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卷首語

資產管理是近十年來金融業最好的生意之一。2019年全球總資產管 理規模 (AuM) 再創新高，較10年前增長超2倍。在基於規模收費 (AuM-Based) 這樣穩賺的商業模式下，行業營業利潤在2018年取得了 29%的中位數，比美國市值最大的500家公司的中位數高出了12%。 過去三年，全球資產管理規模（AuM）的增長主要依賴於股票市 場。2018年由於全球資本市場波動，加之行業內生增長乏力，全球資 產管理規模（AuM）經歷了金融危機後的首次下降。在未來股票市場面 臨不確定性的情況下，資產管理行業亟需尋找新的規模增長點。

同時，行業利潤增長承壓、費率戰愈演愈烈、全球監管趨嚴以及運營成 本持續上升等多重壓力，都將資產管理機構推向了轉型的風口浪尖。

2018年，中國資管新規正式落地，全行業被納入統一監管，標誌著 “大資管”時代正式拉開序幕。同時，伴隨著中國資本市場逐漸走向成 熟與中國金融業的進一步開放，海外資管巨頭將加快進入中國的步伐， 而中國的資產管理業也勢必將朝著海外成熟模式發展。

在此時，安永深入洞察並分析2019年全球資產管理行業趨勢。我們發 現海外領先資產管理機構正朝著三大方向實現轉型：

1. 從過去“以產品為中心”，且僅侷限於幫助客戶獲取超額收益的投 資管理，轉向“以客戶為中心”，全面滿足客戶財務目標的定製化 解決方案。

2. 重視自身“運營模式”，全面精細化運營體系的各個環節，並著力 降低成本，以此提升投資效率。

3. 實現資產管理價值鏈的科技轉型，重點關注智能投資研究和數字化 財富管理。

概述

2019年全球資產管理規模再創新高

2018年全球資本市場劇烈震盪導致金融資產價值縮水，全球資產管理總規模 84.2萬億美元，出現10年來首次回落，降幅達3.9%。截至2019年6月，隨著 資本市場回暖，全球資產管理行業逐步走出陰霾，資產管理規模創下95.3萬億 美元新高。然而大部分資產管理機構再也無法回到2018年第三季度的高點。

頭部效應愈加明顯

全球資產管理行業頭部效應愈加明顯。根據我們統計，美國前100家資產管理 公司佔據逾97%的市場規模，而其餘500家中小型機構只能在剩下3%的市場份 額中進行爭奪。儘管如此，在2019年全球資產管理規模反彈的過程中，資金 仍加速流向頭部機構。

與此形成鮮明對比的是，2018年全球近半數（46%）的中小型資產管理公司 經歷淨流出。並且，通過Z Score模型對大型和小型機構淨流量離散程度的分 析，我們發現小型資管機構更難以獲得穩定的資金流入。

利潤率下滑3%

2018年，全球資產管理行業利潤小幅下滑3%。全球資產管理行業在金融危機 後經歷了一輪修復性的內生增長，但這一輪增長在2015年迎來拐點，此後行 業內生增長受阻，利潤率出現負增長。由此，我們對行業營業收入、營業成本 與營業利潤的複合年均增長率進行了分析並揭示了利潤下滑背後的潛在原因。

此外，我們還分商業模式對各類資產管理公司的盈利能力進行了分析。我們發 現未來各類公司將各擅勝場，只要能夠抓住機遇實現轉型，未來將擁有無限潛 能。

基於以上對行業發展的回顧，我們洞察了四大趨勢，其正在不 斷重塑資產管理機構的運營模式和價值鏈，顛覆行業競爭格 局。

資金加速流入被動

延續此前趨勢，資金加速流入被動型產品。投資者愈發懷疑管理費高昂的主動 型產品是否能夠帶來與之相對應的投資收益，因此大量資金從主動型產品撤 離。反之，低費率的被動型產品則吸引了大量資產流入。在美國股票市場，被 動型基金資產佔比更是首次超越主動型，佔據市場主流。

費率戰愈演愈烈

費率戰在資產管理行業內早已不再新鮮，在未來也將是最重要的議題之一。但 我們發現費率戰的主戰場主要集中在被動型市場，主動型則選擇迴避。主動型 基金管理者並不相信降費能夠換回市場規模，部分機構嘗試打破傳統固定費率 結構，並推出新的定價模式。在未來，只有那些真正能為客戶創造Alpha(超額 收益)的主動型基金才能得以生存與發展。

合規成本大幅上升

複雜多變的監管環境與日趨嚴格的透明度要求直接增加了資產管理機構的法律 合規成本，並在無形中了提升了運營成本。在報告中，我們總結了歐美主要的 監管新規對於資產管理公司和投資者的影響，包括MiFID II、GDPR、美國證券 交易委員會近日出臺的新規、SM&CR和LIBOR改改。特別是，MiFID II打破了買方 和賣方最重要的服務關係——研究服務。我們還為資產管理公司提出了三大對 策：重新審視合規框架、提升數據管理水平與中小機構進一步將中後臺職能外 包。

最後，本報告重點就金融科技如何助推全球資產管理行業實現 科技轉型進行了深入介紹。並在此基礎上為中國資產管理機構 的科技轉型提出了建議, 希望能為中國資產管理機構借鑑全球 領先資產管理公司的發展路徑提供參考。

