产品简介：兴业数金资产配置机器人（Asset Allocation Robot，以下简称“AAR”）以国内公募基金为标的，由基于递归神经网络的算法模型驱动生成基金投资组合，结合投资者行为标签进行用户画像，自动推送给投资者适配组合，包括大类资产类型及子类资产基金的配比，并自动跟踪市场变化，对资产配置和投资组合进行动态再平衡。

最新配置结果：基于截至3月底的基础资产市场信息，AAR给出的分类配置结果如下：对经用户画像后识别出的低风险投资者来说，其大类资产配置以货币类基金为主，适当配置权益型基金（13.83%），货币基金居于绝对主导（占比86.17%）；对于识别出的中风险投资者来说，AAR降低对货币基金的投资（占比47.82%），增加对权益类基金的投资(52.18%)；而对于高风险的投资者，AAR依然以权益类基金投资为主（占比94.47%）。固定收益类资产前期持续低迷最近初有起色，而以黄金为代表的另类资产目前仍处于震荡行情，AAR对此持观望态度。

最新配置业绩：最近一个月，AAR对识别为低、中、高风险层级投资者推送的组合分别获得-0.17%、-0.39%、-2.70%的累计收益率，同期沪深300、上证综指、中证500累计收益率分别为-3.11%、-2.78%和1.51%；AAR三类投资组合的最大回撤分别为0.72%、2.65%、6.58%，而沪深300、上证综指、中证500最大回撤分别为6.90%、6.14%、8.08%；AAR三类投资组合的年化波动率分别为1.91%、7.10%、13.80%，而沪深300、上证综指、中证500指数年化波动率分别为16.43%、15.69%、24.56%，AAR相对大盘指数体现了良好的抗跌性。

01.AAR的大类资产配置结果

图 1：大类资产市场表现（截至2018年3月）

大类资产在2018年3月走势各不相同，受中美贸易战和外盘大跌影响，A股综指和沪深300双双暴跌而中证500小幅反弹。由于市场避险情绪上升，大宗商品本月大跌而债市上涨，货币市场企稳微涨，AAR及时捕捉各类资产市场行情变化，对金融市场进行智能化认知、识别，自动调整各类投资者的资产配置比例。以下从大类资产的层面来看，AAR对不同类型投资者的持仓进行差异化动态调整的情况如下：

1、低风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 2：低风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为低风险层级的投资者，主要配置收益较稳定的资产类型。随着货币市场走势的稳定，AAR最终配置比例为货币基金比重为86.17%，而权益型基金配置比重13.83%。

2、中风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 3：中风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为中风险层级的投资者，AAR平衡不同风险类型资产的配比，在股票市场超跌过后，适当提高权益型基金配置比重至52.18%，同时保持货币基金47.82%的高位配比，捕捉反弹机会。

3、高风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 4：高风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为高风险层级的投资者，AAR自动配置更多较高风险的基金，增加了被市场低估的蓝筹股票型基金，探寻市场反弹中的盈利机会，最终 ARR配置权益基金的比重为94.47%，将货币型基金的配比调整为5.53%。

02.AAR各类投资者推送组合的业绩表现

AAR能对不同类型投资者进行识别，将用户智能分为10个风险层级，在预期收益和流动性需求一定的情况下，对各风险层级的用户进行不同的组合配置，也会有差异化的表现。

从2018年3月份当月表现来看，兴业数金AAR对识别为低、中、高风险层级不同投资者推送的组合分别取得了-0.17%、-0.39%、-2.70%的累计收益，而同期沪深300、上证综指和中证500累计收益为-3.11%、-2.78%和1.51%；从最近一年来看，数金AAR累计收益分别为5.30%、7.13%、18.69%，基准累计收益为3.04%、3.86%、8.95%，组合收益在中长期的表现还是能稳定跑赢基准指数，而且与各类基准指数相比，AAR配置组合的波动率大幅减低，体现了很好的稳定性和抗风险能力，具体业绩披露如下：

