中美智能化资产管理实践方案分享
资产管理的智能化与数字化
人力资源管理：数字化管理系统可以 实现对人力资源的全面管理和优化配 置，提高人力资源的利用效率和企业 的竞争力。
数字化管理系统的优势
提高管理效率： 数字化管理系统 能够快速处理数 据，提高信息传 递和处理速度， 减少人工操作和
误差。
降低管理成本： 数字化管理系统 能够实现远程管 理和集中管理， 减少人力和物力 的投入，降低管
挑战：技术更新换代速度快， 企业难以跟上步伐
对策：合理规划技术投入， 降低成本
人才队伍建设的挑战与对策
人才短缺：具备数字化和智能化技术的人才供不应求 培训与提升：对现有员工进行技能培训和知识更新，提升其数字化和智能化能力 人才流失：具备关键技能的员工可能因更好的机会而流失 人才引进：通过招聘、合作等方式引进具备数字化和智能化技术的人才
模块化管理：将资 产按照不同类型进 行划分，实现各模 块的独立管理
集中化管理：将分 散的资产集中到一 起进行统一管理， 提高管理效率
智能化与数字化的发展背景
信息技术的发展：随着 信息技术的不断进步， 资产管理逐渐向智能化 和数字化方向发展。
市场需求的变化：随着 市场竞争的加剧，企业 需要更加高效、精准的 资产管理方式来降低成 本、提高效益。
资产管理的智能化与数 字化
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01
资产管理的发展历程
02
资产管理的智能化
03
资产管理的数字化
04
智能化与数字化在资 产管理中的融合
05
资产管理智能化与数 字化的挑战与对策
06
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资产管理的发展 历程
传统资产管理方式
手工管理：依赖人 工记录和操作，效 率低下
企业资产管理数字化创新与实践
企业资产管理数字化创新与实践数字化创新已经成为当今企业不可或缺的一部分，资产管理如此。
企业资产管理数字化创新的实践已经成为大势所趋。
一、数字化创新为资产管理带来的变革数字化创新的出现打破了传统资产管理的瓶颈，给企业带来了更为高效、智能的管理方式：1. 资产管理的可视化：数字领域带来的“云端”管理模式，使得资产管理的数据更为清晰、直观。
企业可以构建一套可视化的管理方案，做到更为精准的资产管理。
2. 资产管理的自动化：数字化对于人类来说不仅仅是一种管理方式，更是一种智能化、自动化的方式。
数字化的资产管理使得企业可以在自动化的基础上进行更为智能化的管理。
这不仅可以节省时间和劳力成本，也可以确保管理的质量。
二、资产管理数字化的实践针对企业资产管理数字化的实践，我们需要考虑以下几个方面：1. 系统定制：我们需要对于企业内部的资产管理流程进行重新定义，并根据企业实际情况制定一套适合的数字化管理流程。
这需要对企业资产管理流程进行全方位的分析，对于流程瓶颈和提高效率的地方进行优化。
2. 技术升级：企业需要对现有的数字化资产管理方案进行升级和完善。
我们可以利用大数据、云计算等技术，使得管理更加智能化，保证了资产的安全性和高效性。
3. 员工管理：数字化创新需要企业内部员工对于管理方式的转变。
员工需要进行培训和教育，以适应数字化管理的相关技术，提高员工管理素质。
三、数字化创新对于企业的益处企业资产管理数字化创新的实践不仅可以提高企业的盈利能力，而且还能给企业带来以下几个方面的益处：1. 提高效率：数字化资产管理可以使得管理时间大大缩短，同时降低了劳动力成本。
企业可以更为高效地管理自己的资产，以节约时间。
2. 提升管理质量：数字化不仅使管理方式更为智能，还能确保管理质量。
企业可以在数字化平台上对资产状态进行24小时的监测，确保资产处于最佳状态。
3. 最大程度地优化管理流程：数字化的管理方式可以最大程度地优化管理流程，加速管理效率。
AI技术在投资分析和资产管理中的实际应用案例分享
AI技术在投资分析和资产管理中的实际应用案例分享引言：近年来，人工智能（AI）技术在金融领域取得了飞速发展，对于投资分析和资产管理的实际应用也逐渐成为热门话题。
本文将分享几个关于AI技术在投资分析和资产管理中的实际应用案例，探讨其在提高效率、精确度和决策制定方面所带来的影响。
一、AI技术在投资领域中的实际应用1. 投资组合优化：传统上，投资组合优化需要依赖大量数据和建模方法进行计算。
