2018年，中國公募基金行業(yè)迎來第二十年。20年前，中國第一家公募基金公司成立，開啟了中國財富管理的新格局。中國基金行業(yè)已成為國家金融體系的重要子行業(yè)，截至2018年1月底，公募基金資產(chǎn)管理規(guī)模達(dá)12.17萬億元，產(chǎn)品近5000只，基金資管機(jī)構(gòu)128家，累計實現(xiàn)盈利超過2萬億元。博時基金管理有限公司（以下簡稱博時基金）成立于1998年7月13日，是國內(nèi)首批成立的五家基金管理公司之一，也是目前我國資產(chǎn)管理規(guī)模最大的基金公司之一。

　　近年來，大資管、國際化、互聯(lián)網(wǎng)金融、金融科技持續(xù)推動著基金行業(yè)高速發(fā)展。博時基金業(yè)務(wù)迅猛發(fā)展的背后就少不了IT的支撐。近日，在“2018 Teradata大數(shù)據(jù)峰會”上，博時基金信息技術(shù)部總經(jīng)理車宏原向記者娓娓道來博時基金信息化尤其是行業(yè)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)之路。

　　老思路撐不住新發(fā)展

　　車宏原介紹，基金公司傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯就是通過直銷和代銷渠道募集資金，對資金進(jìn)行投資管理，為投資者創(chuàng)造價值。業(yè)務(wù)線有兩條，一是募集資金，二是投資。募集資金主要靠渠道，傳統(tǒng)渠道是以銀行為主，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)第三方銷售、互聯(lián)網(wǎng)直銷渠道業(yè)務(wù)量也顯著增加。

　　博時基金支撐業(yè)務(wù)的核心系統(tǒng)有三大類，一是募集資金端的注冊登記系統(tǒng)，負(fù)責(zé)投資者的開戶登記及清算；二是投資端的投資交易系統(tǒng)；三是估值系統(tǒng)，銜接募集資金端和投資端，給基金產(chǎn)品估值，讓投資者可以按估值來買基金的份額。

　　車宏原介紹，就整個金融行業(yè)而言，基金公司的體量相對于銀行、證券都比較小，早期的系統(tǒng)建設(shè)采用的是快速見效的模式。具體到數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)，根據(jù)數(shù)據(jù)量特點和業(yè)務(wù)需求，博時基金早期主要是采用分散的數(shù)據(jù)集市的模式來建數(shù)據(jù)中心，如投研數(shù)據(jù)中心、銷售數(shù)據(jù)中心等。這種模式下，數(shù)據(jù)中心與業(yè)務(wù)應(yīng)用是高度吻合的，但集市是分散的，數(shù)據(jù)不是集中的。其優(yōu)點是起步容易、見效快、成本低；但缺點也很明顯，就是數(shù)據(jù)到一定規(guī)模，系統(tǒng)就出現(xiàn)瓶頸，性能不夠，可擴(kuò)展性差。

　　近年來，在大資管、國際化和互聯(lián)網(wǎng)金融背景下，基金公司業(yè)務(wù)已經(jīng)發(fā)生很大的變化，對IT的需求也發(fā)生了很大的變化。“行業(yè)初期只有傳統(tǒng)的公募基金，提供5×8小時的服務(wù)，業(yè)務(wù)和系統(tǒng)相對都非常簡單。但現(xiàn)在不一樣了，”車宏原介紹，一方面，有公募、專戶、年金、社保等多種形式的產(chǎn)品，有全球化投資，有股權(quán)、債權(quán)類投資子公司，以及財富管理、智能投顧等更豐富的服務(wù)形式。同時，互聯(lián)網(wǎng)金融讓投資者的日常生活與基金業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián)，需要支持7×24小時的服務(wù)和巨大的業(yè)務(wù)量。最近的熱點是金融科技，對云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用提出了很高的要求。這些因素都讓博時基金的IT系統(tǒng)和計算需求越來越復(fù)雜，以數(shù)據(jù)集市模式來支撐如此的數(shù)據(jù)計算與分析需求，它越來越“力不從心”。

　　呼喚新一代數(shù)據(jù)平臺

　　數(shù)據(jù)分析是為業(yè)務(wù)服務(wù)的。在募集資金端的數(shù)據(jù)分析是為了進(jìn)一步了解市場，做精準(zhǔn)營銷和客戶服務(wù)；在投資端，數(shù)據(jù)分析是為了提高投資業(yè)績、提高投資回報水平；另外還有風(fēng)險控制、產(chǎn)品規(guī)劃設(shè)計、基金運(yùn)營、公司整體管理決策等方方面面都需要數(shù)據(jù)分析。

