安永2019年全球资产管理行业报告：新机遇_新格局.docx

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1、安永2019年全球资产管理行业报告：新机遇_新格局卷首语资产管理是近十年来金融业最好的生意之一。2019年全球总资产管 理规模 (AuM) 再创新高，较10年前增长超2倍。在基于规模收费 (AuM-Based) 这样稳赚的商业模式下，行业营业利润在2018年取得了 29%的中位数，比美国市值最大的500家公司的中位数高出了12%。 过去三年，全球资产管理规模（AuM）的增长主要依赖于股票市 场。2018年由于全球资本市场波动，加之行业内生增长乏力，全球资 产管理规模（AuM）经历了金融危机后的首次下降。在未来股票市场面 临不确定性的情况下，资产管理行业亟需寻找新的规模增长点。同时，行业利润增长

2、承压、费率战愈演愈烈、全球监管趋严以及运营成 本持续上升等多重压力，都将资产管理机构推向了转型的风口浪尖。2018年，中国资管新规正式落地，全行业被纳入统一监管，标志着 “大资管”时代正式拉开序幕。同时，伴随着中国资本市场逐渐走向成 熟与中国金融业的进一步开放，海外资管巨头将加快进入中国的步伐， 而中国的资产管理业也势必将朝着海外成熟模式发展。在此时，安永深入洞察并分析2019年全球资产管理行业趋势。我们发 现海外领先资产管理机构正朝着三大方向实现转型：1. 从过去“以产品为中心”，且仅局限于帮助客户获取超额收益的投 资管理，转向“以客户为中心”，全面满足客户财务目标的定制化 解决方案。2.

3、重视自身“运营模式”，全面精细化运营体系的各个环节，并着力 降低成本，以此提升投资效率。3. 实现资产管理价值链的科技转型，重点关注智能投资研究和数字化 财富管理。概述2019年全球资产管理规模再创新高2018年全球资本市场剧烈震荡导致金融资产价值缩水，全球资产管理总规模 84.2万亿美元，出现10年来首次回落，降幅达3.9%。截至2019年6月，随着 资本市场回暖，全球资产管理行业逐步走出阴霾，资产管理规模创下95.3万亿 美元新高。然而大部分资产管理机构再也无法回到2018年第三季度的高点。头部效应愈加明显全球资产管理行业头部效应愈加明显。根据我们统计，美国前100家资产管理 公司占据逾9

4、7%的市场规模，而其余500家中小型机构只能在剩下3%的市场份 额中进行争夺。尽管如此，在2019年全球资产管理规模反弹的过程中，资金 仍加速流向头部机构。与此形成鲜明对比的是，2018年全球近半数（46%）的中小型资产管理公司 经历净流出。并且，通过Z Score模型对大型和小型机构净流量离散程度的分 析，我们发现小型资管机构更难以获得稳定的资金流入。利润率下滑3%2018年，全球资产管理行业利润小幅下滑3%。全球资产管理行业在金融危机 后经历了一轮修复性的内生增长，但这一轮增长在2015年迎来拐点，此后行 业内生增长受阻，利润率出现负增长。由此，我们对行业营业收入、营业成本 与营业利润的复

5、合年均增长率进行了分析并揭示了利润下滑背后的潜在原因。此外，我们还分商业模式对各类资产管理公司的盈利能力进行了分析。我们发 现未来各类公司将各擅胜场，只要能够抓住机遇实现转型，未来将拥有无限潜 能。基于以上对行业发展的回顾，我们洞察了四大趋势，其正在不 断重塑资产管理机构的运营模式和价值链，颠覆行业竞争格 局。资金加速流入被动延续此前趋势，资金加速流入被动型产品。投资者愈发怀疑管理费高昂的主动 型产品是否能够带来与之相对应的投资收益，因此大量资金从主动型产品撤 离。反之，低费率的被动型产品则吸引了大量资产流入。在美国股票市场，被 动型基金资产占比更是首次超越主动型，占据市场主流。费率战愈演愈烈

6、费率战在资产管理行业内早已不再新鲜，在未来也将是最重要的议题之一。但 我们发现费率战的主战场主要集中在被动型市场，主动型则选择回避。主动型 基金管理者并不相信降费能够换回市场规模，部分机构尝试打破传统固定费率 结构，并推出新的定价模式。在未来，只有那些真正能为客户创造Alpha(超额 收益)的主动型基金才能得以生存与发展。合规成本大幅上升复杂多变的监管环境与日趋严格的透明度要求直接增加了资产管理机构的法律 合规成本，并在无形中了提升了运营成本。在报告中，我们总结了欧美主要的 监管新规对于资产管理公司和投资者的影响，包括MiFID II、GDPR、美国证券 交易委员会近日出台的新规、SM&CR和