但是，随着AI技术的发展，机器学习算法可以通过学习股票收益的历史数据，并结合新闻、社交媒体等非结构化数据进行情感分析，从而更准确地评估股票未来的风险和收益。
通过这样的方法，投资者可以更好地进行风险管理，并获得更高的回报。
2. 股票选股：AI技术可以通过扫描数以万计的公司财务报表、新闻稿、行业动态等信息数据源，并运用自然语言处理和深度学习技术进行数据挖掘，从而确定哪些公司有着良好的潜力和投资价值。
这种基于AI技术的股票选股方法相比传统的人工分析可以更快速、客观且准确。
3. 情绪分析：股市波动往往受到情感因素的影响，投资者情绪对市场趋势产生重要影响。
AI技术可以通过文本挖掘和情感分析来自动跟踪新闻、社交媒体等信息渠道中的负面或积极情绪，并将其与市场数据结合，提供更准确的市场预测。
通过这样的情绪分析，投资者可以更好地把握市场心态，做出明智的决策。
二、AI技术在资产管理中的实际应用1. 自动化交易：AI技术可用于建立智能交易系统，使得资产管理公司能够自动执行交易策略并优化交易执行过程。
例如，机器学习算法可以通过大量历史数据进行模式识别和预测，从而帮助投资者制定高效且符合风险偏好的交易策略，并帮助他们根据市场变化进行及时的交易决策。
2. 风险管理：资产管理公司通过AI技术可以更准确地对投资组合进行风险评估和分析。
机器学习算法可以识别出隐藏在大量数据中的模式，从而预测投资组合可能面临的风险，并提供相应的建议来优化投资组合和降低风险。
智能化(IB)项目运作经验交流与分享
智能化(IB)项目运作经验交流与分享智能化(IB)项目是近年来备受关注的一种新型项目类型，随着人工智能和自动化技术的不断发展，越来越多的企业开始注重智能化项目的开发和应用。
在智能化项目的运作过程中，成功的经验和教训对于其他企业开展相关项目具有重要的借鉴意义。
本文将以我司在智能化项目中的经验为例，分享从项目立项到项目交付的全过程，希望能给广大从业者提供一些借鉴和参考。
项目立项项目立项是整个项目运作中最基础、最重要的一步，成功的立项对于后续项目的顺利推进和交付至关重要。
在我们公司的经验中，以下几点事项特别需要注意：1. 项目目标明确在项目立项之前，一定要充分明确项目的目标和重要性。
明确项目目标将有助于项目团队把握项目的优先级和重点，正确理解客户需求，从而为项目后续的开发和应用奠定良好的基础。
2. 做好前期调研和市场评估在项目立项之前，企业需要做好前期调研和市场评估，深入了解客户需求以及市场发展趋势。
只有充分了解市场，才能更好地把握项目的方向和重点，从而优化项目的开展。
项目开发项目开发是整个项目过程的关键节点，既涉及到技术问题也涉及到管理问题。
在我们公司的经验中，以下几点事项特别需要注意：1. 项目管理体系建设项目开发需要建立一套完整的项目管理体系，对项目的进展、质量、风险和变更等进行全面的管控和协调。
在我们公司的经验中，建立一套有效的项目管理体系是确保项目开展的关键，它关系到整个项目的成败。
2. 技术选型与方案设计技术选型和方案设计涉及到技术和业务两个方面。
在我们公司的经验中，技术选型和方案设计包括以下几个步骤：进行需求分析和设计，制定项目计划，确定技术架构和开发方式，并分配项目资源。
这一阶段需要注意合理的时间安排、周密的方案设计，以及技术知识和业务需求的相互匹配。
3. 项目进度与质量控制在项目开发的过程中，及时控制项目进度和质量是成功开发的关键。
为了保证项目进度和质量，我们公司建立了一套有效的项目进展、质量、风险和变更的管控和协调机制，每个阶段都有相应的实施和监控措施。
实践中的资产管理挑战与解决方案
实践中的资产管理挑战与解决方案近年来，随着企业越来越重视资产管理的重要性，资产管理面临了许多挑战。
本文将探讨实践中的资产管理挑战，并提出一些解决方案。
一、资产管理挑战1. 资产追踪和登记在企业规模逐渐扩大的情况下，资产数量也不断增加，导致难以准确地追踪和登记所有资产。
此外，资产可能分散在不同的地点和部门，使得资产的实际位置和拥有者难以明确。
2. 资产评估和分类对资产进行评估和分类是资产管理的重要环节。
但是，由于不同的资产可能具有不同的价值和风险，准确评估和分类成为挑战。
同时，资产价值的波动和市场变化也为资产评估带来了困难。
3. 资产维护和保养资产维护和保养是确保资产长期价值的关键。
然而，资产使用环境可能复杂多样，导致资产维护和保养工作变得复杂而困难。
此外，维修和保养成本也是一个挑战。
