财富管理方法论临变 凤凰金融“智能”导向

过去十余年间，中国第三方财富管理机构“从无到有”到“迅速崛起”，成为了中国财富管理市场上一支重要力量。但在市场环境和客户需求加速变化的背景下，这一领域也走到了变革与发展的关键节点。

一方面，各种碎片化多层次的投资需求爆发，决定了机构服务客户的方式必须变化;另一方面，科技对金融的加速渗透，也让业态创新迭代的频率前所未有。上述这些内外部环境使得机构的数字化转型成为必然。

得益于互联网多维的行为大数据和更深厚的技术沉淀，一些线上起家的新兴财富管理平台在这种转型中展现出更明显的优势——从销售驱动转向需求和服务驱动，从人工化转向智能化，并将“智能”要素渗透进业务流程的各个环节。

科技驱动财富管理转向

根据招商银行和贝恩公司联合发布的《2017中国私人财富报告》显示，2017年中国民间可投资财富总规模188万亿元人民币，1000万可投资资产的“高净值家庭”数量也有超过100万。与旺盛需求形成对比的是，目前中国第三方财富管理机构占据整个市场份额不足5%，而在欧美发达国家，这一数字最高可达60%以上。

与此同时，随着互联网对各个行业渗透加深，用户也呈现出了投资需求多元化、理财时间碎片化、服务交易互联网化的新特点。面对这些变化，传统财富管理覆盖用户数量有限、投资者教育成本较高、财富管理效率低下等问题开始凸显。

事实上，近年来，借由大数据、人工智能等科技手段优化财富管理模式正在成为行业趋势。埃森哲(Accenture)2018年的一份报告认为，智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能极大降本提效，可以使财富管理逐渐走出高费率、高门槛，走向中低净值人群，实现高效、低费、覆盖更广泛的目标。

凤凰金融首席市场营销官周浩认同上述趋势，在他看来，在科技加速渗透金融的背景下，凤凰金融从一开始走的就不是传统财富管理机构的模式，而是更多基于线上化起家的基因——以线上为开端，深度依赖数据和技术优势，逐步走向线上线下相融合。

传统模式下，财富管理机构多是销售驱动，对客户偏好分析不足，需求认知有限，不仅转化率低，产品和需求的错配屡见不鲜。但在数字驱动下，基于需求分析下的客户识别和服务无疑更加精准高效。

据周浩介绍，从先天优势看，凤凰卫视、凤凰网的口碑和渠道优势可以向凤凰金融输送素质和黏性较高的种子用户。“我们进入财富管理领域时，进来的用户不是陌生人，可以称为老朋友。在这个基础上，根据凤凰生态内外的数据，每个客户身上都具有220个以上的标签，可以生成17万的标签数据维度，基于此，我们可以对这一群体的需求深刻洞察，继而进行更精准的产品规划。”

研究显示，互联网多维的行为特征大数据，可低成本深刻理解用户投资需求，立体刻画用户特征，包括人生阶段、消费能力、风险偏好等。实时评估风险偏好和承受能力，对用户投资风险和需求分层，为个性化投资资产匹配奠定基础，长期维护客户关系。

这种数据优势决定了新兴财富管理平台有异于传统财富管理公司的展业模式——从销售驱动转为需求和服务驱动，从人工化转为智能化。

首先，从成本需要上看，智能代替人工是一种必然。传统的理财顾问差不多一个人服务十几个，至多二三十个客户。根据波士顿咨询公司发布的《中国私人银行2017：十年蝶变 十年展望》数据显示，2018年，中国财富管理市场可投资资产在30万元至1000万元之间群体规模达到1.23亿，预期到2022年这一群体规模将达到1.83亿，如何高效、经济地服务这些人是需要解决的主要矛盾，仍旧沿用传统的全人工服务的方式不管从资源还是效能和成本各个方面都是不可持续的。

