文丨李国欢  编辑丨沐阳   

来源丨首席数字官

南方基金管理股份有限公司（简称：南方基金）成立于1998年3月6日，为国内首批获中国证监会批准的基金管理公司之一。一直以来，南方基金通过信息化系统进行业务开展，一端链接沪、深交易所，另一端链接万千客户，有着天然的数据场景。

但是，随着近几年电商行业的高速发展，电商业数据的丰富性已明显超越证券业，尤其是对用户行为数据的获取和管理，特别是近三五年来互联网金融发展迅猛，余额宝等金融平台的客户规模出现了成倍数的剧增现象；而且，随着证券业业务翻天覆地的变化与发展，传统系统和数据平台处理能力已不足以承担今天数据的存储和计算，且客户对基金公司的投研水平与风险管控要求也不断提升，在行业数字化转型推动下，其行业未知领域、业务场景愈加丰富，行业监管态势也愈发收紧，受内外部环境的巨大变化影响，南方基金在紧跟行业数字化转型的步伐下对数据的应用与管理有了新的认知和自我要求。

为此，2017年，南方基金启动大数据平台建设，运作保障部设立数据岗，信息技术部成立数据管理组，以数据平台建设、数据标准质量管理和数据应用价值挖掘三个方面为中心积极开展数字化转型工作。据南方基金介绍，截至2019年10月，南方基金已由2017年的3000万客户量增至过亿客户数量，且以一定增速继续增长。

那么南方基金是如何通过数据管理赋能企业获客、并助推企业数字化转型升级的？在数据管理的道路上，南方基金又是如何规划、执行落地的？

于南方基金而言，如何发挥其客户留存数据的应用价值、并驱动现有业务发展与创新才是其数据管理的着力点。为此，南方基金的数据管理分以下几个部分展开：

（1）在业务、渠道支撑方面

首先，基于用户数据、市场数据的治理、分析，支撑企业建立客户画像并实现与产品画像的成功匹配，进而达到精准获客及精准营销目的，在降低营销成本、减少对客户打扰的前提下为客户提供合理化、个性化理财服务。

其次，针对南方基金现有代销渠道，以数据发现支撑其各渠道合作优化配置，驱动渠道合作创新。

最后，加强企业风控与新业务支撑。基于大数据技术进行数据深挖，开展智能投顾，实现客户画像和千人千面化产品开发，以数据深度挖掘挖改进业务短板。

（2）在组织架构及人才规划方面

而在组织架构支撑方面，南方基金继成立数据岗和数据管理组后，于2018年在信息技术委员会下成立了数据治理工作组、设立数据专员，与运保数据岗和数据管理组下的平台运维、平台开发、数据挖掘共同支持企业大数据管理、数据治理与数据运营。

数据治理工作组：确立以数据治理工作组领导，运保数据岗作为数据治理协调，IT数据管理组为数据治理执行，各业务部门设立数据专员广泛参与，共同完成公司在数据治理的组织架构和人员安排。其中，数据管理组又划分为平台运维、平台开发和数据挖掘三个小组。

平台运维小组：负责大数据平台的建设，包括大数据集群，涵盖生产和灾备环境的日常数据采集、任务调度和数据同步，从而保证大数据平台的稳定运行。

平台开发小组：负责公司数据仓库的分层架构及模型设计、包括各业务领域的主题建模，数据指标集市，对外提供权威、准确的数据服务，同时自建多个业务主题数据创新应用，以数据驱动新业务发展。

数据挖掘小组：积极开展数据挖掘创新研究和智能化应用建设。利用数据挖掘和人工智能算法，开展精准营销、智能投资、智能投顾等智能化创新应用。

基于南方基金近两年对数据管理工作在战略规划与组织架构建设、团队建设的基础，目前，南方基金已在数据管理、渠道对接、数据挖掘、安全等方面完成以下内容建设。

数据管理：南方基金基于Hadoop的大数据平台已实现可同时面向前端业务如APP、网上交易、客户端等实现实时查询，特别是客户持仓盈亏查询等；其次，全面升级报表中心，实现了自助BI报表，可视化数据发布；而在数据质量、数据标准以及数据应用方面等，南方基金已构建面向公司高管的管理驾驶仓、完成实现财务多维分析、成本利润中心、智能化绩效考核，以及营销一体化服务，并搭建了基于大数据的反洗钱系统。

渠道对接：实现了将传统公募基金、代销渠道的资产管理演变为通过互联网进行客户引流和对互联网渠道客户资产的管理和运营，并满足上亿规模客户、每日百亿交易流水的资产规模统计和计算，且提供千亿级流水在线查询。

数据挖掘：基于客户、产品标签化，勾勒客户、产品画像，基于画像进而达到精准营销以及流失预警；基于大数据技术的机器学习、数据挖掘实现了反洗钱管理、债券违约模型构建和信用评级。

风控防范：围绕客户核心指标、敏感数据、保护客户隐私和公司重大商业机密，利用数据治理完善相应制度和流程。基于OA系统，通过特定人员岗位，定义严格数据需求和服务流程，制定数据问题反馈机制，对核心数据进行资产盘点，实现数据的分类分级；同时，利用数据脱敏和加密技术，保证数据在传输过程中的安全和可靠。 

但是，在整个数据管理过程当中，南方基金也遇到了三大挑战。

挑战一：对数据准确性、及时性、时效性的管理与治理。在数字管理过程中，南方基金经常出现数据错源头错误，由于最终到达数据中心的数据均是由各方采集而来，且许多源头便产生了数据错误或数据不及时等情况，因此会对数据产生结果造成错误影响，需要加强源头数据治理。

挑战二：随着数据量的增大，其对基础设施的要求也越来越高，特别是在爆发式的增长下，其对系统的存储和足够余量也带来了巨大挑战。

挑战三：数据科学家欠缺。数据科学家已成为了全行业的紧缺资源，企业十分需要既懂业务又懂技术还能够深挖数据价值的人才，能够从数据中形成结果，看到数据背后的价值。

据南方基金数据管理团队表示，2020年，南方基金将继续投入数据管理工作，将建设异地灾备中心，将数据上升到公司资产级别，通过数据来体现更多与业务相关的创新应用，实现数据安全和数据备份机制建设，通过异地的大数据平台灾备中心建设，实现公司核心重要数据在大平台存储管理，且两地快速热切，一旦发生某些不可预估的风险问题，其能够快速切至灾备中心。

而在人员结构方面，南方基金也将持续加大在数据治理和数据挖掘方面的人员投入，实现平台运维、平台开发、数据挖掘团队人员的成倍增长，以支持各类智能化创新应用具体项目在营销端、投资端、风险端的推进和实施。

未来，南方基金的目标是实现更“聪明”的资产管理，快速成长为风险及时管控、客户值得信托的智能化资产管理公司。