4. 资产报废和处置资产报废和处置是企业资产管理的最终环节。
然而，由于法律法规以及环保要求的不断变化，资产报废和处置工作变得越来越复杂。
此外，资产报废和处置还面临着安全和技术难题。
二、解决方案1. 资产追踪技术利用现代技术，如物联网和条码识别，可以实时追踪和登记资产。
通过在资产上粘贴或安装识别标签，可以准确记录资产的位置和拥有者。
同时，使用云平台可以实现资产信息的集中管理。
2. 资产管理系统采用专业的资产管理系统可以有效解决资产评估和分类的挑战。
这些系统可以根据企业的需求和标准，对资产价值进行评估并进行分类。
同时，系统还可以通过数据分析和预测来帮助企业制定合理的资产管理策略。
3. 预防性维护措施引入预防性维护措施可以提高资产维护和保养的效率。
企业可以建立定期检查和维护计划，以及使用智能设备和传感器来监测资产状况。
这样可以及时发现和修复潜在问题，延长资产的使用寿命。
4. 环保合规措施企业应积极关注法律法规和环保要求的变化，制定相应的资产报废和处置策略。
同时，在选择资产时应考虑其环保性能和可持续性，尽量避免环境污染和资源浪费。
金融投资中的智能化管理及案例分享
金融投资中的智能化管理及案例分享在当今的金融市场中，智能化管理已经成为了一个越来越受欢迎的管理模式。
这种管理模式利用现代科技的力量来加强投资者的管理能力，同时也减少了人为的管理错误和盲目决策。
在这篇文章中，我们将介绍什么是智能化管理，它如何适用于金融投资领域，并分享一些智能化管理的案例。
一、什么是智能化管理？智能化管理是一种利用人工智能和大数据等先进科技手段，将管理过程自动化的一种管理模式。
在这种模式下，传统的管理方式被替换成由数据和人工智能算法来进行管理决策的新方法。
与传统管理方式相比，智能化管理可以减少人力成本，避免人为错误和主观判断。
同时，因为数据分析能力相对比较强，能够更精确和快速地发现问题并及时处理。
二、智能化管理在金融投资领域的应用在金融投资领域，智能化管理广泛应用于股票交易、基金管理、资产证券化以及财富管理等各个方面。
以基金管理为例，传统基金的管理过程中需要大量的专家分析和决策，而智能化管理则可以通过算法分析股票和基金的变化，进行相应的投资调整和管理。
同时，智能化管理还可以根据用户需求和个人喜好制定个性化投资建议，更加贴近用户需求和个性化投资。
三、智能化管理的案例分享1. 大数据风控模型互联网金融平台信用风控模型建设需要区分风险和识别规律。
基于大数据风控模型比起传统的办法而言更加多元化，它可以在多个维度之间进行风险评估，更能够透过人类判断之外的数据专业信息进行较为准确的评估。
2. 集成化投资管理平台金融机构一般面对的是投资端的管理，包括资产管理、资产投资组合、管理收益率等，繁琐且需要大量人工合作的作業和行事，集成化投资管理平台则可以帮跨国投资汇集数据，大降人力成本，同时统一投资管理流程，使跨国投资操作和反应更快些。
3. 人脸识别技术在进行相关业务操作时，通过人脸验证避免信息泄露或者出现机构和个体账户受到盗刷等犯罪事件。
这一方面减少了金融机构的的安全风险，并且显著的降低了业务处理的手续，合同签署时间等，提升了金融机构的业务处理能力。
智能资产管理
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制定明确的投资目标和风险承受能力：在 投资前，要明确自己的投资目标，如收益、 资产增值等，并评估自己的风险承受能力， 以制定合理的投资策略。
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定期审查和调整投资组合：市场环境不断 变化，投资者需要定期审查自己的投资组 合，根据市场变化和个人情况做出相应的 调整。
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优化资产配置：人工智能能够根据 市场数据和预测，自动调整和优化 资产配置，提高投资回报率。
实时监控市场动态：人工智能可以 实时监控市场动态，及时调整资产 配置，以适应市场变化。
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降低人为干预：人工智能可以减少 人为干预对资产配置的影响，提高 决策的客观性和准确性。
风险管理：人工智能可以通过数据 分析和机器学习技术，对市场风险 进行预测和管理，降低投资风险。