金融科技的革新正在重塑資產管理行業的整體價值鏈，這無疑為資產管理機構 創造了前所未有的機會。在投研端，智能投研將幫助資產管理機構實現超額收 益Alpha。在過去10年，14支運用AI和機器學習技術的對沖基金表現較傳統對 衝基金表現高出100%。在數字化客服方面，發力財富管理，吸引長尾客戶將 成為資產管理公司未來20年的致勝關鍵，擁有滿足新興客戶需求的數字化策略 的資產管理公司將迎來新的發展機遇。而在運營與合規方面，金融科技更將助 力資產管理公司提升投資效率、降低風險並減少運營成本。

因此，此時能夠抓住機遇，擁抱金融科技的資產管理公司就將佔領這一競爭新 高地。

第一章 盱衡大局全球資產管理行業概述

1. 2019年全球資產管理規模再創新高

截至2019年6月，全球資 產管理規模再創新高，至 95.3萬億美元。

2018年，全球資本市場劇烈波動，股市債市雙線告負；與此同時，中美貿易 糾紛、脫歐進程遲滯等政治動盪加劇了投資者對於全球經濟衰退的恐慌。全球 資產管理行業受此波及也在2018年遭受了巨大挑戰。

由於受到資本市場表現的拖累，2018年全球資產管理總規模較2017年回落 3.9%至84.2萬億美元，出現金融危機以來的首次下降。

但隨著2019上半年資本市場回暖，資管行業也逐步走出陰霾，重回增長。截 至6月，全球資產管理總規模再創新高，上漲13.2%至95.3萬億美元。

過去三年，AuM的快速增長主要依賴於股票市場的增長。而未來五年，在股票 市場面臨著不確定性的情況下，資產管理行業亟需尋找新的規模增長點。

對於資產管理規模超萬億美元的資產管理巨頭而言，儘管部分巨頭2018全年 資產流入超千億美元，但資產管理規模仍平均下滑3.87%，這主要歸因於全球 資本市場波動導致資產價值縮水。

2019年，各巨頭整體情況逐步回溫，資產管理規模紛紛創下新高。然而，大 部分資產管理機構的資產管理規模卻無法回到2018年第三季度的高點。

2. 頭部集中愈加明顯

近年來，全球資產管理行業市場集中度不斷提升，頭部效應愈加明顯，資金加 速流入先鋒領航（Vanguard）等前三大巨頭。這主要是源於盛行市場的被動 型產品（特別是ETF）所帶來的規模效應；同時，頭部機構的品牌效應、分銷 渠道、成本以及數據科技等方面的優勢進一步提升了其運營效率。而全球中小 機構卻持續經歷了資金淨流出，競爭空間被逐步壓縮。

截至2019年6月，在美國 基金市場，前100家的資產 管理規模佔到了市場總規 模的97%，而其餘約500家 中小型機構則要在剩下3% 的市場份額中進行爭奪。

頭部效應愈加明顯

美國資管市場集中度遠高於通常所說的二八定律。 2007年至2019年6月，美國基金市場集中度逐步提升：

• 強者愈強：前4家——自38% 上漲至51%;

• 維持穩定：第5-10名——自15% 上漲至16%；

• 不斷被蠶食：第11-25名——自21% 降至15%；

• 持續遭擠壓：其他575家——自26% 大幅降至19%。

資金加速流向頭部機構

市場資金加速流向頭部機構，特別是前三大巨頭，大部分中小機構則經歷了資 產淨流出。

在美國基金市場，2018年先鋒領航（Vanguard）吸引了市 場最大淨流入2559億美元，其一家佔全美市場淨流入總額 （2806億美元）的91%。全美前五大資管機構淨流入總額 5061億美元，也就意味著除去前五大機構，美國市場的管理 資產淨流出額將高達2256億美元。

在美國，隨著2019年上半年資本市場升溫，資金加速流入市場，市場淨流 入達3354億美元，超過2018全年水平（2806億美元）。但頭部效應依然明 顯，截至2019年6月，前五大機構淨流入總額2811億美元，佔市場資金流入 總額（3354億美元）84%。這主要源於頭部機構的被動性產品，包括指數型 基金及ETF吸引了超過2000億的資金淨流入。

3. 全球43%機構經歷淨流出

小型機構越來越難獲得市場資金的青睞，全球大部分中小型資管機構在過去三 年均經歷了資金淨流出和資產管理規模的下降，這意味著在未來中小型機構將 面臨日益嚴峻的生存形勢。

2016至2018年，全球近半數(46%)的中小型資產管理公司產生淨流出，比例 遠高於超大型及大型資產管理公司(37%)；美國市場超過60%的資產管理公司 產生淨流出，其中小型資產管理公司資金流出比例高達65%。其他地區，如歐 洲、亞太等，趨勢則更加明顯。

資產管理行業規模效應明顯，尤其是在ETF市場，這就使得中小型機構更加難 以吸引資金流入。加之，較高的顧客轉換成本、高昂的監管合規成本、有限的 分銷渠道都進一步阻礙了資金向中小型機構的遷移，使得中小機構的生存面臨 著前所未有的壓力。

