张健华：财富管理数字化与金融数据要素价值实现

作者：IMI财经观察 来源： 头条号 99804/07

导读3月24日，“数字经济时代财富管理数字化进程”暨《中国财富管理能力评价报告（2022）》发布会暨大金融思想沙龙（总第202期）在北京举办。清华大学五道口金融学院教授、中国数字金融合作论坛秘书长张健华出席发布会并发表主旨演讲。他认为，在数

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导读

3月24日，“数字经济时代财富管理数字化进程”暨《中国财富管理能力评价报告（2022）》发布会暨大金融思想沙龙（总第202期）在北京举办。清华大学五道口金融学院教授、中国数字金融合作论坛秘书长张健华出席发布会并发表主旨演讲。他认为，在数字经济时代，如何实现财富管理数字化并发挥金融数据要素价值是个亟待解决的问题。财富管理数字化转型是大势所趋。首先，传统财富管理行业仍然存在产品不够丰富、机构投资、管理能力不足的问题，而这些问题正好可以通过数字化方案解决。其次，财富管理数字化、智能化升级离不开数据要素的有力支撑，而大数据分析是财富管理数字化转型的基础能力。此外，流通是数据成为生产要素的充分必要条件，数据如果缺乏流通就没有市场，没有市场，则要素的价值就无法实现。最后，在数据的采集方面个人信息采集处理须得同时遵循“充分授权”、“最少”、“必要”三项原则，但是目前“最少”和“必要”范畴在数据实际采集过程中难以界定。此外，数据主体的二次授权原则也需要引起重视，需要防止“一次授权多次使用”以及“链式使用”所引发的风险。

以下为嘉宾发言全文：

结合着今天的论坛的主题以及近期的研究，我基于数字化转型的背景下财富管理问题以及今天发布的《中国财富管理能力评价报告（2022）》，谈一谈自己的看法。我仔细阅读了这份报告，我认为这是一份质量上乘的报告，涵盖了近年来中国数字化转型过程中的全新内容。我简单分享一下我阅读完这份报告的一些感受：

01

国内的金融形势正在悄然变化

首先，根据《中国财富管理能力评价报告（2022）》的数据显示，目前中国金融行业的结构虽然说还是银行业为主，但实际上近年来金融业结构也在悄然发生变化，尤其是数字化化发展指数中基金业的变化巨大。银行业虽然占比仍然排名第一，但主要原因是银行业管理资产的规模和资金量大。在管理能力的排名方面，在公募市场上最具有竞争力的还是公募基金。我原来就职于银行的时候，银行旗下的理财公司对标和学习的对象就是公募基金。

其次，第三方机构的作用逐渐凸显。除了金融机构自建的销售平台，目前排名前十的机构中包含两家通过第三方机构搭建的平台企业，与它的渠道能力和科技能力密不可分。平台经济凭借强大的技术实力、数据能力以及庞大的客户群和数据优势，在财富管理市场上为整个金融市场的发展，尤其是数字化转型发挥了相当大的作用。

上述是我的两点感受，也是对这个报告做的简单评价。

02

财富管理数字化转型是大势所趋

1. 传统财富管理行业的主要问题

财富管理数字化转型现在已经是一个不可回避的问题。传统的财富管理一直以来面临着一些问题：首先是产品还不是特别的丰富，也不能满足各类投资者的需求。目前银行理财产品所占的比重仍然最大，但是银行理财产品是否一定是最好的理财产品？从客户需求角度出发其实不见得，因为从前客户的选择较少，此外大多数客户的触达渠道仍是银行。当然，我国的银行业也存在若干优势，首先中国属于银行主导的间接融资体系；其次，中国的银行非常安全，刚才吴校长也提到，中国对银行的客户保护还是比较好的，凡是正经的商业银行客户基本上不会让你受太大的损失，就算是一些银行的倒闭案、破产案，比如近期影响较大的“包商事件”。第三，中国也有自己的存款保险制度。从前美国的存款保险制度规定每个账户的最高承保金额为25万美元，因此为了维护金融安全稳定美国的做法也并不完全按照规定执行。以前在处理金融危机时有人质疑中国的政策是否过多地保护了投资者，或者对金融机构的存款保护得比较多。其实，这可能跟我们的客户结构，以及绝大多数居民的金融财产都在银行的现状息息相关。

