【交易技术前沿】券商买方投顾系统建设实践

【交易技术前沿】券商买方投顾系统建设实践
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本文选自《交易技术前沿》总第三十八期文章（2020年3月）

潘聪 华泰证券股份有限公司 [email protected]

   作为券商最为传统业务之一的经纪业务是典型的周期性行业，近年来低迷的交易行情和持续走低的交易佣金率，都在倒逼券商谋求向财富管理转型，随着证监会下发《关于做好公开募集证券投资基金投资顾问业务试点工作的通知》，券商经纪业务转型财富管理的趋势日渐明晰，多年来不断谋求转型的经纪业务站在了新起点上。本文抛砖引玉，就这新的业务模式进行了初步分析，并对财富管理服务体系、业务流程和系统建设规划等方面进行探讨。

一、业务现状及机遇

   传统财富管理模式下，证券公司财富管理展业大多仍然是产品销售模式，在一定程度上失去了为客户服务的中立性。今年证监会下发《关于做好公开募集证券投资基金投资顾问业务试点工作的通知》，备受业内关注的基金投顾业务试点正式落地，表明买方投顾时代已逐渐拉开帷幕。这种模式的特点是财富管理机构接受客户委托或者授权，根据相关账户委托协议的约定，代理客户管理资产决定并执行相关交易，由管理机构负责客户委托资产的配置，客户本身不参与决策过程。投资顾问作为主要业务参与者与服务提供者，根据不同的客户风险偏好和投资需求，提供科学、合理的投资策略、产品配置方案和动态调整等账户管理相关服务。买方投顾模式本质上是将投资顾问和投资者的利益捆绑，让投资顾问真正从投资者的利益出发，根据投资者的需求制定投资方案，提升投资者的体验。
   买方投顾业务模式促使“以客户为中心”成为券商展业的核心理念，并带来服务收费模式向着资产配置下的账户管理与综合服务模式转变。证券公司服务的群体将是全类别客户，不仅包括零售长尾客户，也包括富裕客户、高净值和超高净值客户，针对不同类型的客户都会有相应的配套服务模式。

二、业务体系

2.1 财富管理服务体系

图一 财富管理服务体系

   财富管理的宗旨是以客户为中心，意味着组织架构要围绕客户需求进行重新定义。组织定义要秉承“每个人都在为客户服务”的理念，用客户管理方法加强中后台对前台的支持，提高中后台和外部市场的直接联系，以达到增强中后台对终端客户服务意识、支持效能的目标。
   总部负责投顾业务的统一集中管理，建立统一的客户适当性管理、投资者教育、客户回访等业务开展的相关制度,负责整体业务的方案设计和推进工作。公司将根据《证券公司信息隔离墙制度指引》规定加强业务的信息隔离管理，建立基金投资顾问业务与自营业务、资产管理业务以及其他存在利益冲突的业务之间的有效信息隔离墙制度；防范账户及资金安全风险、客户投资账户与客户交易账户进行区分，实现区别管理与监控。
   研究部门负责宏观市场和大类资产的分析和研究，定期为策略研发提供相关研究观点、逻辑和理由。金融产品部门负责遴选市场优质基金产品以及产品的研究、评价和维护等工作，制定投资组合策略的评价指引和标准，组织组合策略的研发生产，设计相关客户与组合策略匹配的规则。
   投顾负责收集和分析投资者相关客户信息和账户信息，为客户配置合适的基金组合，协助确认协议签署和账户开立情况，负责业务推广、客户服务及回访，处理客户纠纷与投诉。在风险可控的前提下，增强对分支机构和投资顾问的授权，提高一线人员对客户和市场的洞察力以及服务质量，兼顾效率和客户情感是增强客户信任的关键，投顾的人性化沟通仍是财富管理业务中的重要触点。
   为应对数字化时代瞬息万变的市场，需要打破总部和分支机构、财富管理条线和其他业务条线之间的壁垒，建立敏捷组织，打造由投资顾问、金融产品设计人员、投研人员、策略师、风控人员、IT人员组成的多功能复合团队，直接面对客户和市场，提高由客户开发到持续服务一体化的客户体验。

