智能投顧發展熱度不減 金融與科技融合將成未來新趨勢
「到2020年，中國智能投顧管理資產規模預計超5萬億元。」這是美國一家諮詢公司最新的預測數據。近兩年，隨著人工智慧的快速發展，智能投顧開始吸引銀行、券商、互聯網等巨頭的目光，加之消費模式的轉變，越來越多的金融企業與AI、大數據等技術進行深度融合，使傳統線下投資顧問轉移到線上。專業化、個性化的資產配置服務通過雙方融合實現了普及，而由此帶來的是金融科技相結合的模式轉變。
繼螞蟻金服與銀行等金融機構合作後，阿里雲也與銀河證券達成戰略合作，通過提供技術和大數據智能等多方面能力，為中國銀河證券搭建客戶、交易、產品等五大中心。藉助大數據對用戶進行精準畫像，實現千人千面的個性化服務。
值得注意的是，隨著去年11月資管新規的出台，金融機構監管問題引發行業關注，未來金融機構通過提升資管能力走向正軌已是大勢所趨。業內人士認為，風控仍是金融行業的核心，金融公司和科技公司融合可以進行優勢互補，不僅提升管理服務能力，更重要的是通過智能管理進行風險控制，未來金融科技發展新的趨勢。
金融和互聯網深度結合成趨勢
2016年堪稱「智能投顧」元年，越來越多的券商上線智能投顧應用。而騰訊、螞蟻金服、京東金融等互聯網企業，也紛紛攜手銀行開發智能投顧方面的應用。去年3月，中國銀河證券從通道服務向綜合理財服務轉型，以滿足投資者多樣化的金融需求。
據美國科爾尼管理諮詢公司預測，到2020年，中國智能投顧管理資產規模預計超5萬億元。
「如果你是一個投資者，你會感受到證券經紀業務正發生重大變革，打造綜合金融服務平台，為客戶提供一站式金融解決方案，加速向全面財富管理業務模式轉型是大勢所趨。」中國銀河證券黨委副書記、監事會主席陳靜說。
而在金融與互聯網深度結合的新形勢下，從去年下半年開始，阿里雲便和中國銀河證券展開相關合作事項接洽，雙方曾就包括雲效、容器、支撐等5個中心的開發平台建設，及建立互聯網支撐業務模型等內容進行溝通，同時涉及從戰略布局到執行落地的多個方面。
值得注意的是，此次雙方合作包括中國銀河證券數據智能體系建設、互聯網金融服務創新、智能客戶服務體系建設等方面。
中國銀河證券副總裁羅黎明表示，希望通過阿里雲的技術力量和戰略支持來提升公司的智能化服務水平，從而更好地為客戶資產的保值增值賦能。
據悉，阿里雲金融大腦具備智能風控、千人千面、關係網路、智能客服等能力，其可輔助銀行、證券、保險等金融機構，實現對貸款、徵信、保險、投顧等業務的智能決策及風控監管。
中國人民大學大學重陽金融研究院研究員卞永祖告訴《財經》新媒體記者，阿里因多年電商經驗積累了大量數據，在國內其數據能力和技術能力、金融智能化方面較為先進，而中國銀河證券在渠道和資金方面具有優勢，由此可見，金融公司和科技公司融合是將優勢互補，也是金融科技發展新的趨勢。
消費模式變化促金融機構轉型
阿里雲金融事業部首席架構師劉剛表示，由於金融領域發生了較大變化，以金融機構為核心轉變為以用戶為中心，這就需要所有的事情都圍繞著用戶來做。過去用戶要想辦理證券業務都需到營業廳開戶、進行各種手續操作，而隨著移動互聯網的發展，接觸用戶的模式和提供產品的形態都發生了變化，服務用戶的方式也發生的變化，這背後就需要進行風險控制，金融機構需要與科技能力結合。
正是由於這一發展趨勢，中國銀河證券布局互聯網業務，整合互聯網證券的移動端平台入口，並基於大數據和AI技術在互聯網服務與產品上的應用方面，推出銀河證券3.0智能APP。據悉，目前，智能客服「銀小河」已能回答、解決客戶約80%的常見客服問題，並提供疑難問題一鍵轉接人工客服服務。