2. 财富管理数字化转型是大势所趋

从财富管理的角度来说，银行不能过于自满，因为现在的客户规模都是因为历史原因形成的。此外，结合我国对银行业的相关保护措施以及历史上的表现，才导致银行并没有出现太大的风险，但是未来并不能排除一些小银行存在暴雷的风险。对暴雷银行的处置很大程度上会影响公众对银行业的信心，届时银行客户是否还会保持忠实，客户黏性是否还这么强？

另一方面，机构投资管理能力也存在不足。虽然目前具有一定的竞争性，总体而言基金业比较好，但是在市场行情不好的时候收益率也会跌破净值，甚至是号称比较安全的、以固定收益为主的理财产品，也有一段时间整体上收益率也跌破净值，这也反映了我们整体上对市场的判断能力较弱，因此管理能力总体而言还是较为欠缺。中国的银行业虽然占比较大，但一旦理财真正净值化，禁止银行业用自身的资金池业务进行贴补，很多问题就暴露出来了。专业的理财子公司管理能力同样存在不足，还有其他一些方面，比如销售方面的不合规现象，特别是一些比较复杂的理财产品，也导致对投资者的保护不足。当然，另一方面的问题在于中国居民自身的金融素养还在培养过程中，仍有待提高。

近年来，整个财富管理行业的数字化进程正在加快，为财富管理提供了一些坚实的技术支撑。各行各业其实都在进行数字化，很多的数字化或者说金融科技的技术运用，包括云计算、大数据、人工智能、区块链等技术，运用最多的就是金融领域。其中，银行业应该说是最早运用这些技术的行业，为了保证银行体系的运行安全，再加上银行资金充裕，运用的技术几乎都是最好、最安全的。中国人民银行的反洗钱系统，采用的全都是世界上最大的数据系统，它的处理能力非常强。

上述举例是想说明中国金融部门在对金融科技的运用方面是走在世界前列的。此外，我国在互联网金融方面的应用实际上也是走在世界前列。财富管理这个领域目前也一样，很多技术的应用也开始逐渐发力，但是目前整体上和银行、证券业以及资产管理类机构的投入相比还有比较大的差距。证券业的投入目前连续两年保持在20%以上的增速，2021年的投入达到300多亿。但这一投入规模和银行比还差很多，银行业目前的投入规模是2078亿，中国工商银行一年的投入规模大概是280亿。相比之下，华夏银行目前的投入规模大概是40亿，和大型银行相比差距仍然巨大。在技术上的大量资金的投入最终一定能在服务手段上体现出来，并最终转换成产品、服务以及自建渠道上的优势。

为什么说财富管理领域仍有机会呢？首先，目前国家政策鼓励增加城乡居民的财产性收入，因此财富管理未来一定大有作为。目前中国的财富管理规模已经是世界第二，未来随着中等收入人群的增加，财富管理的需求量会更大。另外，现在随着互联网技术的广泛使用，我们覆盖的“长尾客户”越来越多，很多原来无法覆盖的客户现在也存在财富管理的需求，因此我认为这是未来财富管理领域的机会。

3. 数字化助力财富管理业务转型

数字化转型可以在哪几个方面为财富管理助力呢？首先就是营销方面，有助于实现客户分类的精准化。可以通过对客户画像进行深入的分析，把合适的产品卖给合适的对象，对客户有一个准确的定价，在数字化时代是可以做到个性化的，可以做到“一人一策”，甚至是为每个人进行单独定价。另一方面是智能投顾，投顾分工实现精准化营销。如何实现“精准化”呢？为了给大家在投资理财时提供比较安全可靠的收益，并且实现风险收益更精准的匹配，这其实需要有很好的投顾做支撑，这也是财富管理的核心竞争力所在。此外，产品多元化也是实现精准化营销的重要抓手，通过我们对市场的分析和对大数据深度的挖掘，可以开发出不同的理财产品，提供更多的服务品类，从而满足更多客户的需求。因此，产品多元化是未来数字化时代的特点，不是简单的归类。这是数字化转型可以发挥的作用，其实还有很多内容可以继续深入探讨。