7、LIBOR改改。特别是，MiFID II打破了买方 和卖方最重要的服务关系研究服务。我们还为资产管理公司提出了三大对 策：重新审视合规框架、提升数据管理水平与中小机构进一步将中后台职能外 包。最后，本报告重点就金融科技如何助推全球资产管理行业实现 科技转型进行了深入介绍。并在此基础上为中国资产管理机构 的科技转型提出了建议, 希望能为中国资产管理机构借鉴全球 领先资产管理公司的发展路径提供参考。金融科技的革新正在重塑资产管理行业的整体价值链，这无疑为资产管理机构 创造了前所未有的机会。在投研端，智能投研将帮助资产管理机构实现超额收 益Alpha。在过去10年，14支运用AI和机器学习技术的对冲

8、基金表现较传统对 冲基金表现高出100%。在数字化客服方面，发力财富管理，吸引长尾客户将 成为资产管理公司未来20年的致胜关键，拥有满足新兴客户需求的数字化策略 的资产管理公司将迎来新的发展机遇。而在运营与合规方面，金融科技更将助 力资产管理公司提升投资效率、降低风险并减少运营成本。因此，此时能够抓住机遇，拥抱金融科技的资产管理公司就将占领这一竞争新 高地。第一章 盱衡大局全球资产管理行业概述1. 2019年全球资产管理规模再创新高截至2019年6月，全球资 产管理规模再创新高，至 95.3万亿美元。2018年，全球资本市场剧烈波动，股市债市双线告负；与此同时，中美贸易 纠纷、脱欧进程迟滞等政

9、治动荡加剧了投资者对于全球经济衰退的恐慌。全球 资产管理行业受此波及也在2018年遭受了巨大挑战。由于受到资本市场表现的拖累，2018年全球资产管理总规模较2017年回落 3.9%至84.2万亿美元，出现金融危机以来的首次下降。但随着2019上半年资本市场回暖，资管行业也逐步走出阴霾，重回增长。截 至6月，全球资产管理总规模再创新高，上涨13.2%至95.3万亿美元。过去三年，AuM的快速增长主要依赖于股票市场的增长。而未来五年，在股票 市场面临着不确定性的情况下，资产管理行业亟需寻找新的规模增长点。对于资产管理规模超万亿美元的资产管理巨头而言，尽管部分巨头2018全年 资产流入超千亿美元，但

10、资产管理规模仍平均下滑3.87%，这主要归因于全球 资本市场波动导致资产价值缩水。2019年，各巨头整体情况逐步回温，资产管理规模纷纷创下新高。然而，大 部分资产管理机构的资产管理规模却无法回到2018年第三季度的高点。2. 头部集中愈加明显近年来，全球资产管理行业市场集中度不断提升，头部效应愈加明显，资金加 速流入先锋领航（Vanguard）等前三大巨头。这主要是源于盛行市场的被动 型产品（特别是ETF）所带来的规模效应；同时，头部机构的品牌效应、分销 渠道、成本以及数据科技等方面的优势进一步提升了其运营效率。而全球中小 机构却持续经历了资金净流出，竞争空间被逐步压缩。截至2019年6月，在

11、美国 基金市场，前100家的资产 管理规模占到了市场总规 模的97%，而其余约500家 中小型机构则要在剩下3% 的市场份额中进行争夺。头部效应愈加明显美国资管市场集中度远高于通常所说的二八定律。 2007年至2019年6月，美国基金市场集中度逐步提升： 强者愈强：前4家自38% 上涨至51%; 维持稳定：第5-10名自15% 上涨至16%； 不断被蚕食：第11-25名自21% 降至15%； 持续遭挤压：其他575家自26% 大幅降至19%。资金加速流向头部机构市场资金加速流向头部机构，特别是前三大巨头，大部分中小机构则经历了资 产净流出。在美国基金市场，2018年先锋领航（Vanguard）

12、吸引了市 场最大净流入2559亿美元，其一家占全美市场净流入总额 （2806亿美元）的91%。全美前五大资管机构净流入总额 5061亿美元，也就意味着除去前五大机构，美国市场的管理 资产净流出额将高达2256亿美元。在美国，随着2019年上半年资本市场升温，资金加速流入市场，市场净流 入达3354亿美元，超过2018全年水平（2806亿美元）。但头部效应依然明 显，截至2019年6月，前五大机构净流入总额2811亿美元，占市场资金流入 总额（3354亿美元）84%。这主要源于头部机构的被动性产品，包括指数型 基金及ETF吸引了超过2000亿的资金净流入。3. 全球43%机构经历净流出小型机构越

