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【干货】银联智策:大数据驱动的个性化财富管理

简介:

为了传播正确的大数据理念和前沿技术,清华大数据产业联合会开展了一系列线下讲座和论坛,本月“清华大数据产业联合会” 联合“中关村大数据产业联盟”、“清华校友互联网与新媒体协会”及“清华校友投资协会”共同推出“清华大数据月”线上讲坛。

清华大数据产业联合会、中关村大数据产业联盟、清华TMT校友俱乐部和The House四个微信群将同时进行时长90分钟的交流、探讨,惠及更大范围的听众。


所有线上讲座的内容将@数据派(ID:datapi)、大数据文摘(ID:BigDataDigest)和软件定义世界(SDx-SoftwareDefinedx)联合发布,敬请期待!

申请加入收听线上讲座,请点击“阅读原文”中的报名。


主讲人介绍:

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呼延如生

银联智策联合创始人、副总经理、董事。毕业于清华大学水利工程系,美国密苏里大学计算机科学与工程博士。曾任万事达咨询顾问数据科学总监,负责万事达集团亚太、中东与非洲区的大数据业务。还曾任职于第一资本银行(Capital One),SAP公司等。创建银联智策大数据处理与分析系统,规划与开发银联智策金融云计算与服务平台“智策云”。主持宏观经济分析、金融风险与产品定价、客户生命周期价值评估等量化研究,负责“银联智策消费综合评分体系(UPA Scores)”等数据产品以及策略优化工具的研发与生产运营。


讲座全文:

各位群友晚上好,感大家参加今晚的分享,很高借助微信个平台,与大家共同探金融大数据用的一个话题--富管理。

首先我介一下银联智策。银联智策是中国银联专门从事大数据分析和略咨询业务的子公司,有海内外经验丰富的团队和自主开的大数据理与分析平台,在充分挖掘全面、真实时交易数据的基上,形成了多高价的数据品和解决方案。公司基于独家数据开的数据模型和深度数据挖掘品,金融机构行科学决策提供客依据,在界具有良好声誉。银联智策威的消大数据,在经济分析与投研究域也多有建,携手清大学数据科学研究院经济金融数据研究中心研了“清数银联智策指数”,将于明天(5/8)在清大学布。今天里与大家探大数据与富管理的问题,与大家一起回2013年以来我国家金融新的程,并合国内外的典型案例,和大家共同探大数据富管理的途径与模式。其中也会介绍银联智策在域的践与思考,供大家参考。


2015年金融域最受关注的问题是什么呢?大家一定会立即想到股市。


大家可以看到,图上的这条黑线是上证指数的走势图,从年初到现在不过3、4个月的时间,已经涨了20%以上。根据CNN的评价,中国股市是现在全球最热的股票市场。为什么会这样呢?主流的说法大概有四个原因。

第一是宏观经济政策,国家要鼓励中小企业的发展,要通过股市推动中小企业的融资,提高老百姓的财富水平,拉动消费;

第二,是货币政策,中国经济下行,中国人民银行有相对宽松的货币政策,全国的银行每个月放出的信贷总量大概在7000亿到8000亿的规模,这些钱在目前房地产市场相对比较低迷、制造业产能过剩的情况下,很多都最终流向了股票市场;

第三是改革的政策红利,两会期间,总理提出了“互联网+”的概念,提出了全民创新,但是怎么去支撑这个创新?政策上会有一些结构化的倾斜,我们也从股市中看到了这一点,因为中小板的涨幅更大一些;

最后一点是股民的心态,我们看到股市在上涨,股民在做什么事呢?基本上每天新开的账户是17万,是去年平均水平的10倍。

我们再来看理财的情况。2014年,中国的商业银行共发行理财产品近7万款,平均收益在5%左右。而2014年互联网金融P2P的兴起给大家提供了更多的投资选择。从P2P的规模来看,截止2014年底,行业共有2500多家企业,信贷投资规模超过了3000亿,投资人的总数超过了100万。看上去很不错,但问题是,这些投资事实上是有较大风险的,理财需要谨慎,因为金融的核心讲到底是风险的问题。


金融风险需要大数据进行量化,加以控制和管理。那么什么是大数据呢?一句话很难说清楚。让我们回归到最原初的一句话,就是奥巴马政府在2012年官方网站上贴出来的“Big data is new oil”,它是一种新的能源,代表一种新的生产力。

中国大数据用在哪里?商有阿里巴巴,媒体有百度、腾讯;金融在起步,其实应用的很不,其它域的没看到。中国在互展起来的候,大数据并没有展起来,与美国的差距大。大家在到大数据思和互网思候,很少去深究二者之的关系。其是有区的,然也有很多相关的地方。


