5月7日，平安银行联合中科院举办的特殊资产大数据应用研讨会在北京召开。平安银行副行长郭世邦，中国科学院数学与系统科学研究院党委书记武艰、袁亚湘院士、汪寿阳教授、杨翠红教授、杨晓光教授，中国科学院大学董纪昌副校长，平安银行特殊资产管理事业部等单位多位嘉宾共聚一堂，深度探讨大数据与量化技术在促进金融稳定和风险化解方面的应用，以及数字化浪潮下特殊资产行业的发展趋势与机会。
来自中国科学院、全国及地方性AMC、民营投资机构的近百位特殊资产行业参与者参加了此次盛会，讨论及分享了大数据与量化建模在特殊资产行业应用的前瞻做法。
推进数字化转型 全面构建特资量化管理能力
在数字化转型浪潮下，大数据和人工智能技术正带来金融行业日新月异的变革与创新。叠加国内经济发展结构性矛盾凸显与疫情影响，特殊资产行业也迎来机遇与挑战：一方面，行业参与者担负起逆周期化解困境资产之使命；另一方面，如何强化金融科技在特殊资产经营与处置全流程中的创新应用，是行业思考的重要课题。
平安银行较早地嗅到了数字化的机遇，积极推动大数据建设。平安银行2020年报显示，在数据治理方面，制定基础数据标准超2000项、指标数据标准超500项。截至2020年年末，核心数据资产可查可用率达到96%。
而在探索大数据在特殊资产管理上的应用方面，平安银行表现十分抢眼。郭世邦在大会致辞中指出，“平安银行积极探索特殊资产行业的创新发展，全面把脉‘数字化转型浪潮’，运用大数据、AI技术，全力构建量化管理能力，以提高智能管理水平，将金融创新技术深度植入在尽职调查、价值发现、资产定价、撮合交易等特殊资产处置的全流程中，改变了传统的特殊资产清收方式方法，推动了特殊资产业务的应用创新，提升了特殊资产的处置效率与效益。过去四年，处置回收特殊资产超过1100亿元，其中实现现金回收超过900亿元。”
业学联手 打造特资行业研究新标杆
平安银行-中科院特殊资产量化实验室揭牌仪式成为本次会议的一大亮点。
据悉，双方合作始于2019年4月，随着研究合作的深入推进，实验室合作方在最初的平安银行特殊资产管理事业部、中国科学院数学与系统科学研究院两家单位基础上，新增中国科学院大学经济与管理学院，形成了三方联合共建的研究平台。
实验室筹建两年来，双方的合作基础不断夯实，优势逐步发挥并取得了诸多成果：网络拍卖交易指数监测工具、个贷不良批量债转回收预测模型、不动产智能估值平台等等。这些特殊资产量化的研究成果，正不断赋能平安银行的特殊资产清收过程，提升其在特殊资产清收方面的专业能力。如今，实验室已成为金融不良资产量化分析、价值预测、风险管理及其相关领域科技创新、成果转化、人才培养和聚集以及学术交流的重要基地。
郭世邦表示，作为国内银行业的首创，平安银行十分期待特殊资产量化实验室的建立能为中国金融监管、金融机构风险管理、金融不良资产定价交易等提供理论方法、技术工具、政策建议，从而推动中国金融风险管理的学术研究和应用实践整体水平的提高。
而中国科学院数学与系统科学研究院袁亚湘院士则向现场人员分享了数学之美 ，他说，数学为金融的发展提供了重要的工具，金融中的数学模型包括现代资产组合理论、资本资产定价理论、公司财务理论以及衍生证券价值、期权定价、风险管理等等。
深耕量化建模 大数据应用积极为行业赋能
中科院教授、平安银行-中科院特殊资产量化实验室负责人杨晓光教授在揭幕仪式上指出，大数据正在改变着金融生态，为风险管理开辟了新的空间，不仅可以为发现风险提供线索，还为风险处置提供信息等。例如，将数字足迹纳入客户画像，在微观层面即可提升风险管理能力。而特殊资产量化研究，一方面可以促进特殊资产市场的形成，提高特殊资产处置效率；另一方面，也为处置人员的绩效考核提供了参考依据。
以估值定价为例。目前由双方合作建模的土地类智能估值工具已投入实践，主要通过土地公开交易数据、地理信息系统(GIS)获取可比土地信息及影响土地价值的地域因素，探索基于机器学习和大数据的土地智能估值模型，减少人工参与，提高估值客观合理性。
平安银行特殊资产管理事业部张蓓表示，“特殊资产的大数据不仅纵横交错，也纷然杂陈，涵盖宏观、中观、微观等层面的数据。这意味着这些大数据的覆盖范围广，不局限于某一时间或某一空间。因此，数字化发展的终极目标是用数据创造价值，即通过数据来源、数据运营，最终达到数据变现”。
特殊资产行业的发展，曾经经历过一段“野蛮生长”的历史时期，极度依赖线下面谈与交易，这些非标准化特征，为特殊资产处置带来了诸多灰色地带，使得部分交易显失公允。如今，特殊资产行业逐步量化升级，则为这一行业真正实现公开、公平、公正的良性循环，提供了崭新的契机。平安银行特殊资产管理事业部正勇立潮头，聚智聚力，依托其专业能力，强化大数据应用，持续推进特资量化升级，合力构建特殊资产行业的新生态。
