新科技在年金受托管理中的应用——大数据在年金受托管理中的应用
作者: ??来源: 亚博娱乐手机app官网金融50人论坛??2019-09-04


  在过去的十余年间,年金在运营、投资、管理及监管等各方面均得到长足发展,但同时也

  面临数据交互时效慢、处理和整合难度大、应用少、价值低等一些列问题。本文尝试通过“大数据”、“AI”及“区块链”等新科技手段,为年金运营中存在的问题提供具体的解决方案。通过大数据应用,可以引入更多年金管理所需的外部数据,并有效提升年金数据的价值,从而在年金方案优化、年金资产风控等方面得到提升。在AI技术方面,机器学习技术可以有效识别数据交互过程中业务凭证模板、字段的差异及变化,提升系统对业务的支持程度;利用智能投顾系统,可更有效监督年金资产运作的安全,识别客户风险偏好,定制更具针对性的风险组合;利用智能客服系统,可以增加计划成员的参与度和互动。在区块链技术方面,通过年金行业区块链联盟的建设,有助于年金的数据交互、数据整合、运营流程精简以及业务接口统一。本课题包含五部分内容:年金运行管理的基本框架和存在问题;大数据在年金受托管理中的应用;AI在年金受托管理中的初步应用;区块链在年金受托管理中的尝试;结束语。

  自2010年《Nature》推出BigData专刊起,“大数据”概念被越来越多的政府、企业所接受。截至目前,大数据在公共卫生、智慧城市、商业推广,甚至是政治选举等诸多领域都已有成功案例,取得令人惊叹的成果。

  本章节将主要从年金受托角度阐述大数据在年金行业的应用。识别与年金相关的大数据范围,通过大数据分析、数据挖掘等方式,解决传统年金受托运营中存在的问题,为年金受托运营带来变革与转型。

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  (一)年金大数据应用分析

  简单的说,“大数据”指采用传统数据库管理工具或传统数据处理方式很难处理的大型而复杂的数据。现有的年金运营是从年金业务本身出发的一种运营管理模式,尚处在“把事情做完”的阶段。通过大数据应用,将相关领域数据引入到年金运营管理中,经过对数据的整合、分析,或可给年金带来重大变革,进入“把事情做好”的阶段。

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  1.年金大数据整合

  参考GartnerGroup2017年发布的最新技术成熟度曲线(TheHypeCycle),大数据发展至今已度过萌芽期和过热期,即将从低谷期进入复苏期(稳定爬升的光明期)。

  技术成熟度曲线又称技术循环曲线,Gartner公司依据其专业的分析、预测及推论对各项新科技的成熟度进行分析。技术成熟度曲线已逐渐成为企业乃至政府是否启用某项新技术的重要判断依据。

  在稳定爬升的光明期,企业对大数据的理解更为透彻,大数据应用从迎合概念转变为创造价值。麦肯锡公司在2015年发布的大数据报告“大数据是革命、竞争、生产力的下一个前沿”中对不同行业大数据实施的难易度与价值进行了分析。从中不难看出,年金所属的金融与保险板块大数据实施难度最大,价值最高。

  (1)年金大数据类型

  为保证年金大数据项目的价值,项目实施过程中首先需要解决的是对大数据的定义及识别问题。虽然大数据的概念指“所有数据”,但在具体的实施过程中还需结合年金行业特性及受托人运营管理与投资监督两大职能进行内外部数据的识别甄选。

  现有年金计划的方案通常是企业、集团、乃至省市统一规则,无法根据员工所属行业、地区以及个人经济状况进行优化推荐,实现年金方案的差异化、精细化。因此,从年金方案的个性化测算、亚博娱乐手机app官网金替代率的动态计算、投资监督更高效准确等方面出发,我们提出以下七点与年金受托相关的数据范围。

  ①个人基本亚博娱乐手机app官网保险数据

  要更准确地分析年金在亚博娱乐手机app官网金替代中的实际情况,员工个人的基本亚博娱乐手机app官网保险数据不可缺失。年金受托人可通过整合企业所提供的个人薪资情况、各地社平工资数据等,并预设薪资及社会平均工资增长幅度,从而得出个人基本亚博娱乐手机app官网保险数据。

