通联数据CEO王政：用大数据构建资产管理新生态

当油价高于100 美元一桶时，中东政局动荡会对能源公司的股价产生怎样的影响？回答这个问题需要多久，一周，一天，还是一小时？

借助大数据，对上述问题相关数据进行抓取、挖掘、处理，并以图形方式直观呈现，可能只需要短短几分钟。

“有别于传统投资，大数据时代的投资更趋智能化，更加依靠模型和数据去寻找规律，效率得到飞速提升。”通联数据CEO王政表示。

这只是一个开始。在王政看来，大数据给资产管理行业带来质的变革，组织结构的外部化、信息沟通的社群化、投研流程的两端化，将重构整个资管行业的生态系统，而通联数据的目标，就是在这个“言必称大数据”的时代，构建一个开放、分享、众筹的新生态互联网金融平台。

　　大数据重塑投研

陆家嘴西路99号，万向金控集团在上海的大本营。集团旗下通联数据公司所在的楼层刚增加的座位又被坐满了，一走进大厅就能看到两排身着统一黑色工装的“码农”低着头专心演算。

这群具有物理、数学、计算机、算法等的各种背景的技术精英正被赋予做一件对资管行业具有颠覆性意义事件的重任。

“时代不同了。”透过会客厅的落地玻璃，通联数据CEO王政将目光投向远方——那是一片扎堆聚集着众多公私募机构的商务楼群。

“随着移动互联网发展，信息传播速度远超过往，一个新闻发生后，互联网自媒体马上会有最新进展。”王政表示，信息量的增加也使得传统调研、报告量增大，而人的记忆力、处理信息的能力是有限的，单纯依赖人已经不能处理海量信息。

在王政看来，资产管理行业正在经历第二次“质的飞跃”。

在计算机之前，投资单纯依靠人的判断，根据行业经验和专业积累，判断市场行情趋势，构成自己的投资逻辑；计算机的出现改变了原有的研究方法，投资人员总结出普遍的市场规律，通过计算机进行量化投资开始盛行。

而大数据时代实现了从小样本到全样本信息的搜集，充分利用海量数据，借助机器学习充分挖掘有价值的市场因子，开启智能投资新时代，这是第二次飞跃。

“一个简单的股票定价模型包括三个因素：现金流、折现率和市场情绪。”王政表示，传统方法可能用企业的财报，卖方的研究报告去作出预测，这些预测都像盲人摸象，看到的都是事物的某一个角度；但是在有了大数据之后，数据的维度越来越多，数据的及时性越来越强，使得投资者更容易看到事物的全貌。

“综合起来，我们的投资更趋智能化，更加依靠模型和数据去寻找规律，效率得到飞速提升，这些都有别于传统投资”。

　　构建资管新生态

大数据时代资管业的变革趋势之下，通联数据应运而生。背靠万向金控，汇聚金融、互联网领域的顶尖人才，用王政的话说，通联数据要重构资管生态，构建一个开放、分享、众筹的新生态互联网金融平台。

目前，通联数据集结的200多人大多有海外教育背景，此前有过资管公司、微软、谷歌、阿里等从业经历。“我们在硅谷设有分公司，主要跟进硅谷最新的技术、算法、理念，并将其引入我们的平台。”

据介绍，通联数据围绕投研流程建立了三大模块，分别为信息搜集平台、数据分析策略提取应用以及组合管理、交易平台。

“通联数据现在的数据来源分为三部分，一部分自己搜集整理，二是从第三方购买，第三种数据商把数据整合过来放在云平台，我们将其有用户使用则向数据商缴费，未来将会有更多的数据商的数据接入进来。”王政介绍说。

其次，通联数据首创了以大数据为依托的知识图谱，包含了A股所有上市公司相关的产品、高管、持股人、主题概念、关联交易公司等重要信息，让投资者和分析师可以一目了然地把握影响上市公司股价的重要信息，发现隐藏的线索，抓住转瞬即逝的投资机会。

此外，通联数据的量化实验室也已对外开放，它提供了各种金融分析、量化策略、定价模型的快速实现和验证方案，打破了目前金融工具与大数据平台互相割裂、互不兼容的格局。

“我们的量化研究环境是开放的，任何人都可以往里面写策略，也可以分享给别人。”王政介绍说，在量化研究社区里，有很多其他人分享的策略，用户看完之后可以直接克隆。在前人的肩膀上，再加上自己的新东西，大大降低了自己从头到尾做研究的初始成本。

在通联数据看来，互联网的核心一是去中介，一是去中心，作用于资管行业，首先资管机构的组织结构可能被外部化；其次是社群化，资管行业互动、互助、共享都将被重新定义；再次是资产管理机构工作流程的两端化，人们通过互联网，在云端可以获得非常丰富的资讯，也可以直接使用工具和产品，去中介、点对点的金融服务由此逐渐成熟。

而从盈利模式角度，王政表示通联数据将通过销售数据和系统、研发和销售资管产品盈利。目前，通联数据已推出萝卜理财APP，基于金融大数据模型的理财平台，为具有不用需求的用户量身定制资产管理方案，满足个人及家庭中长期理财规划的需求。