13、来越难获得市场资金的青睐，全球大部分中小型资管机构在过去三 年均经历了资金净流出和资产管理规模的下降，这意味着在未来中小型机构将 面临日益严峻的生存形势。2016至2018年，全球近半数(46%)的中小型资产管理公司产生净流出，比例 远高于超大型及大型资产管理公司(37%)；美国市场超过60%的资产管理公司 产生净流出，其中小型资产管理公司资金流出比例高达65%。其他地区，如欧 洲、亚太等，趋势则更加明显。资产管理行业规模效应明显，尤其是在ETF市场，这就使得中小型机构更加难 以吸引资金流入。加之，较高的顾客转换成本、高昂的监管合规成本、有限的 分销渠道都进一步阻碍了资金向中小型机构的迁移，使

14、得中小机构的生存面临 着前所未有的压力。近三年，全球43%机构经历 净流出，美国市场超过60% 机构净流出另外，相较于大型机构，小型资管机构更难以从市场中获得稳定的资金流入。我们使用了Z Score模型来比较大型和小 型机构净流量的离散程度，数据统计表明小型资管机构更难以获得稳定的资金流入。请参见专题1。专题1：用Z Score比较大型和小型机构净流量的稳定程度相比于小型资管机构，大型资管机构由于品牌效应，产品组合多元，客户服务专业等原因，客户留存度高，更易吸 引资金流入。因此，我们引入“标准值”（Z Score）以减小在比较大型和小型资管机构资金净流量时产生的误差。我们将资管机构资金净流量的

15、数据进行重新计算（某家机构2018年净流量的Z Score = （该机构净流量 该机构 所在的资管机构类型净流量的平均值）该机构所在的资管机构类型净流量的标准差）得出两组大小型资管机构 2018年净流量的Z Score数据。在统计分析资管机构Z Score中，样本包含1330家大型资管机构和2144家小型资管机构。我们发现大型资管机构Z Score的正态分布曲线更陡峭、集中度强；小型资管机构Z Score的区间范围广、离散程度 高，这进一步说明： 大型资管机构资金净流量波动小，更易产生稳定的资金流入； 小型资管机构资金净流量稳定性低，更易产生极端（极大）流入流出额；结合上述分析，我们认为小型资

16、管机构难以获得稳定资金流入，市场资金持续流入大型资管机构。4. 行业利润持续承压对于资产管理公司而言，盈利能力至关重要。若要赢得客户、员工与股东的长 期信任，资产管理公司必须注重自身盈利能力并为股东实现长期投资回报。这 也是我们对资产管理行业利润进行着重分析的原因。行业内生增长受阻，利润率出现3%回落伴随着2018年全球资产管理规模的回落，资产管理行业营业利润率由2017年 的33.9%小幅下滑3%至2018年的32.8%。相较于2017年，2018年行业总成本 的增幅（9.95%）已经超越了行业总收入的增幅（6.82%），这就从一定程度 上揭示了2018年利润下滑的原因。全球资产管理行业在金

17、融危机后经历了一轮修复性的内生增长，这一轮增长在 2015年迎来了拐点，此后行业利润率出现负增长。2009年至2014年间，全球资产管理行业利润率快速增长，期间复合年均增长 率（CAGR）高达17.02%。这主要源于行业的内生增长，包括持续的资金流入 以及快速发展的被动产品。而行业利润率增长在2015年出现拐点，2015年至2018年间复合年均增长率 （CAGR）仅为6.85%。同时，利润率越来越易受资本市场波动的影响，这就 意味着行业的内生增长遭到了阻碍。其背后潜在的两大主要原因： 收入端：一方面机构间竞争加剧，另一方面大量涌现的被动产品均采用低 费率抢占市场，使得行业收入年均增速（CAGR

18、）自2009至2014年间的 8.86%跌落至2015年至2018年的5.68%。 成本端：收入增速大幅下滑，而成本控制效果却并不理想。2015年至2018 年间的成本年均增速（CAGR）仅从此前的6.05%小幅下滑至5.64%，这就 必然导致利润的下滑。这背后主要是源于分销、合规、运营成本与科技投入 导致资产管理公司成本不断上升。更加值得注意的是，2015-2018年间，收入端CAGR（5.68%）已经几乎与成 本端CAGR（5.64%）持平，这意味着行业利润的增长正遭受着极大的挑战。行业差距进一步扩大在此基础上，我们进一步就顶层四分位和底层四分位进行了对比。我们发现业 内差距正进一步扩大，

