理财魔方用AI超车金融巨头,扛起智能投顾全自动化运营大旗

2017年11月03日 09:10:35 来源:未知

   2017年10月27日,易观A10大数据应用峰会在北京召开,本次大会邀请到国内互联网行业领袖大咖,以及来自互联网、传统企业、媒体及资本领域在内的3000多位与会者,共同唤醒“数字源力”,让用户数据价值得到充分释放和利用。

   在用户经营平行论坛中,大会盛邀了中国工商银行、平安银行、中泰证券、平安证券、理财魔方、众安科技等金融巨头与新兴企业代表,共同分享了大数据驱动下的用户经营。在智能投顾领域处于行业领先地位的理财魔方创始人&CEO袁雨来,也应邀分享了《数据驱动智能投顾全自动化运营》,演讲中,袁雨来分享了国内首家千人千面智能投顾,以及全AI驱动的自动化运营体系,并阐述了打造该产品的未来意义。以下为演讲实录:

   我来讲一下我们过去自己的经验也希望给大家带来一些价值。

   我分享的题目是《数据驱动智能投顾全自动化运营》。

   理财魔方

   这是我们对理财魔方的定义:基于人工智能,在APP上为中产阶级提供浮动收益财富管理服务,通过长期稳定的风险控制和个性化投资顾问服务留住客户与资金,获取稳定的管理收入。

   我们用户使用是很简单的,最基本的第一个环节是评测。通过第三方怎么拿这些数据是很慢的,用户还没来得及等这些数据来给他做风险评级和定级就已经走掉了。而我们理财魔方只要用户答完问卷就可以完成风险评测,他想购买多少钱,我们系统就会在后台进行实时计算,所以用户在我这儿输入一个金额,整个投资组合我就建立好了。

   当这个用户他需要调仓的时候,我们会告诉他,你原来是A仓位,现在需要到B仓位,如果同意的话请输入交易密码确认,就可以完全自动化的执行了。所以我们用户只需做评测、购买和调仓这三个的步骤就可以了,这是整个理财魔方产品的介绍。

   我2010年从清华大学毕业,当时是做数据挖掘的工作,毕业后在英特尔中国研究院工作了一段时间;2012年我创业做了中国第一个社交音乐推荐引擎,智能音乐推荐平台音贝网;然后在百度做音乐技术委员会主席,我们在2014年时,就搭建了一整套拥有千万级用户的音乐推荐引擎,这个经历给了我很多的启发。2014年底我从百度出来创立理财魔方。

   智能投顾是帮助客户控制风险,长期投资获取市场平均收益的服务

   首先我给大家讲一下智能投顾解决什么问题,你一定要知道这个问题本质在什么地方。这是我们的理解:浮动收益财富管理市场的巨大矛盾,中国公募基金是非常好的,把每年基金做一个平均,平均收益是非常好的,即使2015年股灾所有公募基金的平均收益率都是21%。如果坚持长期投资大概率是赚钱的,但是整个市场80%的用户是亏损的。我们当初进入这个行业发现了这个巨大的矛盾,为什么如此好的行业还在大面积的亏损呢?

   在2014年6月份整个市场处于很好的入仓点,中国老百姓却还在出仓,等到2015年5、6月份,老百姓疯狂地涌入购买基金,7、8月份老百姓出去的最多,所以老百姓是追涨杀跌的。如果你在股灾最高点买基金,你坚持到现在不抛,你也有一半的概率都回本了。那为什么老百姓坚持不了30-40%的亏损就抛掉,为什么坚持不到回本呢?其实根源在于说,金融市场最大回撤击碎了投资者的心理底线,这是这个行业矛盾的根源。市场风险击碎了他的心理底线。

