06.01 科技賦能財富管理 懶財金服如何做好快時代的“慢生意”

鑑於中國金融科技市場規模高達千億元的潛在市場機會,無論是BATJ的頭部巨頭,還是新的生力軍,都對該領域表現出很大的興趣。

科技赋能财富管理 懒财金服如何做好快时代的“慢生意”

一部分具有前瞻性的平臺已經開始逐步打造自己的壁壘和優勢。而對於這些麓戰新藍海的平臺來說,搶佔先機真正憑藉的是新的智能技術,以及技術驅動下的金融服務。

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金融科技潛在市場規模高達千億

近日在2018愛分析中國金融科技高峰論壇上,愛分析發佈的《2018中國金融科技行業報告》顯示,中國金融科技市場正展現出巨大的增長潛力。報告指出美國金融科技整體市場規模超過350億美元,增速不超過5%。個人徵信佔比超過1/3,市場規模超過120億美元,是最大的細分賽道。

相比之下,中國金融科技市場規模約300億元。除了個人徵信,金融科技其他賽道還未發力,企業徵信、保險科技未來增長空間巨大。愛分析預計,中國金融科技潛在市場規模1,100億元。

從美國金融科技發展路徑看,個人徵信、企業徵信歷史追溯最為悠久,市場格局形成於上世紀90年代,也是最為成熟的兩個賽道。保險科技、財富科技行業龍頭大部分在2000年前後確立行業地位。映射中國市場,企業徵信、保險科技、財富科技也將在未來幾年時間相繼爆發。

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技術對財富管理最大的改變是降低成本

懶財金服CTO李子拓出席並參加了此次峰會圓桌論壇。李子拓是互聯網行業的一名老兵,擁有11年互聯網研發經驗,對互聯網信息安全等領域有深入研究。2013年起參與創立懶財金服,全面負責系統架構和技術研發。加入懶財金服之前曾擔任搜狗桌面事業部技術總監。

他在接受媒體採訪時從技術的角度分析了技術對財富管理的改變:能改變哪些環節?影響的程度有多深?

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李子拓表示,過往,工薪階層想做財富管理會選擇去銀行。銀行理財經理會了解用戶的需求、財富增長的偏好、並判定用戶的風險。而通常銀行提供此類服務是有一定的門檻的。那麼客戶如果只有一萬元,並想進行財富管理的話怎麼辦呢?大部分銀行無法滿足這類用戶需求,而這時技術的價值就會展現出來。

“技術在財富管理環境中最重要的屬性就是降低成本,無論是提升效率、提升人員的專業程度、或是做各類分析,這些優勢產生的作用最終都會落實到降低成本上,包括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向用戶提供服務的成本。”

他表示,懶財金服會根據用戶的不同需求,判斷用戶的風險承受能力、流動性需求,最終幫助用戶推薦相應財富管理方案。固定收益的資產可能有上萬種,人工配置需要花費很多時間,但使用智能算法,就能夠幫助用戶根據需求篩選相應資產,得到用戶授權後進行高效配置,既節約了用戶時間,也節約了服務商的時間,實現雙贏。

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智能財富管理正在覆蓋更多人群

金融科技剛出現的時候,很多人持懷疑的態度,也有人說得很玄乎,但事實上,金融科技的本質還是金融,科技賦能,讓金融服務變得高效。

但也會有人產生疑問:根據用戶的習慣,人與人之間接觸才會更有信任感,用戶會那麼輕易相信機器嗎?會相信人工智能嗎?用技術取代人力,靠數據來驅動的時候,人們的接受度怎麼樣

在電商、共享出行的影響之下,越來越多的人開始接受互聯網平臺,接受用智能的方式去解決用戶需求,但同時還有很多用戶還不熟悉通過技術手段進行財富管理。“所以我們有責任,一方面推進這件事,另一方面想辦法去幫助用戶理解這件事。”李子拓表示。

以懶財金服為例,用戶對智能財富管理的接受度越來越樂觀,數據顯示,懶財金服有效投資用戶平均留存率達55%,投資資金平均留存率高達78%,用戶人數、用戶的平均投標額等指標都在不斷提升。

過去人們一直認為,智能財富管理是對科技依賴程度更高的年輕人的專屬,但是懶財金服的案例也可以看到這一觀點正在過時。智能財富管理雖然在80、90後中的普及程度高,但是70、60後的投入金額要更高,這表明了智能財富管理正在覆蓋全年齡段的人群。

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數據、算法、運算力是三大核心要素

愛分析《2018中國金融科技報告》顯示,信貸是目前大數據和AI技術應用比較早的場景,也是現在最成熟、規模最大的一個賽道。業內很多人認為,人工智能在中國信貸領域的應用還屬於初級階段。

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在李子拓看來,目前比較熱門的人工智能等各種技術,核心要看三大要素:數據、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臺的出現和支持,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,“比如說我們想做信貸業務,最重要的是有一定的數據,無論是用邏輯迴歸、決策樹或者其他算法,數據一定是基礎。所以如果想通過人工智能手段去解決信貸業務,數據是不可或缺的。”

排在重要性第二位的是算法。李子拓認為,雖然人工智能技術在應用上已經比較多,但是總體上門檻還是很高,依然侷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能的成果,應該擴大算法的普及性,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,“現在各大雲平臺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。”

如今,我們生活在互聯網的快時代,但是金融也是個一步一個腳印的“慢生意”,懶財金服正在將快時代的“慢生意”越做越好。


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