署名：网易订阅记者
随着大数据时代的到来，金融科技在信用债分析方面逐步得到应用，投资机构对金融与科技的结合充满期待。那么，金融科技将如何帮助投资机构实现债券的筛选与选择？如何在信用风险可控的情况下，帮助投资机构选到最优的债券品种完成预期的资产配置目标？对于未来，金融科技对信用债市场会有什么影响影响？带着这些问题，网易订阅专访了安盛天平财产保险有限公司投资部助理总经理张和女士。
如今随着Fintech的兴起，您觉得科技可以为金融机构带来什么好处呢？
张和：科技对于金融业肯定是能够带来好处的，主要是体现在两点，交易技术与数据分析。在互联网技术的逐步推广运用下，金融交易可以在完全虚拟的空间里进行交割完成，比如火了很久的虚拟货币，比特币。在数据分析方面，广为大众所知的是大数据分析在银行个人授信或者互联网借贷平台上的应用，这些机构在数据池中设立一定的筛选标准与打分机制，量化贷款人的资质，最终以评定结果给予贷款人所匹配的贷款额度。这从整个金融机构的资产负债管理来说，实际是金融科技在负债端的应用。
如果从资产端投资的角度看，大类资产配置上其实也可以运用金融科技，并且可以大幅度的节省人力成本，这些节省下来的员工精力可以使用到投资研究中，进一步的为资产投资创造更多的收益，实现良性循环。
您一直从事信用分析行业，能介绍下大数据分析如何帮助投资人员进行信用分析筛选合适标的债券的吗？
张和：对于信用分析师来说，利用大数据分析不是仅仅利用机器学习、深度神经网络技术这些纯技术层面来进行肤浅的数据分析。可以使用Python或者SQL等编写程序来挖掘数据，但数据不是多多益善。
这就对分析师提出了很高的要求，在利用科技来挖掘数据的同时，也需要有很扎实的基本功。作为一个分析师，在挖掘数据之前，就应该判别抓取的是哪些有效信息。再获得有效数据之后，将数据再自动整合输入原本已经成熟的模型中，然后将得到的结果进行排序，最后选出适合的标的。分析师也需要根据不同的信用周期与收益偏好进行调整，得到在某个特定时期所需要的投资标的。
这个过程其实完全可以实现自动化，对比传统的手工调整打分卡来说，可以节省一半以上的时间。
在特定信用风险控制下，利用金融科技实现最优的信用资产配置是否可行呢？
张和：是可行的。但这个前提是，信用主体池的排序是正确的，或者说是所在机构内部一致认可的。比如说，利用计算机语言与分析师定性分析，在某机构内部已经建立了一个债券池，并且给池中所有的标的授予了评级符号，同时评级符号背后所对应的违约率是这个机构内部一致认可的。那么在组合信用风险偏好一定的情况下，在债券池内，根据投资端需求比如久期、收益率、票息与期限等，来进行标的资产的配置是完全可行的。甚至可以建立智能投资顾问程序，把这些需求提交，智能投资顾问就会自动为投资经理择券，不用像传统择券一样，每一项要求都要手动去搜寻。
您对金融科技未来对信用债市场的影响怎么看？
张和：我认为金融科技肯定是不断促进信用分析发展的，而且随着金融科技的深度渗入，信用债或者信用资产的信息会更透明，在市场的定价或者是交易会更加的健康，投资者在交易时会更加趋向理智。这不论是对投资者，信用分析师，或者是监管机构都是有益处的。
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