1、各风险层级投资者组合3月份业绩披露

表1：各风险层级投资者推送组合-3月份业绩披露表

2、不同类型投资者推送组合的表现及业绩归因

2.1低风险层级投资者推送组合的表现及业绩归因

图 5：低风险层级投资者推送组合近一年表现

图 6：低风险层级投资者推送组合近1月业绩归因

2.2中风险层级投资者推送组合的表现及业绩归因

图 7：中风险层级投资者推送组合近一年表现

图 8：中风险层级投资者推送组合近1月业绩归因

2018年3月21日，由中国信息通信研究院主办、中国通信标准化协会支持的"OSCAR云计算开源产业大会"在北京召开。来自工业和信息化部、中国工程院的多位领导以及云计算领域的专家、代表参与了本次会议。

会议旨在进一步探索我国云计算开源技术发展模式，加速云计算与各行业的深度融合，更好地发挥云计算在经济社会创新发展中的支撑和引领作用，促进我国云计算产业快速、健康发展。

在此次会议中，兴业数金人工智能云服务通过可信云GPU云主机（增强级）认证，其他首批通过的六家分别为阿里云、腾讯云、华为云、百度云、天翼云、UCloud六大主流公有云服务提供商。这是数据中心联盟首次对GPU云主机进行认证，同时也反映了GPU云主机当前发展的普及程度和重要性。

GPU服务器配备独享GPU卡的高性能云计算服务，可以帮助用户快速、便捷地获得高质量的GPU计算资源，从而大幅提高机器学习及科学计算等大规模计算框架的运行速度，为搭建人工智能及高性能计算平台提供基础架构支持。

兴业数金通过可信云GPU云主机（增强级）认证

随着云计算、大数据的不断发展和成熟，人工智能引发了新一轮的技术变革，成为未来信息技术发展的风向标，计算力作为人工智能的三要素之一，GPU/FPGA芯片的加速能力也得到业界的广泛关注和重视。GPU具有并行计算能力，能够更高效支持处理海量数据运算，并且很好地支撑机器（深度）学习，是未来人工智能不可或缺的基础设施资源。

目前，兴业数金提供的GPU性能卓越超群，计算速度的测评结果高于增强级基准要求数倍。

此次兴业数金人工智能云服务以优异的测评结果通过可信云GPU测评，代表了国内权威机构对数金云的认可和实力的认定。在未来，数金云——人工智能云服务将努力争取为银行业客户提供更加丰富的使用场景和更加灵活的解决方案，帮助客户节约成本、提高效率，帮助金融行业客户向智能化转型。

数据治理之痛

现如今，大部分财务公司都面临着不同的数据治理问题：无法满足监管要求，系统无法更新换代，手工报表和手工记账繁琐易错等等。

为解决此类痛点，财务公司需选择合适的行业解决方案以助力发展。由于监管机构对财务公司的监管及1104报表的内容要求都源于银行监管体系，因此，基于银行核心系统的财务公司云服务方案是针对数据治理难点的较优解决方案。

从银行核心角度看财务公司

基于银行核心系统平台的财务公司系统优势

以客户为中心：体现的负债、资产、风险围绕客户展开，实现客户统一视图；

银行级配置：打造银行级产品工厂，利率、费用参数完全灵活，各种存贷汇产品通过产品工厂配置实现；

业务与核算分离：实现银行体系的复杂账户结构与核算模式，在实现各类业务时无需担心核算方法，独立的核算系统满足各种核算方法的需求。

目前，云计算、流程机器人自动化、人工智能、大数据等金融科技（Fintech）已然成为最炙手可热的话题。创新力量的不断进步，对金融监管部门提出了新的挑战：增强合规力量，将“创新侧”与“合规侧”的发展有机结合。

在此背景下，2017年中国人民银行金融科技委员会成立，明确声明“强化监管科技（Regulatory Technology，AKA： RegTech）应用实践，积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管手段，提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力”。而如何打造中国特有监管科技，将成为未来金融科技业与监管界共同关注的话题。

监管科技：金融科技发展浪潮下的必然产物

在金融科技Fintech中，传统金融所具备的信用风险、流动性风险、利率风险等依旧存在，而作用到诸如P2P网络小额信贷、互联网支付等具有网络信息技术专业性壁垒的科技金融场景下，使这些金融业务经过复杂结构化处理及技术编程后，增加了其中风险的隐蔽性。

而就金融科技的基础条件而言，稳定的信息环境是一大先决条件。网络信息安全（CyberSecurity）的依赖性与日俱增。不论是由于系统差错、管理疏忽亦或是外部攻击，在任意流程环节上产生纰漏都可能导致作业的全线崩溃。换而言之，在金融科技场景中，主机、网络、数据等各层面的信息风险愈发凸显。

