来源:中国保险报 发布时间:2018-04-13 11:53 责编:Hejie

  近年来,随着保险业的发展,资金运用的规模体量持续增长,2017年底全行业资金运用规模已达到14.9万亿元。相应地,投资研究相关工作受到各公司的高度重视,并在投资过程中发挥出愈加重要的作用。
 
  研究是价值创造的起点,保险资管公司若想较好地应对新形势的挑战,把握新时代的机遇,必须要构建体系、科技赋能,全方位提升自身的研究实力,才能为投资奠定更坚实的基础。
 
  保险资管的核心是服务险企资产负债管理
 
  从保险业的本源来看,保障是根本功能,投资是辅助功能,必须坚定不移地把服务保险主业作为保险资金运用的发展目标。因此,保险资管公司研究工作,有比较鲜明的行业特点,核心是要服务于保险公司资产负债管理的需要。着重在以下几个方面有所贡献:
 
  一是宏观研究。保险资金多为中长期资金,这就需要研究有较长期的视角、广阔的视野,为保险资金的中长期、境内外配置奠定基础。二是战略研究。对保险资管公司自身发展中的战略要点进行分析,如战略布局、组织优化、效能提升等。三是配置研究。将SAA(战略资产配置)和TAA(战术资产配置)有机结合起来,为中短期内选时和品种配置提供支持,持续提升收益水平。四是行业(品种)研究。对细分行业(具体品种)进行深入分析,把握行业(品种)的边际改善,选出边际改善最优的行业或预期较好的品种。五是具体标的研究。根据配置需要,对具体的股票、债券或项目等进行研究,提出投资建议。
 
  可见,为实现保险资金运用的要求,保险资管公司的研究需要覆盖从宏观到微观、国际到国内、战略到战术层面的不同研究领域。
 
  三大手段提升资管研究水平
 
  随着外部经济环境愈加复杂,政策变量频出,对研究工作的精准性、前瞻性等方面要求也越来越高,但总体上看,不少公司的研究手段仍有较大的提升空间。主要表现在三个方面:
 
  一是在研究体系构建方面。不少保险资管公司专业研究队伍不足,研究人员较为分散、整合不够,投资人员兼职研究岗位,对外部研究力量(如券商等)的依赖性较强,没有搭建起完善的买方研究体系。
 
  二是在与负债端的对接方面。保险资管公司的研究往往偏重于资产端,重在把握宏观环境,发现稳健的投资机会和优良的投资标的。但是对负债端的研究覆盖不够全面和深入,缺乏与负债端的良性互动,在资产负债管理全局中的主动性贡献不足。
 
  三是在技术手段运用方面。不少保险资管公司IT系统建设存在一定滞后性,在大数据信息挖掘、投研协作平台建设、研究成果管理等方面缺乏有效的工具和手段。很多研究工作还停留在纯人工处理和经验性方法分析的阶段,研究的及时性、准确性和效率都有待提升。
 
  可见,保险资管公司的研究工作,在服务全局、体系构建、技术应用等方面,都有较大的提升空间。特别是对金融科技和人工智能等先进技术的运用,已成为提升工作效能、服务发展全局的重要瓶颈。
 
  运用新技术,提升研究的技术含量
 
  近年来,金融科技方兴未艾,为金融行业的各个领域带来了难得的发展机遇。借助于各种新的技术手段和工具,以往难以实现的研究方法,正逐渐变成现实。保险资管研究必须要抓住这波金融科技发展的浪潮,实现技术赋能,完成自身的升级迭代,真正成为投资决策的基础性、决定性环节。具体来说,要做到以下方面:
 
  一是搭建高质量、全覆盖、实时更新、内外融合的大数据平台。除了基于各种自动采集技术将来自于交易所、数据商、新闻媒体、社交网络等不同来源的公开数据采集清洗入库之外,更重要的是建立公开数据和保险资管公司内部投研数据库之间的关联关系并保持动态更新,从而对公司内部的各种研究模型和投资决策进行数据验证和支持。著名的桥水基金早在1980年代初就把超过一个世纪的各国历史数据和桥水的交易决策数据结合,不断检测结果和校正决策标准,帮助桥水基金在过去的30多年里保持了良好的投资业绩。从侧面也说明了大数据平台对于投资研究的巨大价值。
 
  二是利用智能搜索技术,挖掘沉淀信息,提升研究效率。保险资管公司和所有大型买方机构一样面临严重的信息过载,尤其是每天产生的大量非结构化文档,例如保险产品数据、项目文档、研究报告、会议工作纪要等,如同一座沉睡的金山,蕴含巨大的研究价值却无法被开采。所幸近年来,智能搜索技术日渐成熟,能够精准地识别出研究人员的检索意图,从各种文档中快速准确地找到需要的文件、数据、图表甚至关联信息,大幅提升了研究人员的视野和能力。该技术在美国的中央情报局、花旗银行、高盛集团等大型机构中已经被广泛采用,同样也值得国内的保险资管公司借鉴和学习。
 
  三是研制自动化、协同化的智能投研工具,赋能研究团队。随着金融市场渗透到社会的各个领域,反过来影响金融市场的因素也越来越多,传统的金融研究工作方法已经逐渐跟不上市场的变化速度,急需在工具和效率上有所突破。智能投研工具的出现,能够帮助研究人员轻松地维护更多金融研究模型,并不断根据数据变化进行自动更新、试算和推演甚至生成报告,大幅提高研究成果更新和发布的效率。此外通过小组讨论、IM、消息推送等各种协同功能,在研究过程中集思广益,分工协作,赋能整个研究团队,更有助于深度研究工作的开展。
 
  四是构建数字化、可视化的研究管理体系。如何更安全地管理公司的研究成果,直观地掌握公司的研究工作质量,同时规避合规风险,是保险资管公司研究工作的一个重要维度。数字化的研究管理体系,可以对研究人员的过程和结果集中管理和控制,实时记录研究员和投资经理的产出,并在事后不断归因和回测,帮助公司不断优化投研方法。同时还可以利用形象直观的可视化界面,将上述各种业务、产品、运营数据呈现为实时数据大屏,帮助公司管理层一目了然地掌握公司投研领域动态,审慎做出决策。
 
  风险提示:本文仅供参考,不构成针对个人的投资建议。投资有风险,投资需谨慎。


 

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