近三年，全球43%機構經歷 淨流出，美國市場超過60% 機構淨流出

另外，相較於大型機構，小型資管機構更難以從市場中獲得穩定的資金流入。我們使用了Z Score模型來比較大型和小 型機構淨流量的離散程度，數據統計表明小型資管機構更難以獲得穩定的資金流入。請參見專題1。

專題1：用Z Score比較大型和小型機構淨流量的穩定程度

相比於小型資管機構，大型資管機構由於品牌效應，產品組合多元，客戶服務專業等原因，客戶留存度高，更易吸 引資金流入。因此，我們引入“標準值”（Z Score）以減小在比較大型和小型資管機構資金淨流量時產生的誤差。

我們將資管機構資金淨流量的數據進行重新計算（某家機構2018年淨流量的Z Score = （該機構淨流量 – 該機構 所在的資管機構類型淨流量的平均值）÷該機構所在的資管機構類型淨流量的標準差）得出兩組大小型資管機構 2018年淨流量的Z Score數據。

在統計分析資管機構Z Score中，樣本包含1330家大型資管機構和2144家小型資管機構。

我們發現大型資管機構Z Score的正態分佈曲線更陡峭、集中度強；小型資管機構Z Score的區間範圍廣、離散程度 高，這進一步說明：

• 大型資管機構資金淨流量波動小，更易產生穩定的資金流入；

• 小型資管機構資金淨流量穩定性低，更易產生極端（極大）流入流出額；

結合上述分析，我們認為小型資管機構難以獲得穩定資金流入，市場資金持續流入大型資管機構。

4. 行業利潤持續承壓

對於資產管理公司而言，盈利能力至關重要。若要贏得客戶、員工與股東的長 期信任，資產管理公司必須注重自身盈利能力併為股東實現長期投資回報。這 也是我們對資產管理行業利潤進行著重分析的原因。

行業內生增長受阻，利潤率出現3%回落

伴隨著2018年全球資產管理規模的回落，資產管理行業營業利潤率由2017年 的33.9%小幅下滑3%至2018年的32.8%。相較於2017年，2018年行業總成本 的增幅（9.95%）已經超越了行業總收入的增幅（6.82%），這就從一定程度 上揭示了2018年利潤下滑的原因。

全球資產管理行業在金融危機後經歷了一輪修復性的內生增長，這一輪增長在 2015年迎來了拐點，此後行業利潤率出現負增長。

2009年至2014年間，全球資產管理行業利潤率快速增長，期間複合年均增長 率（CAGR）高達17.02%。這主要源於行業的內生增長，包括持續的資金流入 以及快速發展的被動產品。

而行業利潤率增長在2015年出現拐點，2015年至2018年間複合年均增長率 （CAGR）僅為6.85%。同時，利潤率越來越易受資本市場波動的影響，這就 意味著行業的內生增長遭到了阻礙。

其背後潛在的兩大主要原因：

• 收入端：一方面機構間競爭加劇，另一方面大量湧現的被動產品均採用低 費率搶佔市場，使得行業收入年均增速（CAGR）自2009至2014年間的 8.86%跌落至2015年至2018年的5.68%。

• 成本端：收入增速大幅下滑，而成本控制效果卻並不理想。2015年至2018 年間的成本年均增速（CAGR）僅從此前的6.05%小幅下滑至5.64%，這就 必然導致利潤的下滑。這背後主要是源於分銷、合規、運營成本與科技投入 導致資產管理公司成本不斷上升。

更加值得注意的是，2015-2018年間，收入端CAGR（5.68%）已經幾乎與成 本端CAGR（5.64%）持平，這意味著行業利潤的增長正遭受著極大的挑戰。

行業差距進一步擴大

在此基礎上，我們進一步就頂層四分位和底層四分位進行了對比。我們發現業 內差距正進一步擴大，尤其是底部公司正遭受著前所未有的壓力。

底部公司2009-2014與2015-2018的收入年均增速（CAGR）降幅高達129%，成 本年均增速（CAGR）則翻了一倍（109%），直接導致其利潤年均增速（CAGR） 急劇下滑170%。

而頭部公司的成本控制則明顯更加理想，成本年均增速（CAGR）放緩達41%。 這得益於頭部公司此前不斷加強科技建設並優化運營模式。

而底部公司則受困於分銷、合規與運營成本的大幅上漲。這意味著底部公司必 須及時優化運營模式以應對行業變革，否則將面臨著淘汰。

五大商業模式的利潤率排名

為了進一步分析行業利潤，我們按商業模式將資產管理公司分為五類：綜合型 資產管理公司、精品資產管理公司、保險公司資產管理業務(保險集團資產管 理子公司)、銀行資產管理業務和管理人基金（MoM）模式。

我們按照2016至2018年間各類別資產加權平均營業利潤率所處區間對五大類 別進行了排序並分類分析：

• 精品資產管理公司：

精品資管的營業利潤率位居行業之首，2016至2018年保持在35.2%-41.2% 之間。這類公司的資產管理規模一般較小，並且專注於發展某種自身擅長的 特殊策略或是另類投資，由此產生較高的營業利潤。這也是其主要的生存發 展模式。

其中，一類公司主要進行另類投資，包括私募股權投資和實物投資等；而另 一類公司則專注發展特殊策略，如長期價值投資等。兩大類型中的領先機構 利潤率高達50%。

• 綜合型資產管理公司：

綜合型資產管理公司則僅次於精品類，近三年營業利潤率維持在32.6%36.6%間。這一類公司雖發展各異，但都受制於愈發激烈的行業競爭與費率 戰，以及日漸高昂的合規與運營成本。

