bei)景(jing)；二(er)是看(kan)金融科技怎(zen)麽(me)赋能高质量发展；三是人(ren)工(gong)智(zhi)能大模(mo)型(xing)怎么推动行业的變(bian)革(ge)。

一、首先(xian)来看大背景

金融科技的热点就是以ChatGPT为代表(biao)的大模型的技术革命(ming)，帶(dai)动起(qi)大數(shu)據(ju)、大算(suan)力(li)、雲(yun)計(ji)算等新(xin)一輪(lun)的應(ying)用(yong)热潮(chao)。行业热点方面包(bao)括(kuo)後(hou)资管新規(gui)时代，财富(fu)管理出现新趨(qu)勢(shi)，包括全面註(zhu)冊(ce)制(zhi)掀(xian)開(kai)了资本市场改(gai)革的新篇(pian)章(zhang)、个人養(yang)老(lao)金为市场注入(ru)长期穩(wen)定(ding)的资金以及(ji)推动市场轉(zhuan)型加(jia)快(kuai)数字(zi)经濟(ji)变革、证監(jian)会快速(su)推進(jin)基金行业高质量发展，這(zhe)些(xie)热点都(dou)在催(cui)生(sheng)新的业务模式(shi)。金融科技對(dui)这些方面进行赋能，在大资管时代，各(ge)類(lei)资管機(ji)構(gou)同臺(tai)競(jing)爭(zheng)，行业机构有很(hen)大的不(bu)確(que)定性(xing)，金融科技是未(wei)来行业格(ge)局变化的重要变量。

二、基金公司怎么實(shi)现高质量发展？

证监会給(gei)出了指(zhi)導(dao)意(yi)見(jian)，其中三部分與(yu)行业机构有直(zhi)接(jie)相(xiang)关内容，证监会稱(cheng)为專(zhuan)业资产管理机构建设，強(qiang)化专业能力建设和打(da)造(zao)行业良(liang)好(hao)发展生態(tai)。歸(gui)根(gen)到(dao)底(di)，这些讲的都是要回(hui)归为投资者(zhe)财富保(bao)值(zhi)、增(zeng)值，不斷(duan)提(ti)升(sheng)投研(yan)能力和专业服(fu)务能力。

首先来看金融科技怎么赋能专业资产管理机构的建设。

博时基金的方案(an)是兩(liang)橫(heng)六(liu)縱(zong)的金融科技的规劃(hua)，目(mu)標(biao)是科技引(yin)領(ling)数字化的转型，其中銷(xiao)售(shou)数字化和投研数字化覆(fu)蓋(gai)了公募(mu)、专戶(hu)、养老金、另(ling)类、财富、国際(ji)六大专业化的戰(zhan)略賽(sai)道(dao)，通(tong)過(guo)金融科技赋能打通战略赛道，对全牌(pai)照(zhao)的能力进行結(jie)耦(ou)重构，創(chuang)新商业模式。

公司与各个专业子(zi)公司之(zhi)間(jian)，通过金融科技的赋能，加深了雙(shuang)方相互(hu)協(xie)同和合(he)作(zuo)，延(yan)伸(shen)了资产管理的产业鏈(lian)。一体化的科技架(jia)构，对子公司的赋能也(ye)产生了顯(xian)著(zhu)的效(xiao)益(yi)。以去(qu)年成立(li)的博时财富为例(li)，一是显著降(jiang)低(di)成本，節(jie)省(sheng)了幾(ji)十(shi)个科技和业务人員(yuan)的投入，二是展业更(geng)快，拿(na)到牌照以后很快具有展业能力；三是业务面更廣(guang)，现在在机构、高客(ke)、长尾(wei)各个條(tiao)业务線(xian)展开展业。

其次(ci)，金融科技怎么赋能专业能力的建设，全面强化专业能力的建设。

重点是资产管理能力的提升，其中投研能力是核(he)心(xin)。专业资产管理机构的资产管理整(zheng)体流(liu)程(cheng)，可(ke)以看作是业务流水(shui)线，包括投资前(qian)、投资中和投资后。现在面臨(lin)的問(wen)題(ti)是业务環(huan)节不能在一个平(ping)台支(zhi)撐(cheng)和銜(xian)接，有很多工作要靠(kao)手(shou)工完(wan)成，有很多低價(jia)值重復(fu)性的工作通过金融科技赋能可以提升业务流水线的数字化水平，從(cong)而(er)进一步(bu)提升资产管理和投资管理的能力。

