陆金所控股首席产品执行官：金融科技要遵循金融逻辑

陆金所控股首席产品执行官李宏

　　新浪财经讯 7月28日消息，“2018中国资产管理年会”今日在上海召开，陆金所控股首席产品执行官李宏在智慧金融主题论坛“从博弈到融合：智慧金融发展新趋势”中表示，金融科技依然还是要遵循所谓金融的逻辑，金融科技不仅强调流量和客户的体验，更多还是以金融为核心。风险管理，这一点不能改变。将合适的产品卖给合适的人，这是核心所在。怎么样让科技跟金融的结合，能够更加普惠，更加专业，更加开放？我们看到在过去很多理财，这种所谓的理财服务多半是服务于机构，服务于高净值的个人。最近几年，通过科技的运用，特别是一些大数据、人工智能的运用，使得很多普通投资人都能够获得益处。

　　李宏主要从三方面进行阐述：第一，金融与科技结合趋势不可逆。第二，科技赋能财富管理行业。第三，财富管理将从货架服务转向组合策略的智能化服务。

　　以下为演讲全文：

　　李宏：非常感谢有机会跟大家分享一下，今天主题是从博弈到融合，智慧金融发展新趋势，陆金所在这方面做了很多实践和尝试，我想跟大家分享一下，可能更多还是个人的观点。今天讲三个方面，第一就是所谓趋势不可逆，就是金融和科技的结合。第二点是科技赋能财富管理行业，第三个是讲财富管理怎么样从货架服务变成组合策略的服务转型。

　　讲到不可逆，我们说到金融科技实际上是科技与金融中的一个运用，本质和科技在其他方面的运用实际上是一致的。比如说我们讲到制造业运用已经是非常多，在金融领域里面，所谓的金融效率和包含性是使金融能够更好为科技服务，科技对金融的改造也一直在进行，比如我们讲ATM取代银行柜台的营业员，当年在美国有一张照片就是UBS一个交易所。原来几乎是一个足球场这么大，后来过了几年以后，这个人数就完全减少了，变成是空空如也，所以看到这个科技在取代很多人的交易。

　　金融科技依然还是要遵循所谓金融的逻辑，这个跟店商优点不一样，金融科技不仅强调流量和客户的体验，更多还是以金融为核心，就是风险管理，这一点不能改变。就是将合适的产品卖给合适的人，这是他的一个核心所在。怎么样起到科技跟金融的结合，使得能够更加普惠，更加专业，更加开放，我们看到在过去很多理财，我们提到这种所谓的理财服务多半是服务于机构，服务于高净值的个人，对于普通的老百姓，可能政府服务成本非常高，最近几年，通过科技的运用，特别是一些大数据、人工智能的运用，使得很多普通投资人都能够获得益处。

　　这些就是从成本降低，还有突破人才的限制上面，我们也能够看到有大量的存在巨大空间。另外从专业的角度来讲，过去可能是依赖于某一个人，现在可能会是一个机器人回答很多专业性的问题，这个机器人也能够解决很多所谓适当性的销售，我们不会担心有一些过度销售，或者不恰当的销售，这样我们对于每一个客户刻划上面，通过AI技术能够真正实现所谓千人千面，每个人风险偏好不一样，我能够推送不同风险的产品给他们，更加开放，因为当这个客户层面在下降的时候，我们就会有更多的金融机构能够参与进来，为他们进行服务，这种竞争本身也是能够促进生态的发展。

　　在过去这几年，这些金融科技的发展也有很多投资机会，在中国、美国和印度基本上是引领全球的市场，有很多投资，监管也在发生一些变化，为了适应这种金融科技的发展，这一点在最近，就是在国内发生一些事件当中我们也看到，这里面有很多功课和很大成长空间。这一点关于陆金所也在新加坡设立分公司，也希望能够为东南亚客户提供这种所谓普惠的服务，在新加坡，大家都知道这种监管环境，实际上非常严，陆金所能够通过这种完全依靠科技的力量在手机上面实现KYC，满足监管的要求，这一点也是很大的突破。

　　其实这个难度在于我们讲金融是传统的行业，科技又是非常新，科技更多是怎么样通过手机很小的空间能够把产品信息推送给个人，同时又能满足监管的要求，这里面挑战其实不管在技术上面，还是在风控上面都非常大。在这一方面，我们还是做了不少工作。前段时间，我们做了一个工作，这里面就是对于传统的财富管理跟所谓的数字财富管理行业的区别，不管是价值定位、客户、产生、服务和渠道上面，我们都能看到这两者的区别。比如价值定位上面，传统的财富管理更多是客户经理和投资顾问通过经验来主导资产配置的服务，这一点根据个人的要求可能会非常高。在数字财富方面，更多是通过数据和技术驱动端对端的过程，从左边如果看是一个资产端，右边是一个资金或者是投资人，中间我们需要做到一个很好的匹配，很好的推荐，不管是一个资产配置的建议，还是一个产品的推荐，这一点要求非常高。