在這一背景下仍能將利潤率維持在一定水平的公司主要包括兩類：一類以被 動產品為主並以規模致勝；另一類則是成功的主動型基金管理者。

第一類，例如全球前三大巨頭，依靠大力發展低費率的被動產品擴大市場份 額，得益於規模效應與成本優勢，仍然能夠將利潤率保持在較高水平。某全 球最大資產管理公司2018年的營業利潤率為38.4%。

精品資管的營業利潤率位 居行業之首；綜合型資產 管理公司則僅次於精品類。

另一類，例如普信（T. Rowe Price），則專注於主動管理，依靠長期投資策 略和穩定的管理團隊，股票業績回報在過去20年領先於基準，使得公司獲 得市場認可並保持較高利潤率。普信（T. Rowe Price）2018年的營業利潤 率為43.95%。

這兩類公司的利潤率均超此類別的平均水平。而其他公司則受困於多種因 素，利潤持續疲軟。其中一大重要因素就是高昂的分銷成本，資產管理行業 的分銷渠道正趨於集中，各分銷商普遍傾向於精簡與之合作的投資機構數 量，這便提升了分銷商的議價能力。

• 保險公司資產管理業務及保險集團資產管理子公司：

保險公司資產管理業務以及保險集團資產管理子公司的營業利潤始終處於行 業較高水平，近三年維持在34%和33%左右。這主要源於，首先，近年來保 險集團對於資產管理業務愈發重視，同時資管也成為了集團利潤的主要來源 之一；其次，保險集團資產管理子公司在機構投資和養老業務方面有著突出 優勢。

保險集團普遍將提升資管業務利潤率視為未來提振集團利潤的主要途徑。具 體舉措則包括大力發展保險資產管理公司的第三方業務；繼續強化其在機構 和養老業務方面的優勢；並且通過獨立運營的資產管理公司搶佔零售市場。

值得注意的是，保險資產管理公司可以通過加強與母公司聯動以深化發展機 構與養老業務。例如，保險集團可以通過引流企業養老金至高收費型產品， 從而獲得高額管理費。美國信安（Principal）與另一英國保險巨頭都為企業 提供養老金服務，這一業務本身利潤並不高，2018年兩家公司從事這一業 務的部門營業利潤率僅為12%和6%。但是，保險集團通過將這些養老年金引 流至旗下資產管理公司的高收益型產品，由此便可提升旗下資產管理公司的 利潤。2018年，信安與這一英國保險巨頭旗下資產管理板塊的營業利潤率 分別為31.86%和32.03%。

• 銀行資產管理業務：

銀行的資產管理業務雖然多年來營業利潤表現並不搶眼，近三年在27.3%29.2%間。但對於他們而言，營業利潤率並非唯一或是最主要的衡量因素。 這主要因為對於銀行而言，發展資管業務並不僅僅是為了提升整體利潤水平 那麼簡單，其背後往往蘊含著更加深厚的戰略意圖。

一方面，資產管理業務按資產管理規模計提管理費的定價模式能夠帶來穩定 的營業收入，這種穩定的收入結構是商業銀行及投資銀行其他主營業務所不 具備的（如：利率敏感的存貸款業務和交易業務）。

另一方面，銀行可以將資產管理業務帶來的穩定收入投入其他快速發展或是 高收益的業務板塊。

最後，不同於其他類型的資產管理公司，銀行的資產管理板塊具備獨特的聯 動優勢。銀行不僅可以將其他業務板塊的客戶引流至資產管理板塊，更重要 的是資產管理業務可以成為銀行吸引新客戶與搶佔市場的切入點。

保險集團普遍將提升資管 業務利潤率視為未來提振 集團利潤的主要途徑；銀 行資管業務背後往往蘊含 著更加深厚的戰略意圖。

專題2：金融危機後，客戶資產從投資銀行流向資產管理公司

放眼全球資本市場，為機構、高淨值客戶和個人投資者提供資產管理是目前最賺錢的金融業務之一。

金融危機前，投資銀行具有規模效應，相比其他金融機構在交易業務(Trading)更具有優勢。

金融危機後，美國監管新規使得投資銀行的交易業務(Trading)受到限制，導致國際投行減少了客戶交易業務。而資 產管理公司如先鋒領航（vanguard）、道富（State Street）和普信（T.Rowe.Price)等，並沒有受到美國監管新規 的影響。客戶逐步將資產從投行轉而委託給資產管理公司，這些資管巨頭因此獲得了市場上大部分的資產淨流入。

自2008年金融危機起的七年，美國的短期利率長期接近於零，因此投資者需要尋找其他投資機會。許多投資者 於是選擇了來自先鋒領航（Vanguard）等公司的低成本指數型基金，以一種低成本方式投資美國資本市場。 此 外，資產管理公司能夠以較低的費率和成本，幫助客戶獲得更高的投資回報，因此客戶資產不斷從投資銀行流 向資產管理公司。

同時，投資銀行也開始發力資產管理業務。例如全球最大的投行之一，2007年其資產管理的營收僅佔整體收入 的10%改，而2018年升至19%。而該投行的其他業務比如交易(Trading)的收入佔比從68%降至29%，收入明顯下 降。對比之下，該投行只有資產管理業務收入份額佔比穩健增長。