2.2 财富管理业务流程

图二 财富管理客户旅程

   财富管理业务主体流程涉及客户开发、投资研究、资产配置建议、交易执行、资产配置方案优化、投后分析及客户服务等环节。需要全面了解客户的需求和行为，把握价值链中的关键时刻，通过将端到端协调全流程数字化，打通客户关系管理、投研服务、资产配置和专家渠道，提供个人投资组合分析与投资建议，实现客户与投顾的即时互动，为客户提供极致体验的财富管理体验。

三、系统建设规划

3.1 系统整体设计

图三 财富管理平台应用架构

   财富管理平台根据业务开展流程进行设计，始终以客户需求为中心，形成客户服务类、研究类、投资类、交易执行与数据分析类系统，其中投研、交易与数据分析类系统基于已有业务中台和数据中台能力层构建，充分利用已有的中台能力，充分赋能投顾工作平台和APP，提高客户满意度。
   投顾工作平台以合理高效的方式将优秀的服务工作流沉淀固化下来，在工作的整个过程中提供智能化的辅导，包括商机发现、策略匹配、经验共享、客户洞察等，帮助投顾以更专业的形象为客户提供服务。
   APP不仅提供传统的证券交易与理财产品申赎功能，客户还可以查看财富管理账户的持仓变动与盈利情况，就投资方向和投资策略与投顾进行高效沟通，选择符合自身风险收益特性的投顾和投资策略，并持续跟踪账户收益。
   卖方投顾业务与证券公司现有的自营投资和资管业务在产品管理、投资策略、组合管理方面有较多共性之处，共性职能有了整合的需求，借鉴“小前台、大中台”的设计理念，将多业务线共用能力从前台系统剥离，沉淀到中台，尽可能拆细粒度功能设计，通过共享、协同和复用等方式进行功能组合，达到快速响应前台业务目的，降低整体运行成本，逐步形成财富管理业务中台。财富管理业务中台将产品管理、投资研究、量化投资、策略管理、组合管理、账户管理、计费与风险、交易等底层系统能力封装成能力中心，以微服务的形式向客户端进行输出和赋能。
   数据中台是前台系统和业务中台建设的基础，数据中台不是简单的数据存储和数据展示，而是通过数据治理，提升数据质量，统一数据标准，完成面向买方投顾业务建立的数据模型和数据服务封装。对客户交易、行为等数据进行有效分析，打通来自于分支机构、总部各业务条线的数据，支持海量数据的存储与并行计算，面支持精准营销、策略计算等个性化数据服务和应用服务的需要，使数据真正成为证券公司一项重要的资产。

3.2 系统功能模块

3.3.1 客户服务平台

图四 客户服务应用架构

   客户服务类系统通过深入了解客户客观信息和主观意愿，洞悉客户需求，从而为客户提供适合的投资服务。
   客户360系统是客户信息搜集、归纳和洞察的引擎。通过整合客户服务信息，可以为投资顾问迅速定位符合条件尚未开通业务的客户，最近一次服务时间及内容，全渠道的服务记录，是否是活跃用户。通过交易账户与财富管理账户的聚合展示，投顾可以查看客户当前资产配置分布、资产持仓及收益，不同周期账户收益趋势与不同指数对比。账户概览是客户账户分析的起点，展示与账户相关的资产、交易、收入等多维度全貌信息；展示客户一定周期内的产品订单和交易订单流水和有效期内的合同及协议记录。投资者评估展示客户的适当性记录、风险记录、诚信记录和涉税信息。
   在客户360基础上，大数据洞察系统通过大数据分析、结合动态标签体系进一步分析和挖掘客户的投融资需求。目前客户画像分为人口属性、社会特征、客户价值、投资特征、行为特征、信用特征、消费特征、兴趣爱好八大主题模块。投顾可以通过现有标签的体系情况，结合每个标签的计算逻辑和功能描述，进一步了解客户特征。投顾还可为当前客户设置个性化标签，实现分类服务；大数据洞察系统会提示给出的客户特征、服务及营销标签，可快速全貌了解客户，挖掘潜在商机。客户投资相关标签众多，标签间松散，需对客户的投资能力全局诊断。投资能力测评从收益水平、风险控制、交易能力、投资偏好和理财意愿等五个方面衡量客户的投资情况，给出客户投资能力的综合量化评估报告。