那麼，如何進行服務的提升、運營提效和科技賦能？與以往不同的是，不再是互聯網進行導流、轉化，而是完善從各個層次搭建的能力著手。劉剛表示，「下層是基礎設施，即IT能力。再往上是應用系統建設和創新的能力，而最上面一層是業務管理和運營的能力。在每一層裡面都會有很多的模塊，每一個模塊里都有很多的內容。」
針對用戶，首先是要提供場景化的服務和用戶體驗的提升。在最前端，將通過線上和線下科技手段去了解用戶、識別用戶。當系統能夠識別用戶時，即可通過線上線下數據的打通，幫助用戶進行畫像，從多個維度能夠把用戶的特徵識別出來，為其提供千人千面的服務。而在數據和智能的應用將作用於網點管理、客戶管理和營銷管理方面為用戶提供服務。
整個渠道的體驗要整合在一起，而不是割裂的。劉剛強調，「當擁有了用戶的數據、能夠識別用戶能力後，最關鍵就是在用戶體驗轉化方面，通過後台數據分析和智能化，可以了解到用戶在使用的產品時的轉換率，判斷用戶喜好、如何分群，如何通過群體識別去提供優質服務增加用戶粘性。」
劉剛透露，目前，通過後台的機器人可對80%以上的用戶需求提供自動化的、智能化的自助式的服務。在與許多金融機構進行實驗時，智能化服務的使用能夠提供現有客服能力接近5倍的數據，並且能有效處理來自於線上線下的各種問題，可以在同樣資源的情況下服務更多的用戶，去匹配互聯網業務的能力和需求。
同時，在挖掘潛在客戶時發現，每一個金融機構都存在不活躍的用戶，需運用相應手段去激活和轉化用戶，進行潛客的挖掘，並主動式的去喚醒用戶，對於主動服務可提升客戶的30%的活躍和40%的轉化率。
數據智能識別違法行為 線上風控提升資管能力
11月17日，中國人民銀行、銀監會等部門聯合起草的《關於規範金融機構資產管理業務的指導意見（徵求意見稿）》中提出，金融機構運用人工智慧技術、採用機器人投資顧問開展資產管理業務，應當經金融監督管理部門許可，取得相應的投資顧問資質。今年，監管層更是加大監管力度，《進一步深化整治銀行業市場亂象的意見》、《2018年整治銀行業市場亂象工作要點》等文件相繼出台。業內人士表示，未來，金融機構提升資管能力走向正軌的趨勢已漸明朗。
同時，近兩年，由互聯網引發的安全問題受到大眾關注，而劉剛談到後台數據智能化平台的建設時表示，數據化智能平台對前端應用非常重要，從最底層的基礎平台的建設到中間抽象業務平台，再到上層的智能化組建從而應用於我們各個場景，已可構建完整的數據智能的平台，其中最核心部分除智能化的服務外，就是風險的管理。同時，線上業務不斷增長會加大業務風險概率。
而風控仍是金融行業的核心，交通銀行金融研究中心高級研究員何飛曾撰文稱，未來在銀行逐鹿智能投顧領域的過程中，由於競爭激烈而可能導致的代客決策風險。
去年12月，阿里表示，風控的核心是智能風控系統，而基於智能風控系統，ET金融大腦構建了一整套反欺詐風控體系，可智能管理風險控制。
同時，根據金融機構自身用戶和業務情況結合ET金融大腦的演算法建立的信息關係網路，可使金融機構分析研判洗錢、欺詐、騙保、關聯交易等違法違規行為。如在保險領域，ET金融大腦可以及時識別團伙欺詐、聯合騙保案件，避免公司資產損失。
「阿里雲提供的端到端的互聯網安全平台，即從互聯網的防DDos攻擊，到數據化的應用。通過數據有效識別黑客的攻擊行為，在其發生攻擊時間較靠前時間段內，可有效識別特徵，提前做出預測並進行防範。」劉剛說。此外，ET金融大腦可對欺詐模式自動識別，自動發現複雜關係網路異常模式，如資金閉環、網路坍縮、匯聚網路，在營銷作弊、反欺詐領域等。
劉剛表示，阿里雲根據自身的知識和數據智能的能力提供線上反欺詐的服務，再結合中國銀河證券的數據和經驗，可有效控制防範線上的風險，避免一些業務的欺詐狀況發生。
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