南银理财朱行保：资管行业仍然存在极大精耕细作的空间

科普 2024年12月18日 16:48 9 烟羽

南方财经全媒体记者吴霜上海报道

2023年8月12日，由南方财经全媒体集团指导、《21世纪经济报道》主办、浦发银行和浦银理财联合主办、上海市虹口区人民政府特别支持、上海资产管理协会特别协办、21世纪资管研究院和粤港澳大湾区（广东）财经数据中心承办的“2023 资产管理年会”在上海虹口隆重举行。

本次年会设置了以“价值重构下的财富大趋势”为主题的大资管协同主题论坛，在“财富管理升级赛”圆桌对谈中，南银理财副总经理朱行保表示，目前大资管行业的规模仍有较大增长潜力，资管行业从业人员相对不足，需要通过加强金融科技投入进行深耕细作，强化风险控制能力，挖掘潜在客户。

银行理财收益较为稳定的特征依然明显

朱行保首先结合银行理财发展历史分享了投资者对银行理财的定位，“投资者对银行理财的印象特点鲜明——收益比较稳健，比存款利率稍微高一些”。银行理财业务主要客群为个人投资者，在存款利率尚未完全市场化的时期，投资者通常把银行理财作为存款的替代品。

“这个对银行理财的定位，即便到资管新规实施以后也依然没有改变。目前，银行理财个人客户超过1亿人次，而且标签很明显，即中老年客户占比高，女性客户占比高，投资者结构的这个特征也要求我们把银行理财收益稳健的特点保留下来，”朱行保说。

那么银行理财如何在有效控制风险的同时创造较为稳定的收益呢？这考验的是银行理财投研和风险管控能力的建设。朱行保认为，“首先要先抓信用风险，只有把握住信用风险，才能有效保护客户资金的安全。因此在能力建设里，对于信用风险的把控是最为核心。对于信用风险的把控不仅仅只是投高等级债券，还要有服务实体经济的使命。此外，还可以通过大类资产配置来均衡收益”。

资管行业仍然存在极大精耕细作的空间

朱行保认为，目前的资管行业从业人员仍然相对不足。“虽然过去五年资管行业规模增速下降的比较多，除了公募基金以外，理财、信托、券商资管、私募等资管产品近年发展都比较一般。但把时间拉长，用过去15年的数据来看，市场规模涨了10倍以上。所以，资管行业从业人员在某种程度上说还是不足的”，他表示。

“以银行理财为例，最多的时候大概有600多家银行发售理财，资管新规颁布以后有些机构退出了。根据理财登记中心发布的《中国银行业理财市场半年报告（2023年上）》，截至 2023 年 6 月末，全国共有 265 家银行机构和 30 家理财公司有存续的理财产品，存续理财3.71 万只，规模 25.34 万亿元，个人投资者超过1亿人。相对于管理的资产规模及服务的客群规模，理财公司从业人员总数还是比较少的，未来资管行业仍有较大的发展前景，需要投入更多人力、物力。”朱行保指出。

费率应体现管理人和投资者收益的相对绑定

对于今年以来资管产品的减费让利潮，朱行保表示，“在资管产品发行管理过程中，收费模式是非常重要的一环。减费让利这件事情银行理财一直在做，特别是去年很多产品的收费都非常低。如何既让客户感受好，又能激励管理人持续给客户创造价值，值得深入研究。”

现有资管产品的收费模式主要包括两部分：一是基础收费；二是超额业绩报酬。“站在管理人的角度而言，基础收费解决的是管理人的‘温饱问题’，想过得更好，主要还得依靠浮动的业绩报酬设计。无论是基础收费还是业绩报酬，都不能一味过高和过低，应该有合适的比例。基础收费太低，可能导致管理人对产品研发、科技、人力等投入不足。老话也说‘便宜没好货’，过低的基础收费对应的可能是服务质量的欠缺，不见得能给客户带来更好的回报。但收费也不能一味偏高，比如在市场火热的时候发个长期产品，锁定收费之后就忽视了主动管理。超额业绩报酬方面，应通过平衡的市场化机制，让管理人超额收益和投资者收益相对绑定，通过一定的超额收益激励，使得管理人更加主动的发挥专业管理能力，为客户创造更好的价值，”朱行保总结。

风控和获客是金融科技应用的两大方向

对于金融科技在资管领域的应用，资管机构的主要诉求通常包括两个方面：一是通过数字化分析助力风险管控；二是借助大数据挖掘到更多客户。

众所周知，各家销售机构在销售资管产品前都会对投资者进行风险承受能力评估，但是仅凭一张风险测评表通常难以准确识别客户的真实风险承受能力，实际销售过程中也不乏投资者未认真阅读、未真正理解甚至有意不按照真实情况填写测评表等情况，往往导致产品风险等级与投资者真实风险承受能力的不匹配。

对此，朱行保直言，“数字化的重要性不言而喻。作为公司销售分管领导，如何实现销售规模的增长是我日常工作重点之一；但相比销售规模而言，我更关注的是投资者适当性的管理，不能把高风险的产品卖给风险承受力低的客户。如何实现客户和理财产品更加精准的匹配，既是风险管理的要点，同时也是挖掘客户的突破点。借助金融科技手段收集更多信息对客户进行精准画像，综合客户基本信息、家庭情况、年龄、职业、教育背景、金融资产情况、投资经历等信息，进行数据挖掘和模型分析，可以更为准确地评估客户的风险承受能力和投资偏好，为我们把合适的产品卖给合适的客户提供了数据支撑，达到风险管理与客户挖掘的双重效果”。

（编辑：周炎炎）

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