03

财富管理数字化对数据的客观需求

实际上，商业银行近年来一直在进行数字化转型。经过多年的实践后，我得出一个结论：真正的数字化转型其实不在于硬件和所谓的模型，而是在于数据。硬件可以花钱买，软件可以外购，也可以招聘软件工程师自行研发，但数据还是要靠自身积累。如果缺乏数据来源，模型也训练不好，因此数据仍是核心。去年底中共中央、国务院颁布的“数据二十条”里面谈到了很多关于怎样进行数据产业化，如何让数据流起来，让数据实现要素价值。其实几年前国家就已经把数据列为一种新型的生产要素。它和其他生产要素不是完全一样的 。

1. 金融机构诸多业务需要多元化的数据

今天，我想跟大家分享的主题就是数据的重要性、数据的管理以及数据要素化到底有什么样的要求。数据有很多，那么在收集客户信息的时候哪些是有用的？对企业来说数据有一大堆，包括企业的工商信息、个人信息、客户信息等等。数据中到底包含什么样的资源，既有公共信息，也有私有机构的信息。另外，我们可以从什么样的事件中搜集信息。我们有多种信息可以用于产品设计端或者营销端，不论在是产品设计端还是说对客户的分析上，都可以收集大量的信息。

2. 财富管理数字化、智能化升级离不开数据要素的有力支撑

作为银行，重点发力的主要环节有哪些？我认为主要是业务数据化、数据场景化、场景智能化。其他机构在进行数字化时总体思路也是这样。我们把所有的业务由原来的手工操作变成电子化，然后又进行网络化，之后又进行移动化，这些是信息化和自动化的过程。但是迄今为止，所有的业务其实都变成了数字，无论是以前的图像、文字、数据、表格、结构性的和非结构性的信息，最后可能全部归结到数据数字化。所以我说所有业务最后一定要数字化。业务数据化或者是数据数字化既来源于深度挖掘已有客户的信息，即把自身业务和全部流程数字化，同时也可以外购一些外部数据。数据一旦要素化，并且可以进行流动，将会有很多数据的外部获取渠道以及合规的流动渠道。

那么数据来自于哪里？其实来自于场景。数字经济一个特别典型的特征就是很多时候全部进行了数据场景化。数据场景化有大的场景，比如众所周知的大型平台，另外也有很多小的场景。最后是数据智能化，很多时候要通过大量的后台分析技术和人工智能算法把这些数据价值真正地挖掘出来。

3. 大数据分析是财富管理数字化转型的基础能力

数据是财富管理数字化转型的基础，我们只有不断地提高大数据分析能力才能精准地构建客户的标签，客户的画像，完善客户的信息等等。借助大数据分析技术，我们可以挖掘到客户的偏好，包括投资偏好、风险偏好，增加客户黏性，防止异常交易，提升销售的精准度等等。

总之，每家机构面临着不同的环境，一是已有的业务关系如何变成自己的信息渠道，二是根据自己业务的发展能不能找到外部潜在的数据来源。

04

金融数据要素价值实现

金融业数据要素实现的时候会遇到几个问题。我首先给大家简单地梳理一下数据的概念。数据要素和传统生产要素有所区别，虽然同样叫生产要素，传统的生产函数里包含的是劳动力、土地，后来加入了资本、技术，后来还有人加入企业家才能，这些可能都作为一些生产要素。

1. 数据概念与要素特征

但是数据要素和传统的生产要素完全不一样，它有它的特点：

首先，数据是不被消耗的，它在生产和消费过程中逐渐积累，具有边际报酬递增的特点，即数据规模可以越做越大，可以无限扩张。这就是为什么大家可以看到平台企业越发展越大，但这些平台的前期投入是很大的，成功的平台前期都在“烧钱”，也承担了巨大的风险。现在有很多企业都是根据用户的搜索进行定价，比如我们经常在网上订票，搜索多了之后票价就会上涨，这其实就是企业根据用户的搜索记录采取的定价策略，从而实现精准营销。用户给企业贡献了数据和流量，训练了它的模型，因此在这种情况下平台数据就会有边际报酬递增的效果。

其次是数据的依赖性。因为数据自身是不能发挥作用的，而是要依托其他的传统要素。不管是对资本的影响还是对劳动力的影响，都需要依赖于传统生产要素。同时，数据对网络和算法等技术也具有依赖性。网络是硬件，技术和算法是软件，数据离不开网络和算法，也就是说它离不开硬件的支撑，也离不开软件的支撑。