其次，从发展模式看，需求洞察前提下的资产配置代替了传统销售导向的发展方式。“传统模式中，机构考核线下人员更多是你要获取多少客户，销售多少业绩，而对于凤凰金融这类平台，我们也有线下人员，但KPI是不同的。我们更多要求不是获客而是去做精细化的转化辅助和服务支撑，因为获客主要来源于线上。”周浩表示。

这种需求驱动的转变也体现在产品和业务设计中，比如两个月前刚刚推出的国内家庭AI智能保险顾问“凤凰智保”。其推出的背景就在于与客户沟通中，发现很多客户有极大的了解保险产品配置的需求。

但市场现状在于，各种保险公司多是以自身公司产品的销售为出发点，难以提供全市场范围内的跨平台综合匹配。而单一公司所提供的保险，不一定是最适合的，这其中蕴含的信息不对称问题给用户造成了很大的选择困难。而这一产品解决的就是帮助客户在服务前端科学选险的问题。

在周浩看来，互联网金融创新进程的第一阶段，以网贷和余额宝为代表的业态解决的是灵活投资、小额分散的理财需求。而在第二阶段，主要矛盾已经发展到如何帮助投资资产在30万元到1000万元这一群体怎么样通过移动互联网得到更好的服务支撑，凤凰金融瞄准的正是这一市场。

智能化渗透业务全流程

值得注意的是，去年以来，“智能金融”在金融科技领域成为热词，如何解读“智能”本质，又如何将“智能”在业务流程中渗透，是市场参与者需要回答的问题。

在周浩看来，凤凰金融提出“智能金融”定位不是炒概念，定位的出发点仍是基于服务的人群特点，“真正的智能金融，我理解是真正的能够利用对数据的理解、获得和分析，然后构建对客户服务的精准体系，从而使客户的满意度提升，科技服务的效率提高，成本降低，简单来说就是数据化、精准化、高效化。”

事实上，这种“智能化”并不指某一个特定产品，而是渗透在前中后台整个业务链条的设计和业务逻辑中。

据了解，目前凤凰金融交易和辅助交易两个层面搭建了产品+服务的新型客户财富管理平台，在前台应用层面，包括“智能+保险”“智能+基金”“智能+财富管理”;在辅助交易端，则包括智能投研咨询一类的投资辅助决策工具。此外，还在逐步向智能客服等领域进行探索。

以凤凰智保为例，属于前端应用层面的智能化探索。通过对用户家庭情况、资产状况的分析给出综合性的保险解决方案，智保选择保险产品的依据是产品K值，K值是依据产品精算的性价比模型来计算出来的，因此不会偏向于产品来自于哪个渠道。“利用我们的产品，增加保额的情况下，花费反而是减少了，原因在于技术把用户需求分析的更准确。”凤凰金融保险业务部高级总监段虹伊曾透露。

以在链条前端的获客为例，属于智能化营销范畴，通过深度分析对用户特点、偏好进行精确画像。“比如我们可以通过分析客户来源渠道，是线上还是线下，是百度还是今日头条，通过模型计算来最终确定这个客户是谁，准确率达到79%。在此基础上，如果有了第一次购买行为，根据模型可以预测未来一年中这个客户在平台上可能投资能力，再判断去推送什么样的产品和服务，这其实就是优化运营能力的过程。”周浩表示。

而在财富管理机构重视的投研能力上，凤凰金融这类新兴财富管理平台的解决方案也有所不同——以更灵活的形式去触达不同偏好用户，更注重针对性和交互性。

比如 “凤鸣智能资讯”扮演的是类似一种广义投研的角色——以大数据、文本挖掘、人工智能、量化分析等技术手段，将海量和复杂的财经事件所包含的金融信息进行机器萃取并智能分析。接入通过构建财经事件识别模型、金融标的量化模型、专家观点挖掘模型，实现资讯和金融产品相关联。

据了解，目前凤凰金融还在不断加大智能金融应用的开发力度，并已经针对财富管理、基金、保险、海外、网贷这五大业务进行了“区块链+”的研发升级。