19、尤其是底部公司正遭受着前所未有的压力。底部公司2009-2014与2015-2018的收入年均增速（CAGR）降幅高达129%，成 本年均增速（CAGR）则翻了一倍（109%），直接导致其利润年均增速（CAGR） 急剧下滑170%。而头部公司的成本控制则明显更加理想，成本年均增速（CAGR）放缓达41%。 这得益于头部公司此前不断加强科技建设并优化运营模式。而底部公司则受困于分销、合规与运营成本的大幅上涨。这意味着底部公司必 须及时优化运营模式以应对行业变革，否则将面临着淘汰。五大商业模式的利润率排名为了进一步分析行业利润，我们按商业模式将资产管理公司分为五类：综合型 资产管理公司、精品资产管

20、理公司、保险公司资产管理业务(保险集团资产管 理子公司)、银行资产管理业务和管理人基金（MoM）模式。我们按照2016至2018年间各类别资产加权平均营业利润率所处区间对五大类 别进行了排序并分类分析： 精品资产管理公司：精品资管的营业利润率位居行业之首，2016至2018年保持在35.2%-41.2% 之间。这类公司的资产管理规模一般较小，并且专注于发展某种自身擅长的 特殊策略或是另类投资，由此产生较高的营业利润。这也是其主要的生存发 展模式。其中，一类公司主要进行另类投资，包括私募股权投资和实物投资等；而另 一类公司则专注发展特殊策略，如长期价值投资等。两大类型中的领先机构 利润率高达50

21、%。 综合型资产管理公司：综合型资产管理公司则仅次于精品类，近三年营业利润率维持在32.6%36.6%间。这一类公司虽发展各异，但都受制于愈发激烈的行业竞争与费率 战，以及日渐高昂的合规与运营成本。在这一背景下仍能将利润率维持在一定水平的公司主要包括两类：一类以被 动产品为主并以规模致胜；另一类则是成功的主动型基金管理者。第一类，例如全球前三大巨头，依靠大力发展低费率的被动产品扩大市场份 额，得益于规模效应与成本优势，仍然能够将利润率保持在较高水平。某全 球最大资产管理公司2018年的营业利润率为38.4%。精品资管的营业利润率位 居行业之首；综合型资产 管理公司则仅次于精品类。另一类，例如普

22、信（T. Rowe Price），则专注于主动管理，依靠长期投资策 略和稳定的管理团队，股票业绩回报在过去20年领先于基准，使得公司获 得市场认可并保持较高利润率。普信（T. Rowe Price）2018年的营业利润 率为43.95%。这两类公司的利润率均超此类别的平均水平。而其他公司则受困于多种因 素，利润持续疲软。其中一大重要因素就是高昂的分销成本，资产管理行业 的分销渠道正趋于集中，各分销商普遍倾向于精简与之合作的投资机构数 量，这便提升了分销商的议价能力。 保险公司资产管理业务及保险集团资产管理子公司：保险公司资产管理业务以及保险集团资产管理子公司的营业利润始终处于行 业较高水平，近

23、三年维持在34%和33%左右。这主要源于，首先，近年来保 险集团对于资产管理业务愈发重视，同时资管也成为了集团利润的主要来源 之一；其次，保险集团资产管理子公司在机构投资和养老业务方面有着突出 优势。保险集团普遍将提升资管业务利润率视为未来提振集团利润的主要途径。具 体举措则包括大力发展保险资产管理公司的第三方业务；继续强化其在机构 和养老业务方面的优势；并且通过独立运营的资产管理公司抢占零售市场。值得注意的是，保险资产管理公司可以通过加强与母公司联动以深化发展机 构与养老业务。例如，保险集团可以通过引流企业养老金至高收费型产品， 从而获得高额管理费。美国信安（Principal）与另一英国保

24、险巨头都为企业 提供养老金服务，这一业务本身利润并不高，2018年两家公司从事这一业 务的部门营业利润率仅为12%和6%。但是，保险集团通过将这些养老年金引 流至旗下资产管理公司的高收益型产品，由此便可提升旗下资产管理公司的 利润。2018年，信安与这一英国保险巨头旗下资产管理板块的营业利润率 分别为31.86%和32.03%。 银行资产管理业务：银行的资产管理业务虽然多年来营业利润表现并不抢眼，近三年在27.3%29.2%间。但对于他们而言，营业利润率并非唯一或是最主要的衡量因素。 这主要因为对于银行而言，发展资管业务并不仅仅是为了提升整体利润水平 那么简单，其背后往往蕴含着更加深厚的战略意

