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麦肯锡:2019年-2025年中国公募基金将保持18%的年复合增长率

陆家嘴传媒  · 公众号  · 金融  · 2020-12-28 20:32

正文

2018年4月27日资管新规正式发布已经过去两年多。

截至2020年上半年,中国大资管市场整体管理资产规模高达116万亿元人民币,已经成为全球仅次于美国的第二大资管市场,但是相较2013-2017年高达33%的年复合增长率,2017到2020上半年的资产管理规模 不升反降

在通道业务收缩、保本理财淡出市场、产品净值化转型的背景下,以公募基金、基金专户、私募证券投资基金、私募股权投资基金和保险资管为代表的 主动管理 先发优势类资管机构2020年上半年管理的资产规模超过59万亿元,首次超越以信托、券商资管、基金子公司和银行理财为代表的资管机构。

12月28日——全球管理咨询公司麦肯锡发布《麦肯锡中国银行业CEO季刊》2020年冬季刊——《全球资管行业数字化转型战略蓝图与实践》。本刊内容聚焦于资管科技这一热点主题,剖析全球领先实践者的转型经验,为中国资管行业提供借鉴。
麦肯锡预计,到2025年,中国资管市场整体管理规模将从2020年上半年的116万亿升至196万亿,2019-2025年均管理资产增速将超过9%。
同时,结构性变化将进一步持续,以公募基金为代表的主动管理先发优势类机构将保持14%以上的年化增长率,其中公募基金将以18%的年复合增长率领跑市场增量管理资金净流入;同时以银行理财为代表的积极推动主动管理的资管机构将在未来5年逐渐重拾增长。
科技数据能力将拉开头部机构和一般机构差距
根据麦肯锡调研,全球领先资管公司正在积极推动数字化在资管全价值链的应用。其中,数据应用又是推动数字化战略的焦点。
数字化领先资管机构在 数据领域的投入已经超过基础架构、应用开发等其他科技投入 ,达到整体科技支出的30%,远远超过市场平均。
长期以来, 销售 营销 领域是数字化战略落地的重点,已经有60%的领先资管机构开始推动数字化直销平台的建设,40%的领先资管机构开始推动B2B2C分销数字化举措的实施。此外,值得关注的是已经有36%的资管公司开始推动数字化在 投资管理 领域的应用。此外风险/合规管理、客户运营也是全球领先资管机构在中后台领域数字化的重点。

麦肯锡全球资深董事合伙人曲向军表示:“我们认为,未来三到五年将是中国资管行业竞争冲刺的阶段。而要在大资管各个赛道脱颖而出,领先资管机构不仅要具备转型的决心、清晰的战略和商业模式,更要大幅提升专业能力。其中资管科技和数据应用能力无疑已成为中国领先资管公司目前关注的热点。”

数字化赋能 投资
投资能力是资管机构的核心竞争力。
麦肯锡认为数字化有助于领先资管公司输出长期稳定的超额业绩,特别是能将投研这一传统能力提升为平台化、工业化的能力。
未来,数字化将在智能投研、智慧投资、算法交易、工业化投研平台建设等领域赋能投研和投资管理。
在智能投研方面,业内探索的重点是通过采集非结构数据,以及和传统投研数据进行整合分析从而产生洞见。比如全球领先资管公司正在积极探索 卫星数据 公司财报语义 情感分析 对基本面投研的赋能和互相验证。
在智慧投资领域,以桥水、2Sigma等为代表的对冲基金无疑处于行业前沿,他们正在积极探索通过人工智能技术替代人工投资决策的资产管理模式。而传统资管巨头聚焦的核心更集中于如何利用新技术赋能基本面投资,比如全球领先资管公司正在探索通过行为金融学和机器学习技术的结合,识别出投资经理的 偏见倾向 ,从而在其投资决策过程中给予自动化的提醒和追踪,帮助其提升决策水平。
在算法交易领域,除了对于量化投资交易的支持以外,ETF也正在成为算法交易支持的热点。比如全球领先资管公司正在积极探索智能化交易排期工具对ETF投资的赋能,通过实时监测市场动态, 基于大数据模型推荐交易实施计划,优化交易执行决策,控制成本。
除了点状的技术应用,全球领先的资管公司正在积极推动 工业化投研平台 的建设。比如建设覆盖重点行业的知识图谱,实现行业研究的体系化和自动化。全球领先资管机构也在积极推动将智能投研金融科技内嵌入其投资研究。
资管公司的科技困惑
根据麦肯锡过去三年与中国领先资管机构的交流,中国资管公司的科技平台建设普遍存在以下三大痛点:
1.内部多个系统林立、业务系统流程割裂、信息割裂:业务流程在不同的系统之上运转,互相割裂。系统之间的数据标准、数据来源和更新时效不统一,差错率高,无法有效实现数据应用的赋能。
2.系统的底层架构和应用功能仍然比较传统:系统架构的云化和开发化程度不够,多数现行系统仅仅能够支撑业务流程运营,缺乏管理信息和业务导向的应用系统功能模块,无法有效赋能前线业务和支撑大数据分析。
3.科技治理模式以被动接单,外包开发为主:科技团队普遍较小,承接的大量开发工作以运营类、报表类等低价值开发工作为主。

“业务部门提不出需求,需求仅仅停留在非常基础的流程数字化或者数据提取自动化阶段”







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