　　基金行業(yè)過去是從建設(shè)效率角度考慮，多采用應(yīng)用驅(qū)動的分散的數(shù)據(jù)集市，企業(yè)級統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺建設(shè)起步較晚。車宏原坦言，雖然已經(jīng)普遍建立了市場營銷類、投研報表類、資訊類、管理類等數(shù)據(jù)分析型應(yīng)用，但這些系統(tǒng)間相對獨立，既有數(shù)據(jù)重疊，也有數(shù)據(jù)缺失，不能形成共享整合的企業(yè)級數(shù)據(jù)平臺，無法為公司分析決策提供完整的信息。同時，各個部門分析需求各異，造成各種數(shù)據(jù)分析平臺的野蠻生長，進(jìn)而導(dǎo)致洞察片面、產(chǎn)生分析能力瓶頸以及管理上的高復(fù)雜性。

　　總而言之，數(shù)據(jù)價值未得到充分應(yīng)用，博時基金需建設(shè)行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)級新一代數(shù)據(jù)平臺。

　　另外一方面的背景是企業(yè)對數(shù)據(jù)價值的認(rèn)識。越來越多的企業(yè)意識到數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)，數(shù)據(jù)能驅(qū)動業(yè)務(wù)的發(fā)展、轉(zhuǎn)型、和變革。這些理念和認(rèn)識，也是新一代數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的驅(qū)動力，是新一代數(shù)據(jù)平臺建設(shè)需求所考慮的因素。

　　新一代數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)目標(biāo)是要綜合利用各種技術(shù)工具，激活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)的價值、提升數(shù)據(jù)的驅(qū)動力、提升科技的支撐力。為滿足上述需求，新一代數(shù)據(jù)平臺需要建立數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩大業(yè)務(wù)能力，建立數(shù)據(jù)管理、平臺計算、平臺服務(wù)三大平臺支撐能力。在考慮系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)的同時，需要考慮系統(tǒng)建設(shè)的約束條件，以實現(xiàn)最合適的投資回報。換句話說，車宏原介紹，它需要全面整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)充分交流、共享和融合問題，解決重復(fù)開發(fā)和數(shù)據(jù)不一致等問題，需要實現(xiàn)在功能、性能、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)服務(wù)、價值挖掘等方面能力的提升，同時還要實現(xiàn)對主數(shù)據(jù)的管理能力，實現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)的分析處理能力。

　　具體而言，對數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)需求，車宏原從幾個方面來梳理。在營銷和客服方面，需要支持渠道分析、銷售業(yè)績歸屬分析、客戶畫像、客戶行為分析、精準(zhǔn)營銷、客戶收益分析、智能客服、智能投顧等功能；在產(chǎn)品管理方面支持產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品比較分析、市場評價、FOF、智能投顧等功能；在合規(guī)和風(fēng)險方面，需要實現(xiàn)投資組合風(fēng)險分析和預(yù)警、投資組合績效歸因分析、統(tǒng)一的監(jiān)管報表等；在基金運(yùn)營方面需要做到運(yùn)營類查詢和報表、操作性風(fēng)險警示；在經(jīng)營管理方面要實現(xiàn)各項經(jīng)營指標(biāo)分析、管理駕駛艙、多維分析報表；在投研和量化方面要支撐宏觀策略研究、投資組合分析、投資輔助決策、智能投顧、量化模型訓(xùn)練與驗證、大數(shù)據(jù)指數(shù)研究、輿情與市場熱度分析等。

　　MPP+ Hadoop搭平臺

　　一期建設(shè)見成果

　　要做什么定了，那怎么做呢？經(jīng)過綜合考量，博時基金決定用以MPP為主，MPP和Hadoop有效互補(bǔ)的技術(shù)架構(gòu)來搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，從而平衡成本、性能、可擴(kuò)展性等多方面因素。

　　就像所有的系統(tǒng)選型一樣，博時基金數(shù)據(jù)平臺選型也是經(jīng)過了對多家技術(shù)產(chǎn)品的論證對比。MPP有好多家供應(yīng)商，Hadoop技術(shù)方案發(fā)展也很快，最終選擇了以Teradata的MPP為核心，做傳統(tǒng)的核心業(yè)務(wù)的支持，以Hadoop為輔助，做半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理以及歷史數(shù)據(jù)的儲存和處理。