此外，金融科技的飞速发展加速了金融脱媒。典型的表现便是近年来备受瞩目的网络借贷P2P。金融脱媒、利率市场化，加速了混业经营，这也使得对资金流动性和投向的监管难度加大，在各机构间协同机制尚不完善的当下，分业监管的矛盾日渐凸显。

综上可见，金融科技本质上导致存在着一定的风险隐患，例如其高隐秘性和快速传播的特征；加速金融脱媒；技术及数据的风险性；灰色套利等等。因此，在利商/业务型科技发展的同时，也要加快监管科技的布局，以RegTech来应对FinTech所带来的风险隐患。

不同机构对于监管科技的定义基本达成一致共识，即：通过科技手段，服务监管需求、提高监管效率。在监管科技中，RegTech公司、金融机构及监管机构各司其职，共同打造监管科技生态圈。

监管科技的应用范畴及服务领域较广，如税务、反洗钱、交易监控等等。可以看出，不论种类再多，其特点在于此类服务的最终目的在于满足监管需求、提高监管效率。

先行起步：海外监管科技发展回顾

监管科技在国际上起步较早、应用更为成熟且投研热度更高。不少领先国家甚至专设一个或多个监管机构负责加强监管科技的建设力度，统筹规划产业布局，扶持监管科技企业发展进步。

此外，其他国家（主要以欧洲为主）也在积极布局监管科技。例如瑞士及荷兰的金融管理机构明确表示鼓励发展监管科技力量，以此加强合规管理力度并降低金融创新的监管成本和潜在风险。

可以发现，这些起步较早国家的监管科技产业投融资热情较为高涨，其背后离不开监管机构的推波助澜。对监管科技，这些金融监管机构有着明确的定义、定位、赋能、规划以及管控机制与支持态度。

其中，英国作为金融科技的先行者，在监管科技这一分支领域的发展迅猛，特别值得借鉴。

通过各类公开宣传和会议召集，英国监管机构在近五年中极大地推动了RegTech行业发展，使其在全球范围内吸引了大批投资力量。

美国作为监管科技的先行者，在交易监控、流程自动化、审计函证、反欺诈等多个领域发力。在近年中，市场上涌现出大量的中小型初创公司，发力于各自业务版块。

除了美国，其他地区的监管科技企业亦是各具特色，百花齐放。成立于葡萄牙的Feedzai通过机器学习帮助银行和企业发现并预防支付诈骗。初创不到两年，Feedzai获投超过3000万美元，并已积累了Capital One、花旗等知名金融机构客户。此外，还有其他监管科技企业在各自领域中发展进步。例如，丹麦的New Banking公司，以监管合规为基准，为电子支付和游戏公司提供KYC及反洗钱服务。另外，还有为瑞士银行机构提供数字化合规性和风险管理解决方案的Quumrm公司、为银行机构提供反欺诈解决方案的德国Risk Ident公司以及提供信贷风险分析和合规报告解决方案的荷兰OSIS公司等在欧洲细分市场中享受盛名的监管科技公司。

全球热捧：监管科技全球投融情况

放眼全球，可以发现在过去五年中，监管科技投融热度不断上升。截止至2017年，涉及监管科技的投融案例已达到近150笔，金额达到13亿美元（对比参考全球范围中金融科技整体笔数的650笔、整体金额的221亿美元）。而就投资阶段而言，初期/早期投资是主流偏好，该方式占比超过50%。

就地区而言，美国以近80%的绝对优势领先其他地区，成为监管科技获投的最热门地区。除美国之外，英国、加拿大、印度、爱尔兰合计占据剩余地区75%的获投。

下一蓝海：我国监管科技展望

中国金融科技，特别在监管科技领域，起步晚、基础薄弱，与领先国家相比有较大的进步空间。对此，首先应关注顶层设计，即积极构建监管科技发展规划，并打造管理政策体系及相关技术标准体系。

在构建顶层设计的同时，还应尽早打造中国监管科技应用的里程碑，培育良好的产业生态圈，并推进监管科技的试点应用。要关注如何有效引入当前热门领域中的技术力量，加强监管能力及效率。例如央行金融研究所所长孙国峰便指出，通过区块链技术提升信息透明度、降低重复性基础建设投入，将监管精力从信息真实性审核等枯燥工序中解放，并投入到金融现状监管诊断、分析及预测等更为有价值的工作中。

