业界如何解读资管新规细则？

一、业界如何解读资管新规细则？

2018年7月23日消息，央行、银保监会、证监会等多部委纷纷下发针对资管新规的细则规定，这些办法影响着未来银行理财产品的走势。总体上说，此次多部委下发的文件较此前有所放松，放松程度虽不及预期，但也提振了市场信心。

银行理财门槛降低

上周五，银保监会发布《商业银行理财业务监督管理办法（征求意见稿）》（下称“办法”）显示，区分公募和私募理财产品，引导投资者购买与其风险承受能力相匹配的理财产品，切实保护投资者合法权益。公募理财产品面向不特定社会公众公开发行，私募理财产品面向不超过200名合格投资者非公开发行。

也就是说，百姓平时投资的银行理财产品，普遍都属于公募理财产品。而在新规中，公募理财产品的投资门槛从5万元下降至1万元。

与此同时，办法规定，商业银行发行私募理财产品的，合格投资者投资于单只固定收益类理财产品的金额不得低于30万元人民币，投资于单只混合类理财产品的金额不得低于40万元人民币，投资于单只权益类理财产品、单只商品及金融衍生品类理财产品的金额不得低于100万元人民币。

老产品可投新资产

除了投资门槛有所降低外，央行也发布了《关于进一步明确规范金融机构资产管理业务指导意见有关事项的通知》（下称“通知”），其中明确规定，公募资产管理产品除主要投资标准化债权类资产和上市交易的股票外，还可以适当投资非标准化债权类资产，但应当符合资管新规关于非标投资的期限匹配、限额管理、信息披露等监管规定。

据了解，按照“资管新规”相关要求，除另有规定外，理财资金投资非标准化债权类资产的，资产的终止日不得晚于封闭式理财产品的到期日或开放式理财产品的最近一次开放日；投资未上市企业股权的，应当为封闭式理财产品，且需要期限匹配。

对于限额和集中度的管理，仍延续现行监管规定，要求银行理财产品投资非标准化债权类资产的余额，不得超过理财产品净资产的35%或银行总资产的4%；投资单一机构及其关联企业的非标准化债权类资产余额，不得超过银行资本净额的10%。

此外，资管新规以2020年底为最终大限。而在大限之前的过渡期中，通知明确，金融机构可以适当发行一部分老产品投资一些新资产，但这些新资产应当优先满足国家重点领域和重大工程建设续建项目以及中小微企业的融资需求。同时强调，老产品的整体规模必须控制在资管新规发布前存量产品的整体规模之内，所投资新资产的到期日不得晚于2020年底。

放松并不等于放水

“资管新规是金融监管的纲领性文件，商业银行理财业务监管办法是专门针对银行理财业务的细则。”苏宁金融研究院宏观经济中心主任黄志龙表示，新的办法与预期相比有一定程度的放松，资管新规对社会融资的收缩效应超出预期。

黄志龙表示，近期央行屡屡边际放松货币政策和流动性投放，也是为了应对资管新规对社会融资的负面冲击。商业银行理财公募产品销售起点下降将有利于商业银行代销理财业务的收入，一定程度上缓解资管新规对银行资管业务的实质性影响，整体上对商业银行的影响偏利好。

中南财经政法大学金融协创中心研究员李虹含也表示，公募理财产品降低门槛，一方面对扩大老百姓选择理财产品非常有利，现在老百姓可以投资的产品除了股票房产之外非常少，因此降低销售起点对实现普惠金融具有非常重要的意义；另一方面，可以缓解银行资金来源压力，为银行转型提供更充裕的空间。

不过，业内人士认为，监管放松并不等于大规模放水。上述利好是参考国际宏观经济环境、国内资本市场和金融稳定而对资管新规作出的微调，不是政策性的转向。

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四、数据分析需要掌握哪些知识?

一、掌握基础、更新知识。  

基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 

数据库查询—SQL

数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。

统计知识与数据挖掘

你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？

行业知识

如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：

对于A部门，

1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？

2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。 

3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。

4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？

在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？

对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：

行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？

但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。  

不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

二、要有三心。

 1、细心。

  2、耐心。

  3、静心。

数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。

三、形成自己结构化的思维。

数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。

四、业务、行业、商业知识。

   当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。

这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。  

如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：

1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。 

2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。  

3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。  

4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。

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