   抓住了矛盾的根源,我们智能投顾解决方案就有了一个清晰的思路。我们有两点前提假设,第一,如果坚持长期投资就能拿到市场的平均收益;第二,老百姓不是不能承受波动,是不能承受超出心理底线的波动。所以我们系统有两个部分,第一,智能客户分析与管理系统,就是负责探测每一个投资者您的风险承受能力底线是多少。我们第二个部分是智能投资管理系统,负责如何保证针对您的投资组合,最大概率的不击穿您的心理承受底线。这两个系统,它很有意思,风险调整能力我们定义为最大回撤这是一个数字,不击穿您的心理底线这是一个概率,这是两个完全可以用机器解决的问题,所以我们把投资和用户心理的问题变成了数学问题,这时候人工智能就能发挥它最大的作用。

   我们还有一个理念就是,在过去的金融服务市场里大部分是产品售卖,但是我们认为智能投顾是一项服务而非产品。因为浮动收益财富管理,投资是服务的开始,过去的固定收益产品,销售就是服务的结束。但是在浮动收益领域,用户心理承受能力、心理情绪会随着市场和时间发生改变,因为每天投资会发现变化,这就需要不断的观察和分析市场、调整投资。

   第二,因为每个用户是不同的,他需要个性化的服务。因为每个用户在风险承受能力、资金量、心理反应,叠加时间带来的变化都不一样。也许今天进来十个客户做了风险评测之后,大家风险都是五、六级,过了半年、一年之后,中间有的人职业获得大的发展赚钱了,有的人结婚了,有的人生了孩子,这些要素叠加在一起的时候,你们风险评级就会出现偏差,所以每个人是不一样的,这就需要千人千面要从用户的角度出发、根据用户不同的变化一对一进行投资服务。

   智能投顾的核心就是AAAS(AI AS A Service)

   最近有一个词AAAS(AI AS A Service),我们一直践行这个理念,我们智能投顾就是AAAS,那么为什么?我们过去是怎么做的呢?我们做出了国内首家千人千面的智能投顾系统,我们是全AI驱动的自动化运营体系。

   右边是我们的APP,主要是评测、购买、调仓三个动作,然后接入基金交易系统完成交易,顾问通道给客户进行沟通服务,我们是非常简单的。但是越简单的产品背后其实是越复杂的系统,左边是我们的系统,是我们整个公司的核心竞争力,一个是智能投顾管理系统是管投资的,一个是智能客户分析与管理系统是管客户分析与管理的。

   我们智能投资管理系统,分市场景气度分析、资产池管理、智能资产配置和交易优化。现在每个用户的投资在我们这里输入买多少钱的时候,后台是实时运算的,每个用户都不一样,每个用户什么时候调仓完全是由机器决定的,所以这个是我们做到完全AI驱动的投资决策。

   它有几个特点,第一,我们以控制投资风险,获取市场长期平均收益为核心目标,因为整个基金业的超额收益已经非常高了,我们只要做到让原来80%亏损的用户拿到这个平均收益就非常好了,所以在金融领域风险控制永远是核心要义。第二完全由人工智能算法驱动系统,并且具有良好清晰的模块划分。第三我们有一个完整的系统框架体系,支持算法模型的动态无缝升级。框架是最重要的,只要框架构建好,你就永远在进化。

   我们的智能客户分析与管理系统由三个模块构成,一个是风险承受能力分析与匹配;第二是投资心理波动分析与管理;第三是用户互动管理。我们的特点是什么?第一,一站式监控与管理客户的整个生命周期;第二,随客户数据增加持续提升客户分析能力与服务体验;第三,智能客户管理与跟踪,提升服务标准化和响应速度。从进来的第一个人到我们服务的第一千万人服务质量是一模一样的,响应时间也是一模一样的,这就是我们这个系统最大的价值。

   我们自动化的运营特点,第一是千人千面,根据用户个人情况进行个性化的财富管理;第二是全AI自动化投资决策;第三是90%的机器自动化客户运营。结果是什么?我们资金复购率达到500%,如果一个用户在我们这儿先投一万块钱,几个月之后会在我们这儿投几万块钱,这个效率是非常高的。我们目前的客户里面私人银行客户的比例是非常高的,我们并没有想获得私行的客户,但是他们自己过来了,在我们这投公募基金。第二我们有超高效率的服务,可以做到1个人服务4000个客户,这是我们做到最高的一个提升。

   为什么一定要用AI做自动化运营?