但即便如此，資產管理機構仍在利用先發優勢，通過大力發展被動投資業務建立了無懈可擊的領先優勢。根據華 爾街日報，2006年至2017年間，資產管理公司的營收在金融行業中的佔比從39%改提升到49%改。

第二章全球資產管理行業 四大發展趨勢

1. 資金加速流入被動，美國股票基金被動首次超越主動

近年來，主動管理型業務持續蒙受增長壓力。投資者逐漸開始懷疑收費高昂的 主動管理型產品是否能夠帶來與之相對應的投資收益，因此大量資金從主動投 資型資產撤離。反之，管理費低廉的被動性產品則吸引了大量資產流入。

全球資金大量從主動流向被動，美國尤為明顯

2018年，全球被動型基金獲得高達6950億美元淨流入，而主動型基金則淨流 出870億美元。

在美國基金市場，2018年主動管理型基金淨流出3373億美元，而被動管理型 基金則獲得4433億美元的淨流入。

今年1月到6月間，美國被動管理型基金已經吸引了2136億美元淨流入，而主 動型基金則淨流出211億美元。

2019年3月起，在美國股 票市場，被動型基金資產 首次超越主動型基金

美國股票基金被動首次超越主動

2013年至2019年6月間，在美國註冊基金資產(US registered fund assets) 中，主動管理產品與被動管理產品佔比的差值由60%不斷縮減至30%。

在股票市場中這一趨勢則更為明顯，2019年3月，投資美國股票的基金資產 中，投資於被動跟蹤指數的資產（4.53萬億）首次超過主動型基金（4.50萬 億），這表明在美國股票市場，被動型基金真正佔據了市場主流。而從投資收 益來看，2018年只有38%的主動管理型美國股票基金跑贏了被動基金的平均 表現。

我們預計在未來，資金將延續這一趨勢，主動管理型業務的收入與資產管理規 模增長將持續承壓。而被動管理型產品資產管理規模則將在未來延續其迅猛增 長勢頭，這也將在一定程度上緩和資產管理公司的利潤壓力。

值得注意的是，發展被動型產品一方面依賴於先發優勢與規模效應，另一方面 還仰仗於科技基礎建設水平，特別是數據管理與運營端建設能力。這便在中小 型資產管理公司面前豎起了一道高“門檻”。

發展被動型產品一方面 依賴於先發優勢與規模效 應，另一方面還仰仗於科 技基礎建設水平，特別是 數據管理與運營端建設能 力。這便在中小型資產管 理公司面前豎起了一道高 “門檻”。

2. 費率戰愈演愈烈，但主動型基金管理者選擇迴避

費率引發的價格戰，是近年來資產管理行業最重要的話題，但費率降低主要集 中在被動產品，過去14年被動型共同基金費率下降了62%。主動產品並未參與 價格戰，行業並不相信降低費用可以換回市場規模，因此費率下降幅度有限。 但主動產品為了應對低費率產品的挑戰，及吸引低費率資產，部分領先機構推 出了新的定價模式——可變費率結構，打破了傳統固定費率的模式，引發了對 公募基金新型定價模式的思考。

費率戰愈演愈烈

變幻莫測的監管環境、日趨激烈的業內競爭以及疾速發展的被動投資等，正在迫 使全球資產管理機構不斷壓低費率。近五年來，業內大多數產品費率下降，資產 管理公司的收入增長率和利潤率均遭受打擊。這主要是源於科技變革驅動了新產 品和新商業模式的湧現，導致資產管理行業內部競爭日趨激烈。在這一趨勢下， 資產管理機構間的費率戰愈演愈烈，機構不得不通過下調費率以獲取更多流量。

2013年至今，儘管市場規模不斷擴大，平均費率水平卻持續下降。美國基金管 理市場整體規模由13年的16.7萬億美元增長至18年的21.4萬億美元，增幅達 29%。基金管理機構的費率卻並未隨規模的提升而提升：2013至2018年間， 美國基金管理市場平均費率從59bp下降至47bp, 降幅達20%。

放眼全球，資產管理巨頭如先鋒領航（Vanguard）等紛紛降低費率吸引更多客 戶。目前在美國市場，投資者購買投資美國股票的基金產品（ETF）僅需2bp的 超低費率；投資於國內A股的基金(ETF)的最低費率為15bp。

費率壓力擠壓行業利潤， 被動型產品費率下降更為 明顯，投資美國股票市場 的ETF最低只要2bp

被動產品的費率下降更為快速，主動型基金管理者選擇迴避

2013年以來，被動型基金逐漸佔據市場主流，這使得主動型基金管理人壓力 倍增。

2014到2018年間，投資於美國股票的被動型基金規模增長56%，投資於可稅 型債券的被動型基金規模更是幾乎翻了一倍。但其費率均大幅下滑，降幅高達 27%和14%。

可見，被動型資產規模的增長雖然為基金管理人帶來了規模效應，但同時他們 也遭受到了費率戰的負面影響。

主動型基金則連續多年經歷資金淨流出，資產管理規模僅小幅上漲。但對比被 動型產品，主動型產品費率並未出現明顯下滑。投資於美國股票的主動型基金 費率五年間僅下降7%。