25、图。一方面，资产管理业务按资产管理规模计提管理费的定价模式能够带来稳定 的营业收入，这种稳定的收入结构是商业银行及投资银行其他主营业务所不 具备的（如：利率敏感的存贷款业务和交易业务）。另一方面，银行可以将资产管理业务带来的稳定收入投入其他快速发展或是 高收益的业务板块。最后，不同于其他类型的资产管理公司，银行的资产管理板块具备独特的联 动优势。银行不仅可以将其他业务板块的客户引流至资产管理板块，更重要 的是资产管理业务可以成为银行吸引新客户与抢占市场的切入点。保险集团普遍将提升资管 业务利润率视为未来提振 集团利润的主要途径；银 行资管业务背后往往蕴含 着更加深厚的战略意图。专题2：金融危机

26、后，客户资产从投资银行流向资产管理公司放眼全球资本市场，为机构、高净值客户和个人投资者提供资产管理是目前最赚钱的金融业务之一。金融危机前，投资银行具有规模效应，相比其他金融机构在交易业务(Trading)更具有优势。金融危机后，美国监管新规使得投资银行的交易业务(Trading)受到限制，导致国际投行减少了客户交易业务。而资 产管理公司如先锋领航（vanguard）、道富（State Street）和普信（T.Rowe.Price)等，并没有受到美国监管新规 的影响。客户逐步将资产从投行转而委托给资产管理公司，这些资管巨头因此获得了市场上大部分的资产净流入。自2008年金融危机起的七年，美国的

27、短期利率长期接近于零，因此投资者需要寻找其他投资机会。许多投资者 于是选择了来自先锋领航（Vanguard）等公司的低成本指数型基金，以一种低成本方式投资美国资本市场。 此 外，资产管理公司能够以较低的费率和成本，帮助客户获得更高的投资回报，因此客户资产不断从投资银行流 向资产管理公司。同时，投资银行也开始发力资产管理业务。例如全球最大的投行之一，2007年其资产管理的营收仅占整体收入 的10%改，而2018年升至19%。而该投行的其他业务比如交易(Trading)的收入占比从68%降至29%，收入明显下 降。对比之下，该投行只有资产管理业务收入份额占比稳健增长。但即便如此，资产管理机构仍在利

28、用先发优势，通过大力发展被动投资业务建立了无懈可击的领先优势。根据华 尔街日报，2006年至2017年间，资产管理公司的营收在金融行业中的占比从39%改提升到49%改。第二章全球资产管理行业 四大发展趋势1. 资金加速流入被动，美国股票基金被动首次超越主动近年来，主动管理型业务持续蒙受增长压力。投资者逐渐开始怀疑收费高昂的 主动管理型产品是否能够带来与之相对应的投资收益，因此大量资金从主动投 资型资产撤离。反之，管理费低廉的被动性产品则吸引了大量资产流入。全球资金大量从主动流向被动，美国尤为明显2018年，全球被动型基金获得高达6950亿美元净流入，而主动型基金则净流 出870亿美元。在美国基

29、金市场，2018年主动管理型基金净流出3373亿美元，而被动管理型 基金则获得4433亿美元的净流入。今年1月到6月间，美国被动管理型基金已经吸引了2136亿美元净流入，而主 动型基金则净流出211亿美元。2019年3月起，在美国股 票市场，被动型基金资产 首次超越主动型基金美国股票基金被动首次超越主动2013年至2019年6月间，在美国注册基金资产(US registered fund assets) 中，主动管理产品与被动管理产品占比的差值由60%不断缩减至30%。在股票市场中这一趋势则更为明显，2019年3月，投资美国股票的基金资产 中，投资于被动跟踪指数的资产（4.53万亿）首次超过主

30、动型基金（4.50万 亿），这表明在美国股票市场，被动型基金真正占据了市场主流。而从投资收 益来看，2018年只有38%的主动管理型美国股票基金跑赢了被动基金的平均 表现。我们预计在未来，资金将延续这一趋势，主动管理型业务的收入与资产管理规 模增长将持续承压。而被动管理型产品资产管理规模则将在未来延续其迅猛增 长势头，这也将在一定程度上缓和资产管理公司的利润压力。值得注意的是，发展被动型产品一方面依赖于先发优势与规模效应，另一方面 还仰仗于科技基础建设水平，特别是数据管理与运营端建设能力。这便在中小 型资产管理公司面前竖起了一道高“门槛”。发展被动型产品一方面 依赖于先发优势与规模效 应，另一