在国内实践中，腾讯是较早发力于监管科技关联业务的先行者。在过去几年中，腾讯连续打造了多组监管相关的产品条线。例如，为用户累积挽回10亿损失的鹰眼反欺诈系统、3个月冻结欺诈资金超过6.5亿的神侦资金流查控系统、使区域伪基站案发率下降70%的麒麟伪基站检测系统、使区域网络诈骗案发率日均下降50% 的神荼网址反诈骗系统等。

而就在17年底，腾讯先后与北京市金融工作局、深圳市金融办签订合作协议，将打造地区性的金融安全大数据监管平台，实现对各种金融风险进行识别和监测预警，保护金融消费者合法权益，助力地方金融监管，防控金融风险。其中将运用到多维度金融相关数据、模型拟定、欺诈定型、监管流程管理模型等多种方法。

该平台依托腾讯安全反诈骗实验室的灵鲲金融安全系统搭建而成。（灵鲲的设计理念是用于普惠金融领域中诈骗、黑产行径的防治工作。）除了腾讯反诈骗实验室所具有的AI技术优势以外，微信、QQ等社交平台以及腾讯安全产品条线等多年沉淀的大数据积累也为平台输送了有力的判断依据。

18年初，在签署合作后的不到一个月，腾讯便快马加鞭发布了“守护者计划”，借大数据监管平台之势，宣告其在监管科技的定位：“负起社会责任，全面携手公安、工商、银行、运营商、互联网企业及网民”。

中国监管科技尚属于起步阶段，而监管科技业务势必将成为金融科技的下一个蓝海。腾讯在该领域的洞悉与价值彰显，值得其他金融科技借鉴：锻造先行者主张，构建先行者优势。

-End-

2018年3月22日，中国信息通信研究院携手兴业数金，聚集多家金融云服务商和中小银行等多方力量，联合撰写并发布《中小银行上云白皮书》（以下简称“白皮书”）。

《中小银行上云白皮书》发布现场

作为国内首个以“中小银行上云”为主题的白皮书，全面介绍云计算在金融行业的应用现状，深入分析中小银行上云的优势和必要性，剖析中小银行上云过程中应该考虑的关键点并给出专业建议，重点研究中小银行选择云计算服务的原因、如何选择云计算服务和如何应用云计算的问题，供中小银行和云计算行业相关从业者及研究人员参考。

现如今，银行上云已是大势所趋，然而绝大多数的中小银行在上云时往往会面临三大方面的挑战。第一是业务压力大，大银行上线的信息系统中小银行也要上线，但是自身的信息化建设能力却不足；第二是“缺钱少人”，中小银行没有国有大型银行以及各大股份制银行的雄厚财力和充沛的人力资源；第三是运维难，越来越多的信息系统上线，带来了运维难度的提升，同时管理和整合的难度也加大，风险控制面临的挑战也与日俱增。

针对中小银行上云的三大痛点，《白皮书》认为，行业云是助力中小银行转型的理想、高效的部署模式。从运营成本上看，行业云不需要像私有云那样投入大量的人力、物力，充分体现了云计算按需、弹性的特性，中小银行能够以相对低廉的“月租服务费”的方式投资，不占用过多的运营资金。其次，中小银行也不用为了上云而配备专业的IT运维人员，同时享受到先进的应用技术。此外，相比较公有云，行业云也符合金融行业监管合规要求。

在金融行业云领域，兴业数金利用在科技输出领域的优势，通过金融行业云服务为广大中小金融机构提供信息系统建设和托管运维服务，特别是对于新发起设立的中小银行，信息系统建设工期短、见效快、系统运行高效、稳定，为中小银行解除后顾之忧，实现快速展业。

本次白皮书的参与撰写，旨在将兴业数金十余年来服务中小银行上云的经验进行总结和分享，希望能够为其他中小银行上云的准备、上云实施以及上云后的管理提供切实的建议。

未来，兴业数金将进一步发挥自身行业经验、解决方案和客户资源、监管合规优势，不断拥抱领先合作伙伴，丰富“数金云”上产品体系和金融创新生态，持续提升中小金融机构服务能力。

