在新技术蓬勃发展的浪潮下,全球理财市场也正从"互联网化"迈向"智能化".

    未来,在投资者教育上,智能理财4.0服务生态可实时推送完善、个性化的市场解读、资产配置、产品对比和理财资讯等,并实现智能化分析,从而千人千面地向用户普及和推广理财知识.

    实践已证明,以人工智能、大数据等为代表的新技术,在提升科技创新、发展普惠金融、促进数字化转型方面作用显着,也成为引领我国传统金融行业变革创新的关键性力量.在近日召开的2019中国互联网大会上,人工智能更是成为亮点之一.

    "未来三年,人工智能理财或将成为下一个金融科技风口."在陆金所联席董事长兼CEO计葵生看来,在过去七八年的时间里,金融科技已完成了从1.0的金融线上化、2.0的线上平台化,再到3.0的平台生态化这三次转型.而下一次的转型,将会是基于人工智能技术的"生态智能化".

    智能理财将成一片蓝海

    近年来,传统金融机构、互联网巨头企业、垂直型平台等各类机构纷纷向智能化转型,人工智能的应用愈加广泛.值得注意的是,在新技术蓬勃发展的浪潮下,全球理财市场也正从"互联网化"迈向"智能化".

    艾瑞咨询与陆金所联合发布的《智能理财4.0:2019全球智能理财服务分级白皮书》(以下简称《白皮书》)分析认为,网民红利、监管鼓励、技术发展、产品丰富、人力限制、个性需求、中产崛起等七大驱动因素正促进中国成为最具潜力的竞争市场,预计到2022年,中国智能理财服务市场规模将达到7370.5亿元.

    智能理财服务,是指理财服务流程中应用人工智能、大数据等科技手段,在了解用户画像、明晰用户需求和理解金融产品的基础上,以非完全人工的方式,智能化、专业化、个性化地为用户提供各类投资理财相关服务.相较于传统线下理财服务,智能理财服务具备客观实时理解客户、用户价值导向、提供标准化专家级服务、缓解供需平衡等四大突出特点.

    当前,我国智能理财服务市场格局的主要参与者有传统金融机构、互联网一站式综合平台和垂直化平台.业内人士认为,互联网一站式综合平台有着丰富的数据积累,在提高用户画像精准度方面具备先天优势.此外,由于带有典型的互联网基因,这类平台还具备较强的技术创新能力,在迭代优化产品、提高智能化水平方面也具有一定优势.

    行业痛点催化技术迭代

    智能化理财服务的需求正日渐旺盛.相关数据显示,79.0%的用户希望通过智能技术实现一对一理财顾问,以解答账户、产品、理财、咨询各类问题.其中,理财产品配置服务、风险错配预警和投资者教育需求度最高.

    而需注意的是,伴随智能化理财模式的快速发展,一些亟待解决的问题也逐步显现.比如,当下智能理财服务用户满意度与适配性仍不足.数据显示,高达92.4%的用户曾因沟通理解度不足和问题解决率不高而转接人工客服,而由智能客服提供的理财配置服务中,78.1%的服务与用户的实际需求并不匹配.

    《白皮书》认为,当前机构的理财服务智能程度可划分为四大等级,即1.0理财自助答复功能、2.0机器人理财助手、3.0智能理财交互系统和4.0智能理财服务生态.4.0智能理财服务生态应基于更丰富和精准的数据与算法,实现适当、实时和动态化的产品匹配.

    "当前多数机构的智能化水平仍处在2.0阶段,部分企业逐步进入3.0阶段."艾瑞首席分析师张超表示.

    "实际上,面向客户的投顾服务不仅仅是一个简单的投顾概念,更多的是一套完整的智能交互体系."陆金所首席运营官崔永平认为,智能理财包括了用户变革、安全、高效、差异化、人性化等核心要素,要实现这些要素目标,就需要具备高效的交互能力和良好的交付能力.

    为了更好地解决理财服务的适当性匹配问题,业内已有科技公司着力将大数据、区块链及人工智能等方面的研发与应用投入到提升智能理财服务水平.如陆金所,其自主研发的投资者适当性管理体系(KYC),通过运用数据、云计算等科技手段,对客户的消费行为、数据进行精准的人群画像分析后,为投资者提供个性化、动态化、专业化的产品智能匹配服务.并根据投资者投前、投中、投后完整的理财生命周期,在平台底层布局了超过10万个神经触点,通过"断点机器人"这一神经网络来及时发现客户服务中的断点,从而优化平台流程,提升服务准确性和及时性.

    需重视数据风险和投资者教育

    虽然理财服务的智能化水平在升级,但需正视我国财富管理行业整体仍处于初级阶段,人工智能技术的应用也在发展演进之中,技术本身存在的技术黑箱、数据高依赖度等外溢性风险,也可能引发责任边界模糊、用户隐私泄露等问题.

    对此,崔永平告诉《金融时报》记者,一方面,机构在采集数据之时就要注意好隐私保护问题;另一方面,在做算法推演时,也要防止恶意篡改的问题.随着国家层面顶层设计和制度配套的完善,整个市场的发展将更为有序.此外,机构在应用技术时,关键还是看应用场景.一般而言,机构应用的数据是基于和客户约定范围之内的,约束于现有的法律框架体系下,同时,数据的应用场景也多是基于单一业务领域去做的服务性建议,并不会对数据源构成外部的实质性影响.

    值得一提的是,在投资者教育方面,人工智能也大有可为.业内人士坦言,目前国内投资者普遍在理财成熟度上弱于国际市场.大量用户持有产品单一、时间短暂,甚至对自我风险认知方面也存在严重偏差.且由于人力和成本原因,当前广大中产和小白用户无法得到完善持续的理财服务和投资者教育普及.

    崔永平表示,要解决好用户与产品的匹配问题,就需解决更多用户大量仍未满足的金融服务需求,而非仅为部分顶层人群服务.通过尝试使用智能机器人与用户进行自然语言交流,不仅可为用户提供账户查询和产品咨询服务,还能对其提供市场分析和投资者教育在内的各种金融服务.

    《白皮书》也表明,未来,在投资者教育上,智能理财4.0服务生态可实时推送完善、个性化的市场解读、资产配置、产品对比和理财资讯等,并实现智能化分析,从而千人千面地向用户普及和推广理财知识.

    来源:和讯网