清华大学全球证券市场研究院（以下简称研究院）经过长期研究、测试与实践，于2022年发布了“中国资产风险因子体系”标准化的成果。研究成果发布后，近1年来通过产学研合作平台，已被成功落地某国际一线寿险公司，取得了突破性进展。研究团队基于发布的因子体系标准化成果，结合先进的模拟仿真、运筹优化与计算机技术，与国际一线寿险公司自主研发了符合保险业资产负债管理特点的智能化投资管理与资产负债决策分析系统（以下简称“ALM系统”）。该项目是我国资产管理行业基于“随机市场情景分析法”实现全面资产负债联动管理与投资决策优化的重要成果，也是对标国际领先投资管理及风控处理系统贝莱德Aladdin的一次成功本土化探索。

为适应国内外剧烈变化的金融市场和复杂的投资环境，行业目前亟须一套有全局观的系统，以支持频繁的金融市场定制化情景模拟、资产负债策略模拟、新业务评估、现金流模拟、多风险监控、偿付能力评估等多项功能。国际先进的贝莱德Aladdin(Asset，Liability Debt, and derivatives investment network)投资分析平台，即以强大的定制化情景模拟为优势，目前全球范围内能全面满足以上需求的系统均需外采，且无法满足自主研发要求，成为制约我国资管行业发展的瓶颈。

随着本次项目的成功落地，研究院实现了金融市场情景模拟技术、资产负债决策优化等领域的科技成果转化落地，将相关系统全面产品化、模块化，实现了支持在多种资管业务场景中的灵活运用。该寿险公司相关业务负责人表示，与传统方法相比，本次落地搭建的ALM系统在资产负债管理与建模评估方面取得了巨大进步，模拟效率也得到了数十倍的提升。综合评估，该公司设计推出的ALM系统，“在亚洲范围内毫无疑问是最先进的体系之一，在全世界范围内也具有很强的竞争优势”。

研发团队完全自主研发的ALM系统内置情景生成器与管理器，可实现与Aladdin相似的定制化情景模拟功能，并采用“预制的模块化拼装”架构，很好地适应了资产负债管理场景中多部门、多策略、多情景下的分析需求，具有易扩展、易使用、高灵活性的特点。此外，系统打破了保险公司内部信息壁垒，实现了多部门联合模拟、汇总分析，进而支持对包括偿付能力、资本充足率、久期缺口、关键久期、准备金等一系列关键指标的测算与监控。该项目研发专家认为，我国保险业的资产端和负债端，都面临着市场复杂化和产品多样化的局面，只有作为一个整体进行全局优化和模拟，才能最大程度地为保险公司创造价值。

图 1：利率情景三维可视化图

图 2：资产收益率情景箱体图分析

图 3：ALM系统监控界面

资料来源： ALM系统情景可视化界面

近年来，研究院积极推动我国资本市场学术研究和产业实践，逐步完成了中国风险因子体系构建、经济情景生成器、资产负债管理系统等多个领域的科技成果转化落地。资产负债管理系统的成功本土化，对我国资产管理行业及监管体系的数字化改造升级具有重大意义。同时，也是研究院在资管投研体系推进产学研转化的重要里程碑。

未来，研究院基于产学研合作创新模式，以学术为支撑，持续深耕智能金融决策引擎研发，致力于不断提升我国金融企业精细化与全局化的分析、经营、管理能力，进而为我国金融企业持续稳定健康发展、提升数字化竞争力、防范系统性金融风险贡献力量。

供稿：林常乐 夏泽宇

编辑：张艳芳

审核：迟永胜