這是因為，主動型基金管理人選擇迴避這場行業費率戰，他們並不相信降低費 率可以換回市場規模。正因如此，儘管資金不斷從主動型產品流出，主動型基 金管理人的利潤空間仍然與過去持平，未受過多影響。

主動型基金管理人可以通過卓越的投資能力緩解費率下行的壓力。例如，普信 （T. Rowe Price）2018年營業利潤率高達43.95%，過去十年管理費率降幅也 遠低於行業平均水平。

當然，這並不意味著主動型基金管理人都可以坐享其成。從過去十年來看，大 部分主動型基金都無法跑贏被動型基金。因此，只有那些真正能為客戶創造 Alpha和價值的主動型基金才能得以生存，否則就將被市場淘汰。

五年間，主動型基金費率 僅下降7%，而同期被動型 基金下降高達27%

主動型基金推出新定價模式

為了吸引對費率敏感的資產，主動基金管理人開始嘗試在部分主動型開放式共 同基金中引入新的費率結構。其中一種新型費率模式被稱之為可變費率——以 一定的基本費率為基礎，超越基準（指數）後，收取超額業績提成。這種費率 結構此前常被運用於對沖基金或專戶型產品。

專題3：主動型基金推出新定價模式

作為主動基金管理人代表的安聯和另一全球主動基金管理巨頭，從2018年開始發行可變費率的主動型基金：

• 2018年5月，安聯在英國發行的一支開放式股票型共同基金採用了可變費率模式，先向客戶收取30bp的基礎管 理費，超越（指數）基準後再收取20%的業績提成。

• 某全球主動基金管理巨頭也發行了包含5支浮動型費率的股票基金。這種浮動費率收費模式分為兩個部分：基礎 費率和浮動業績費用。在70bp的基礎費率上，根據基金對比基準（指數）的表現在浮動區間（50bp - 90bp） 中再作調整。和安聯的收費模式不同的是，其浮動費率有固定區間限制。

目前採用此類費率結構的基金產品起步較慢，被接受程度較低。這兩支產品吸引的資產規模都遠遠低於同支基金 傳統管理費模式的規模。

這主要源於兩大原因：一方面，分銷渠道，財富管理平臺和獨立理財顧問對這類產品的接受度不高。另一方面， 由於投資者對過去的業績收費模式存在固有偏見，此類基金產品的普及仍需要一定的投資者教育。

儘管如此，這種新的定價模式依舊打破了傳統的費率結構，為公募基金的定價模式帶來了新思考，同時也為基金 行業討論新的收費模式打開了窗口。

同時，資產持有者如大型養老基金，對原有大部分固定管理費加小部分業績提成的費率結構不滿，對基金管理人 提出新的收費模式要求。如全球最大的退休金基金從2018年開始對於委外投資部分，推行新的業績費用模式，最 近幾個年度報告顯示，其向外部管理人支付的管理費下降高達40%。

變革往往是需要勇氣和膽識的。只有在基金經理能夠創造足夠多超額收益（alpha）時，公 司才能獲取這部分超額業績提成。然而，目前市場上大部分主動型基金都無法跑贏基準（指 數），這也就意味著基金收入將會銳減。這對基金公司的主動管理能力將是巨大的考驗。

3. 監管透明化，大幅增加機構運營成本

2008年金融危機後，全球監管部門對於金融機構的監管日趨嚴格。複雜多變 的監管環境直接增加了資管機構的監管合規成本，同時也在無形中增加了企業 的運營成本。

監管新規對於資產管理公司和投資者的影響，主要包括：

產品複雜度日益提升，資 產管理公司必需藉助監管 科技（Regtech），並提高 運營估值與流程監控的透 明度，以滿足客戶和監管 要求。

歐洲的資管新規，打破了 買方和賣方最重要的服務 關係——研究服務

無論全球還是中國，加強監管已經成為全球監管機構的共識。為了滿足監管機構 在“加強投資者保護”和“提高交易數據透明度”方面的要求，資產管理公司 的運營成本將大幅提升。

資產管理公司應如何應對?

重新審視合規框架：資產管理公司需重新審視合規和風控框架，優化合 規風控流程，擴充合規團隊並調整組織架構，加強風險合規數據庫及風 險合規信息系統的建設。

提升數據管理水平：MiFID II要求金融機構進一步提高信息透明度。對於 客戶報告、交易報告和監管報告都提出了更高的披露要求。資產管理公司 的底層數據必須顆粒度足夠細、質量足夠高才能支撐其滿足新規要求。因 此，豐富數據標籤，提升數據模型可擴展性及數據倉庫運行效率就成為了 資產管理公司的首要任務。並且，這也對資產管理公司數據治理這一頑症 提出了更多考驗。

中小機構進一步將中後臺職能外包：歐美眾多中小型資產管理公司已經 將中、後臺外包給資產服務機構（Asset Servicing and Outsourcing）， 只保留其核心前臺投研能力。在未來，隨著對於中後臺的要求將越來越 高，將繁重和低價值的中後臺職能進一步外包從而降低成本，將成為行 業大趨勢。