北京时间3月21日至22日，IBM “PartnerWorld at Think”大会在美国拉斯维加斯市举行，会上公布了IBM 2018年全球合作伙伴至高荣誉“灯塔奖”（IBM Beacon Awards）的评选结果。兴业数金凭借“金融行业云及云上金融创新案例”在众多提名中脱颖而出，获得了IT基础架构类的面向 Linux on IBM Systems 服务器的“杰出开放式创新解决方案”，也是IBM大中华区近两年唯一获此殊荣的企业。

兴业数金总裁助理 李山河 （左三）现场领奖

“灯塔奖”是IBM对致力于获得技术成就、行业知识和创新解决方案的全球业务合作伙伴的权威认证，奖项由资深行业记者、分析师以及IBM高管从全球千余家合作伙伴提交的数百个参评方案中选出。“灯塔奖”覆盖各个行业和解决方案类型、技术进步等几十个领域，本次“灯塔奖”共颁出17个奖项，具体包含杰出分析解决方案、杰出社区服务、杰出混合云解决方案等，兴业数金凭借“金融行业云及云上金融创新案例”斩获“杰出开放式创新解决方案”奖。

兴业数金金融行业云业务脱胎于兴业银行的银银平台，在银监会的监管和指导下已开展了十年的金融服务业务，为金融行业用户提供超过400项从基础设施到解决方案的服务品种，为超过300家银行提供信息系统云服务，是国内优秀的金融云服务商。

兴业数金深刻理解金融行业用户的需求，具备满足金融行业用户复杂业务场景所需的传统架构与新型架构并举的融合架构管理能力，并且依托兴业银行集团综合金融服务优势，提供综合金融业务服务，帮助部分城商行客户实现1年资产规模翻番，部分村镇银行客户实现6年资产规模增长17.5倍的巨大收益，而在成本方面则可下降至自建的1/200。

2017年3月，兴业数金联合IBM对旗下金融云业务进行从基础设施到解决方案的服务升级，并正式对外发布全新的金融行业云服务品牌“数金云”。

升级之后的数金云包含众多云服务组件，在IaaS层提供专属云服务、容灾云服务、备份云服务；在PaaS层提供了创新的基于IBM LinuxONE的区块链云服务、人工智能云服务、金融组件云服务等；在SaaS层，提供银行核心系统、网银系统、信贷系统、监管报送系统等满足中小银行开业和运营要求的全套软件系统服务，为金融客户提供全方位、一站式的金融行业云服务，是一朵监管合规、真正专业的金融行业云。

兴业数金信贷机器人全新升级啦！本次升级后，机器人的自动化能力范围延展到了服务触达前的客户白名单生成过程，实现白名单生成过程100%自动化，保障了操作流程的100%准确率，有效节约了工作人员的重复性操作时间，进一步提升了信贷产品审批流程的效率。

此前，兴业数金上线信贷机器人（回顾戳这里 → RPA | 兴业数金首批机器人上线，还不快来撩~），通过实时计算客户的信贷产品授信额度，改变客户只能被动等待银行向其推荐合适产品的局面。客户可以主动呼叫银行客服，当即就能获知自己的最大授信额度。客户选择办理产品后，机器人随即自动下单。此项应用优化了客户触达方式，让相关信贷产品实现白名单客户的全覆盖。同时，客户根据自身的需求随时办理产品，体验更佳，可以说是非常优秀了~

本次升级后的信贷机器人将更好地诠释RPA多元化的价值体现，不仅包括节约成本、提升效率、保障质量，而且能够优化客户体验，促进业务增长。

业务场景及痛点

银行工作人员为了从存量客户中筛选信贷产品的目标客户名单，需要进行若干个系统的数据提取、比对、加工，并人工计算目标客群的授信额度。待目标客户名单生成后，银行电销中心人员外呼客户，邀请后者办理业务。

目标客户筛选是一项耗时耗力的重复性工作，且存在一定的错误概率。此外，受制于坐席人员数量限制、外呼服务成功率易受人为因素影响等原因，往往造成客户体验不好，触达客户数量有限，业务办理成功率较低。