第三，数据还具有渗透性。数据产生以及来自于其他要素的使用，不是无缘无故产生的，而是在生产交易过程中来源于一些传统的生产要素，所以数据也具有渗透性和合作性。

最后，数据的经济特性方面，一是具有正的外部性，我们经常讲的外部性以负的外部性为主，但数据却有比较强的正外部性。二是数据存在规模经济性，规模越大，成本越低。规模经济就与边际报酬递增的特性互相联系。三是，数据具有非竞争性和非排他性。很多数据，比如政府的海关数据和工商登记数据，在网上是完全公布的，因此属于公共信息，具有非竞争性。

2. 流通是数据成为生产要素的充分必要条件

但有时候数据的使用也存在一定的约束，因为数据在使用过程中的核心问题就是确定数据的产权。数据的权属确定是非常重要的话题，我在平台上使用的数据归我本人还是归平台所有？现在《个人隐私保护法》和《数据安全法》两个基本的法律禁止随意去交易数据，但数据的权属到底如何归属？目前这个问题还没有得到一致性的认可。至少大家都认为，数据在一定的条件下应该允许它进行流通，否则就会形成数据孤岛，这不利于数字经济社会的建设与实现。因此，数据一定是要具有非独占性与非排他性的。

3. 金融数据要素大规模流通离不开市场化交易

数据的权属确定之后，下一个环节就是数据的流动问题。没有流通就没有市场，没有市场数据的要素价值就没办法实现，没有办法实现数据的要素价值数据流动的市场就无法建立。数据的流通有两种形式，一类是公共数据的流通，比如说政府的公共信息就是对外开放的。还有一类是私有数据的流通，因为有些私有机构产生的数据是有成本的。这个成本只能通过交易机制进行弥补，只有这样才能培育出数据交易的市场。

04

关于我国金融业数据规制的思考

金融行业的数据需求量其实是最大的，对第三方数据的使用也最多，但也最容易触雷。对数据安全的保护以及对消费者的隐私保护是特别重要的话题。为什么吴校长提到了这一轮的金融改革的其中一个重点就是把消费者保护的职能全部归结到未来的金融监管总局里，从而加强了对消费者的保护。特别是在现在新的数字经济时代，我们的信息很容易在不知情情况下被他人使用，尤其是被一些诈骗分子利用，这是非常可怕的。从前，我们对消费者的保护没有那么重视，而国外已经把消费者保护提升至和整个金融风险并列的高度。

1.有关金融行业数据采集的思考

在金融信息采集的时候要遵循几个基本原则，包括“充分授权”、“最少”和“必要”这三项原则。现在“最少”和“必要”在数据采集的过程中比较难遵循。央行出台的征信业务管理办法中明确了征信的采集信息的要求，但这些要求还延伸不到信息收集环节。另外要纳入的征信信息范围过大，金融机构和科技机构在合作的时候，第三方数据如何交付，这是一个难题。究竟征信范围要如何界定？这也是目前亟需讨论的问题。

2.有关金融行业数据交易的思考

《个人信息保护法》里也对金融信息的采集有一些基本要求，尤其是对处理目的、处理方式以及处理信息的种类。当个人信息发生变化时，数据的采集要重新取得个人同意。比如，平台在第一次使用用户的数据时，如果平台再拿着我们的数据要与金融机构合作，这个环节就存在一个“二次授权”的问题。对于征信机构，如果征信机构再跟金融机构合作，这又面临一个“二次授权”的问题。是否每一次都要进行必要的授权？我觉得，从保护消费者的角度而言，只要是变更了使用用途，《个人信息保护法》规定每一次都应该进行一次授权。此外，我们要防止一些APP在采集用户信息时通过所谓的格式化的条款将用户信息进行“一次授权多次使用”以及“链式使用”。因此，目前仍有很多问题亟待解决。

上述就是我今天想跟大家分享的关于财富管理数字化和金融数据要素价值实现遇到的几个问题，请大家批评指正。谢谢大家！

整理：林焰

监制：安然

版面编辑｜王懿萱

责任编辑｜李锦璇、蒋旭

总监制｜朱霜霜

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