金融科技專題研究報告：投研知識圖譜專題研究.pdf
- 上傳者：潘*
- 時間：2021/06/01
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資管行業數字化發展提速，投研領域數據應用與管理形式面臨全面升級，資金規 模提升、投資產業擴寬和數據量持續爆發，將推動投研圖譜應用爆發迎來奇點。 在投研類圖譜供給持續增加的明確趨勢下存在供需錯配且專業性不足等問題，中 信證券研究部首創投研圖譜搭建框架與數據底層方法論，圍繞長期成長投資賽道， 如大健康、新消費等，鍛造輔助投資決策圖譜，創新投研服務新模式。
▍資管行業數字化全面提速，投研領域數據應用持續升級。金融 IT 投資提升預期中 期穩定，具體聚焦到資管行業，參考 2020 年，頭部券商的 IT 預算占比營收的 5% 至 10%，頭部銀行 IT 資本開支近年 CAGR 穩定在 9%，券商則為 16%。考慮到國 內資管機構的整體規模不斷提升，2020Q4 末，國內市場資產管理規模達到近 60 萬億元，投研領域的數字化發展有望保持在高景氣區間。而對于投研領域應用層， 更大的資金管理規模、更長的投研產業鏈、更強的數據量爆發都對投研管理的模式 和效率提出了更高的要求，投資決策的數字化升級必將向投研場景全面深化。
▍投研類圖譜供給持續爆發，投研專業性與可用性有待提升。比較市場開放性投資類 圖譜產品，在頭結點、關系與尾結點三層結構下，面向機構投資者的圖譜有效應用 普遍存在三大問題:產業鏈常識解釋為主，缺乏投資邏輯;標的與核心基本面影響 指標脫節;技術準確率的邊界與需求間的矛盾。同時在應用方式上，大部分平臺為 SaaS 模式，不符合專業機構對于投研框架私有化部署的原則，因此較難形成核心 邏輯正反饋沉淀。
▍投研場景數據結構化持續升級，投研圖譜呼之欲出。截至 2021 年 1 月，面對國內 132 家超大型基金管理公司(合計超 20 萬億管理規模)與超 2.4 萬家的私募股權 投資機構(合計超 17.06 萬億管理規模)的投研數字化需求，投研框架數字化與智 能化將成為構建核心競爭力并提升市場影響力的重要方式。因此，投研邏輯數字化 與數據資產標準化是數據量爆發和資產管理深度數字化的必然結果，輔助支持投研 決策的前沿技術應用需求有望爆發，其中以基本面為核心邏輯的投研圖譜備受關 注。
▍鍛造中信證券特種投研圖譜，聚焦專業性與及時性。基于圖譜的經典三元組結構， 中信證券投研圖譜中每個子圖中的根節點和葉子結點分別對應于中信證券三級行 業分類相同粒度的行業和行業內的關鍵公司，其間的關系是由研究人員依據專業的 行業理解，并以 NLP 技術方案輔助構建的分析框架，框架構建的邏輯以當期估值 體系解釋性較強的分類準則為指引。其中每個節點的核心因子以盈利和估值為導 向，用中信證券研究部的投研邏輯和標簽因子透視公司和賽道，并基于技術手段配 置算力實現月-季頻的框架更新和指標維護。
▍機器輔助定位投研邏輯輔助和關鍵因子抽取，三大數據集群保證圖譜完整、有效、 稀缺。我們的圖譜底層基于標準財務核心數據集群、傳統另類特色專業數據集群、 行業專家閉環數據集群這三大數據集群，保障財務指標的專業性和完整性，同時借 助另類數據提升圖譜的及時性和高頻性。專家數據集群則聚焦圖譜專業性，擺脫科 普屬性距離投研更近一步。從機器輔助角度看，我們將算力從海量非結構化文本的 實體關系抽取中轉移到另類因子構建中，從研報、電話會議等專業文本中完成基本 的抽取輔助專家構建投研邏輯框架，同時依靠適度監督學習，提升數據有效性。
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