信贷机器人升级后的工作模式

信贷机器人利用RPA从多个系统中提取数据并进行数据处理，自动生成各种客户类型的白名单。银行短信触达白名单客户后，有意向的客户可以主动呼叫客服，机器人实时计算客户的最大授信额度，并在客户确认办理额度后自动下单。

本期小编为大家重点介绍“信贷机器人”在白名单生成、授信额度计算及订单信息自动录入中的贡献：

白名单生成

根据银行针对不同类型客户的白名单准入条件，机器人与若干个系统交互，自动完成数据查询、下载、筛选、匹配、删除任务，输出遵循既定格式的白名单文件。

授信额度计算和订单录入

从多个关联业务系统自动抓取出数据并根据授信政策实时计算授信额度，客服经理确认客户要办理的额度后，机器人自动下单，将订单信息传至财务系统，进行放款。

信贷机器人升级后的价值

听说最近兴业数金搞了个训练营，

这个训练营来头还不小。

具体咋回事，

听小编从头给你说起~

2017年，兴业数金启动三年发展规划项目，确定了以“构建云端共赢生态，打造金融创新引擎”为发展方向的企业愿景，通过“延续发展”和“创新突破”两大发展脉络，紧密联系、充分联动，在创业优势领域建立竞争壁垒，梳理市场影响力并创造长期价值。公司通过创新小队的模式开展内部孵化、运营，构建良好的创新孵化环境，不断打造有行业影响力的数字化产品，并逐步支持体外创新，以期未来形成兴业银行集团的创新孵化平台。

一方面聚焦突破创新类业务，通过集中管理开放银行平台微创新，保障相关资源集中投入；基于公司客户基础，形成整体相对统一的创新方向和节奏，拓展开放银行平台的合作伙伴，打造商业生态端和金融机构端的合作共赢。

另一方面设置兴业数金的孵化器作为创意破壳背后的神秘推手，为有创意的创新团队提供第一笔资金和办公场地。同时，学以致用，学习国外先进的创新方法论为刚起步的创新小队提供老辣独到的策略支持和辅导。

为了促进公司创新文化推广和创新方法论的学习，兴业数金“创客训练营”在3月正式开营！！！

创客训练营是兴业数金内部的一个开放创新交流平台，通过模拟创意生产、创意产品孵化和商业化营销全流程体验，让内部创客、创客志愿者熟悉整套流程，同时形成创新实践指导手册、创新项目孵化管理指引等，进一步激发公司内部创新，进而孵化，最终实现商业化。

在开营活动上，兴业数金总裁陈翀表示：“数金公司成立两年来，一直在探索创新，基于两年来在创新方面的实践，我们认识到，必须建立创新孵化的体制机制，用方法去指导创新过程、用机制去激励创新人才，只有这样才能提高创新成功的概率，把作坊式的点状创新升级为产业化的大规模创新。另一方面，创新孵化有初期低增长、甚至不增长，后期成熟后高速爆发的客观特征，所以，要把握创新项目孵化规律、加大创新投入。”

（p图不易，总裁大大可还满意？）

基于此，兴业数金希望通过创客训练营活动来宣导企业内部创新文化，同时，快速获取一批企业内部的原始创意。

作为创新训练营的第一次活动，首发嘉宾阵容必须要很强大，本次活动邀请了BCG DV团队，给数金小伙伴分享数字创新方法论。

（BCG DV 项目团队成员介绍）

BCG DV（BCG Digital Ventures）是波士顿咨询公司的全资子公司，专注于创造并投资创新数字化新业务。BCG DV根据多年创新实践经验总结形成了自己独特的数字创新方法论，和知名企业共同挖掘和筛选业务创意的组合、以决不妥协的专注客户需求的精神，帮助大公司采用类似风险投资家一样的思维与行为模式进行创新。

（BCG DV 业务图）

活动上，BCG DV为数金小伙伴介绍了DV的数字创新整体方法论，涵盖创新、孵化、商业化、数字营销全流程。兴业数金创新孵化中心处于起步阶段，通过DV创新方法论奠定孵化中心的基础，借鉴优秀孵化中心的经验并基于创新方法论进行培训，在内部推动创新的氛围和自信心，以科学高效的方法论和专题研讨会，探究实际操作中的问题。

活动当天炒鸡热闹↓

在后续为期五周培训中，BCG DV的导师们将通过workshop形式传授创新方法论，模拟快速创新实践、创新概念评审、产品孵化过程的主要控制风险方法及如何转向，最终产品通过创新孵化阶段进入商业化及数字营销。