   为什么一定要用AI做自动化运营,能不能不用AI有更好的办法,你不能为了技术而技术,我讲一下为什么用AI?

   第一,中产阶级在大量崛起,中国中产阶级家庭达到四千万,但是这些家庭钱也不少了,有50万到300万的可投资资产,大家通过努力工作一点点攒下来。但是人工投顾是非常昂贵的,中产阶级到目前还没有享用过这样的服务,因为它极其昂贵。由于中产阶级数量庞大,同时又需要一对一服务,不满足于大众化产品,因为每个中产阶级家庭情况不一样,他对消费的支出,对未来有什么样的财富增长,对未来的生活希望都不一样,所以他们希望被一对一服务好,这就是巨大的供求矛盾,这个矛盾是靠人工无法解决的,这是为什么要用AI的第一点。

   第二点,我们假如说人工投顾非常好,当客户多的时候,利用人工投顾你服务质量必然是下降的,因为好的投顾永远是稀缺的,这样的人工投顾没有办法大量的供给。当你的客户量上升的时候,你就没有办法维持很好的服务质量,但是AI不一样,AI最喜欢人多,人越多算得越准,它就会超过单个人工投顾的服务质量,随着人越来越多它会越来越好,这是AI最大的价值,它会驱动你的整个生态变成一个正循环。

   最后我给大家介绍一下,我们在整个运营当中的四点心得,这是我们过去的一些经验也是教训。

   第一,对于人工智能来说什么最重要?有人说数据最重要,算法的技术人才可以挖,计算力可以购买。但是我认为,形成数据—AI分析—服务反馈的这个框架更重要。因为只有你形成框架之后才能形成正向的循环,并且才会积攒更多的用户数据,所以框架的价值甚至大于数据,因为框架会自己产生数据这才是最重要的,你们要花大量的时间构成框架形成闭环的体系,如果没有形成闭环就没有办法循环的提升。

   第二,用户生命周期上下文,是智能投顾最重要的“数据能源”。我们做一个用户问卷,就是当下的用户切片,如果我们积攒用户数据利用时间线串起来,跟踪他一年两年三年五年,我对用户的了解远远强过任何一个机构在切片上的了解,所以有时间线的数据是最重要的,对财富管理来说数据时间越长就价值越大,因为财富管理管的是用户的未来,你只有他的历史数据才能推导他的未来。

   第三个观点,用好有效数据的价值是最大的。像职业、年龄、家庭状况、性别、收入等等这都是有效的小数据,像衣服款式、消费记录等等这都是关系稍弱的大数据。二八法则永远是存在的,你拿到直接的有效的小数据它的价值是很大的,它很精准,当你用好这20%的数据之后再去用那80%,你能用好跟这个用户,跟这个行业,或者跟业态相关的数据,它的价值会非常大的。

   最后一点是智能客服,治标更要治本。左边是传统的智能客服,包括知识图谱和自动问答。但是我在思考,第一,用户为什么找客户,在座的各位有没有找过微信的客服,为什么?因为微信做的好,不需要找客服。第二,能不能没有客服,如果你的产品做得足够好应该是没有客服的。第三,如果用了客服,能不能给消费者提供最好最贵的客服?用户为什么产生客服的需求,是因为对产品不解,对投资产生心理的波动,所以我们现在做什么事情呢?产品的易用和易于理解会降低30%的客服接入量,对客户心理波动的主动式服务则会降低45%的客服接入量,然后接入的客户问题再用智能客服拦一下又会降低15%,剩下的10%才需人工服务。当你做到这个比例的时候,你当然可以雇佣最好的人才做你的客服,这个用户体验才是最好的。尽可能低的客服接入率,利用产品优化,AI主动服务等等这是智能客服应该做的事情,是治本的。

   这是我的分享,希望大家支持,谢谢!

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