  通过数据分析,最终从地区、行业及不同年龄层次动态掌握基本亚博娱乐手机app官网险替代率情况,为年金方案制定及个人缴费比例提供重要依据。

  ②退休员工年金资产预测数据

  员工退休时点年金资产预测数据是指根据员工年龄、当前薪资数据、年金缴费规则、年薪资增长幅度及年金账户投资预期收益等相关参数对员工退休时点的年金资产进行预测并生产的数据。

  个人退休时点的年金资产测算,既使员工对年金认知更直观,同时结合基本亚博娱乐手机app官网金的替代率情况,也可更精准的预测个人替代率,为调整个人缴费比例提供数据支撑。

  ③个人储蓄性亚博娱乐手机app官网数据

  我国年金商业管理机构大多是综合金融集团,通过内部数据整合,可获得更多年金计划成员的个人储蓄型亚博娱乐手机app官网数据,如亚博娱乐手机app官网金公司或银行亚博娱乐手机app官网金部可获得金融理财产品、保险产品等。

  亚博娱乐手机app官网三支柱是一个整体,对每一个个体而言,如何更有效的结合将直接关系到亚博娱乐手机app官网生活的品质。举一个简单的例子,对于薪资收入一般、抗风险系数较低的年轻员工,除年金外可能更为重要的是如何补充商业保险产品。而对于经济状况良好,年金资产较高的个人,则可继续通过税延、保险等进一步提升个人退休后的经济状况。

  ④行业地区经济数据

  传统的亚博娱乐手机app官网金替代率只是与地区相关,而大数据时代的亚博娱乐手机app官网金替代率不应是某个地区的平均水平,而是要结合具体行业,甚至计算到不同年龄层次,乃至个人。

  这部分数据可通过政府部门、行业报告及年金管理人自身保有数据分析等多种途径获得,是年金方案差异化和精细化实施的重要基础数据。

  ⑤监管政策数据

  传统监管政策是以文件形式存在,管理人在政策发生变更时存在响应缓慢、业务及系统调整工作量大等问题。与此同时,年金市场运作过程中数据也无法充分运用到政策修订中。监管政策数据化可提升业务响应速度,反向为政策修订提供数据依据。

  ⑥舆情数据

  舆情数据是指将与年金资产投资相关的政府、行业、企业及社会信息数据整合,及时掌握跟踪年金投资风险,更好的履行受托人投资监督职能。

  如运用爬虫技术,从定向网站抓取与年金资产运作相关的地区、行业及企业资讯,从关键词、转发量及浏览量等监测内容和指标,受托人可更有效地监督年金资产运作,做好风险防范。

  ⑦投资数据

  现有的年金运营管理中,受托管理人掌握年金投资数据时效滞后,数据完整性不足,受托人投资监督职能被极大的弱化。当投资出现风险时,受托管理人更多的是事后监督,往往这时企业及个人的年金资产已受到不可逆转的影响。

  投资数据的整合可使受托人更及时全面的掌握当前年金资产运作状况,还可结合舆情数据及资产行业集中度等信息,更好的监督资产运作,降低投资风险。

  随着对年金大数据研究和应用的不断深入,所需的内外部数据不仅限于以上类型。引入更多的外部数据,通过数据相关性可更充分的分析、管理及监督年金运作。

  (2)大数据获取方式

  在对年金大数据类型的分析基础上,需进一步对不同数据的来源进行分析。以本论文所举例的七种数据为例,大数据主要可通过三种方式获取。

  ①内部数据

  内部数据可分为受托人所属集团、自有数据及年金运营数据。如成员金融理财产品数据、成员年龄层次组成、企业新增及离职比例、企业薪资行业地区数据等。

  对于集团内部数据的获取,在企业及员工授权的情况下,可通过集团内部系统的数据接口交互方式实现。

  ②外部数据

  外部数据的范围较广,数据交互方式多样,数据内容包括网站信息、政府公开数据、舆情数据、投资数据等。

  不同数据的交互方式也不尽相同,政府公开数据可通过人工维护的方式进入系统;部分数据可通过购买获取,如舆情数据等;部分数据可通过与外部年金管理人系统接口进行传输,如投资数据等。

