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金融数据驱动业务发展
企业简介
中邮创业基金管理股份有限公司，于2006年5月8日在北京成立，主要股东为首创证券、中国邮政集团和三井住友银行。中邮创业基金主要从事基金募集、基金销售、资产管理以及中国证监会许可的其它业务。2006年，中邮创业基金获得《大众证券》、新浪网“基金公司最快进步奖”。2020年，中邮创业基金被评为2020年度一年期年度最具营销创意基金公司。自成立以来，中邮创业基金及旗下产品累计数十次获基金业权威大奖：金牛奖6次、金基金奖11次、明星基金奖11次。
一、业务背景
从1998年中国第一家公募基金公司成立，到今年中国公募基金行业已经迎来了第24年。过去的十年是公募基金行业火速发展的十年，截至2021年12月，公募基金资产管理规模达25.56万亿元，产品数量9288只，基金管理人151家。
基金公司传统的业务是通过直销和代销渠道来募集资金，对资金进行投资管理，为投资者提供价值。传统的代销渠道以银行和券商为主，随着互联网的发展，现在互联网第三方销售也在持续增加。近年来，在互联网金融的背景下，以及云计算，大数据，人工智能等的新技术的兴起，基金公司对于数据的需求越来越高。传统的方式是数据分散存储于各个业务系统，这种方式在实际工作过程中存在以下的问题：
- 数据分散且重复性高
各个系统的数据是分散的，不集中且存在重复的信息，给后续的数据查询带来了一系列的困难。有时查询数据需从几个系统中取数，且需人工核对信息的正确性，耗时长且容易出错。
- 数据统计口径不一致
储存于各个系统的数据统计口径不一致，容易导致数据计算错误。
- 数据报送耗时耗力
监管报送的数据需每日、每周、每月、每季度报送。人工从不同系统取数合成excel报送表格的方式耗时耗力，增加了人工成本的投入。
- 缺少实时查询的数据分析平台
各个部门都需要分析公司各个维度数据，为业务的长期发展作指导。但缺少实时查询的数据分析平台，以及为业务提供支持的数据应用。
针对以上存在的问题，需要构建整合多个业务主题数据且统一调度管理的体系，来实现数据从源系统的抽取、转换、加载的过程。同时需要搭建统一的数据分析平台，以及使用商业智能工具来实现丰富多样的报表和图表的展示。
二、解决方案
针对公司所面临的难点问题，解决方案主要分为两个部分：
一是搭建公司的数据中台，整合估值系统、wind资讯系统、TA基金登记结算系统等各个业务系统的数据。通过数据抽取、数据清洗、数据拆分、数据合并、数据装载、数据建模等技术来实现数据的整合。通过统一的调度管理体系每天从业务系统数据源抽取数据并整合，实现高效率的数据提取和加工服务。
二是搭建公司的数据分析平台，开发多维度的数据分析应用，为管理层、营销业务、投研业务、监管报送等提供准确的可视化数据分析支持。
- 数据中台的搭建
图1：数据中台架构图
以上为中邮基金数据中台的架构图。数据中台通过将数据有序的组织和按照固定规则存储，使数据得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用，为数据分析打下坚实的基础。
- 高性能体现在快速查询所需要的数据，减少数据的I/O吞吐，提高使用数据的效率。
- 低成本体现在减少不必要的数据冗余，实现计算结果复用，极大降低存储和计算成本。
- 高效率体现在当业务或系统发生变化时，可以保持稳定或很容易扩展，提高数据稳定性和连续性。
- 高质量体现在能改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性。
- 数据分析平台的搭建及帆软工具的应用
图2：中邮蓝鲸数据门户