4. 顛覆性技術帶來變革，大數據與人工智能重塑競爭優勢

金融科技的革新正在重塑資產管理行業的整體價值鏈，從分銷與客戶服務到投 資研究與風險控制再到運營都無一例外經歷著金融科技的洗禮。這無疑為資產 管理機構創造了前所未有的機會。此時，能夠抓住機遇，擁抱金融科技，以此 提升投資效率、降低風險並減少運營成本的公司就將佔領這一競爭新高地。

第三章 金融科技變革與資管數字化轉型

1. 兼併收購，賦能科技轉型

金融科技的革新正在推動著資產管理行業的數字化浪潮，藉此契機，資產管理 公司有望實現全面轉型。而收購與投資金融科技企業，已經成為歐美資管巨頭 補充和提升科技短板的主要手段。

某全球最大資產管理公司在2016年至2019年間收購多家金融科技公司，覆蓋 智能投顧、現金管理、另類投資等多個領域。一方面提升對外科技服務能力， 另一方面與Aladdin平臺整合以完善其端到端投資管理能力。

• 2019年，其以13億美元現金完成了對世界領先的端到端另類投資管理軟件 和解決方案供應商eFront的收購，以強化其Aladdin平臺在另類投資市場的 服務能力，旨在建立投資管理和風險管理技術的新標準並打造覆蓋全資產類 別的投資管理平臺。

• 2017年，收購現金管理類服務商Cachematrix(一家為銀行和資產管理公司 管理超過2000億貨幣市場資金的服務商)。旨在吸引機構客戶配置其貨幣市 場基金產品（Money Market Fund），進一步擴大貨幣市場的管理規模。

• 2015年，收購智能投顧Future Advisor，以佈局智能投顧市場。

道富銀行（State Street）也在2018年7月斥資26億美元收購全球領先的機 構投資平臺服務商Charles River Development（“CRD”）。CRD為全球前 100家資產管理公司中的50家提供投資管理平臺。通過此舉，道富（State Street）致力於打造前-中-後臺全流程技術平臺，為機構客戶提供端到端的解 決方案，並以此提升收入和降低運營成本。

如今，除收購和風投外，合作伙伴和聯盟關係已經成為資產管理公司投資金融 科技最受歡迎的新方式。

2018年，太平洋投資管理公司(PIMCO)與Fintech公司Beacon達成戰略合作夥 伴關係，Beacon是一家由曾服務於高盛SecDB、摩根大通Athena、美銀美林 Quartz的技術人員創辦的金融科技企業。PIMCO已收購Beacon少數股權，並 將Beacon的估值模型與風險分析工具集成到PIMCO的投資管理流程中，為全 球240位產品組合經理提供量化研究與數據分析。

另一全球前5的資產管理巨頭則將目光投向了區塊鏈領域。據其調研顯示，其 22%的機構客戶已經持有數字貨幣資產，近半數（47%）機構客戶計劃投資數 字貨幣。因此，公司於2019年相繼推出數字貨幣資產託管業務並投資190萬 美元於區塊鏈公司Coin Metric，以期為該領域的投資者提供更全面的服務。此 外，該資管巨頭正與硅谷競爭高端科技人才；2018年，該公司實驗室與MIT數 字貨幣實驗室展開合作，對區塊鏈技術展開研討，幫助公司在複雜的區塊鏈領 域中尋求發展機會。

收購和投資金融科技企 業，已成為歐美資管巨頭 補充和提升科技短板的主 要手段。

2. 智能投資，實現超額收益

領先的資產管理公司將智能投資的技術應用在投資研究和投資決策兩大場景 中；通過運用自然語言處理技術（NLP）、另類數據與利用人工智能（AI）技 術和高級分析技術，洞察投資機遇，探索智能投資發展，實現持續的超額收益 Alpha。

在過去10年，14只運用AI 和機器學習技術的對沖基 金表現較傳統對沖基金表 現高出100%。

另類數據

近些年，領先的資產管理公司普遍開始將另類數據運用到投資決策中。另類數 據包含除市場統計數據和公司財報這類傳統數據外所有可影響投資策略的非結 構化數據。

在時效性和多樣性方面，另類數據具有傳統數據所不具備的優勢。另類數據 通常通過新技術從社交媒體、信用卡交易信息甚至是衛星數據等途徑獲取。這 使得基金經理收集信息的效率以及對突發新聞的處理能力都得以大幅提升。借 此，基金經理得以全面洞察行業趨勢並運用到投資決策中，以此為資產管理公 司帶來Alpha。

安永將另類數據分為14類，包括：社交媒體數據、衛星圖片、信用卡數據和未 上市公司數據等（圖13）。

安永最新調查顯示，全球 主流資產管理公司中已經 有78%正在使用或將要使用 另類數據

安永另類數據預測曲線

不同類型的另類數據可以在資產管理公司投資決策的不同環節中幫助基金經理做 出判斷。安永根據預測精度和預測廣度繪製了另類數據預測曲線。橫軸代表預測 廣度由寬至窄，縱軸則代表預測精度，由低至高。位於右上角的未上市公司數 據、供應鏈環節和銷售數據在用於預測時最為精確。位於左下角的六大類網絡數 據則預測範圍最廣。

安永另類數據預測曲線， 包含預測精度和預測廣度 二個維度

人工智能在對沖基金市場的表現

近年來，人工智能在對沖基金市場表現突出，越來越多的交易決策開始依賴更加 智能的算法。對沖基金經理們通過機器學習和另類數據，增強量化策略並追尋更 高的Alpha。2010年至2019年6月期間，在投資決策中運用AI和機器學習技術的 對沖基金表現較傳統對沖基金表現高出100%。