  ③数据加工

  当内外部数据之间存在一定关联性时,为进一步提升数据价值,受托人根据数据逻辑,通过系统对内外部数据进行加工整合,从而获得所需的新数据。

  (3)大数据存储方式

  在年金大数据的数据整合过程中,数据存储方式也是一项重要的工作。不同的外部数据如何存储、如何关联直接关系到大数据的应用效果。现有受托管理人的核心业务系统均采用传统的关系型数据库,数据库对数据结构层次及一致性有着严格的限制(SQL),无法满足大数据存储及处理要求。

  大数据的存储需要启用非关系型数据库(NoSQL),可有效解决大规模数据集合及多重数据种类带来的挑战,可为大数据建立快速、整合、可扩展的存储库。

  2.年金数据挖掘

  数据挖掘是对数据库既有数据价值再造的一个理论,其本质是对大量数据进行业务建模、分析从而发现隐藏于数据中的有价值信息的过程,与大数据密不可分。

  在数据挖掘项目领域,CRISP-DM(cross-industrystandardprocessfordatamining)(跨行业数据挖掘标准流程)模型已成为行业标准。CRISP-DM模型在各种KDD(知识发现,KDDKnowledgeDiscoveryinDatabase)过程模型中占据领先位置,采用量达到近50%

  根据CRISP-DM模型,可以将年金数据挖掘项目分为6个不同的阶段。

  第一,业务理解(businessunderstanding)。在这个阶段,大数据需要从年金业务出发,即希望通过大数据找到怎样的相关性以推进年金业务的发展。可以是年金方案、年金测算、年金替代率或年金投资监督,确定数据挖掘的目标,制定整体方案计划。

  第二,CRISP-DM数据理解(dataunderstanding)。数据理解阶段从数据收集工作开始,主要任务是识别并收集数据。以对年金历史运营数据的数据理解为例,首先需要从已有数据的类型、完整性、时效及粒度等方面进行分析,进而分析其是否可从行业、地区、个人或其他维度进行加工,为后续数据准备及建模打下基础。

  第三,CRISP-DM数据准备(datapreparation)。数据准备阶段是根据业务目标和要求,对原始数据进行数据集创建的全部行动。

  从数据完整性、时效性及相关性等方面对全量的外部数据首先进行数据清洗,将不符要求的数据进行剔除,随后根据非关系型数据库特点,为外部数据创建数据图标,并从性能等方面,结合后续建模思路对数据进行初步加工。

  第四,CRISP-DM建模(modeling)。在建模阶段,需要选择和使用各种建模方法,通过搭建,评估,最终选择确定最为理想的模型。

  以年金资产规模测算为例,需要结合委托人员工年龄层次、新增及离职等情况搭建人员变动模型,结合行业及地区薪资发展预测模型及投资收益率预测分析,最终实现对委托人资产的动态预测。

  第五,CRISP-DM评估(evaluation)。为尽量保证模型的准确,在模型进入最后的系统部署前,还需对模型进行彻底的评估,回顾建模的整体过程,确认每一步骤的准确,以保证模型最终可实现业务目标。

  同样以年金资产规模预测为例,通过模型对历史时点数据进行处理,其结果与历史资产规模进行比对,从而验证模型的准确度。以此不断优化模型,使得模型的准确度不断提升。

  第六,CRISP-DM部署(deployment)。大数据数据挖掘的最终结果是显示业务相关性,为年金运营及管理带来更多更有价值的产出。部署即指将数据挖掘过程及结果以可读的图表、文本或报告等形式展现。

  在建模过程中,以上六个步骤是一个循环迭代不断更新的过程。部署后的成果,因外部数据的变化或者是预测数据的偏差,还需不定期进行模型的优化与升级,调整参数使测算结果逐渐准确。

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  (二)年金大数据场景识别

  通过对年金受托运营及投资监督相关的大数据的识别、整合,运用数据挖掘的建模方式,可为年金运营带来更多有价值的产出,提升年金运营水平,提升年金在亚博娱乐手机app官网保障体系中的重要性。

