從2013年開始，金融科技在國內的發展不斷壯大，盡管中間經歷了過度膨脹、洗牌，但整個行業正在不斷壯大，之所以能持續發展，很大程度上是借助了科技的力量。

　　科技到底是如何重塑這個行業的？之前不同的人也給出了不同的答案，但真融寶董事長吳雅楠先生在最近一次量化投資行業的內部論壇上的發言非常具體，全文如下：

　　今年整個市場都比較疲軟，但有兩個東西最近特別火，一個是阿爾法狗大戰圍棋高手柯潔，另一個是共享單車，這兩個東西正在改變我們的投資和生活方式。

　　科技在投資領域的應用具體講就是智能投顧，它已經成為今年的熱門的話題。

　　去年9月份出的一本英文版的暢銷書叫《未來簡史》，描述的是我們處在數據時代，人們留下的大數據越來越多，我們可以運用這些大數據幫助管理財富，進行資產配置。

　　機器和人的交互也會越來越明顯，最近AlphaGo也是這樣，機器是否會最終挑戰人的自由意志，這個是仁者見仁智者見智的事情，但毫無疑問，奇點時代已經開始了。

　　AlphaGo現在已經更新到第25版了，已經不再需要通過和人對弈來提升實力，僅僅是通過機器之間相互下圍棋，就可以優化程序。早期的版本還需要向人類棋手學習，現在反而通過和自己下棋就能不斷提高。

　　這次比賽后，AlphaGo的開發者DeepMind也向社會公布了不少他們覺得非常有價值的棋譜。這是一個人機共贏的時代，這是毋庸懷疑的。放眼于長期，新經濟最終會在股市中反應出來的，這些公司代表了未來經濟發展的方向。

　　這幾年的代表是金融科技，那么金融科技怎么定義？有一個歷史淵源，早在90年代，從所謂的金融服務技術聯盟開始，就有了金融+科技的一個模式。全球金融穩定委員會也對此下了一個定義，應該是一個比較權威的定義，在這里不再讀了。

　　央行上個月也成立了金融科技委員會，提出了一個新的觀念——"科技監管"，監管要怎么樣適應科技+的模式？前兩天我出席了由國家互聯網應急中心發起的互聯網金融陽光計劃，他們嘗試用大數據對整個行業進行監管，特別是用大數據對相關信息披露提供有效的支持。

　　現在的形勢是基本上全球金融的各個業態，已經產生了新的模式，無論是在支付、借貸還是零售等方面，各個新的創業型公司的出現，都在與傳統的金融機構融合，甚至向傳統金融機構主動滲透。在中國，金融科技有更大的空間。

　　我個人認為金融科技化有三個階段：第一個是正在經歷的金融脫媒化時代，由線下轉到線上，互聯網讓金融服務更平等，一些很好的投資理念和服務正在滲透到中產階級。第二就是金融智能化，金融服務更強調個性化和產品化，很多服務會和生活場景相結合，比如機器炒股。第三就是金融重構化時代，現在看到的股票、商品未來可能都是數字資產，資產是二維碼組成的，這會對金融行業產生一些深層次的改變，現在的信用也會被重新定義，按照區塊鏈，多節點，不可篡改的，科技的引入將會重構信用體系，這個是更深層次的。

　　現在整個金融系統面臨的是資金流向的虛實之爭，傳統金融與實體經濟脫節，導致資金空轉，這形成了一個大的矛盾，央行不斷進行市場操作，希望把資金引入到實體經濟，但資金是要賺錢的，實體經濟難以給資金帶來更好的收益。

　　那么如何讓資金進入實體經濟呢？要實現四化：供應鏈金融的證券化、消費金融的證券化、非標資產的標準化以及非標資產的FOF平臺化。

　　以前我們做供應鏈金融都是結合一個核心企業的上下游，通過訂單的聯系，給小微企業提供資金，但現在訂單已經碎片化了，上下游節點流程又比較多，我們需要把這些小額資產慢慢證券化，從而盤活、激活增量，把這些毛細血管最末端的資產標準化，就需要借助科技的手段。

