懶財金服李子拓：數據、演算法和運算力是財富管理行業智能技術的三個核心

中國智能財富管理行業正在誕生出更多的機會，其中的佼佼者有望引領潮流成為標杆。多個第三方研究機構提供的報告均指出，從市場潛力來看，中國擁有全球第一的線上財富管理市場，但從智能化滲透水平來看，滲透力依然較低。

基於智能財富管理行業的龐大市場機會，目前已經有不少創業企業投身其中。那麼對企業來說，如何看待這個行業機會，如何找准自己的定位與核心價值，也成為了事關企業發展的核心話題。

近日，剛剛完成C輪融資的智能財富管理服務商懶財金服CTO李子拓，針對這些話題發表了自己的看法並做出了深入分析。

財富管理行業人工智慧三個核心：數據、演算法和運算力

人工智慧技術在金融行業的應用炒的很熱，不少企業都在大力的投入以搶奪技術制高點。李子拓認為，從技術的角度講，在財富管理行業的核心有三個，排序分別是數據、演算法和運算力。

數據的重要性是第一位的，他認為如果沒有大量的數據和雲平台的出現和支持，所謂的智能時代也不可能這麼快就出現了，所以，數據是智能技術的基礎，「比如說想做信貸業務，最重要的是有一定的數據，無論是用邏輯回歸、決策樹或者其他演算法，數據一定是基礎。所以如果想通過人工智慧手段去解決信貸業務，數據是不可或缺的。」

但是現在的數據無論是從數量還是維度都是不夠的，原因就是缺乏共享機制，很多數據都是私有數據，互相併不共享，形成了一個個數據孤島。李子拓認為，解決數據共享和打通的問題需要建立一個獎懲機制，他覺得有可能的解決辦法是建立國家層面的公有平台或者企業之間形成開放聯盟。

排在重要性第二位的是演算法。李子拓認為，雖然人工智慧技術在應用上已經比較多，但是總體上門檻還是很高，依然局限於專業人士能夠掌握。如果想要更多的企業和用戶享受到人工智慧的成果，應該擴大演算法的普及性，培養、儲備、擴大人才隊伍，讓更多的人才能夠應用智能演算法。

第三是運算力，李子拓指出，運算力目前已經不是太大的瓶頸了，目前在基礎設施上已經比較成熟，「現在各大雲平台慢慢支持雲上建立各種環境，也出現了類似於一鍵部署的功能。對於各大廠商來說，如果想涉及、從事相關的內容，那麼這些功能是一個相當不錯的基礎。」

智能技術在財富管理的應用優勢：降低成本

對每一個普通人來講，如何管理財富都是一種剛需。近年隨著技術的進步，創新科技手段的廣泛應用對普通人的理財方式正在產生深刻劇烈的影響。在過去的幾十年里，普通中國人的理財方式大多集中於銀行存款，而在近幾年來，由於網路技術的發展，理財方式也開始向貨幣基金、網貸、信託、保險等方式拓展蔓延。

但總的來說，個性化服務依然十分稀缺，無論是餘額寶還是微信理財，用戶在理財時產品選擇依然十分有限，成本的限制使得私人定製化服務依然只能面對高端群體。

但是人工智慧技術正在尋求改變這一現狀，李子拓認為，人工智慧技術將是降低金融服務成本的殺手鐧，「技術在財富管理環節中最重要的屬性就是降低成本」。

對於人工智慧對於財富管理的影響，業內廣泛認同的觀點包括提升服務效率、高效普惠、7X24小時在線服務、提升從業者專業素質、信息透明等等。

李子拓認為，歸結起來這些優勢產生的作用最終都會落實到降低成本上，「很多產品在用戶體驗上的改進，本質上都可以增加用戶的留存，提升用戶對產品的好感度，最後的結果也是希望降低整體向用戶提供服務的成本。」

而且他認為，這種成本的降低是全方位的，不僅是對用戶來說如此，對於服務商和金融機構來說也是如此。以懶財金服為例，懶財金服擁有超過260萬用戶，每一個用戶都有不同的風險、收益率、期限偏好，同時懶財金服對C端用戶所提供的服務涵蓋智能投標、智能保險等等，資產種類數以萬計，如果用人工來匹配的話，複雜程度難以想像。而通過智能演算法、大數據技術就可以實現智能化的用戶分析和資產匹配。此外，智能財富管理服務商們在真實交易場景下產生的數據和經驗，也是可以服務於傳統金融機構，並且幫助其改善已有業務、優化效益。

如何破解技術黑箱

智能財富管理目前的發展速度越來越快，但是滲透率畢竟還是比較低，而且金融作為一個非常重視風險的行業，用戶對於人工智慧的接受程度依然有待提升。有越來越多的用戶樂於接受此方式，也有很多用戶對於智能演算法得出的結果充滿質疑，不能理解配置的邏輯和具體的演算法。「我們可能也會遇到存放了一千萬的客戶打電話來了解產品背後的原理是什麼的情況，為什麼配這個不配那個？」

李子拓認為，智能財富管理行業有責任幫助用戶理解人工智慧技術、提升用戶的信任度。實際上這就涉及到了技術透明度的問題。李子拓透露，懶財金服正在研發一個新的功能，幫助用戶理解智能配置的結果，解決心中的顧慮。

「比如配置資產，我們會根據用戶的風險需求與流動性配置。並且告訴用戶為什麼會這樣搭配——會通過配置其他資產的弊端來解釋。通過類似的手段，幫助用戶解決他心中的一些顧慮。」

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