把大数据的思维形象体现出来的有一个是沃尔玛,很少有人把沃尔玛与互联网联系在一起,但它是一家极为注重大数据应用的公司。沃尔玛利用大数据分析做到了供应商利润最低,从而成本最低。而且沃尔玛可以预知客户的需求,提升客户体验。前一段有人说零售到时候会消失,但是沃尔玛的人可能不会同意这个观点。设想整天在网上,在一个平面里面买东西,买了之后有可能还不喜欢要去退货,跟推着个车在一个三维现实里,用一个手机APP告诉你可能喜欢的东西在什么地方,跟网上购物的体验还是有区别的。

大数据应用的典范还有Capltal One,一家我供职过的公司,经历过几次金融危机的洗礼,它已经成长为美国的第五大银行,享有金融领域的Apple的美誉。Capital One 一开始只是一个消费金融公司,发放信用卡贷款。80年代美国的消费金融市场,跟中国现在的情况差不了多少,银行所有的信用卡都是一个利率,刷卡是身份的象征,不是所有人都能申请到的,而Capital One就专给穷人发信用卡贷款。


那么这个商业模式行不行的通呢?好多人都持有疑问,恰恰因为他们忽略了Capital One商业模式的核心,就是大数据分析。后来美国有一本描述金融危机的畅销书,《大短线》,提到一个勇敢的投资人认真考察了这家公司,发现了它的与众不同之处,在这家公司股票才几块钱的时候果断买进,后来股价翻了数十倍以上。


现在我们再来看看中国的互联网金融。2013年开始定义为互联网金融的元年,大家这么去定义它,主要是因为6月份余额宝的上线。余额宝一出来,不出三个月,规模就达到了将近600亿。无独有偶,在10月份百度推出了百发。余额宝大家都清楚,是一个基金的电商,阿里巴巴跟天宏基金合作。百发是另外一个模式,百度跟广发合作做了个指数,这个指数我会在例子里详细说明。


2013年过去了,2014年发生了哪些事情?2014年第一件事,互联网金融写入了国务院政府工作报告;有8家征信公司获批,还有5家民营银行,其中腾讯的前海微众、阿里的浙江网商银行尤为引人瞩目;再就是消费金融的兴起。


大家能不能想象一下,2015年互联网金融会发生什么?在这里请允许我引用CapitalOne创始人理查德先生最近讲的一段话,“假设你的银行在你的手里,你跟它是互动的,是个性化的,又能实时给你提供服务的,而且变成生活的一部分,这是不是就是银行的一个未来?”


总结一下互联网金融发展到现在的六个模式,都是以互联网的模式做金融,实现大数据驱动的并不多。而且这些模式里面没有看到太多的理财模式,即以大数据驱动的、端对端的、理财银行是在你手里的,你随时都可以来管理你的资产组合,这种模式我们没有看到。


这种模式用大数据的思维来看,从理财服务提供端,无论是银行也好,还是专门的理财公司也好,有两个部分,一个是产品,它给客户提供的是不是订制的个性化产品,另外一个是服务,它给客户提供的服务是不是一个互动的模式,当你对投资有疑问的时候是不是能够及时找到答案。


还有一个就是从投资人的角度,对用户来讲能不能实现投资的智能化与自动化。这三个问题是大数据驱动的财富管理需要回答的核心问题,阐述起来比较复杂,我想借用三个案例跟大家讨论。


第一个例子是UBS。在2014年有这么一则新闻,瑞士最大的银行UBS用人工智能的办法来服务于富裕阶层的客户。它在新加坡搞了一个大数据的竞赛,出了个题目,哪家公司能够用我的数据帮助我更好的服务于客户,我就给你奖金,还跟你签一个合同,以后你为我提供大数据的服务。


最后谁赢了?就是这么一家公司,叫Sqream,它做什么的?新加坡大概有600万人,它就积累了600万人的数据,每天收集这些人13万种行为事件,总结出8500万个行为模型。而且它有套算法,这套算法就是一个不断迭代的、不断递进的、量子化的数据压缩与信息提取的一套模型,用以给金融机构的客户进行画像,根据这个画像为客户选择最适合他的理财产品,这个公司最后以数据与算法赢得了这个挑战,获得了奖金与合同,不过相信这里最大的赢家最终还是UBS。


前面提到过,银联智策是基于银联的交易数据,从事金融大数据分析和战略咨询服务的一家公司,在客户画像方面也做了大量工作。

举一个形象一点的例子,我们曾经在公司内部搞过一个小小的挑战赛,参加挑战赛的每一个人都要读一本书,《二十一世纪资本论》,是一个法国经济学家写的。这本书得到的评价非常高,诺贝尔经济学奖得主保罗克鲁格曼认为这是最近10年世界上最重要的一本经济学著作。