31、方面还仰仗于科 技基础建设水平，特别是 数据管理与运营端建设能 力。这便在中小型资产管 理公司面前竖起了一道高 “门槛”。2. 费率战愈演愈烈，但主动型基金管理者选择回避费率引发的价格战，是近年来资产管理行业最重要的话题，但费率降低主要集 中在被动产品，过去14年被动型共同基金费率下降了62%。主动产品并未参与 价格战，行业并不相信降低费用可以换回市场规模，因此费率下降幅度有限。 但主动产品为了应对低费率产品的挑战，及吸引低费率资产，部分领先机构推 出了新的定价模式可变费率结构，打破了传统固定费率的模式，引发了对 公募基金新型定价模式的思考。费率战愈演愈烈变幻莫测的监管环境、日趋激烈的业内竞争

32、以及疾速发展的被动投资等，正在迫 使全球资产管理机构不断压低费率。近五年来，业内大多数产品费率下降，资产 管理公司的收入增长率和利润率均遭受打击。这主要是源于科技变革驱动了新产 品和新商业模式的涌现，导致资产管理行业内部竞争日趋激烈。在这一趋势下， 资产管理机构间的费率战愈演愈烈，机构不得不通过下调费率以获取更多流量。2013年至今，尽管市场规模不断扩大，平均费率水平却持续下降。美国基金管 理市场整体规模由13年的16.7万亿美元增长至18年的21.4万亿美元，增幅达 29%。基金管理机构的费率却并未随规模的提升而提升：2013至2018年间， 美国基金管理市场平均费率从59bp下降至47bp

33、, 降幅达20%。放眼全球，资产管理巨头如先锋领航（Vanguard）等纷纷降低费率吸引更多客 户。目前在美国市场，投资者购买投资美国股票的基金产品（ETF）仅需2bp的 超低费率；投资于国内A股的基金(ETF)的最低费率为15bp。费率压力挤压行业利润， 被动型产品费率下降更为 明显，投资美国股票市场 的ETF最低只要2bp被动产品的费率下降更为快速，主动型基金管理者选择回避2013年以来，被动型基金逐渐占据市场主流，这使得主动型基金管理人压力 倍增。2014到2018年间，投资于美国股票的被动型基金规模增长56%，投资于可税 型债券的被动型基金规模更是几乎翻了一倍。但其费率均大幅下滑，降幅

34、高达 27%和14%。可见，被动型资产规模的增长虽然为基金管理人带来了规模效应，但同时他们 也遭受到了费率战的负面影响。主动型基金则连续多年经历资金净流出，资产管理规模仅小幅上涨。但对比被 动型产品，主动型产品费率并未出现明显下滑。投资于美国股票的主动型基金 费率五年间仅下降7%。这是因为，主动型基金管理人选择回避这场行业费率战，他们并不相信降低费 率可以换回市场规模。正因如此，尽管资金不断从主动型产品流出，主动型基 金管理人的利润空间仍然与过去持平，未受过多影响。主动型基金管理人可以通过卓越的投资能力缓解费率下行的压力。例如，普信 （T. Rowe Price）2018年营业利润率高达43.

35、95%，过去十年管理费率降幅也 远低于行业平均水平。当然，这并不意味着主动型基金管理人都可以坐享其成。从过去十年来看，大 部分主动型基金都无法跑赢被动型基金。因此，只有那些真正能为客户创造 Alpha和价值的主动型基金才能得以生存，否则就将被市场淘汰。五年间，主动型基金费率 仅下降7%，而同期被动型 基金下降高达27%主动型基金推出新定价模式为了吸引对费率敏感的资产，主动基金管理人开始尝试在部分主动型开放式共 同基金中引入新的费率结构。其中一种新型费率模式被称之为可变费率以 一定的基本费率为基础，超越基准（指数）后，收取超额业绩提成。这种费率 结构此前常被运用于对冲基金或专户型产品。专题3：主