　　还有在客户上面，两种类型可能也不太一样，传统的行业可以继续在高净值需要很多个性化服务的难以用技术来解决的，需要有所谓温度的服务，这方面的客户会比较适合，但是在数字财富方面，我们这个是广大的一些中层或者中产阶级，或者是广大普通的客户，他们能够通过这种技术获得更好的服务。所以两者客户群体不一样，我觉得未来如果是科技能够解决高净值个人、机构这样的方案，我相信这个前提就会更加大，而且我觉得这个应该是可行的。

　　产品上面，我们现在推的大部分还是一些简单易懂、信息透明的产品，刚才讲到这么小的手机屏幕，你需要推动这么多信息比这么多的产品，实际上是非常困难的。在点对点的以人为主的服务上面，你可以设计一些比较复杂的产品，比如说另类的资产，特别适合一种个人的销售，未来我们也是希望能够慢慢将这个复杂性通过这个技术能够往前推。服务上面，我们讲到数字财富，其实可以突破时空的限制，在不同的地方，不同的地域提供服务，当然传统现在仍然有很大的价值。

　　渠道上面主要是依靠互联网移动端这种载体，视频、机器人来做这个服务。传统还是以网点来为主，未来在机器人服务上面，我们认为机器人或者是AI解决不完全是降低运营成本的事情，这种价值，但同时还是一个能够将复杂的产品，或者复杂的组合，能够设计出来，同时也是对这个客户，就是所谓的KYC那边能够有更加细致的划分，这一点我们觉得是未来AI很重要的应用。

　　第二点讲到所谓的科技赋能，财富管理行业，首先在资产端，我们刚才讲从左边，我们看到这是资产，右边可能是资金，中间是平台。我们怎么样通过科技手段，将这左右两端能够更好的联系起来，其中有一点就是讲到既然金融的本质是风控，我们就将风控能够尽量的前移，推到资产这边，当这个资产其实也是很复杂的概念，我们讲到在平安里面，他认为有一个模型，就是底层有很多数据有可能导致这个资产价格变化。这些数据的源头，可能讲一个股票，有可能是公司业绩，有可能是上下游的效率等等产生，所以你一直要把这个数据推到最起始一段，当这个变化的时候，我们怎么样通过这个中间科技，不断是大数据、区块链、AI，能够实现上一层针对于客户，能够获得最好的风险投资收益。这一点我们要将这种风控或者将数量化的方法能够把所有的链条中的环节打通，区块链是一个很典型的应用方式。

　　左边就是对于这个资产，对于这个产品的深度了解，就是所谓的KYP，这个P产品更多就是风险收益的特征，右边是客户，我们也通过AI的方式，对它进行画像，现在的困难是你可以给客户打很多标签，不管是年龄、性别、收入等等，打很多标签。但是这种标签怎么样能够通过一个模型反映出它真正的风险承受力，风险的偏好，或者是一个风险的容量，这一点是在很多，至少在学术上面还没有一个很好的解决。刚才我看到杨主任讲的所谓三层还是蛮有启发，最高端是在学术层面，中间可能是一些应用，底层可能是一些数据的获取，陆金所更着重实践，在最底层和中间层，我们都觉得有很大的空间可以提高。在理论上面，我们现在看现在理论总体还是比较落后于实践。

　　中间这个平台，我们讲到系统建设，怎么将投资者适当应进行管理，怎么将何氏凤仙产生推荐给合适风险偏好的个人。这个科技应用现在已经应用比较多，这一点在陆金所将近1400人有1000人做IT，不管是人工智能实验室还是大数据团队都相当强。我们的应用是在讲几个纬度，就是客户画像和分析，所谓的对客户的理财进行规划，进行配置，还有进行交易组合管理，这方面，我们应用大数据、人工智能、区块链，上面都有比较多的应用。特别是KYC对于客户的画像，在这个反诈骗上面，我们做了很多功课。主要的优势我们将很多其他地方能够获取的数据，在合规合法的范围内得到一定的共享，这里面做深度的挖掘，刻划出客户的风险偏好。

　　产品的分析和组合上面，在智能投顾的应用我们投入很大的精力，智能投顾可以是相对简单给客户提供一个方案，或者是一个比较复杂，根据市场的变化，根据客户甚至在不同的阶段，他的风险偏好变化提供不同的解决方案，当这个客户不接受这个方案的时候，我们怎么能够进行合适的诊断，并且跟他做一个互动，提醒他做这样的调整，这里面都有很多科技的手段在运用。

　　这个我举一个例子，一个是KYC的做法，传统的做法不管是什么财富管理公司，更多还是依赖于问卷的方式来刻划客户，问卷往往得到的回答不是这么准确，可能是很不准确。我们做法是根据他的所谓主观描述结合行为，就是客户的行为，他真真正正的风险承受能力，两个纬度进行刻划。未来我们可能在更多的纬度来做这样的画像，当然是从风险承受能力本身就是一个相对难以量化的纬度，它有可能有若干个因子组成，不管是现在净资产还是现在的收入水平，他的家庭和教育，他的职业等等，如果我们将这种所谓的因子能够进行量化的话，我觉得对于个人投资人描述就会变得更加准确。风险偏好上面，可能是自己的一些所谓的工作，更多是由他的性格特征所决定的。