　　生逢其时

事实上，除了大数据的变革，资管行业还在经历牛市的洗礼——以私募基金为代表的各种财富资管机构如雨后春笋般出现——某种意义上，这种业态趋势使得通联数据生逢其时。

“做私募的朋友在离开公募的大平台后面临很多问题，没有IT环境、研究环境，缺乏运营环境，建立自己一套平台或者环境需要大量的投入。”王政表示：“我们看到了这样的行业趋势，所以从2012年开始筹备通联数据，帮助私募解决运营、研究、投资和管理上的需求。”

据悉，私募基金面临硬件、软件、数据、运营等系统的大量建设，时间成本和资金成本很高，后续硬件换代的维护和升级也非常麻烦。通联数据将不同的数据源集中到同一个平台上来，推出通联资管云服务，以标准化的数据输出，实现了研究、策略、组合管理的“拎包入住”。

同时，为了确保各个机构策略的安全性和保密性，通联数据通过混合云的形式，即公有云+私有云模式，实现了数据和资源共享与策略和工具独立的并存。

“以往的模式是买硬件买软件，招IT人来搭建系统，资金、时间、人力成本居高不下。而基于云的金融投资管理的IT服务平台只需要注册登记即可使用，可以做基金管理完整业务，包括收集整理数据、研究、交易、风控、估值结算等全部都有”。

据王政介绍，一家大中型基金公司每年的IT投入至少几千万，甚至上亿。而采取租用通联数据平台的形式，“成本至少可以减少一半”。这项技术的存在无疑可以让万千有意资产管理行业的人士具备了准入条件。

此外，随着个人与机构的差距缩小化，通联甚至希望能够把平台推广到个人投资者中去。“在未来，互联网将云端的大数据分析平台和分析能力送到了普通投资者的手边，技术不再是壁垒，普通投资者手中也能握有投资的利器。”

“通联数据在做一件将大数据与投资关联到一起的事情，我们自身定义为纯粹的互联网金融公司，既区别从互联网进入金融的BAT们，也区别于传统的金融公司向互联网的渗透。”王政表示。

“现在并不缺乏信息，缺乏的是挖掘处理信息的能力”。

在王政看来，在信息爆炸的当下，需要借助机器和人工智能的力量帮助完成人力无法高效完成的信息处理工作。未来，大数据时代的资产管理将伴随着机器学习和智能计算的发展，成为以人工智能为依托的智能金融。

作为公募基金的“过来人”，王政对传统基金经理的日常作息熟谙于心：7点起床上班，路上开始浏览前天外盘情况，国际市场的主要指标以及重大动态；8点进入办公室，浏览国内外主要财经网站，晨会与同事一起讨论当天最新的宏观政策，财经和市场动态；9点-15点看盘，管理投资组合，看报告；收盘后对当天市场行情进行总结、分析，晚餐时继续与同行进行近期市场和投资热点讨论。晚上看长篇研究报告，20点左右上网看上市公司公告，并为第二天的工作做好充足准备。午夜，休息。

“占据大部分工作时间和精力的，正是对新闻、公告、热点、行情、报告等各种信息的收集、处理和判断，并在此基础上做出正确的投资决策。”王政说，在互联网如此普及之前，这样的投研过程基本是靠人工完成的。

而随着互联网高速发展带动信息量爆炸式增长，互联网数据逐渐呈现出明显的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、value(价值)，因为规模极其庞大并在实时高速扩展中，被称为“大数据”。

在王政看来，“大数据”时代对投资管理的改变是显而易见的，投资研究开始由原来的小样本向全样本，由定期向实时变化着。

“在大数据背景下，我们需要借助机器和人工智能的力量，帮助我们完成人力无法高效完成的信息处理工作。”王政认为：“而这将改变基金经理传统的投研模式。”

王政表示，通过智能计算和机器学习，可以对所有的非结构化数据进行分析，在数量庞大而覆盖广阔的数据中，把所有的投资标的都连接起来，建立起一个完整的关系图谱；在此基础上，动态跟踪实时新闻，捕捉各类事件，进而建立起事件影响在关系网上传导的机制。

在他看来，大数据冲击下，传统的基本面投资面临变革：“有家美国公司利用卫星24小时监测超市的车流、货运、港口的运输，并卖给华尔街的投资公司，使他们不用再等官方数据，不用去工厂门口蹲守，就可以实时通过卫星第一时间得知市场的变化。信息传递速度改变着投资的速度。”

除了基本面，大数据背景下的投资管理也能更快更全地收集和分析社会情绪数据。王政介绍，通联数据所在做的金融云平台，正是基于大数据分析和智能计算的新型互联网金融服务，比较全面地收集处理了基本面和社会情绪等多方面的数据，力图准确提炼影响市场波动的诸多因子。

“这并不意味着彻底摒弃传统的投研理念，价值投资、主题投资、事件驱动投资、情绪投资等依然需要遵循，但操作方式和以前相比会有根本改变。投资者将更多依赖大量数据和智能分析的技术快速找到投资机会，直接进行投资。”王政表示。

“投资，已由一门艺术发展为一门科学”这是20年前，王政的两位同事——Grinold 和Kahn提出的观点。他们通过总结投资中的一些规律，覆盖了收益率预测、风险管理、成本管理、绩效评估等核心因素，用计算机分析来构建投资模型。这些科学模型帮助他们在20年间成就了世界全球最大的资产管理公司，即如今的贝莱德。

“而未来，大数据时代的资产管理将伴随着机器学习和智能计算的发展，成为以人工智能为依托的智能金融。”王政表示。