　　另一個就是消費升級帶來消費金融行業的發展。如果這些非標資產能在線上進行動態實時標準化的話，對不同類別的中小微企業非標準化資產進行一定的標準化，就可以用量化投資的方法解決中小微的融資問題。

　　最近還有一個很有意思的，高盛此前只面向大企業客戶，服務的對象都是千萬美元以上的，百萬美元都看不上，而現在開始下沉，開始通過智能投顧的方式對100萬美元級別的客戶提供服務。這是海外智能投顧生態圈的一些背景。

　　那么要做好智能投顧，解決智能資產配置化，我們要如何做好模型呢？要回到量化的本質，引入新的元素，使投資組合個性化。去年一個標志性的事件是公募基金的個數超過了股票的個數，這樣一樣來買基金比買股票更難去選擇。

　　2008年以前，很多財富管理公司和基金公司講的是資產配置的能力，但2008年以后，大家更多的在考慮客戶的風險預算是多少，這決定了公司配置什么樣的產品。從原來只強調資產配置發展到風險配置，到現在給客戶提供風險預算。

　　真融寶現在已經引入了智能投顧的理念，我們希望給不同用戶提供不同的投資組合，客戶本身的風險承受能力決定了我要給他做什么樣個性化的配置，這是我們的一個理念。

　　如何做這個事？簡單介紹一下我們的模式和經驗，剛才有人講到KYC(Know your customer )的概念(即充分了解你的客戶)，如果提供服務的時候連用戶的風險偏好是什么都不知道就無法提供有針對性的服務。

　　我們可以結合現有的技術，完全可以用大數據來做KYC的決策。我們現在處在一個沒有任何隱私的時代，所有的行為，上網、消費、出行、投資都可以作為判斷個人偏好的數據背景。以前大家都買公募基金，其實每個人應該擁有自己的基金，每個人應該擁有自己的ETF，因為每個人的風險承受能力不一樣。

　　了解了用戶的風險偏好，就要通過智能化的方式進行資產配置，我們已經幫助200萬用戶做了資產配置，單個用戶投資6萬塊錢，一共配置了300萬的資產。

　　我們一直在探索如何用數據、科技把用戶和產品聯系起來，無論從獲客還是剛才講的KYC，我會對用戶進行多維度的分析，嘗試得出一個風險偏好。現在每個月、每一天都會對客戶留下的數據線索進行分析。

　　比如，每個月固定某一天天贖回兩萬塊錢，這個可能是還房貸的用戶，還有一些用戶每天有不等額的錢出去，這個可能是還信用卡。基金公司之前是很難接觸到終端客戶，做基金的時候不了解用戶需求，但是現在金融科技有了這樣的技術渠道，就可以看到客戶自己留下的場景化痕跡。

　　我們還可以對客戶的資產組合進行一些個性化的處理，也可以根據用戶互聯網訪問行為進行機器學習，從不同的關鍵信息得出不同的風險偏好判斷。剛才提到了每個真融寶用戶投資6萬元，平均投資到300萬多條資產，300多萬的資產如何有效的匹配到200多萬用戶每個人的投資組合里，這個靠人工沒有辦法完成。

　　時間有限，簡單分享一下自己對中國本土化智能投顧的一些體會，現在已經到了一個可以用智能化，數據化來輔助KYC的時代，我們面對的是中產階級，很多可以用大數據來輔助KYC，對我們用戶行為畫像。

　　當然我覺得會整個行業也會面臨一些挑戰，首先是投資者適當性，表現在風險偏好的識別能否非常準確；其次還是資產荒的問題；第三個是監管的復雜性。

　　總體來看，中國的智能化投顧可以比海外更加徹底，而且空間更大。隨著利率市場化、資產證券化、人民幣國際化、金融科技化的不斷深入，整個行業會發展的更壯大。

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