那么它的主要内容是什么呢?很重要的一部分内容就是把社会分层,前1%的人是最富有的人,然后是前1-10%,这些人也还比较有钱,其后是前10-50%的人,这些人勉强算是中产,最后50%则是相对比较贫穷的人。


根据欧洲和美国的历史数据测算,最后面这50%的人所拥有的社会财富不足社会总财富的5%,中间10-50%拥有约35%的社会总财富,前面1-10%这部分人的财富约占社会总财富的30%,而位于顶层的1%这部分人在社会总财富的占比是30%,历史最高占比达到40%以上。


我们挑战赛的题目就是,能不能用银行卡的交易数据把这些人划分出来。过了一个星期真分出来了,1%的人我们管他叫商贾富豪,1-10%是社会精英,还有中产阶层和普罗大众。


可想而知,就是通过这么简单的一个分析,如果你恰好是银行一个财富管理的部门主管,给哪部分人什么样的理财产品,结论是显而易见的。这里要补充一点,上面举得例子只是一个简单练习,银联智策的客户画像产品要丰富的多,在实战中也有很多成功案例,就不一一列举了。

第二个例子就是我们前面谈到的百度百发大数据指数。这个指数是百度与广发基金联合开发的,并不完全是大数据,也有基础研究,要看股票的财报数据,看基本的经营情况,要看这个行业,还要看股票本身时间序列的表现,用传统意义上的股票动量分析。


那么为什么叫大数据指数?关键问题是增加了金融搜索和用户行为的大数据,主要是看搜索了什么样的关键词,用户行为体现的情绪是正面的还是负面的,要看投资者的关注程度。综合各种因素进行统计和计算,并利用历史的股票收益进行模拟与优化,选取100只股票构造了百发100指数。如果从2009年1月份开始投资这个基金,不到5年的时间,到2014年6月份收益就是7倍以上。


大家可能要问,银联智策有没有类似的指数呢?在宏观经济分析与投资研究领域,银联的交易数据在消费行业有不可比拟的优势,覆盖股票分析里面30多个行业、100多家上市公司,包括青岛啤酒、海尔等企业。人们喝多少青岛啤酒,消费多少海尔产品,反应市场的真实需求,跟企业实际的运营情况、财报情况,有着高达百分之八九十的相关性。


我们认为充分利用这些信息,再加上清华大学数据科学研究院一流的研究能力,可以研发出更好的指数。在这方面银联智策与清华大学有非常紧密的合作,研究成果即将于明天在清华大学发布,欢迎大家积极关注。


第三个案例是Betterment,这是一个自动化投资的案例。表面上看它是基于互联网的思维,界面做得非常简单。用户登录到这个界面之后,会看到一个自己的基金组合,比如说60%是股票,40%是债券;这个组合现在表现是什么样,收益是什么样,以及大盘的情况。

当然Betterment与众不同的地方不在这里,它吸引人的地方在于可以给客户提供量身定制的建议,比如说当用户的这个投资组合需要调整的时候,界面上就会有个新的建议提醒。这个建议有可能是计算机算出来的,也有可能理财专家给用户的个人建议。


我总结了一下,简单说来它有4个基本特点。第一个特点,它的回报应该是比较高的,因为这里边的策略,好多跟百发100相似,是基于大数据的并且经过专家优选过的策略;

第二个特点,使用它的成本低,门槛也低。买基金有一些门槛,这些门槛可能是数据、技术,也可能是知识、经验。Betterment做到了用更低的成本帮助用户得到更高的回报。

第三个特点,它有定制化的组合,还有丰富的标准品,满足不同用户的不同需求。

第四个特点,它支持投资自动化,还有一个专家互动的功能,如果有需要,网站上的财富管理专家可以提供人性化的服务。

以上三个案例帮助我们回答了大数据驱动的个性化财富管理中的产品设计与服务推送、个性化定制与智能互动等核心问题。其中也讲到银联智策在这些问题上的种种创新和实践。最后我想简单介绍一下银联智策在解决这些问题上的一个得天独厚的优势,就是银联智策“财富管理大数据”。

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具体包括银联的交易数据、行业统计数据、商户财务数据,还有互联网以及其他行业数据的多维度拓展。通过与清华大学数据科学研究院的深度合作,银联智策在相关领域已经达到或超越了包括以上案例在内的国内外同类产品水平。

时间的原因,今天就不多讲了。希望今天的内容能够帮助大家更好地认识大数据与财富管理这个课题。也希望银联智策所做的事情,能够在不久的将来帮助到大家。每个人都有理财的需求,每个人都有理财的权利,借助大数据的力量,让我们共同迎接财富管理新时代的到来。

谢谢大家!


原文发布时间为:2015-05-08

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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