今年6月，Eurekahedge AI對沖基金指數 (選取14支在投資決策中運用AI和機器 學習技術的基金)上漲2.8%。2019上半年單月最大漲幅達8.01%。

2018年，Eurekahedge AI基金指數下跌5.05%，這是自2012年以來首次表現低 於全球對沖基金平均表現。

2017年，Eurehedge AI基金指數上漲達10.16%，領先全球對沖基金平均水平； 然而，由於股票市場強勁反彈，收益達12.63%，表現優於AI基金。

在重大風險事件中，AI對沖基金的表現優於市場平均水平。AI對沖基金在特朗普 狂歡中獲得累計13.73%的收益率，兩倍於傳統量化基金的表現；而在特朗普勝 選以及脫歐實踐中，其表現也優於大部分對沖基金。

AI對沖基金指數2019年上半 年單月最大漲幅達8.01%。 在重大風險事件中，AI對沖 基金的表現也優於市場平均 水平。

3. 數字化客戶服務，助力財富管理轉型

在歐美，機構客戶市場已經相對飽和。轉型財富管理，服務個人零售客戶和長 尾客戶將成為未來20年資產管理公司的致勝關鍵。

年輕一代正逐步取代其祖輩及父輩成為財富管理市場的主導者。在未來的30至 40年，美國預計將有30萬億美元的金融及非金融資產從年長一輩傳承至千禧 一代。預計至2030年，千禧一代在美國整體財富規模將達20萬億美元。

隨著人口結構變遷與金融資產的轉移，能夠滿足新興客戶需求的數字化客服將 贏得未來市場。並且，隨著科技的發展，新興客戶將更看重數字化互動能力。

在美國，千禧一代（1980-2000）的人數已明顯高於嬰兒潮一代（1946-1964）。 作為伴隨互聯網及科技創新成長的一代，他們的投資觀念與父母一輩相差甚大， 主要表現為以下三點： • 千禧一代更依賴移動設備。移動設備是千禧一代客戶青睞與信任的核心途徑。 • 千禧一代對費率相對敏感。他們傾向於使用成本更低的資產管理方式。 • 千禧一代對品牌忠誠度較高。他們更願意投資自己喜愛以及信任的品牌和公司。

因此，擁有滿足新興客戶需求的數字化策略的資產管理公司將迎來新的發展機遇。

發力財富管理，吸引長尾客 戶將成為資產管理公司未來 20年的致勝關鍵。

4. 高效運營，提振公司盈利水平

近年來，資產管理公司運營成本急劇增加，加之行業利潤連年遭受擠壓，這就 使得提升運營效率、降低運營成本變得迫在眉睫。正因如此，COO成為了資產 管理公司中壓力最大的高管，面臨著前所未有的三大挑戰：

1) 如何提升運營效率，以提振公司的盈利水平；

2) 如何緩和監管趨嚴、公司合規成本增加帶來的影響；

3) 低費率產品大量發行，如何應對大幅增長的交易後處理工作量。

而金融科技可以從多個方面幫助資產管理公司獲取運營優勢，降低運營風險與 成本，以此提振公司盈利水平。目前應用最廣的三種技術包括：機器人流程自 動化（RPA）、外包以及雲計算和雲服務。

機器人流程自動化（RPA）

• 通過自動化RPA技術提升運營自動化水平，降低運營風險，預計將目標領 域的成本大幅消減30% - 40%。

外包

• 後臺外包：27%和33%的資管機構已外包會計核算和過戶登記（TA）

• 中臺外包：目前只有12%的資管機構選擇外包中臺業務（IBOR、績效歸 因、風險控制、現金管理等）。但未來5年內預計增長至29%。

雲計算和雲服務

• 在美國，雲服務大量運用中臺和後臺，包括風險管理、合規、運營和人力 財務模塊；前臺比例較低，但預期未來增長迅速。

5. 監管科技，提升風險與合規管理效率

近年來，監管趨嚴，資產管理公司的監管合規成本日益提升。監管科技 （RegTech）能夠幫助資產管理公司在金融科技生態系統中建立堅實的基礎， 提出針對複雜的新法規和監管補救領域的解決方案，幫助資產管理公司提升風 險與合規的管理效率，並且有效降低成本。

我們將各類紛繁複雜的監管科技（RegTech）劃分為四大類：監管合規、風險 管理、金融犯罪和客戶風險評估。其中最受市場關注的是監管合規，而關注度 上升最快的則是客戶風險評估。

第四章 中國資產管理公司的科技轉型建議

中國資產管理行業正處在科技轉型和數據建設的關鍵節點。

顯然，中國資產管理機構的管理層早已意識到科技和數據在未來將成為至關重 要的核心競爭力。同時，部分領先機構已經率先衝雲破霧，嘗試科技轉型並已 實現了局部突破。但大部分機構則受制於IT和數據現狀而無力變革。

那究竟應如何推動中國資產管理機構的科技轉型?

我們認為，公司董事會和管理層將在科技轉型中起到關鍵作 用，從戰略、規劃和執行三大層面推動公司整體的科技轉型。

……

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