12月15日，由智能投研技术联盟(ITL)、上海临港新片区投资控股(集团)有限公司主办的第三届1024国际资管科技开发者大会在临港中心举办。ITL组织委员会委员、中泰证券金融科技委员会主任何波，ITL联席秘书长朱彤，中欧基金信息技术部总监、执行董事贾建国，平安资管大数据部门总监刘剑出席此次论坛，共话数据和投研的关系。

　　“我们在做内部投研平台时，发现大量的数据标准都有缺失，大家用的底层数据也十分类似，但有些个性化的数据却无法通过官方渠道获得，而这些数据往往又很重要。”何波认为，推动投研数据形成标准化体系，数据供应商能够提供更细致的差异化数据，对于投研行业来说意义重大。

　　朱彤表示，数据可以从业务和IT基础架构两个层面进行解读。从业务层面来说，作为数据需求方，要求数据必须满足以下四点需求：一是确保研究员能够快速获取；二是便捷；三是准确；四是丰富性。基于上述四点要求，IT人员作为数据供应方，则必须采取相对应的支持策略。

　　“数据的寻找、判定、利用、消费、使用以及对数据进行再更新，整个的闭环其实对于资产管理来讲非常重要。”在贾建国看来，为了满足研究员对于数据的需求，从业务端来讲，需要构建一个投研平台，整合多方的投资和研究能力，构建一个整合一体化的、可以互动的投研平台；从技术端来讲，要支撑住有关的业务诉求，就需要确保数据在全局上可为研究和投资利用，而且不能有不同的数据解释标准。

　　刘剑认为，投研数据存在三大痛点：一是数据量大，海量数据中还存有不可用的“噪音”数据；二是数据口径不一致，尤其是一些财务数据；三是数据的合规与安全问题。“对于海量数据的处理，我们先是提取结构化数据，再利用专家经验以及AI技术获取有效因子，最后再将有效因子固化成投研体系。对于数据口径不一致的问题，我们主张建立一套公共的数据标准。”

（文章来源：上海证券报·中国证券网）