优化未来十年及以后的数据管理

机构投资者在应对日益严峻的经济环境、增加对私人资产和另类资产的配置、并试图领先于不断提高的 ESG 要求等过程中，面临着越来越复杂的数据管理问题，仅举几例。此外，数据自动化标准和功能继续快速发展。我们与Northern Trust 美洲资产所有者主管 Melanie Pickett 进行了交谈，了解为什么投资者必须拥有有效、灵活和全面的数据管理解决方案，这些解决方案不仅可以提高生产力和效率，还可以通过改善投资成果来提供真正的价值。

为什么对于机构投资者（包括那些具有复杂能力的机构投资者）而言，有效管理数据变得越来越困难？

Melanie Pickett：原因有很多，但一个主要因素是资产配置正在发生变化。围绕公共资产与私人资产的市场结构正在改变投资者在未来十年创造回报的方式。

投资团队第一次不再可以选择将其投资组合数据汇总并规范化在一个地方。他们希望使用相同的视角来分析他们对公共和私人资产的敞口、风险、流动性和绩效的看法。然而多年来，系统变得专门化，专注于公共或私人资产、风险或会计、流动性或绩效等等。这造成了数据孤岛，现在公司正在努力进行广泛的数据标准化和集成流程，以将所有信息（通常在电子表格中）整合在一起，以便做出投资决策。

此外，市场变化非常快。最近发生了许多事件，包括大流行、区域银行危机、政治不稳定和地缘政治冲突，这些事件要求投资者迅速做出反应，调整投资组合或进行对冲。为此，数据必须触手可及并可供使用。否则，他们将不具备有效应对市场环境所需的敏捷性和灵活性。

最后，许多资产管理者和所有者没有资源在内部构建和维护这些先进、全面的数据解决方案。就开发人员和建筑师而言，人才成本已经上升并持续上升。尝试在内部管理数据需求也会带来巨大的机会成本，因为这会让您的 IT 和运营人才远离可以为产品组合增值的活动。

客户告诉我们，他们希望将有限的资源和才能投入到那些附加值更高的活动中。他们希望他们的团队专注于在投资组合中创造价值，而不是试图将一堆系统缝合在一起。与 Northern Trust 这样的数据自动化领导者合作可能是实现这一目标的经济高效的解决方案。

是否有特定的投资组合领域带来了最繁重的数据复杂性？

皮克特：管理另类资产和私人资产的数据尤其具有挑战性，因为基础资产通常缺乏透明度。估值数据通常存在极大的滞后性。北方信托帮助客户获取基础投资组合持有量，提供揭示这些信息的工具，并允许客户利用关键的估值技术——例如用市场可比资产来代替资产的价值——直到他们收到更新的估值。我们看到整个客户群对另类资产的配置有所增加，因此对这些解决方案的需求变得更加紧迫。

访问私人资产中的 ESG 数据也带来了重大挑战。私募市场提供的 ESG 信息非常有限，并且根据基础资产的性质，制度和预期差异很大。我们的客户需要将其机构的核心价值观和目标转化为 ESG 方面的投资流程。对于一些客户来说，治理是首要任务，他们最关心的是代理投票和对经理的监督。对于其他客户来说，则是多样性、气候或 ESG 的其他关注点。

鉴于这种多样性，北方信托提供的解决方案可以根据客户试图创造的具体结果进行定制。我们最近在这一领域迈出了重要一步，投资了一家名为Novata 的公司，该公司提供 ESG 数据收集解决方案以及基准测试功能，资产所有者和管理者都可以使用这些功能来将其数据和结果置于背景中。我们很高兴能够参与提供这一解决方案，并且随着投资者越来越多地要求 ESG 信息，该解决方案在私募市场领域受到了巨大的关注。”

为客户提供现代数据自动化时，您的最终目标是什么？

皮克特：改善投资组合成果是我们的目标。我们专注于创建一个数据自动化框架，该框架提供了提高客户绩效的工具——当然，在生产力和效率方面，还有他们的投资成果。

客户会带着遗留系统来找我们，他们会因实施该系统的困难而感到伤痕累累。或者，他们会在设计了非常复杂且成本高昂的东西后来找我们，然后意识到它为用户创造了次优的体验。我们还看到许多内部系统所依赖的数据集过于有限或过时，无法做出有效的决策。