3.3.2 策略资产配置平台

图五 策略资产配置平台应用架构

   构建一个有效的策略资产配置组合涉及到繁杂的数据处理、资产研究、自上而下配置资产、自下而上精选资产、组合构建与回测分析，风险管理以及业绩回顾等一系列流程，尤其涉及多资产投资组合的构建，依托传统的手工处理，已无法快速响应市场的变化和客户的要求。因此一个开放灵活、智能高效的策略资产配置平台，建设完整的资产配置体系，输出资产配置全流程服务为最终目标，基于市场中各类资产，提供从资产分类，产品风格分析到资产组合构建，组合最优化配比，动态再平衡，最终到压力测试，情景模拟，回溯分析，组合监测和归因分析等的全方位模型算法和系统化支持。将大幅提高资产配置类组合产出和服务管理效率，赋能买方投顾业务开展。
   客户投资目标包括回报目标和风险目标，投资限制主要包括投资期限、流动性等，投资目标和投资限制同时指引投资决策。系统支持不同场景下投资目标的设定，包括投资收益和费用，风险目标可从绝对风险和相对风险来设定，如目标组合的波动率、跟踪误差、VaR、最大回撤等，最后构建投资效用函数。根据资产配置相关全球大类资产表现与市场观点集合，集成资产配置宏观和金工相关的研报精选，助力资产配置组合构建的策略参考。对投资者风险偏好的判断和投资限制，资产类别既可以选择大类资产如股票、债券、商品等，也可以细化资产类别。对于国内投资者来说，更合适的资产类别为按照风格或者资产类型划分的开放式基金、ETF以及国债逆回购等货币类产品等。对各大类资产的收益、风险和资产间的相关性做出分析预测，是整个资产配置的核心。长期预期收益率分析预测框架参考历史数据法、多因子模型、美林时钟法、Regime-based分析框架等，中短期收益率预测方法可参考为基本面分析、量化多因子等方法。
   针对各类市场主流、流动性较高的投资标的，建立统一完善的标的池管理模块，目的在于针对各类资产标的进行量化分析和评价，量化资产的收益风险特征，寻找投资风格稳定并且具有稳定超额收益表现的标的资产。基于量化多因子体系和系统化经验评价体系，从定量和定性两个维度，进行资产池的优选。
   系统支持较为丰富的组合策略可直接提供至客户，可作为客户的策略参考和底层资产组合。投顾和用户可选择性的将自己的组合策略以案例的方式进行分享，供客户进行订阅和跟踪。根据投资标的池和因子库，通过一定的规则进行资产和因子的选择构建初始组合，然后定义效用函数（考虑风险，收益，风险偏好和惩罚项等）和一些限制条件（如权重和为1并都大于0），输入到组合优化器当中，最终得到优化后的权重。系统将依据大量可靠历史数据，通过蒙特卡洛法则，建立各类资产的模拟引擎，模拟金融市场的变化，检查组合中的每一项资产在当前市场情景下存在于组合中的可行性，以及可能出现的走势情况。
   用户组合初始构建时与策略成分比例保持一致。当投资组合构建完成后， 系统对客户组合进行业绩跟踪，自动提取相应组合的业绩数据，根据组合间的配比权重，计算整体配置方案的加权收益率等数据，对组合进行跟踪评价，包括业绩表现、风格表现、收益/风险分析、业绩归因和风格特征、夏普比率、最大回撤、年化波动率等指标。在评估组合的收益和风险之外，对投资损益的来源进行分析，归因类模型包括Barra、Brinson对投资组合或单个资产的归因模型。通过Barra模型对组合在风格及行业等维度进行归因；通过Brinson模型对组合择时与择股能力进行归因。