36、动型基金推出新定价模式作为主动基金管理人代表的安联和另一全球主动基金管理巨头，从2018年开始发行可变费率的主动型基金： 2018年5月，安联在英国发行的一支开放式股票型共同基金采用了可变费率模式，先向客户收取30bp的基础管 理费，超越（指数）基准后再收取20%的业绩提成。 某全球主动基金管理巨头也发行了包含5支浮动型费率的股票基金。这种浮动费率收费模式分为两个部分：基础 费率和浮动业绩费用。在70bp的基础费率上，根据基金对比基准（指数）的表现在浮动区间（50bp - 90bp） 中再作调整。和安联的收费模式不同的是，其浮动费率有固定区间限制。目前采用此类费率结构的基金产品起步较慢，被接受

37、程度较低。这两支产品吸引的资产规模都远远低于同支基金 传统管理费模式的规模。这主要源于两大原因：一方面，分销渠道，财富管理平台和独立理财顾问对这类产品的接受度不高。另一方面， 由于投资者对过去的业绩收费模式存在固有偏见，此类基金产品的普及仍需要一定的投资者教育。尽管如此，这种新的定价模式依旧打破了传统的费率结构，为公募基金的定价模式带来了新思考，同时也为基金 行业讨论新的收费模式打开了窗口。同时，资产持有者如大型养老基金，对原有大部分固定管理费加小部分业绩提成的费率结构不满，对基金管理人 提出新的收费模式要求。如全球最大的退休金基金从2018年开始对于委外投资部分，推行新的业绩费用模式，最 近

38、几个年度报告显示，其向外部管理人支付的管理费下降高达40%。变革往往是需要勇气和胆识的。只有在基金经理能够创造足够多超额收益（alpha）时，公 司才能获取这部分超额业绩提成。然而，目前市场上大部分主动型基金都无法跑赢基准（指 数），这也就意味着基金收入将会锐减。这对基金公司的主动管理能力将是巨大的考验。3. 监管透明化，大幅增加机构运营成本2008年金融危机后，全球监管部门对于金融机构的监管日趋严格。复杂多变 的监管环境直接增加了资管机构的监管合规成本，同时也在无形中增加了企业 的运营成本。监管新规对于资产管理公司和投资者的影响，主要包括：产品复杂度日益提升，资 产管理公司必需借助监管 科技

39、（Regtech），并提高 运营估值与流程监控的透 明度，以满足客户和监管 要求。欧洲的资管新规，打破了 买方和卖方最重要的服务 关系研究服务无论全球还是中国，加强监管已经成为全球监管机构的共识。为了满足监管机构 在“加强投资者保护”和“提高交易数据透明度”方面的要求，资产管理公司 的运营成本将大幅提升。资产管理公司应如何应对?重新审视合规框架：资产管理公司需重新审视合规和风控框架，优化合 规风控流程，扩充合规团队并调整组织架构，加强风险合规数据库及风 险合规信息系统的建设。提升数据管理水平：MiFID II要求金融机构进一步提高信息透明度。对于 客户报告、交易报告和监管报告都提出了更高的披露

40、要求。资产管理公司 的底层数据必须颗粒度足够细、质量足够高才能支撑其满足新规要求。因 此，丰富数据标签，提升数据模型可扩展性及数据仓库运行效率就成为了 资产管理公司的首要任务。并且，这也对资产管理公司数据治理这一顽症 提出了更多考验。中小机构进一步将中后台职能外包：欧美众多中小型资产管理公司已经 将中、后台外包给资产服务机构（Asset Servicing and Outsourcing）， 只保留其核心前台投研能力。在未来，随着对于中后台的要求将越来越 高，将繁重和低价值的中后台职能进一步外包从而降低成本，将成为行 业大趋势。4. 颠覆性技术带来变革，大数据与人工智能重塑竞争优势金融科技的革

41、新正在重塑资产管理行业的整体价值链，从分销与客户服务到投 资研究与风险控制再到运营都无一例外经历着金融科技的洗礼。这无疑为资产 管理机构创造了前所未有的机会。此时，能够抓住机遇，拥抱金融科技，以此 提升投资效率、降低风险并减少运营成本的公司就将占领这一竞争新高地。第三章 金融科技变革与资管数字化转型1. 兼并收购，赋能科技转型金融科技的革新正在推动着资产管理行业的数字化浪潮，借此契机，资产管理 公司有望实现全面转型。而收购与投资金融科技企业，已经成为欧美资管巨头 补充和提升科技短板的主要手段。某全球最大资产管理公司在2016年至2019年间收购多家金融科技公司，覆盖 智能投顾、现金管理、另类投