训练营活动详情

第一周 开营仪式暨方法论总论培训

介绍BCG DV数字创新整体方法论，涵盖创新、孵化、商业化全流程。

第二周 hack-a-future 快速创新实践

在公司外一个极富创业氛围的环境进行一场沉浸式快速创新实践之旅。

第三周 shark-tank创新概念评审实践

模拟shark-tank全流程，评委们对创新概念进行评审，体验如何把概念转换为可被利益相关方接受的项目。

第四周 孵化方法论培训

介绍DV数字创新孵化过程分类、过程，熟悉和了解DV孵化过程中的主要控制风险方法及如何转向。

第五周 商业化、数字营销培训

介绍DV数字创新商业化及数字营销方法论，了解通过数字渠道获客的操作方式。

产品简介：兴业数金资产配置机器人（Asset Allocation Robot，以下简称“AAR”）以国内公募基金为标的，由基于递归神经网络的算法模型驱动生成基金投资组合，结合投资者行为标签进行用户画像，自动推送给投资者适配组合，包括大类资产类型及子类资产基金的配比，并自动跟踪市场变化，对资产配置和投资组合进行动态再平衡。

最新配置结果：基于截至1月底的基础资产市场信息，AAR给出的分类配置结果如下：对经用户画像后识别出的低风险投资者来说，其大类资产配置以货币类基金为主，适当配置权益类，货币基金居于绝对主导（占比87.22%）；对于识别出的中风险投资者来说，AAR降低对货币基金的投资（占比57.82%），增加对权益类基金的投资；而对于高风险的投资者，AAR以权益类基金投资为主（占比94.5%）。基于A股市场当月的上涨表现，各风险等级组合均不同程度地增加了权益类基金的配比，而以黄金为代表的另类资产目前仍处于震荡行情，AAR对此持观望态度。

最新配置业绩：最近一个月，AAR对识别为低、中、高风险层级投资者推送的组合分别获得1.03%、2.27%、5.86%的累计收益率，同期沪深300、上证综指、中证500累计收益率分别为6.08%、5.25%和-0.98%；AAR三类投资组合的最大回撤分别为0.24%、0.80%、1.98%，而沪深300、上证综指、中证500最大回撤分别为3.05%、2.21%、3.98%；AAR三类投资组合的年化波动率分别为1.34%、3.66%、9.15%，而沪深300、上证综指、中证500指数年化波动率分别为11.41%、9.37%、14.20%，AAR在获得较高收益同时体现了很好的规避风险的能力。

一、AAR的大类资产配置结果

 图 1：大类资产市场表现（截至2018年1月）

大类资产在2018年1月走势各不相同，A股市场本月走出了一波行情，其中沪深300大涨而中证500微跌，大盘股行情持续，债市和货币市场微涨，大宗商品微跌。AAR及时捕捉各类资产市场行情变化，对金融市场进行智能化认知、识别，自动调整各类投资者的资产配置比例。以下从大类资产的层面来看，AAR对不同类型投资者的持仓进行差异化动态调整的情况如下：

1、低风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 2：低风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为低风险层级的投资者，主要配置收益较稳定的资产类型。随着当月A股市场的连续走高，AAR适当提高了权益类资产的配比，最终配置比例为货币基金比重微降至87.22%，而权益类基金配置比重提高至12.78%。

2、中风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 3：中风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为中风险层级的投资者，AAR平衡不同风险类型资产的配比。在当月债市不明朗、A股市场攀升的形势下持续增持权益类资产，其配置比例自动提高至42.18%，同时货币基金比例降低至57.82%。

3、高风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 4：高风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为高风险层级的投资者，AAR会自动配置更多较高风险类型的基金。基于股票市场近一个月的变化，ARR维持权益基金94.5%的较高配比，将货币型基金的配比保持在5.5%。