3.3.3 策略管理系统

图六策略管理应用架构及策略状态

   策略管理系统实现从策略生成、订阅到下架的全生命周期管理，并支持对关键状态进行审核。策略师管理策略代码和回测详情，定义并修改策略名称、策略说明、订阅客户数量上限、最大订阅时长，并设置收费相关信息和黑白名单，评价通过之后可以上架供投资者订阅，策略的生命周期如图六所示。
   随着策略库中策略数量的增多，传统卡片和列表方式已不再适用，需要支持更大数量策略的展示方式和筛选方式，可以按策略的类型和标签供客户筛选，排序字段可包括按不同期限的收益、累计年化收益、最大回撤等绩效衡量指标，满足不同投资期限的需求。策略排名不仅要考虑策略发布以来的收益率，还需要兼顾订阅策略的用户的实际收益率以及受欢迎程度，可以按如下维度展示策略的排名情况，今日收益率、累计年化收益率、发布时长、剩余订阅人数。策略收益展示从客户订阅起始时间开始的策略收益曲线和交易记录。

3.3.4 组合管理系统

图七组合管理应用架构

   组合管理系统负责接收人工策略和自动策略产生的策略实例，根据策略目标和账户组合情况计算出交易执行指令，并实时监测交易执行情况，保证目标组合的达成。调仓预处理接收策略调仓信号，获取订阅的用户账户列表，检查订阅关系，为关联账户统一分配调仓执行时点，生成调仓记录。
   根据用户账户当前总资产、策略标的和目标比例，计算出调仓后的每个标的理想目标数量，与账户当前持仓对比，计算出买卖差额。根据系统建议的参考交易价格，计算出每个标的拟交易数量，考虑到每个标的按最小交易单位，向下取整修正拟交易数量。根据参考交易价格和拟交易数量算出拟交易金额，并计算交易后的持仓比例。最后账户内剩余的可用资金，将根据多种优化算法计算拟交易的标的和交易数量，保证目标持仓与策略持仓的偏差最小。
   根据国内市场交易规则，充分考虑到交易成本、交易时间、交易规模和交易频率以及市场变化等，通过交易指令优化算法来对资产配置组合进行调整。算法会充分考虑到交易时间和成本问题，不会进行频繁的仓位调整，影响收益。对基金交易来说，除了基本的先卖再买之外、还包括基金交易的赎回转申购、转换先进先出匹配等规则。获取待执的交易指令，按账户依次执行交易指令，将交易订单发送给交易路由。根据委托单号向交易路由轮询成交结果，更新交易指令和调仓记录的状态。
   在目标投资组合到交易执行整个流程中，要考虑到以下风险点，并制定应对措施。如大量订单对市场价格的影响，不同客户可以设置不同的调仓时间和策略盯盘间隔，避免策略调整之后，订阅该策略的客户订单同一时间发出。为避免账户组合比例与策略比例偏差导致的频繁调仓，造成较高的交易成本，客户可以定制比例偏差阀值和最小调仓间隔时间来控制调仓频率。组合调整阶段因为种种复杂场景可能会出现错误，如业务错误原因包括权限不足，资金不足，标的封闭期，账户异常，非交易委托时间，对于这类错误对用户进行提示原因。系统错误原因包括网络繁忙、系统等原因，需要重发交易指令直至状态正常，系统错误会保存错误日志，监控可以配置错误数量告警。

