数据驱动的投资经理 – 通过数据策略解锁价值主张：由Vishal Rodage撰写

数据 – 业务价值生成的关键区别

在当今竞争激烈的市场条件下，投资经理正在寻找各种方式来与竞争之间的区别。拥有有效的数据策略对于释放组织可以利用其竞争优势的数据的力量至关重要，无论是对客户行为的深入了解，还是及时对动态市场条件做出反应。

投资经理正在转向数据以获得竞争优势和高效业务

现代投资经理依靠可靠的，优化的数据，分析和AI的功能来赋予最终客户和股东的业务价值。

建立可靠数据策略的典型业务驱动力是

• 投资，风险管理，产品控制和监管报告中使用的数据的准确性
• 快速响应业务数据需求，推出新产品和现有产品的重新平衡的快速转弯时间
• 通过减少对帐中断，零散数据的错误来优化成本
• 在降低管理成本的同时，在投资上产生alpha
• 通过个性化，数字化和实时报告来改善客户参与度
• 缩小投资产品的保质期和不断增加的投资者需求，从而为营销，销售和分销的新方法提供了新的方式。
• 向前台提供准确，及时的数据以做出投资决策

投资经理的数据逆风

但是，实现这些业务目标并不直接。路上有颠簸。

54％的投资经理受到数据错误的挑战，这些错误现在是公司投资数据战略企业源的主要原因之一¹

投资经理面临的一些主要数据挑战是：

• 提高投资风险管理的准确性和效率
  • 结合当前数据，处理不同系统的大量数据以及将数据链接到准确的投资风险管理很困难
• 获得跨资产投资组合的统一视图
  • 提高了非传统资产和遗留孤立建筑的采用，使得投资组合经理难以合并投资组合的实时视图
• 改善客户参与度
  • 由于缺乏手工数据，获得360度的客户视图是具有挑战性的
• 法规合规性和报告
  • 对透明度，安全性和隐私性的不断发展的监管要求需要准确，及时的数据。
• 高昂的处理数据成本
  • 约有50％的IT员工花时间为投资经理提供数据请求，而不是从数据中产生见解¹

为了通过这些逆风并实现业务目标，投资经理需要成为数据驱动。

但是，成为数据驱动的投资经理意味着什么？

投资经理在投资管理流程的全部生命周期中有效利用数据作为战略工具。这样的现代投资经理的一些关键主题是

处理多种数据：系统地将各种数据源集成到传统，市场，替代性，非结构化数据中的投资工作流程

使用高级分析：利用高级数据分析技术以获取有意义的见解以增加决策

域数据产品：改变组织文化，即从数据作为信息报告转移到数据作为产品拥有数据所有权的产品

线束AI的力量：生成的AI，ML，NLP，代理AI在投资管理的每个步骤中，效率，净新的Revue和客户参与度

成为成功数据驱动投资经理的关键

良好数据策略的关键要素之一是让Singel Vision跨越组织，即CTO，CIO和CEO与愿景保持一致，跨组织建立数据文化并利用破坏性技术进行转型之旅。

业务利益相关者应清楚地了解数据策略要提供的业务价值，这应该是特定和可衡量的。

技术，人员和过程是建立数据驱动组织的三个支柱。这些支柱需要非常小心地建造。

采用数据驱动的策略通常不仅需要技术增强功能，还需要重新评估现有的操作模型，以促进跨功能界限的更好的数据集成和协作。这需要需要强大的目标操作模型（TOM）。下图显示了汤姆的关键要素。

数据治理

• 数据所有权
• 数据管理
• 数据保护和完整性

数据质量

• 干净，有效和值得信赖的数据
• 及时，一致的数据
• 准确而完整的数据

组织结构

• 专注的组织。管理数据策略的水平团队
• 避免数据解决方案实施的孤立性质
• 具有正确技能的数据驱动文化和团队

技术

• 正确的数据解决方案工具
• 采用云计算
• 与传统系统集成

数据操作

• 数据监视
• 数据流过程管理
• 访问控制管理

投资管理生命周期的数据驱动方法

数据驱动的投资策略的有效性取决于所使用的数据的广度，深度和质量。数据的三个主要类别

1. 传统数据 – 贸易数据，财务报表，宏观经济数据，客户数据，投资数据
2. 市场数据 – 定价数据，基准，交易量等。
3. 替代数据 – 情感数据，卫星图像，供应链/逻辑数据

数据驱动的方法将确保整个投资生命周期的一致性，准确性和效率。前后，中间和后台功能的一些用途是 –

数据增强研究和α生成

• 使用替代数据（例如电子商务公司的网络流量）预测公司基础知识
• Alpha Generation-独特的投资组合构建和优化策略，以通过基准生成alpha

通过数据分析提高风险管理

• 使用ML / AI使用历史数据和经过训练的模型来预测市场波动的风险建模
• 实时监控市场风险，交易对手信用风险，流动性等，使用实时数据提要进行连续分析。

优化交易和执行

• 通过分析执行数据来衡量交易成本，交易成本分析（TCA）。
• 使用实时市场数据的智能订单路由（SOR），以确保为客户执行最佳。

改变客户报告和参与度

• 通过交互式，自助客户报告门户网站的个性化，及时和有见地的报告
• 使用NLP技术的故事讲述风格的AI动力报道

骑AI和ML的浪潮

有效实施数据策略可确保良好的质量；该组织可以使用及时可靠的数据，该组织为采用快速发展的AI技术打开了大门。

在高水平的投资管理行业准备好利用三种核心AI技术 – ML模型，生成AI和代理AI。

可以使用这些技术的一些业务功能

ML模型

• 产品管理：AI动力投资教练
• 应用程序支持：对应用程序和Finops的预测监控
• 交易：交易效率提高

生成的AI

• 投资研究：赚取摘要，
• 客户报告：以故事讲述格式，客户服务的投资组合报告
• 风险与依从性：监管变化的摘要

代理AI

• 投资运营：AI动力自动贸易对帐，贸易分配
• 客户服务：自动化客户查询和投诉决议
• 客户入职：KYC，AML和帐户使用AI代理商

概括

数据是投资经理的关键区别，可以实现产品创新，客户参与，风险管理和竞争优势。有效的数据策略通过利用数据，分析和AI功能来帮助推动业务成果。

但是，投资经理面临着巨大的挑战，例如数据错误，分散的系统，高处理成本以及动态市场和监管环境。为了克服这些挑战，投资经理应具有强大的数据策略，重点关注业务驱动力，愿景，技术和目标操作模型。这是通过高管向数据驱动的组织文化支持的转变所支持的。

随着AI技术的进步，有巨大的机会在投资管理生命周期中增加业务价值。这些技术的基础是优质数据，因此在整个组织中拥有良好的数据策略是成功的关键。