数据驱动资产管理的力量

资产管理公司正面临数据管理的重大挑战，需要通过数据驱动转型来提升竞争力。核心观点包括：

1. 数据管理挑战：66%的资产管理公司认为其数据管理需要彻底变革，主要问题包括数据碎片化、数据源激增、数据管理成本上升、缺乏企业级数据战略等。

2. 数据驱动转型三要素：

   • 构建强大的数据基础：包括数据治理、主数据管理、数据质量与真实性、技术平台、数据架构和数据供应链管理。
   • 利用先进技术：通过人工智能（AI）、机器学习和分析技术从数据中提取关键洞察。
   • 创建数据驱动文化：管理数据管理的人员和文化维度，培养数据思维。

3. 数据治理：建立可信、经过认证的数据，制定数据透明度、保护和审计完整性标准。需要协调组织、流程和技术三个方面，包括成立数据委员会、定义数据治理政策和流程、使用元数据管理和数据目录等技术工具。

4. 主数据管理（MDM）：通过集中化、受控的数据聚合能力，整合端用户需求并验证数据可信度。关键数据域包括账户/产品、证券、价格和指数/基准。

5. 数据质量与真实性：80%的数据科学家时间用于数据准备和清洗。需要建立数据质量验证方法，通过技术和业务流程确保数据真实性，并支持多级数据认证。

6. 技术平台：许多资产管理公司系统基础设施陈旧，难以支持新业务目标。云平台是现代技术平台的首选，可帮助实现企业数据仓库现代化、客户关系管理、运营环境动态化、成本降低和风险管理。

7. 数据架构：71%的数据管理高绩效公司关注数据架构，以处理大量数据并遵守行业标准。数据架构需要灵活和可扩展，支持长期集成。

8. 数据供应链管理：通过数据交付运营模型规划和治理数据源和消费策略，支持数据从前端到后端的流动，并简化数据集成和维护。

9. 利用先进技术：

   • 分析：帮助资产管理者进行研究和评估Alpha生成机会，分析客户需求，监测合规和风险。
   • 机器学习：用于数据管理，加速数据清洗和规范化，发现客户行为中的“隐藏信号”，驱动预测营销和个性化客户体验。
   • 人工智能（AI）：通过参数化识别买入/卖出机会，提供投资研究平台，降低成本，加速投资决策。

10. 管理数据驱动的工作力和文化：需要培养新的思维方式和工作方式，管理不断变化的技能需求，成功推动工作力和文化变革。

11. 转型步骤：分为三个阶段：

    • 概念验证工厂：创建数据相关项目的引人入胜的概念验证，但可能陷入孤立倡议。
    • 数据作为资本：实施数据集中化、分析平台和治理能力提升等倡议，利用分析解决更大问题，建立数据供应链。
    • 数据驱动再创新：利用数据驱动创新和商业模式，将数据和AI融入业务流程，重塑企业数据文化。

关键数据：

• 66%的资产管理公司认为数据管理需要彻底变革。
• 83%的公司没有企业级、多域的主数据管理（MDM）。
• 80%的数据科学家时间用于数据准备和清洗。
• 71%的数据管理高绩效公司关注数据架构。
• 70%的运营领导者预期AI将带来下一波成本削减。

研究结论：资产管理公司需要通过构建强大的数据基础、利用先进技术和创建数据驱动文化，实现数据驱动转型，提升竞争力，并从数据中创造价值。