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唐涯:无现金社会 金融还会嫌贫爱富吗?
关键字: 金融技术还将为金融带来什么?
技术赋能金融,使得金融具有了“普惠”的能力,要进一步追问的问题是,技术究竟在哪些方面,怎样为金融赋能?
有一个常见的误区是普惠金融意味着谁都可以做金融,这也是前两年互联网金融行业泥沙俱下,鱼龙混杂的原因之一。 实际上科技+金融的普惠金融意味着接受金融服务的门槛不断下降,但同时提供金融服务的门槛却不断升高:精准,实用,高效,和个性化的金融服务将是未来客户对金融机构服务的要求。
毋庸置疑,数据获得,计算等技术能力将是决定金融服务能否“精准,实用,高效,个性化“的关键。换句话说,技术将决定金融服务的深度和广度,也决定金融机构的竞争力。
从目前的情况来看,几家大的互联网平台的数据获得能力已经变得非常强。随着数据的沉淀,在海量挖掘数据规律的过程中,云计算、大数据、机器学习,AI等技术发挥了关键作用,智能化的金融服务开始显露峥嵘。其中的道理很简单——深刻了解用户才能给予用户更好的金融服务。
提供金融服务要解决产品与投资者风险偏好的匹配问题。而投资者的风险偏好是一个非常主观的判断,在时间纬度上有具有动态变化的特征,所以金融机构很难精准,实时地了解投资者的风险属性。
比如说,资管行业中的理财服务一般分为投前、投中、投后几个步骤,目前金融机构一般在投前给用户做推荐,用户购买完就结束了。用户的体验没有能反馈回来,为金融机构吸收并应用到后续服务中去,即并没有实现一个信息交流的闭环,因而带来了很多用户体验上的问题或困境。
如果引入基于AI技术的智能算法,则金融机构可以实现投前给用户提供投资预判、投资教育,帮助用户发现机会;投中,根据用户的风险偏好、当前持仓等,推荐合理的配置方案;投后,还可以提供跟踪解读、行情分析这些售后服务。
换句话说,因为技术已经帮助我们实现“触达”无所不在,因此金融服务也可以从“一次性的购买”转变为“全方位的即时服务”,从而形成金融机构和客户之间的信息闭环,优化客户体验,提升用户的交易转化率和留存率。
算法力量的强大是远超出预期的,蚂蚁金服做过测算,一款产品从曝光到交易,过去一万人中间,只有27人会下单,但经过算法干预,现在会有54个人直接下单,转化率直接提升了99%。
而从用户角度而言,人类的行为偏误(如不愿意止损的“处置效应”,容易跟风的“羊群行为”,固执己见的认识偏差等等)会经常影响投资决策,而在很多时候,“算法”其实比客户更了解自己的风险偏好,在大量的沉淀数据基础上,可以通过复杂算法进行产品与用户之间的匹配。
和电商中的“相关推介”比较类似,精准的匹配可以帮助用户轻松准确的找到自己适合的金融资产,提升商业链路的效率。AI算法在资管行业的应用场景远不止于此。由于信息闭环的存在,所有信息都能被反馈记录,产品在交易过程中的波动,风险,收益可以更好的被掌握和研究,然后反馈到策略部门进行优化。
技术在解构,也在重塑我们的时代。对于数据驱动的金融行业来说,这个跨越显得尤其重要,路径也格外清晰:从数据挖掘转向数据支持的智能驱动。
数据和算法不仅仅是展现金融业务的发展情况,更可能在闭环和交互的过程中发数据背后隐藏的价值,逐渐向个性化,智能化的金融服务方向发展。
真正“以人为本”的服务,从来没有离我们这么近在咫尺过。
2007-08年的金融危机之后,著名的金融学者,诺奖得主罗伯特·希勒曾经写过一本书叫做《金融与好的社会》,反思金融做对了什么,又做错了什么——我们今天看到,科技+金融的发展路径已经出现:
新兴科技与金融的融合正成为一种不可逆的潮流,用科技的能力降低成本,提高效率,使金融服务更多人群,让金融创新回到金融的初心, 去帮助人类突破自己面临的约束条件,在不确定性的未来中追求更大程度的自由。
这是可见的金融的未来——因为技术的赋能,金融得以为人类提供创造好的服务,为更多的人提供梦想的杠杆。金融与好的社会将不仅仅是停留在纸上的语言,技术使这一切成为“正在发生的未来”。
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