案例名称：智能 资产组合管理
案例介绍：通过 AI技术分析市场 数据，自动调整 资产组合，实现 最佳收益。
案例亮点：自动 化、智能化、高 效性
案例应用：适用 于个人和机构投 资者
拥有丰富的投资 经验和技能
熟练掌握人工智 能和大数据分析 技术
熟悉金融市场和 行业动态
具备创新思维和 敏锐的市场洞察 力
加强技术研发和人才培养：提高智能资产管理的技术水平，加强人才队伍建设，提升团队 整体素质。
强化监管和合规管理：加强对智能资产管理的监管力度，确保其合规、稳定、安全地运行。
建立合作与信息共享机制：加强与相关机构、行业协会等的合作与信息共享，共同应对智 能资产管理面临的风险与挑战。
智能资产管理的 最佳实践
创新应用：智能投 顾、智能风控、智 能交易等创新应用 在资产管理行业中 得到广泛应用
智能资产管理
智能资产管理智能资产管理是指运用先进的信号处理、数据分析和人工智能技术，对个人或企业的资产进行有效管理和优化配置的过程。
智能资产管理通过智能算法和大数据分析，能够实现资产的风险控制、收益最大化以及资产配置的合理性，为投资者提供全方位的资产管理服务。
一、智能资产管理的背景及意义随着科技的不断进步和金融市场的发展，个人和企业的资产结构越来越复杂，投资选择也变得愈加困难。
传统的资产管理方式往往依赖于人工判断和经验，容易受到主观因素的影响，且效率较低。
而智能资产管理则能够通过自动化和智能化的方式，减少人为干预，提高决策的准确性和响应速度，从而更好地应对市场的波动和风险。
智能资产管理的意义主要体现在以下几个方面：1. 提高资产配置的效率和精准性：智能资产管理借助大数据和算法模型，能够更全面地分析市场和资产的变化，找到最优的资产配置方案，提高资产的收益率。
2. 降低风险和波动性：通过对市场的实时监测和数据的分析，智能资产管理能够及时发现和应对市场的变化，降低投资风险和资产的波动性。
3. 提供个性化的资产管理服务：智能资产管理可以根据个人的风险承受能力、投资目标和时间偏好，为投资者量身定制不同的资产配置方案，满足个性化的需求。
4. 降低资产管理的成本：智能资产管理可以通过自动化和智能化的方式，降低人力和时间成本，提高资产管理的效率。
二、智能资产管理的主要技术和应用智能资产管理离不开以下几个主要技术的支持：1. 大数据分析：通过收集和分析大量历史数据，找出不同资产之间的相关性和规律，构建风险模型和收益模型，为资产配置提供依据。
2. 机器学习和深度学习：借助机器学习和深度学习算法，对海量的数据进行训练和模型优化，提高决策的准确性和预测的准确性。
3. 自然语言处理：通过自然语言处理技术，对大量的文本数据进行挖掘和分析，获取市场消息和资讯，为投资决策提供参考。
智能资产管理的应用范围广泛，可以涵盖股票、债券、期货、外汇等多个金融市场。
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该产品会根据量化模型推荐，将某些 大宗商品对应的期权资产与合适期限 的类固定收益资产相结合，让用户既 能享受浮动收益的增长空间，又可确 保投资本金不受损失。该模式非常受 用户喜爱，经常成为“秒杀”产品。
中美智能化资产管理实践方案分享
美国智能投顾市场
2015年美国智能投顾市场规模已达1.7万亿美元 到2.2万亿美元之间，未来5年的年复合增速可达 65%。 国外智能投顾面临传统资产管理业务的竞争和冲 击，为了分得市场一杯羹，采用三低策略。 管理费低，智能投顾0.25%-0.5%管理费，远
低于传统资管1%-3%的管理费。 投资门槛低，智能投顾几近零门槛，远低于
我国资产管理市场是一片蓝海。国内专业 财富管理服务的缺失，为智能投顾发展提 供一片蓝海。根据嘉信理财《中国城市新 兴富裕投资者研究》的调查显示，仅有 12%的中国投资者使用投顾服务，远低于 美国的47%。因此，国内的智能投顾，有 幸躲开了传统资管的正面冲击。 中产阶层风险承受能力低。习惯于只涨不 跌的固定收益，且更注重短期收益。中产 阶层过往财富配置集中于房地产和储蓄， 占到总财富的80%。但随着国内劳动力人 口进入拐点，房地产政策收紧，市场需求 也随即下调；同时，中国经济进入“新常 态”，银行基准利率下调，银行理财收益 缩水。居民财富不得已由不动产、储蓄流 出，但仍寻找类固定收益特征的金融产品 。
