“金融投研数据的应用发展必然是场景化的，未来将以数据整合驱动业务。” 9月7日，朝阳永续副总经理李智在“数字经济引领新增长——第三届中国·上海金融科技（市北高新(600604)）大会”上以《十五年来金融投研数据的应用发展》为题，进行了分享。
李智从民营企业的视角，以公司业务为样本，讲述了中国金融投研十五年来的数据产品变迁。
朝阳永续的金融投研客户群体演变过程，恰好是现代金融投研发展的缩影。从2003年的公募基金到2006年的私募风云榜，从2010年的量化俱乐部到2014年的时候的母基金平台，2014年之前的数据服务商基本聚集在资管端。2014年以后，随着政策开放，基金、券商、投顾纷纷涌现。朝阳永续的平台上可以说，有着中国大部分的券商投顾。2020年的时候，母基金平台甚至触达了家办业务。在整个证券行业里，从公募走到私募、量化到现在的偏财富，基本上代表着金融投研的变迁。
李智随后分阶段分享了金融投研的数据化供需趋势。
从数据需求的维度出发，李智指出，数据需求的第一阶段是结构化数据标准化。然而，量化研究需要把结构化的数据编制成各种的因子，于是第二阶段——数据因子化。在这一新阶段，数据有了两个明显的趋势，分别是个性化和另类化，以及非结构化挖掘。国际上，有的量化公司的另类数据应用的比例，在模型里可以达到50%以上的权重。同时，文本也越来越成为资源，重心不再只是数据。
从数据生产的维度出发，数据生产环节的智能化趋势十分明显。比如，以往数据结构化的假设错误非常复杂，需要靠手工摘除。现在基本上可以通过机器完成。数据的处理速度从最慢的3.3天降低到了18秒，基本上没有错误。不仅如此，这意味着非结构化处理的高速发展。
在此基础上，李智分析了投研应用场景的发展阶段。早期主要以投研为核心需求的应用，中期以服务和流量为核心的数据应用，而从现在的趋势来看，数据应用的场景化十分明显，以数据整合驱动业务是未来的发展方向。最后李智总结道：“从金融业务数据应用的角度来看，金融投研数据已经从投研辐射到服务，再辐射到现在整个的业务驱动。”
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