揭秘智能投顾如何做到千人千面？

今年以来，智能投顾的风潮吹遍整个证券行业，多家券商纷纷进行布局，智能投顾为什么会在在短时间内变得如此火爆?

中国居民的资产配置中，存款的比例一直是最高的。2016年中国银行业资产总额232.25万亿元，而证券公司总资产仅有4.37万亿元，银行业规模是证券业的近53倍。未来财富管理市场的多元化将为券商提供前所未有的机遇。

安信证券分析师孙雨轩认为，以智能投顾为手段，涉足泛财富管理，顺应居民可投资金融资产从银行存款转向基金、商品、外汇等大类资产之势，券商综合性金融增值服务的空间巨大。

互联网开始应用于证券行业后，抢得先机的券商获得了大量的互联网客户，吃到了这波红利，这也令券商间的竞争日益白热化。互联网时代，客户的迁移成本很低，如果券商不能采取新办法提高用户黏性，将不可避免地面对用户流失的挑战。

经过几年的价格战，目前券商佣金率的下降空间已经很小。而其他通过办活动、做流量吸引用户的获客成本也达到了较高的水平。如何在下一轮竞争中占据优势成为券商思索的重点——这个时候，能以更低成本服务千万级用户的智能投顾让大家看到了一条新路，于是国内券商们蜂拥而入。

| “用户画像”将成为整个金融服务的基础

如果要吸引巨量的居民可投资资金到券商来做财富管理，就要做好服务。如何做好服务?首先会问那个哲学上的终极问题：“你是谁?”这就是用户画像。有了用户画像，智能投顾才能提供千人千面的个性化服务。不只是智能投顾，用户画像将成为未来整个金融服务的基础和前提。

用户画像，即用户信息标签化，是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、行为特征等主要信息的数据之后，抽象出用户的商业全貌。

用户画像依赖于大数据，并且要根据变化的数据不断修正。券商以往一直在苦苦追寻外围数据，其实外围数据的价值远不及券商的自有数据。丰富且多元的用户行为特征都埋藏在海量的投资交易数据中，券商坐拥宝库，却因为技术的限制无法充分挖掘其中的价值。

通联数据认为，先进技术的运用可以将投资者及其行为“可视化”。未来金融机构将日益聚焦于怎样利用大数据了解用户需求，实现精准营销，进而深入挖掘潜在的商业价值。通联数据对金融业务有着深刻的理解，结合人工智能及大数据处理技术，已经成功帮助券商开发利用这一蕴藏丰富的数据宝藏。

| “用户画像”的商业价值

随着《证券期货投资者适当性管理办法》的实施，“如何识别投资者并提供适当的服务”已成为了证券业迫切需要解决的难题，这其实就是一种简单的用户画像，在此基础上，才能实现将合适的产品卖给合适的人。

传统券商提供的投顾服务以人力运营，无法满足中国股票投资市场庞大的需求——根据中证协公布的数据，2017年获得投资顾问拍照的从业人员共38008人，而中国股票投资者数量达到了1.28亿，这意味着平均一位投顾需服务3367人;再加上机构投资者需要的服务，光凭人工根本无力运营。

而机器人投顾是通过“用户画像”以各式各样的标签来“理解”用户的特点，然后自动给特定用户提供真正所需的服务，这样一来，就可以以低成本但更有效地服务大量低净值用户。

同时，由于有深入而全面的用户画像作为支持，人工投顾也可以花更少时间但却更深入的了解高净值客户，也为他们提供更高效且优质的服务。

为了从投资者的持仓及交易数据中分析出投资者偏好，我们首先要深入的识别出每只股票的特征。比如该股票是大盘还是小盘，是价值股还是成长股，该股票是否具有高流动性特征，是否具有高动量特征，是否有重大公告刚发布，是否是某个题材的成份股等等。除股票外，还有基金、期货、保险、理财产品等等可配置资产。人工投顾都有一定的知识半径，在覆盖领域方面有其局限性。

通联数据从成立以来就非常注重底层的金融大数据平台建设，同时可以对各类资产进行专业的量化分析。有了这些作为基础，就能辅助人工投顾为用户提供其所需的服务。这种人机结合的模式形成智能的投顾服务体系，就可以为用户提供整个服务的闭环。

“用户画像”能给券商带来的商业价值，还有“精准营销”。在对用户进行财务状况、投资知识、投资经验、风险偏好、风格偏好、策略偏好、行业偏好等维度画像后，券商就可以将不同的产品推荐给匹配的用户，更有利于投资产品的销售。

目前，部分券商投顾提供了短线的跟投产品以及推荐股票或策略的服务，但如果用户不理解其中的理念、策略和逻辑，就不会选择跟投。有了用户画像之后，券商就可以知道哪些用户认可什么样的策略，从而让推荐的策略更符合用户的投资理念或投资风格，提高用户的转化率。

今日头条让大家在生活领域接受了个性化资讯的概念，但这一理念在投资领域还没有广泛应用。现在券商行业已经意识到可以在这方面挖掘更大的价值，比如根据用户的持仓及交易记录，可以发现用户最近在跟哪些热点，从而将这些热点的新闻推荐给用户——个性化资讯可以同时提高用户体验，增强用户黏性。

| 金融机构与科技公司的跨界合作

通过以上的例子我们发现，用户画像已经成为券商转型升级的刚需。在做好用户画像后，券商就可以扩大很多增值服务的商业化，这将给券商创造新的商业价值：

1. 精准营销：推荐用户感兴趣的股票、基金、策略等，

2. 用户研究：指导产品优化，产品功能的私人定制等;

3. 个性服务：智能资讯推荐、个性化资产配置建议等。

4.活跃用户：提高交易活跃度，提高用户体验和黏性。

目前所有券商都认同用户分析的价值，因为深度的、专业的、准确的用户分析是一切增值服务的基础，而这些价值的深度挖掘主要靠对金融业务有深刻理解，同时技术实力过硬的金融科技(Fintech)公司。

“从海外经验看，金融科技的主要受益者并非该领域的创新创业公司，而是传统金融机构。原因在于金融科技的创新门槛和创新成本非常高，但它的实际应用又更多聚焦在传统金融业务当中。”券业星球创始人王莽表示。

一方有雄厚的技术实力与资源，一方有关乎存亡的强烈需求，金融机构与科技公司因此开始在行业内展开广泛的合作。比如腾讯向国金证券开放核心广告资源，引导腾讯用户通过佣金宝开户;通联数据为长江证券提供人工智能及大数据处理技术，协助其开发了国内首个券商智能财富管理系统—iVatarGo。iVatarGo通过对客户的投资行为数据、交易数据进行深度智能分析，为每位客户进行全面精准画像，在此基础上提供匹配的资讯、产品和服务。

通联数据首席科学家蒋龙表示，通联数据利用积累的丰富量化经验和先进的人工智能技术，赋能券商全面深入洞察用户的能力。“用户画像只是一个开始，在将人工智能技术和金融业务场景相结合后，我们就可以帮助券商为用户提供千人千面的智能投资服务。”

目前券商行业的竞争非常激烈，顶尖券商都在扩大IT团队，自己做研发探索。互联网时代的用户迁移性很高，这对其他券商是很大的危机，跟第三方科技公司合作，建立基于用户画像的智能投顾成为防止用户流失的重要手段。

人工智能的先进技术配上众多的优势，智能投顾已在逐步推动金融服务行业的变革。在AI替代人工的大趋势下，智能投顾的市场前景广阔。在众多金融机构和科技公司的竞逐下，普惠金融时代终将来临，广大投资者都将从中受益。