在这个思(si)想(xiang)之下，博时基金退(tui)出的新一代投资決(jue)策支持(chi)系(xi)統(tong)，对标全球(qiu)资管科技的标桿(gan)，打造全资产、全流程、全球化的一体化平台。这是一个非常大的工程，博时基金投入了100人的團(tuan)隊(dui)，有7年的建设，现在還(hai)在不断跟(gen)隨(sui)业务更新叠(die)代。

正(zheng)是因(yin)为打造了这樣(yang)比(bi)較(jiao)强的平台，我(wo)們(men)有更好数据沈(chen)澱(dian)，可以打通各类的实时数据有比较好的数字化支撑能力，同时是全方位一体化打造数字化支撑平台，横向整合打通内部的各个部門(men)，打通外(wai)部的生态和底层数据，实现全流程的閉(bi)环。在此(ci)基礎(chu)上提升结构效率(lv)和把(ba)握(wo)商业机会，讓(rang)投研人员从低价值重复性工作解(jie)放(fang)出来，有更多的精(jing)力去进行投资决策，关注投资績(ji)效和进行风險(xian)處(chu)理。在纵深整合内外部大数据，采(cai)用人工智能技术，实现智能的决策。

在强化专业能力方面，博时基金从整个资产管理的价值链六个方面来提升。一是智能研究(jiu)提升研究分析(xi)的效率和价值；二是智能量化投资突(tu)破(po)傳(chuan)统思維(wei)提升业绩；三是在組(zu)合管理方面，精細(xi)化管理可以实时輔(fu)助(zhu)精细化决策，四(si)是智能化的交易提升能力；五(wu)是運(yun)營(ying)自动化和操(cao)作风险的防(fang)控(kong)保障(zhang)业务的开展；六是全面风险管理体系，守(shou)住(zhu)风险管理底线，并且(qie)对投资提供(gong)决策支持。

下面我们再(zai)看几个具体的案例。

第(di)一个例子是体质增效方面，銀(yin)行间回購(gou)业务提质增效，助力业务的提升。以银行间正回购为例，可以把业务划分21个环节，在过去大多数的环节都是手工操作线下溝(gou)通，借(jie)助金融科技赋能，博时打通链路(lu)生态，实现了自动化和智能化取(qu)得(de)了显著的效益，在提质增效方面，在投资管理效率、交易需(xu)求(qiu)管理等，各个业务环节都有5-10倍(bei)的提升。二是助力业务的提升，业务量逐(zhu)年提升，去年正回购量達(da)到了18萬(wan)億(yi)，在行业當(dang)中领先，并且平均(jun)融资成本占(zhan)市场平均10个BP。

第二个例子是金融科技助力，把握资管新规转型机遇(yu)，前几年资管新规产生了委(wei)外业务，博时基金自研的委外和MOM平台是子系统，借助强大的数字化的能力，提供了凈(jing)值化资产管理的全面功(gong)能。这也是博时基金的资产管理的能力，对外的輸(shu)出为我们的MOM委托(tuo)人和投资顧(gu)问服务。这个业务獲(huo)得了境(jing)内外MOM委托资产超过1200亿元(yuan)取得了显著的效应。

第三个案例是人工智能升级量化投资，突破思维和認(ren)知(zhi)的局限(xian)。基金公司的量化投资主(zhu)要是采用多因子的策略，传统的因子来源(yuan)是基金经理在长期的投资研究和交易当中的经驗(yan)的積(ji)累(lei)和总结，经过这么多年的发展，人想出来的因子同质化非常嚴(yan)重，很難(nan)突破超高的收(shou)益，通过人工智能的技术挖(wa)掘(jue)因子，博时基金通过机器(qi)學(xue)習(xi)、深度(du)学习，还有一串(chuan)算法(fa)等多个方面挖掘選(xuan)譜(pu)邏(luo)輯(ji)，并且应用適(shi)判(pan)之中，以博时智选多量化因子股(gu)票(piao)基金为例，成立以来大幅(fu)战勝(sheng)同类平均水平，并且也大幅超越(yue)滬(hu)深300基準(zhun)。