  1.年金方案优化

  根据年金计划方案,员工在参加年金计划之初的缴费比例既有固定也有可在一定比例范围内选择确定。目前,无论是企业指定还是员工自选,企业和员工对缴费比例的判断依据是不完整甚至是缺失的,对参加年金计划后退休时的资金积累状况,大致的替代率情况也无从得知。

  通过大数据测算,受托人可在委托人确定年金方案后或员工参加计划之初给出测算结果。测算不同的缴费比例对应退休时点的年金资金积累、薪资及替代率等进行预测,使成员在选择缴费比例时更有依据,使年金的作用变得更为直观。

  事实上,大数据在年金方案优化中已得到实际的价值体现。

  为保证亚博娱乐手机app官网金新老政策过度期间退休的员工权益,部分年金计划中存有“中人”的补偿方案。中人补贴部分的资金来源于参加计划员工的企业缴费部分:从员工的企业缴费部分中按一定比例纳入公共账户。

  目前,公共账户的资金积累及支付情况难以准确把控,即可能发生公共账户余额不足的情况,也可能发生公共账户余额过剩,影响在职员工利益的情况。

  我们通过大数据测算,根据计划内人员年龄层次测算出每一时段的退休员工总体情况及员工退休时点的年金资产。系统可根据中人标准、已退休的中人补贴金额、公共账户资金累计等数据,为企业测算出相对准确的中人支付数据、公共账户余额规模趋势,并给出计划成员缴费中用于公共账户缴费的费率调整方案。

  2.年金风控提升

  在年金资产管理方面,我们的做法是:第一步,大数据引擎每天通过特定的关键词在网络中进行搜索,将搜索到的负面新闻信息保存至舆情监控数据控中。但该数据量十分庞大,无法直接用于信用风险管理中,为此我们将年金资产中所有的资产、资产对应上市公司或整个行业的上下游、合作或竞争对手、子母公司关系、股权关系、对标关系等图谱和舆情数据库进行匹配,得到和年金资产息息相关的信息,实现简单的信用风险管理。

  第二步,在舆情大数据库中加入其它的投资市场数据,如股票债券的价格变化、买卖挂单信息、成交信息等,形成更大的舆情大数据。

  第三步,在舆情大数据中加入人工智能技术,让人工智能学习风控专员对各类负面新闻的处理偏好,并通过人工智能算法将舆情大数据以上市公司为主体进行降噪、排序及画像,最终达到信用风险监控的全自动化。

  3.受托价值提升

  受托人通过大数据技术可更全面的掌握年金计划成员个人经济状况,评估个人抗风险能力,预测退休后的经济状况等。在此基础上对年金计划成员进一步细分,可更有针对性的设计金融理财、保险等产品,提供更为细致精准的个人亚博娱乐手机app官网、保险及理财综合金融服务。

  如通过大数据计算,对退休后亚博娱乐手机app官网金及年金整体替代率不足的计划成员可推荐其选择亚博娱乐手机app官网保险作为补充;对退休后整体替代率较高,但个人抗风险能力较低的计划成员可有针对性的推荐对应的重疾类保险产品;对退休后整体替代率较高,抗风险能力较强的计划成员则可根据个人风险偏好推荐投资理财产品。

  4.社会价值提升

  年金受托人通过整合后的内外部数据,可获得更多我国行业及地区经济数据、企业人员年龄构成信息、企业人员流动信息。通过对这类数据的加工与分析,受托人可对委托人乃至地区及行业的经济状况进行预测和分析。这类预测数据可作为年金增值服务提供给企业及监管部门,帮助企业和监管部门做好决策及预防。如员工年龄层次异常、离职率异常、地区及行业加薪幅度等数据。

  在大数据实施过程中,社会管理价值的提升因对象过大其难度也最大,需要不断引入更多的外部数据作为支撑才能使得大数据预测愈加准确。

  大数据时代更重要的是管理思想上的转变,年金受托人需要从日常的运营管理及投资监督中提炼出更多的服务及管理需求,以年金为根本,通过对社会、金融等领域的数据整合,促进年金业务的健康发展,更好的服务企业及计划成员,创造更大的社会价值。

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