正如我所说，跨多个不同数据集聚合、规范化和管理数据非常困难、耗时且成本高昂。这就是为什么我们认为为客户管理和丰富数据是我们为他们带来价值的最有影响力的方式之一。凭借我们的经验和专业知识，北方信托可以结合我们的技术专家和运营专家，为我们的客户提供全面、有效的数据解决方案，最重要的是，可以为其投资组合增加价值。

您能谈谈北方信托提供的一些具体技术解决方案吗？

皮克特：当然。首先也是最重要的是，我们的技术擅长对非结构化数据或文档中的数据进行数字化。显然，这种需求在另类投资和私人投资领域最为迫切。我们的技术不再让大量的人阅读 PDF 并通过电子邮件发送它们并尝试解释运营和投资数据，而是将这一过程数字化。这不仅提高了生产力，而且使客户能够更快地访问更多数据和更准确的信息，他们可以利用这些数据在需要采取行动时做出投资决策。

我要强调的第二个方面是我们与 Snowflake 的集成，这是一项被金融服务公司采用的技术。它聚合来自多个来源的数据，并允许客户在其组织内无缝共享该信息。它从许多不同的提供商处获取市场和头寸数据，并创建一个投资者可以使用数据科学工具集进行分析研究的环境。我们的客户长期以来一直因使用平面文件和 API 来试图实现其中一些最终目标而陷入困境，而 Snowflake 可以帮助消除这种情况。

第三，生成式人工智能可以为投资过程增加价值。例如，我们拥有另一家公司 Equity Data Science（简称 EDS）的股权，该公司在呼叫记录方面利用人工智能功能。在与普通合伙人通话后，投资经理和他们所投资的公司能够快速生成通话记录并培养行为和情绪信息。这对我们的客户来说非常有价值。它不仅最大限度地利用了他们的时间，而且还为他们提供了他们可能无法获得的见解。这只是生成式人工智能的一个例子，我们的许多客户询问我们如何使用这项技术来利用他们的所有数据，并使他们的投资流程更加有效和高效。

随着它受到如此多的关注，您认为生成式人工智能会真正改变数据科学吗？

皮克特：在整个资产所有者领域，公司都在尝试用更少的资源做更多的事情，我们相信生成式人工智能可以帮助他们做到这一点。我们对在内部测试大型语言模型时看到的结果感到非常兴奋。该技术可以极大地提高客户的运营和流程的生产力。但生成人工智能能力背后的力量实际上是可以训练这些模型的底层数据集。如果没有最新、全面且充分标准化的广泛基础数据集，任何数据自动化或技术（包括生成式人工智能）都将无法发挥作用。我们专注于为客户提供全面、可定制的数据管理解决方案，帮助他们取得更好的成果。

对于希望与服务提供商合作管理数据的机构投资者来说，最重要的标准是什么？

潜在的提供商必须拥有不仅了解数据和技术需求，而且了解组织想要实现的整体运营模式以及机构投资者所在市场的压力、需求和复杂性的团队。

为我们的客户提供大量金融科技服务提供商，但这些组织并不总是了解我们客户投资的复杂资产或我们客户工作的运营环境。除了我们的资产管理业务外，Northern Trust 在全球拥有 1800 家资产所有者客户，因此我们拥有丰富的经验。我们已经看到了各种各样的运营模式，以及可能导致成功或失败的许多特征或因素。鉴于此，我们与许多客户合作创建解决方案来满足他们的特定需求。

做到这一点的一个重要因素是能够从一开始就为客户定制数据，这是北方信托的一个关键差异化因素。

为什么提供数据定制如此与众不同？

首先，从架构的角度来看，数据环境中的定制非常具有挑战性。但这对许多机构投资者来说至关重要。其次，有效的提供商必须调整其数据解决方案以适应客户的世界观，而不是相反。我们知道，必须定制他们的数据自动化系统以反映他们的观点，而不是将我们的数据模型或我们对风险或暴露的看法强加给客户。许多金融科技提供商无法提供具有这种程度的定制灵活性的解决方案。

最后，我必须强调，您的数据自动化提供商必须远远超出仅仅提供技术解决方案的范围。除了运营问题、机构目标以及资产所有者或其他机构投资者特有的市场环境之外，他们还需要深入了解资产本身及其在投资组合中所扮演的角色。