传统金融机构凭借其在客户基 础、销售渠道、资产管理能力 方面的优势，多以自建或收购 等途径切入智能投顾市场。先 锋Vanguard 仅用短短两年即冲 上智能投顾榜首，是 Wealthfront 10年所达成的资 产管理规模的 10倍。
美国智能投顾公司资产管理规模 （百万美元）
竞争之败被倒逼从To C到To B
刚性兑付是智能投顾发展的最大障碍。信托、私募等刚 性兑付产品收益高企，民间借贷收益居高不下，成为以 浮动型收益为特征的智能投顾在中国发展的障碍。
在中国的尝试：聚爱财Plus
• 固定收益，叠加浮动收益，适合中高端 人群。
• 通过与券商、期货、基金公司等合作， 整合股票、基金、债券、大宗商品、衍 生品、美股、港股、日股等全球资产。
国内金融机构的投资管理能力和投资标的有限，很难分 散风险。截至 2016 年底，美国 ETF 市场存量达 1716 支，管理资产规模达到 2524 万亿美元。国内ETF仅不 到150支，管理资产规模4000亿元人民币，且指数类ETF 和货币ETF几乎各占一半。指数类ETF与股票大盘的相关 性高达98.7%，很难有效分散风险。此外，国内现存开 放式股票基金838支，与大盘相关性0.71，股债混合式 基金2729支，与大盘相关性为0.53。单纯通过基金的组 合，很难分散风险。
2015-07-02
2015-08-27
千股跌停 变股票看多为看空期权
美股
11%
美元
23%
固收
39%
A股（看空）
27%
2015-11-02
2015-12-28
美联储加息 增配黄金资产避险
黄金
33%
美元
19%
A股 固收 29%
19%
高效智能资产配置模型
根据用户选择的投资期限、保底收 益、投资期限的成本利率以及该期 限期权费率，个性化定制组合的固 定收益和浮动收益的配比。
竞争层面
独立智能投顾
传统资产管理机构
获客成本
品牌弱，获客成本高。再加上 “三低”策略，入不敷出。按照 用户获取成本300美元计算，按 照千分之2.5的管理费收入，用 户终身价值必须达到12万美元才
能打平。
品牌优势明显，可迅速转化线下 客群到线上。Vanguard依靠转化 2000多万存量用户导流向智能投
顾平台。
留存成本
产品依靠传统资产管理机构，管 理费不会低于传统资产管理机构。
收益取决于底层资产。
产品管理能力强，管理费低。 Vanguard基金产品平均的0.14% 费率更是远低于行业平均0.66% 水平，并且89%基金实现超过行
业平均水平的表现。
收入
三低策略导致管理费远低于传统 资产管理机构。
பைடு நூலகம்
智能投顾在中国的机遇和挑战
传统资管动辄100万美元的投资门槛。 服务成本低，用户大多只能与机器交互，而
没有人工服务辅助决策，如需人工服务，则 管理费增长到1%左右。 以Wealthfront、Betterment等公司计算，平均 账户投资金额4万美元，年均管理费率在0.25%， 单账户年均管理费收入仅100美元。
美国智能投顾与传统资产管理的竞争
聚爱财自主研发50余个自动化资产 配置模型，从多个维度为用户甄选 股票、基金、期权、期货、固定收 益类等金融资产。
• 通过自主研发的50多套金融量化投资算 法和资产配置算法，根据用户风险承受 能力、期望收益、期限等因素，为用户 个性化推荐最优投资组合。在最大化用 户收益的同时，降低单一资产的风险。
• 产品2015年8月上线，为用户推荐的资 产组合收益稳健，用户平均可获得 10%~20%的收益率。
聚爱财Plus: 固收叠加浮动收益
中国不可照搬美国模式
首先，中国中产阶层80%的财富配置集中于房地产和储 蓄，过往收益几乎只涨不跌。把美国那一套纯浮动收益 的ETF组合搬到国内，一旦亏损，普通人很难接受。此 外，美国人做ETF，看长期，美国股市长期以来相当稳 健，纳斯达克和纽交所指数自1990年来内部年化收益稳 定在5%到10%之间，已近类固收产品。而在中国，老百 姓出于对新生事物的不信任，试水智能投顾更是只看短 期收益，一旦亏损，马上撤出，也就不难理解。
根据市场变化的智能调仓建议
5,500.00 5,000.00 4,500.00 4,000.00 3,500.00 3,000.00 2,500.00
2015-01-05
2015-03-09
央行降息
提升A股股票权重
美股 美元 港股12% 5%
9%
A股
固收
45%
29%
聚爱财Plus 动态组合调整
2015-05-06