中邮基金搭建了中邮蓝鲸数据门户平台，用以展示各类数据分析应用。数据分析应用按照功能划分为不同的类别，包含公司整体概况、费用、产品、渠道等等。为加强数据安全管理，中邮蓝鲸数据门户平台严格限制了用户的访问权限，用户只能访问其申请并审批通过的资源，其他资源不予开放。中邮蓝鲸数据门户平台连接帆软开发工具，开发完成的帆软数据应用能够直接导入到平台资源中。
图3：FineReport架构图
帆软报表开发工具FineReport支持多种数据来源，支持多种图表的呈现，且开发方式简单易懂，极大的节省了报表的开发时间和成本。通过FineReport的应用，公司目前已完成多个数据应用的开发，包含数据仪表盘、报表、图表等。开发的数据应用优势如下：
方便管理层实时查看公司的总管理规模，不同类别基金的规模，基金的净值变化，基金的申赎情况等。方便营销部门查看客户数量的变化情况、不同渠道的申赎分析、不同渠道的资产排名等。数据应用给公司提供一个全局的视图，让决策者可以更全面地看待问题。
开发完成的监管报送报表应用实现一键查询，一键导出。只需短短数秒钟，便可节省之前半天乃至一天的人力成本。数据报送人员不再需要进行繁琐的数据采集和整理工作，工作效率提高200%。除此之外，对于以往需从不同系统汇总整合的数据，目前开发完成的数据应用实现一键查询，且可以灵活选择时间、产品或渠道，极大减少了人工查询的时间，约为每人每天1小时。
三、场景应用
场景一：管理层决策指引
1.1 需求分析：
随着公司规模的扩大，产品个数的增加，管理层如何才能实时把握公司的数据动态呢？传统的方式是依靠各个部门汇报给管理层，但存在数据不能实时获取的问题。管理层需要能够实时反映公司运行状态，数据展示形象化、直观化、具体化的应用。
1.2 解决方式：
数据中台汇总公司的各项整体数据，通过帆软工具连接数据库，开发公司整体概况、公司规模分析及基金经理分析等数据应用，以饼状图和柱状图等方式直观地展示公司总资产、管理费等与公司日常经营息息相关的数据，以折线图和列表的形式全面展示基金经理的业绩情况，为管理层的决策作指引。
1.3 价值体现：
通过公司整体概况图表，公司整体规模、产品数目、管理费收入、客户数等数据一目了然；日期选项框可选取任意小于当前时间的日期，具有极大的灵活性。通过公司规模图表，能更直观地看到不同类型产品的占比情况以及每个类别下产品的规模排名，便于管理层及时掌握公司经营情况。在基金经理分析应用中，基金经理的基本简介、业绩走势、同类排名、在管基金行业配置、在管基金重仓股票、管理规模变化等信息全面地描述了基金经理的整体业绩情况和投资风格，为管理层决策提供参考。
图4：公司整体概况应用
图5：公司规模分析(公募)应用
图6：基金经理分析应用
场景二：数据指导营销业务
2.1 需求分析：（精准定位销售规模异常波动）
产品在营销过程中会出现异常规模变动，营销人员需要及时捕捉到产生异常规模变动的产品。并且在发生异常的申购、赎回后营销人员需要确认发生源头，做到及时止损或者加强营销。
2.2 解决方式：
通过开发产品单位净值与申赎对比分析应用，可以对比产品净值和申赎变化，同时该应用按照偏离度大小排序，营销人员能够准确捕捉异常申购赎回的产品。点击基金名称联动净申购与单位净值的关系图，通过折线图和柱状图看到每个产品在选择时间段内的变化情况，帮助销售人员分析。
通过开发产品资产变化分析应用，营销人员能够确认引起资产变化的具体销售渠道。方便营销人员针对渠道申赎波动，进行相应的营销举措。
2.3 价值体现：
营销相关的数据应用清晰明了的展现异常申赎的产品、并且明确指出发生大量申赎的渠道。有利于销售人员及时关注异常申赎，及时做出决策性分析，提高工作效率。
图7：产品单位净值与申赎对比分析应用
图8：产品资产变化分析应用
场景三： 产品费用统计
3.1 需求分析：
基金公司需要定期核对产品运行中的各种费用，主要包括：认购费、申购费、赎回费、基金转换费、管理费、基金托管费、销售服务费和尾佣等。传统人工核对的方式存在以下问题:
- 数据准确性低：不同类型的产品费用计算方式不同；并且不同类型客户、不同销售渠道、不同买入时间采用不同的计算费率和计算公式，因此产品费用核对工作计算量大，人工无法保证数据的准确性。
- 工作效率低：数据汇总繁琐，人工核对效率低。
3.2 解决方式：
通过大数据建模的方式在数据中台实现数据统一化管理，明确不同产品类型、不同渠道费用、不同计算周期，确认统计口径。同时数据中台添加了上游数据稽核校验，数据统计更加准确。使用FineReport开发管理费渠道维度应用， 按周、月、季、年等不同维度汇总费用信息，以图表结合的方式直观地展示出来。
3.3 价值体现
管理费渠道维度应用使数据及时呈现的同时也保证数据准确性，节省人力时间约为每月5小时，解决了跨部门屏障，降低人工操作成本，提高了工作效率。
图9：管理费渠道维度应用
图10：渠道管理费分析-季/月维度
图11：渠道管理费分析-周维度
场景四： 监管报送
4.1 需求分析：
中国证监会中央监管平台对于证券基金经营机构业务运作管理越来越严且监管具体化。需要定期按时完成数据监管报送工作。目前数据报送内容多、报送方式繁杂(日报、周报、月报、年报)，且在上报时对报送数据从不同维度进行校验比对，不符合标准不予通过。以前通过多个部门汇总数据后上报的方式，存在以下问题：
- 数据分布广：上报数据需从不同系统采集。
- 报表需求多变，无法快速响应：以前多部门配合进行报送的方法无法做到快速响应报表需求的改变。
- 及时性、准确性差：以日报为例，报送频率高且数据量极大，人工取数耗时长、难以保证数据准确性，且难以保证通过严格的数据校验。
4.2 解决方式：
中邮数据中台能够满足所有报送基础数据要求，根据监管报送要求设计数据集市层，使用帆软工具前端汇总展示。
4.3 价值体现：
利用计算机程序实现人工不能完成的工作内容，实现了监管报表一键查询，一键导出。节省人力成本约为每天2小时。
图12：数据报送表1
图13：数据报送表2
图14：数据报送表3
场景五： 风控限额条目监测
5.1需求分析：
风控人员每日要对产品的持仓资产进行阈值监测，以确认是否有触发内控、合同约定或法规限定。由于限额条目繁多复杂，而且不同的产品实用的限额条目也不完全相同，导致相关风控业务人员将大量的时间精力花费在梳理产品限额条目上，进而影响了风控监测的精度和效率。鉴于此，风控人员急需一套能每日自动关联产品限额条目、自动完成限额计算的监测系统。
5.2解决方式：
将风控人员梳理的全部限额条目一一通过后台数据库存储过程的方式完成计算，并生成每日落地数据，通过帆软报表开发工具，完成落地数据数据源配置，并设置日期、产品和限额条目等参数，通过参数的选择，风控人员可以很方便的查询T-1日当天和此前的所有历史数据限额条目计算结果的查询，根据设定的阈值，系统会自动将合规、预警和违规的条目通过不同的颜色加以区分，方便业务人员一目了然每个产品是否有超限情况发生或预警。另外还可以下钻到明细数据，方便业务人员进一步确认具体超限额资产。
限额管理模块将大量的限额条目逐一在后台通过算法实现，无需业务人员再去关注条目本身的算法复杂度，仅需将需要监控的产品绑定到对应的条目上即可，极大的提升了风控业务人员的工作效率和产出，并能在产品发生风险预警的第一时间完成数据上报，确保了公司产品投资运作的稳定性，杜绝了人为操作和合规性风险的发生。
图15：限额条目汇总
图16：限额条目明细结果
四、总结
中邮基金公司通过搭建数据中台，整合业务系统的数据，保障数据的可用性；同时结合帆软工具业务报表、主题分析模块，搭建一套集加工、计算、应用为一体的数据中心平台，保证数据全流程的一致性、完整性、正确性，且具备修正数据的能力。建立针对业务部门日常需求、运营管理设计的科学的数据增长体系。有效帮助公司唤醒沉睡数据，打造体系的数据化运营决策方案。为基金公司提供经营管理支持、投研、营销、风险管理及业务协同。通过统一金融服务门户对外提供金融服务和输出金融服务能力。 | 