3.3.5 策略交易系统

图八策略交易系统功能及数据流图

   如图八所示，策略交易系统负责管理客户财富管理子账户的资金、持仓、委托以及成交等数据，提供子账户的开户、交易、查询服务，日终时还需要完成子账户清算等功能。首先要实现的是经纪业务与财富管理业务账户、交易、清算分离。策略交易系统负责客户授权的财富管理子账户交易，客户自己控制的资金和股份仍在主交易系统中交易。策略交易系统基本采用和主交易系统相同的数据模型和业务处理逻辑。策略交易系统中的资金账号为新开设的虚拟账号，“子账户”和“资金账户”为多对一关系，实现子账户间的资金、证券隔离。主交易系统初始化后将子账户的资金下账；资金划转时需要将主帐户实际资金扣减，划转到子账户系统中。
   策略交易系统使用与主交易系统相同的交易逻辑，以满足交易验证、委托入库等功能。在主交易系统中部署报盘回报相关模块，关联新增的交易节点号，并与策略交易系统报盘库相关联。日终清算前将子账户将资金和证券划回主帐户，并做冻结保护。日终清算时，主交易系统完成资金收市处理后，将主账户交割表等同步并到策略交易系统中，并根据账户对应关系完成策略交易系统清算，分红派息等数据根据子账户的持仓比例分配。日终清算后将主交易系统中子账户所属的持仓下账。

3.3.6计费系统

图九计费系统功能及数据流图

   计费系统负责客户财富管理费用的计算、计提和扣除。支持按AUM计算账户管理费和差别佣金两种方式。账户管理费按照策略设置按自然日为单位计提，设置为固定收费模式，按照账户年化收益计算。如0.5% 每年，则每自然日收取0.005/365*AUM的管理费；也支持按资产规模的阶梯计价模式。差别佣金是通过设置以标准佣金为基数的比例的方式实现的佣金策略，又可分为直接比例和累进比例，支持对所有交易品种的设置。差别佣金策略的特点是设置简单、支持多品种、比例计算方式比较直接。

四、总结与展望

4.1投顾体系建设

   目前客户账户服务、适当性管理和流程处理等事务工作占用投顾较多的时间，分散投顾服务客户的精力，因此要进一步利用数字化平台丰富投顾服务方式，提高流程处理的自动化和智能化，提高投顾服务效能。
   目前投顾的绩效仍然以交易量和产品销售为主，客户服务为辅。要进一步优化投顾考核方式，引导投顾从传统的金融产品代销模式向客户关系管理转变。围绕客户服务体验，据服务效果进行服务定价，增加能够体现投顾服务价值、客户资产增值等方面的考核指标，引入客户反馈及质量评价机制，激励投顾提高客户账户管理收益率。

4.2丰富业务模式

   在买方投顾业务模式之外，借鉴海外资本市场多层客户服务模式，可尝试采取在线投顾、智能投顾等模式，为不同的客户提供差异化服务。在线投顾则更多服务大众人群，提供标准化策略，通过自动化策略匹配的方式打破时间、地域、人群方面的服务限制。智能投顾则根据客户的风险收益特征，选用适合的投资策略，通过标准化服务覆盖全部长尾客群。
   在金融业加速开放、混业经营等时代背景下，证券行业将加快财富管理转型步伐，买方投顾业务终将向全账户、全资产的全方位财富管理模式演进，而基于权益资产的投资顾问服务，是证券公司区别于其他财富管理机构的核心优势之一，对业务体系和系统架构提出了新要求。

4.3系统建设

   投顾工作平台和客户端服务APP是互为补充的关系，APP作为直接服务客户的触点之一，通过采集客户交易和行为数据，为投顾工作平台提供营销线索，从而实现服务和客户需求的精准匹配，弥补投顾不了解客户情况而错失的销售机会。APP上引入投顾服务，将很大程度上弥补APP上关于个性化财富管理服务内容上的不足。系统平台间的打通是融合服务场景的基础，两者充分联动方可实现客户体验的线上线下一体化。    

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