第三， 金融科技怎么赋能打造行业良好的发展生态。

打造行业良好发展生态，提高投资者的获得感(gan)，首先要认識(shi)到基金行业的营销服务有不同的特(te)点，比如熟(shu)悉(xi)螞(ma)蟻(yi)的业务模式，聚(ju)焦(jiao)在线上长尾客户，熟悉高度数字化的销售模式。而基金公司有非常大的不同，销售渠(qu)道多元化。博时基金机构直销业务机构占比99%，长尾客户非常少(shao)。二是服务和营销模式的多元化，我们面对普(pu)通投资者、专业投资者、高净值投资者、机构投资者，他(ta)们在机构特性、客户訴(su)求、服务特征(zheng)等方面有很大的不同，带来了服务方式的多元化的不同。在此背景下，金融科技赋能达到良好发展生态提高投资者获得感的逻辑是面对机构客户和零(ling)售客户，要有不同的方式。

零售客户来自于渠道，我们要深入地(di)洞(dong)察(cha)所有的客户、渠道和产品(pin)，在此基础上要打通内外生态，线上线下各类渠道，为投资者提供投资者教(jiao)育(yu)，全生命周期陪(pei)伴(ban)和投资顾问服务，从而推动以客户为中心的转型，提升投资者的获得感。

在整体理念(nian)之下，我们怎么实现这个体系？也是要从客户为中心的视角(jiao)，从客户旅(lv)程作为切(qie)入点，一个客户经歷(li)认知、興(xing)趣(qu)、转化、忠(zhong)誠(cheng)四个階(jie)段(duan)，对应的是消(xiao)費(fei)机构公域(yu)和私(si)域经营转化的过程，形(xing)成一个转化的漏(lou)鬥(dou)效应。在价值上做的体系有两个层次，一个是針(zhen)对不同的客群(qun)和业务建立与之相适应的前端(duan)觸(chu)点，盡(jin)管流量成本很高，但(dan)要打通流量矩(ju)陣(zhen)实现线上线下無(wu)縫(feng)衔接，第二个层面要建立内容、数据、运营的底层中台的能力，为前端业务赋能，过去我们主要是聚焦在交易这一点上，现在把整个链条打开，在整个客户的旅程上为客户提供服务。

金融科技赋能营销服务数字化有五个方面：智能产品研究、智能客户识別(bie)、智能内容管理、智能精准营销、智能投顾与服务。

后资管新规时代，面临一系列(lie)的机遇和挑(tiao)战，大财富管理的格局越来越清(qing)晰(xi)，一是在零售业务方面净值化转型收益預(yu)期，基民(min)不賺(zhuan)錢(qian)的问题更加突出，这样需要優(you)质的陪伴，所以优质的内容陪伴和大V正在引领流量，我们建立了以客户为中心的数字化转型方案，机构业务方面買(mai)方资管加配专户微(wei)縮(suo)，带来了业务模式和生态的变化，现在三方销售和营运平台在加入竞争，各有优势，我们建立了机构转型的解决方案。

下面我们看一些具体的案例。

一是博蘿(luo)蜜(mi)助力零售转型，是博时基金的小(xiao)程序(xu)，针对一线销售人员展业方面的痛(tong)点，通过数字化的工具，辅助销售人员展业，并且为渠道提供服务。有三大理念：一是全生命周期陪伴、二是全渠道数据共享；三是全渠道统一品牌，为此建立了小康(kang)蜜蜂(feng)博萝蜜的IP产出内容和活(huo)动，有八(ba)大专區(qu)入口(kou)，覆盖营销展业和渠道需要的工具、内容、活动，目前注册用户数已(yi)经超过6万，覆盖了上万的網(wang)点和数千(qian)万的投资者，对于我们的营销展业和渠道所需要的服务来說(shuo)，取得了很好的效益。

第二个案例是模擬(ni)盤(pan)大赛，我们要提升投资者获得感，就需要做好投资者教育。如果(guo)只(zhi)通过内容做投资者教育，作用是有限的，实盘来说是投资者最(zui)好的教育，但是这样未免(mian)代价太(tai)大了，而且很难给投资者很好的指导。我们采用模拟盘大赛的模式，在这个当中为投资者提供了多方面的风险和投资指标，让他跟蹤(zong)投资情(qing)況(kuang)进行大赛排(pai)名(ming)，包括明(ming)星(xing)导師(shi)对投研觀(guan)点进行指导，其中也有一些金融科技的一些指标，供參(can)赛者思考(kao)，希(xi)望(wang)通过这样的参赛形式给参赛者更好的投教用户体验，以往(wang)大赛有数十个渠道上万个理财经理的参与。

