简理财COO郭勇：大数据驱动线上财富管理的深层逻辑是什么？

简理财郭勇大数据财富管理

原创郭勇 | 2017-10-14 07:55

【数据猿导读】纵观整个行业发展，随着 BATJ等互联网巨头、传统金融机构（银行、证券、保险等）纷纷进入这一领域，线上财富管理也日趋由蓝海进入红海。从最初的“跑马圈地”到如今的“精耕细作”，科技与金融融合成行业发展共识，也深度影响着科技金融行业格局，新技术日益从后台系统渗透到金融的核心...

本文为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动（查看详情）第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 简理财COO郭勇 先生的投稿

来源：数据猿作者：郭勇

我所从事的工作是互联网财富管理，近几年，随着民众财富增加，大众用户对财富的保值增值兴趣也日趋浓厚。贝恩&招商银行发布的《2017中国私人财富报告》数据显示，2016年中国个人持有可投资资产规模达165万亿人民币，2014-2016年的复合增长率达到21%，预计2017年底将达到188万亿人民币。

纵观整个行业发展，随着 BATJ等互联网巨头、传统金融机构（银行、证券、保险等）纷纷进入这一领域，线上财富管理也日趋由蓝海进入红海。从最初的“跑马圈地”到如今的“精耕细作”，科技与金融融合成行业发展共识，也深度影响着科技金融行业格局，新技术日益从后台系统渗透到金融的核心业务，并与生活场景结合更加紧密。这意味着未来的科技金融仍然有巨大发展空间。

众所周知，金融的核心内容是跨时间、跨空间的价值交换，因此在各类创新应用中，能够缩短时间、拉近空间距离感的技术很容易被金融行业所吸收。这其中，大数据在金融产品创新与服务模式创新方面作用凸显，我个人认为，大数据在财富管理领域主要解决三个痛点：第一个是消除金融信息不对称问题，第二个是提升信息处理的效率，第三个是为用户提供个性化金融服务。

具体来说，大众用户中的大多数并不知道如何进行资产匹配，以及如何找到适合自己财富管理需求的资产。余额宝的推出撬开了尚未开化的大众用户理财意识，促成了互联网金融的爆发。P2P的兴起，在一定程度上满足了普通民众的理财需求，然而对于低净值用户来说，P2P最大的问题不在于起投门槛，而在于流动性。很多年轻人，身上只有一两万元，对流动性诉求较高，去投定期并不靠谱。这就需要新的产品创新和服务模式，来满足海量大众用户各不相同的财富管理需求。

如何借助技术能力解决这个问题？拿简理财平台来说，我们通过大数据分析，为海量非高净值人群匹配收益性与流动性均衡的资产，解决理财中资金与资产信息不对称、资产匹配及用户个性化投资等问题。

用户精准画像：大数据为KYC赋能

解决信息不对称问题，为用户精准画像、明确其风险承受能力及投资偏好是基础，这就涉及到KYC（Know Your Customer，简称KYC）。

怎么触达用户？为什么用户没有来到你的平台，享受你所提供的金融服务？他们究竟是在哪个渠道、环节、因为什么原因流失掉的？我们为此自己设计了渠道监控系统、数据实时监控系统，通过分析投放、点击、下载App、注册、绑卡、投资等一系列环节数据，进而快速调整投放策略、优化各流程页面等。

简理财_郭勇_大数据_财富管理-1

用户是什么样的人？我们搭建的用户画像系统，结合用户的自然属性信息（性别、年龄、职业、地区等）以及在线投资行为数据（投资频次、额度、申赎情况、生命周期等），依据一定规则和算法，建立多维标签体系。在简理财平台，不同分层、不同标签的用户所匹配的资产都是更贴近用户需求的，从而有效提升用户的财富管理的科学性和用户体验。

围绕用户的多维标签体系，未来我们还会在用户从新手到老用户的转化过程中，结合其在平台的累计交互行为，更新用户分层，进而为用户动态匹配更合适的资产。

资产监控系统：筛选及审核中的大数据应用

如何为普通民众匹配收益率合理的优质资产？在资产筛选层面，针对当前市场上的资产情况，通过自主研发的资产监测系统，跟踪、全面分析不同类型的资产，监测其收益率动向、高低，进而对合适的资产进行筛选。

简理财_郭勇_大数据_财富管理-2

智能小额分散投资，降低风险

筛选完成后，简理财还通过多重审核确保资产优质，包括对底层资产运营公司充分尽调，多维度分析底层资产质量；对单笔资产的质量和风险进行分析；底层资产上线过程中，监督借款人的还款情况；定期对资产进行回溯梳理，据此对风控准入标准进行修改完善等。