42、资等多个领域。一方面提升对外科技服务能力， 另一方面与Aladdin平台整合以完善其端到端投资管理能力。 2019年，其以13亿美元现金完成了对世界领先的端到端另类投资管理软件 和解决方案供应商eFront的收购，以强化其Aladdin平台在另类投资市场的 服务能力，旨在建立投资管理和风险管理技术的新标准并打造覆盖全资产类 别的投资管理平台。 2017年，收购现金管理类服务商Cachematrix(一家为银行和资产管理公司 管理超过2000亿货币市场资金的服务商)。旨在吸引机构客户配置其货币市 场基金产品（Money Market Fund），进一步扩大货币市场的管理规模。 2015年，收购智

43、能投顾Future Advisor，以布局智能投顾市场。道富银行（State Street）也在2018年7月斥资26亿美元收购全球领先的机 构投资平台服务商Charles River Development（“CRD”）。CRD为全球前 100家资产管理公司中的50家提供投资管理平台。通过此举，道富（State Street）致力于打造前-中-后台全流程技术平台，为机构客户提供端到端的解 决方案，并以此提升收入和降低运营成本。如今，除收购和风投外，合作伙伴和联盟关系已经成为资产管理公司投资金融 科技最受欢迎的新方式。2018年，太平洋投资管理公司(PIMCO)与Fintech公司Beacon

44、达成战略合作伙 伴关系，Beacon是一家由曾服务于高盛SecDB、摩根大通Athena、美银美林 Quartz的技术人员创办的金融科技企业。PIMCO已收购Beacon少数股权，并 将Beacon的估值模型与风险分析工具集成到PIMCO的投资管理流程中，为全 球240位产品组合经理提供量化研究与数据分析。另一全球前5的资产管理巨头则将目光投向了区块链领域。据其调研显示，其 22%的机构客户已经持有数字货币资产，近半数（47%）机构客户计划投资数 字货币。因此，公司于2019年相继推出数字货币资产托管业务并投资190万 美元于区块链公司Coin Metric，以期为该领域的投资者提供更全面的服

45、务。此 外，该资管巨头正与硅谷竞争高端科技人才；2018年，该公司实验室与MIT数 字货币实验室展开合作，对区块链技术展开研讨，帮助公司在复杂的区块链领 域中寻求发展机会。收购和投资金融科技企 业，已成为欧美资管巨头 补充和提升科技短板的主 要手段。2. 智能投资，实现超额收益领先的资产管理公司将智能投资的技术应用在投资研究和投资决策两大场景 中；通过运用自然语言处理技术（NLP）、另类数据与利用人工智能（AI）技 术和高级分析技术，洞察投资机遇，探索智能投资发展，实现持续的超额收益 Alpha。在过去10年，14只运用AI 和机器学习技术的对冲基 金表现较传统对冲基金表 现高出100%。另类

46、数据近些年，领先的资产管理公司普遍开始将另类数据运用到投资决策中。另类数 据包含除市场统计数据和公司财报这类传统数据外所有可影响投资策略的非结 构化数据。在时效性和多样性方面，另类数据具有传统数据所不具备的优势。另类数据 通常通过新技术从社交媒体、信用卡交易信息甚至是卫星数据等途径获取。这 使得基金经理收集信息的效率以及对突发新闻的处理能力都得以大幅提升。借 此，基金经理得以全面洞察行业趋势并运用到投资决策中，以此为资产管理公 司带来Alpha。安永将另类数据分为14类，包括：社交媒体数据、卫星图片、信用卡数据和未 上市公司数据等（图13）。安永最新调查显示，全球 主流资产管理公司中已经 有7

47、8%正在使用或将要使用 另类数据安永另类数据预测曲线不同类型的另类数据可以在资产管理公司投资决策的不同环节中帮助基金经理做 出判断。安永根据预测精度和预测广度绘制了另类数据预测曲线。横轴代表预测 广度由宽至窄，纵轴则代表预测精度，由低至高。位于右上角的未上市公司数 据、供应链环节和销售数据在用于预测时最为精确。位于左下角的六大类网络数 据则预测范围最广。安永另类数据预测曲线， 包含预测精度和预测广度 二个维度人工智能在对冲基金市场的表现近年来，人工智能在对冲基金市场表现突出，越来越多的交易决策开始依赖更加 智能的算法。对冲基金经理们通过机器学习和另类数据，增强量化策略并追寻更 高的Alpha。2010年至2019年6月期间，在投资决策中运用AI和机器学习技术的 对冲基金表现较传统对冲基金表现高出100%。今年6月，Eurekahedge AI对冲基金指数 (