第三是买方资管机构服务，我们从基金业协会统计数据来看，机构的销售业务和代销业务增长非常快，博时基金子公司博时财富的“雨(yu)燕(yan)”平台在这方面提供全面的服务，包括快速开户、交易便(bian)捷(jie)、运营支持，能夠(gou)给合作夥(huo)伴和投资者提供全面和优质的交易用户体验，其中私募交易全线上化簽(qian)約(yue)是平台的特点，借助博时的投资能力，可以提供各方面的投研支持服务，借助这个平台我们支持了博时财富快速展业，提升市场影(ying)響(xiang)力，提升了一定的效率。

三、看人工智能大模型怎么推动行业变革

此前，大家为了便于理解，基本上先从小模型来讲，包括机器学习、深度学习，存(cun)在的问题是需要大量的数据訓(xun)練(lian)，但缺(que)乏(fa)数据；二是针对每个场景都需要一个左(zuo)邊(bian)的训练和开发的过程，并且训练模型的结果不是每个都有效益，很多模型最后发现不能达到一个使(shi)用的价值。所以在小模型时代开发和训练有比较高的成本和风险，这样也限制了应用。

大模型的技术突破是改变了人工智能的应用範(fan)式，解决了前面小模型存在的问题。我总结为四个层面的应用工作，一是基于大模型的应用軟(ruan)件(jian)，簡(jian)單(dan)来说是采购商业软件，比如微软把全产品线接入OpenAI，解决了标准问题不能解决个性化问题，其次是采用OM或(huo)者API的模式，通过人机对話(hua)与ChatGPT对话可以解决业务问题，在这当中通过触发思维链的方式可以提升解决问题的能力，其次是通过API的开发插(cha)件业务融合等方式进一步解决问题。在第二个层面上可以解决个性化的问题，我们可以看到前两个层面上不需要数据不需要对模型训练，可以直接应用人工智能的模型。第三个层面是建立企(qi)业的知识向量庫(ku)和模型微調(tiao)，包括微调商业模型和微调工业模型的层次，通过这一层的知识库的积累，可以积累起企业个性化的核心竞争力，这方面是金融机构未来在大模型建立方面最主要的工作。

前面的模式还有广度深度的想象(xiang)，譬(pi)如想象投资研究、营销服务、风险管理、日常办公、软件开发等都是应用场景。

大家最关心的是投资研究，是资产管理的核心，也是本次分享大家最关注的内容，我认为大模型会对投资研究的模式带来很大的变革。投资研究简单来说就是依(yi)据所获得的信息，经过一个投资研究的框(kuang)架，来产出投研的成果。过去，我们在获取这些信息构建投研框架方面，花(hua)费了大量的精力，并且我们很多的工作很难数字化，都存在人的腦(nao)子当中，人脑在信息、存儲(chu)等方面都有局限，这種(zhong)模式很难构建起全面的投资研究框架，可能有很多的信息是缺失(shi)的，并且很难沉淀积累和传承(cheng)我们企业级的投研的能力。

在大模型的基础上，我们可以构建企业的知识库，传统来说知识库包括主要是基本面和市场等结构化和标准化的数据，现在我们可以更容易地像(xiang)宏观行业这类的结构化但是非标准化的数据整合起来，还有各类的多模态的信息，包括文本、語(yu)音(yin)、视頻(pin)等信息都可以构建成我们的知识库，在知识库的基础上，可以去建立企业的知识向量库，可以训练模型，训练好的模型可以做AI助理，可以幫(bang)助把语音转文字，把文字形成摘要，可以构建更好的智能投研框架，可以辅助决策，短(duan)期可以达到的目标可以介(jie)紹(shao)路演和调研的时间，我们在路演、调研等研报上面花费的时间太多了，二是加强信息的搜(sou)索(suo)和解讀(du)；三是可以更加全面高效地做好分析决策；四是可以通过文本信息挖掘增量的α因子。目前来看人的作用还是主要的，AI只是起到了一定的辅助作用，我认为未来人的圈(quan)会越来越小，AI的圈会越来越大，最終(zhong)会带来顛(dian)覆性的变革。返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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