智能匹配：在线财富管理的创新实践

在充足、优质的资产前提下，如何通过大数据等手段，向不同类型的用户高效匹配相应的资产，简理财在多番数据测验的基础上，独立研发了智能匹配系统，根据用户的个人行为数据，进行智能数据的密集算法，实现用户的专属资产匹配服务。

具体来说，简理财为用户提供抵/质押类、消费信用类、现金管理类等各类资产，用户投资过程中，根据标签化的用户特征，为其匹配各类型资产，在此过程中，考虑到降低风险的缘故，用户的资金会被分散分配到多个资产中。同时智能匹配也是一个动态的过程，后续系统会根据用户的投资偏好，动态调整各类型资产的比例，逐步实现收益率与流动性的最优配置。

智能匹配高效运转的背后，离不开“支付路由”的协同作用。围绕资金的快速处理和计算，接入多家支付通道，在防止支付掉单的同时，保证用户资金顺利转入转出。

“千人千面”，打造个性化专属金融服务

财富管理业务在传统金融机构中存在的比较多，不过因为人工、技术能力不足，财富管理在传统金融机构中无法形成“爆发式增长”。

简理财_郭勇_大数据_财富管理-3

简理财建立了多重用户深层分析模型

通过对平台的740多万用户建模分析，发现平台用户以25-35岁的已婚已育白领人群为主。为此我们充分挖掘数据价值，建立客户投资能力及偏好模型等，精确感知用户需求，全力为用户提供更加个性化、专业的财富管理服务。目前已经围绕信用卡、工资、住房等用户生活中的高频需求，推出信用卡还款、房租房贷计划、工资计划、加息计划等各类金融服务。

拿梦想计划来说，每个用户都有自己的财富梦想，大到攒首付、买车，中到去欧洲旅行、入手跑步机，小到送TA一个礼物、买个心仪的包包，如何帮助百万用户实现自己的梦想？通过大数据+金融的方式，使用户随时随地随意投资理财，在理财赚取收益的同时，逐步实现自己的梦想。

将来我们还会结合用户的资金流动情况、投资情况等，通过建立各类潜力挖掘模型，及时为用户提供更优的资产配置方式。

当然，大数据在科技金融发展中大有可为，也必将大有作为。智能匹配系统虽然是我们的核心竞争力，但是数据智能不限于此，未来需要以数据为核心更懂得用户。

一方面通过服务获取用户数据，利用数据去更好的服务用户。这不仅体现在简理财自身740多万用户数据的挖掘与运算上，还体现在母公司云游控股2亿注册用户的海量数据上。如依托大数据，完善用户标签体系，多维度精细划分用户人群，根据用户的生命周期（接触期-新手期-成长期-成熟期-衰退期-流失期），为用户提供超预期服务。如场景化金融，既要丰富内容和形式，又要通过强大的数据积累与智能算法支持，将服务推送到真正使用该场景的用户。

另一方面，金融的本质是风控，风控的核心是数据，我们会进一步加强风控体系化，通过客户风险量化模型、大数据征信、信用评分、复杂网络数据化工具、反欺诈等多重引擎，建立数据壁垒，升级校验规则，打造更完善的智能风控模型，进而实现对用户财富管理服务中的全流程管理。

我们期望的愿景是“智能金融+人+场景=简生活”。就这个公式而言，“简生活”是指不需要用户更大成本的智能金融服务，而“人”与“智能金融”、“场景”的关键链接正是大数据，不管是结构化数据还是非结构化数据，将是了解用户并挖掘其新需求，为其提供精准个性化服务的关键。

作者简介：

郭勇，简理财COO，互联网运营专家，科技金融行业资深从业者。拥有丰富的企业管理经验和十余年品牌营销、市场运营、项目运作经验。目前负责简理财市场公关、品牌营销和业务运营团队，在两年半的时间里同高管团队一起将简理财打造成累计交易额超640亿，用户达740万的知名智能金融产品。

作为整体活动的第二部分，2017年10月25日，数据猿还将在北京举办千人规模的“2017金融科技价值——数据驱动金融商业裂变”峰会【本次论坛详情丨第一届回顾丨第二届回顾】并将在现场举行文章、案例、产品的颁奖典礼。

来源：数据猿

收藏分享

声明：数据猿尊重媒体行业规范，相关内容都会注明来源与作者；转载我们原创内容时，也请务必注明“来源：数据猿”与作者名称，否则将会受到数据猿追责。