　　另外一个纬度，有可能是流动性的纬度，就是说我作为一个个人，可能在未来两年三年有一些负债的需求，比如说买房子、子女教育等等，这些都希望通过AI的方式进行量化。量化之后，当你这个画像比较准确，而且能够成为一个真正的风险参数，这样的话，你可以用合适的模型对他进行优化，优化之后，我们自然就会有合适的产品进行匹配。在这里面，我还是有蛮大的空间需要来做，大部分的人做法可能在AI大数据跟所谓金融的结合上面，现在还是有一个蛮大的区别，这个如何来做？可能还是需要更多的努力来将这两个团队，两个相对或者是完全不同的这些专业能够很好的结合起来。

　　讲到从货架到组合转型，这个里面传统的做法或者是过去的做法更多是罗列所有的产品在平台上面，但是困难的是第一你的客户有时候根本不知道应该怎么去选，如果你给列出很多，像是一个货架简单的超市的话，他在选择上面是困难的。我们的做法是着重几个方面，第一是所谓的产品筛选能力，我需要将市面上这么多金融产品，国内国外各种各样的金融产品进行有效的筛选，将所谓好的产品，适合不同类型投资人的产品放在平台上面，而不是简单列出所有公募基金，所有的私募基金。

　　第二个能力，我们需要构建的就是所谓的产品设计能力，因为很多时候，市场上的产品不见得都这么完全，我怎么能够根据投资人的偏好、需求，所谓最适合他，就是根据他长期战略资产配置的需求，在这个时间点最适合他的产品，设计出来提供给他，这就是我们的设计能力，需要来做的。这个设计很简单，就是你现在举个例子，你现在这么多非标，或者是保本保收益的产品，我能不能找出一种有点相似，但是不完全一样，因为这种就是所谓完全扭曲的无风险利率产品，有没有产品能够使他做到一定本金的保护，同时往上行虽然有一定的波动，但是能够有一定的收益，在牺牲一点所谓流动性前提下，能做出一个一年期、一年半的产品，如果能够设计这样的产品，实际上市场上还是有结构化的产品。

　　我们能够基于自己对于市场的判断，为客户来设计初步统的优化产品，我相信对于这个客户非常有价值。第三点就是组合能力，因为对于任何的投资人，他其实最关键是他所谓的资产配置，我相信今天的主题资管很重要的核心就是资产配置，不是说一个机构投资人需要做，而是所有的人都需要来做的事情。这个配置理念，其实就是风险管理的理念，你不能指望通过配置来赚很高的收益，但是我可以通过配置来降低我的风险，实现一个比较合理的收益。这个所谓的收益目的是什么？就是要战胜通胀，我希望我的理财目的不是让我瞬间发财，而是能够在长期打赢通胀，而不需要把这个钱，假如我把钱全部放在银行里面，从长期来讲，它是一个亏损的投资方案。

　　所以我们讲到配置的重要性，这个就是作为陆金所这样的平台公司，需要为客户带来很重要的价值，这个就是在未来我们会不断来做。举个例子来讲，我们经常举例子，因为我是做金融出身，这个横轴是风险，纵轴是收益，可能每一个投资人，基于自己在市场获取产品的能力，可能是在坐标里面的某一个点，作为一个财富管理公司，我希望能够建立一条曲线，满足不同风险偏好的人需要。问题就是假如陆金所跟我的竞争对手体现差异的话，我的能力在哪里，我的能力希望我这条曲线是高于其他人的曲线，甚至比普通的市场曲线更高一点，这个差别怎么样产生，这个关键点在哪里？第一就是我能够获取或者设计出比较特殊的一些产品，这种产品不是在这个市场上能够随便买得到，这是第一点。

　　所以我的这个组合里面的资产选择就会多很多，另外如果我这种比较优化的方式，能够建立好的组合，使得他的同一个风险下面，收益能够更高一些，这个就是往上走。还有通过我的KYC技术，将所有的投资人在我的平台上，平台之外的投资人，能够很清晰的划分出来，他们真实的风险偏好在哪里？你不能依据现在买的什么产品来定义风险偏好，如果你现在看这个产品，所有人都买保收益的产品，这个保收益自然就在同一个点上，这个自然是错的。真实的偏好来自于他的行为，来自于行为背后的逻辑，如果你把这个搞清楚，这些投资人其实在横轴上是能够展开，基于不同的风险点，我就能够配置不同的好产品。

　　所以我相信未来的竞争，更多是在能力上的竞争，能力更多表现在能不能往上移，能不能达到最优的配置方案，这一点就是讲到简单的货架卖东西卖组合，而这个组合不是简单的组合，可能是根据市场变化而变化的组合，这些就是很多功课，很多金融方面的功课来做，未来金融科技能不能改变这种理论，现在常用的理论，可能会改变，但是我想本质上至少现在还是需要遵循。

　　我大概就讲这么多，不知道有没有帮助，但是我希望有机会跟大家多交流，不管是会后或者是未来希望多多探讨，谢谢大家。

责任编辑：赵子牛