　　為什么會選擇Teradata？“我們看重的是平臺、模型和方法論等方面的綜合能力，Teradata在這方面全球領(lǐng)先。”車宏原說，“建數(shù)據(jù)平臺是個非常大的工程，難度會很大、周期會很長，數(shù)據(jù)平臺建設(shè)偏離目標(biāo)、周期拖得很長、成本失控，甚至項目失敗的案例并不少見。先進(jìn)的模型、科學(xué)的方法論和成熟的經(jīng)驗，可以為我們項目的成功提供保障。”

　　博時基金企業(yè)數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)，采用了數(shù)據(jù)倉庫之父Bill Inmon提出的范式建模方法論，這種方法需要一次性整合企業(yè)數(shù)據(jù)、初期建設(shè)難度大，但是有利于對業(yè)務(wù)的長期支持、特別是對業(yè)務(wù)變化的支持。

　　范式建模方法對數(shù)據(jù)模型的要求非常高，在建設(shè)過程中，博時基金結(jié)合自身的經(jīng)驗積累對Teradata的金融行業(yè)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行改進(jìn)，形成適合基金行業(yè)的數(shù)據(jù)模型，填補(bǔ)了行業(yè)空白。

　　事實證明，博時基金的選擇是正確的。“我們僅用不到九個月就完成了第一期建設(shè)，完全實現(xiàn)項目計劃的要求，完成了對18個內(nèi)部系統(tǒng)和6個外部數(shù)據(jù)源的整合，外部數(shù)據(jù)源包括國內(nèi)的資訊系統(tǒng)和全球的資訊系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫表有1100多個，數(shù)據(jù)的字段有將近3萬個。這么大的工作量，如果沒有一定的套路來做，很難在這么短時間完成，還可能做著做著就亂了。是正確的決策讓我們順利地完成了數(shù)據(jù)整合。”

　　對于博時基金大數(shù)據(jù)平臺一期建設(shè)的成果，車宏原從以下幾個方面來總結(jié)：

　　第一，數(shù)據(jù)整合效果明顯。全部內(nèi)部系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)入倉，為企業(yè)決策提供了完整的視圖。領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙可以通過簡潔直觀的可視化展現(xiàn)，及時掌握運(yùn)營狀況，銷售、投研等多數(shù)據(jù)源的整合，形象化凸顯的重點指標(biāo)，同時可以實現(xiàn)交叉、分組、多維度數(shù)據(jù)鉆取。

　　第二，建立指標(biāo)中心，解決了以前系統(tǒng)規(guī)劃的不足。過去，復(fù)雜指標(biāo)數(shù)據(jù)都在軟件代碼中定義，而新的指標(biāo)中心作為數(shù)據(jù)平臺一個清晰的數(shù)據(jù)層次，涵蓋了公司的主要業(yè)務(wù)范圍和相關(guān)數(shù)據(jù)，對內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)化處理，支持維度和指標(biāo)的自定義，解決了過去架構(gòu)下重復(fù)開發(fā)、數(shù)據(jù)不一致、統(tǒng)計口徑不一致、計算性能差等問題。

　　第三，形成了統(tǒng)一的報表中心。系統(tǒng)使用統(tǒng)一的查詢報表工具，建立了完善統(tǒng)一的數(shù)據(jù)權(quán)限管理；將分析類的數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)報表進(jìn)行統(tǒng)一管理，而日志類、明細(xì)類、操作型或業(yè)務(wù)系統(tǒng)單獨使用的查詢報表仍保留在原系統(tǒng)，降低業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的耦合。平臺進(jìn)行整體的分層設(shè)計、維度設(shè)計和主題設(shè)計，提供常用的自助查詢和自助報表，以及少量自助多維分析。

　　第四，支持多種數(shù)據(jù)服務(wù)方式。除了報表類固定形式的數(shù)據(jù)查詢外，可以提供Excel插件、BI工具、軟件開發(fā)工具訪問等形式支持自助分析服務(wù)，滿足開發(fā)和業(yè)務(wù)部門自助取數(shù)、自助分析、深度開發(fā)的需要。

　　接下來，博時基金大數(shù)據(jù)平臺將繼續(xù)做那些事情？車宏原透露，最高優(yōu)先級的工作是對傳統(tǒng)核心業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)支持。

　　除此以外，企業(yè)數(shù)據(jù)平臺還可以支持基于人工智能等技術(shù)的創(chuàng)新探索。可以開展很多這樣的課題，例如在更多的客戶屬性字段、更大數(shù)據(jù)量的處理能力、更高質(zhì)量的客戶數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用人工智能技術(shù)進(jìn)行客戶細(xì)分和客戶行為預(yù)測，從而進(jìn)一步支持精準(zhǔn)營銷、客戶服務(wù)和智能投顧等業(yè)務(wù)。

　　本報記者 霍娜

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