二、AAR各类投资者推送组合的业绩表现

AAR能对不同类型投资者进行识别，将用户智能分为10个风险层级，在预期收益和流动性需求一定的情况下，对各风险层级的用户进行不同的组合配置，也会有差异化的表现。

从2018年1月份当月表现来看，兴业数金AAR对识别为低、中、高风险层级不同投资者推送的组合分别取得了1.03%、2.27%、5.86%的累计收益，而同期沪深300、上证综指和中证500累计收益为6.08%、5.25%和-0.98%；从最近一年来看，对三类不同风险类型的组合数金AAR累计收益分别为6.99%、11.96%、33.54%，同期基准累计收益为2.98%、4.45%、16.19%。与各类基准指数相比，AAR在取得较好收益的同时波动率也大幅减低，体现了很好的稳定性和抗风险能力，具体业绩披露如下：

1、各风险层级投资者组合1月业绩披露

表1：各风险层级投资者推送组合-1月业绩披露表

2、不同类型投资者推送组合的表现及业绩归因

2.1低风险层级投资者推送组合的表现及业绩归因

图 5：低风险层级投资者推送组合近一年表现

图 6：低风险层级投资者推送组合近1月业绩归因

2.2中风险层级投资者推送组合的表现及业绩归因

图 7：中风险层级投资者推送组合近一年表现

图 8：中风险层级投资者推送组合近1月业绩归因

2.3高风险层级投资者推送组合的表现及业绩归因

图 9：高风险层级投资者推送组合近

图 10：高风险层级投资者推送组合近1月业绩归因

3、各风险层级组合近一年表现汇总

图 11：各风险等级组合与基准累计收益率对比（近1年）

图 12：各风险等级组合与基准最大回撤对比（近1年）

2018年2月1日－2日，由《金融电子化》杂志社主办的2018年长三角经济圈金融科技发展座谈会在南京举行。会议邀请中国人民银行科技司、长三角地区人民银行主管行长及科技处负责人，长三角地区各城商行、农商行、民营银行主管科技负责人，各金融机构科技负责人以及金融科技企业专家等业内人士齐聚一堂，交流研讨长三角经济圈新发展下的金融科技与金融创新。兴业数金总裁助理陈旭群和兴业数金云计算中心总经理郑子洲出席此次会议并发表演讲。

长三角经济圈作为我国重要的经济区域，以实施创新驱动战略为指引，围绕金融服务实体经济为核心，积极推动金融创新发展，不断提升金融服务实体经济和创新创业的能力，金融业发展水平获得有效提升，金融科技已经成为金融企业发展的强劲引擎。

会议上，兴业数金总裁助理陈旭群就“新时代下的金融科技发展展望”话题，发表了“合作发展打造共赢生态 金融科技助力银行转型”的主题演讲。

陈旭群认为，“银行与金融科技融合，是必然的行业趋势。在银行4.0时代，科技已嵌入生活，当今的时代特征要求银行主动改变思维方式与做事方法，才能应对各方挑战，取得新的发展，而金融科技则是银行业务发展与经营转型的关键所在，国外领先银行已在金融科技方面取得了长足的发展。”

兴业数金总裁助理 陈旭群

由于合作银行分支机构和人员众多，员工培训之后，无法准确知晓员工对内容的掌握程度。为了支持合作银行更好地完成对员工专业知识的培训工作，兴业数金推出柜员在线考试系统。通过该系统的考试测评可以系统了解银行工作人员对受训专业知识的掌握情况。

柜员在线考试系统主要分为银行理论知识和上级操作两个部分。其中，理论知识包含：公共基础、柜员管理、凭证管理、储蓄业务、对公业务、贷款业务、票据业务、支付业务、综合业务、反洗钱、兴业分行题库、风险管理、互联网金融、理财和其它业务。上机操作包含了合作行核心业务系统的SGB交易代码。

柜员在线考试系统主要帮助实现合作行柜员进行在线考试，系统自动评卷，学员可查看考试结果，自动解答柜员错题。

-试卷管理界面-

-试题添加界面-

-考试成绩界面-

系统管理员可对合作行进行统一管理。合作行管理员可添加并管理本行的考试试卷，题目包含1200多道单选题，900多道多选题，1100多道判断题。可查看所有学员的考试情况和排名。

柜员在线考试系统可以更好地帮助工作人员测评专业培训结果，避免员工培训之后不能掌握培训内容，无法在实际工作中体现自己的技能和价值。此外，合作银行管理部门能够据此收集培训之后参与人员对知识的掌握情况和培训效果，可以有计划地安排后续的培训，避免大量资金和人力的浪费，无形中提高员工参与培训的积极性。