如何引领科技创新？

FinTech是指一群企业运用科技手段使得金融服务更有效率，从而形成一种经济产业。技术手段包括云计算、大数据、人工智能、机器学习等领域。信息技术作为公司各项业务的基础，长久以来承担的角色主要是负责IT基础设施和相关业务系统平台建设，包括员工办公自动化依赖的电脑、网络，内部办公系统，外部工作平台等，例如OA、邮件系统、CRM、估值清算TA、FA以及核心交易系统等。IT系统建设的基础和发展的模式从外购、外包到自研，自主开发，来彰显公司IT建设的水平和能力。但这些距离真正的科技创新，实现以FinTech来改变产业格局，布局和影响整个金融业务的目标还很远。

首先，需要聚焦新技术，需要明白云计算、大数据、人工智能、机器学习是什么？这些概念性的技术，其实并不是新鲜的名词，在高校至少也已有10到15年的发展过程。最早的人工智能从信息检索、机器博弈理论开始，延伸出来的有搜索引擎、分词技术、文本挖掘、舆情系统、知识问答系统，推荐系统等。商业领域国外的facebook、google暂先不说，百度作为国内最早开始进行人工智能、机器学习领域的公司，也从搜索引擎起家，发展成为一家著名的互联网公司，拥有海量的用户搜索和百度百科数据，除此之外涉猎文库、资讯、头条等。阿里、腾讯也从各自的领域，在人工智能、大数据领域汇合，基本代表了国内利用FinTech技术和拥有客户数据最全的公司。说这些，就是想表达这些新技术，有一定的院校知识和人才基础，也有一定的商业成功案例技术框架和标准。如果我们想做，技术和人才引进不难。

其次，需要聚焦行业，具体到金融行业，对基金公司而言，我们应该从哪里入手？金融行业发展至今从最早的柜台业务、电话委托到网上交易，电商超市，科技在影响还改变和引导人参与的方式，使得高效便利、降低成本、直达用户。银行的优势在于网点分布、渠道优势得天独厚，保险与基金都属于依托于银行或其他渠道进行代销，但保险直销业务、电话投保与理赔要远远早于基金的电商和直销。券商在这方面就相对要好一些，大的券商基本都是从营业部先做起来的，再开始地区地域化，构建多中心多总部多业务模式，其发展也基本上遵循柜台交易、电话委托、网上交易和非现场开户，通过IT手段实现业务创新和渠道多样化。回到基金公司，单一渠道代销的发展模式，电商直销起步较晚，自有平台建设与互联网巨头的平台渠道难获竞争优势，犹如继续捆绑式的尾随和返佣。如何使用云计算、大数据、人工智能、机器学习等来改变或者扭转这些不利的发展局面？围绕营销、服务、产品如何走出固有模式的发展困境，实现营销渠道多样化、服务质量优质化、产品收益最佳化，是摆在所有南方人、以及IT人员的技术性课题。

最后，谈谈自己不成熟看法和想法。

实现营销渠道多样化，首先要正视渠道代销的作用和价值，是公司发展至今的基础，奠定了市场地位和行业口碑，积累了现有大规模客户。站在公司下一个10年的战略转型的关口，实现营销渠道多样化，除了固守渠道代销的市场规模和份额外，需要科技的手段，虚拟的组织结构（分公司-中心直营店）模式，实现现有渠道代销精细化管理和销售服务人员多样化。在此借鉴公司给我们购买的国康服务概念（通过特定的医疗渠道开发，自由的服务人员接单，提供标准化的服务，打造国康第一服务品牌，为高净值客户提供完美增值服务），引入自由销售服务人员模式，券商的10w（排名前10的券商、北上广深各有100-200家营业部，每个营业部10-20名理财服务人员）专业的销售及服务人员，银行100w专业的理财服务人员，通过基金销售资格、基金从业资格等，有付出有收获，通过客户推荐、客户资料完善、客户产品推荐等方式为我所用，来提高和延伸渠道代销的深度，拓展和挖掘客户的需求，发展客户、销售产品。一方面需要业务敢想敢做，在行业监管和政策约束的前提下，完善内外风险监控，制定标准规范的展业流程，形成可操作可实验推广的制度措施，抢为人先，及早布局；另一方面，需要IT手段创新，做好行业数据的搜集和分析，计算出合适的费率和风险产品适配规则，支持多渠道多客户销售和服务结算的计算支持。这需要大数据、云计算基础平台和模型算法，需要做好基础平台建设、业务骨干和技术专家组成的业务创新小组，进行基金展业平台建设。

服务质量优质化，渠道销售为我们带来客户创造营收，但服务质量采显示出一个公司的专业专注和负责水平，留住客户持续为公司创造价值。这就需要内练基本功，公司的投资和研究要服务于公司的服务体系建设，这方面可以借鉴券商，券商的资产和自营依赖于自身的研究体系。我们公司的投资和研究都很专业，也很有水平，在行业也算翘楚。打通投资研究向客户服务的条线，需要有研究资讯平台建设，每周每天的晨会讯息，行业的研究报告，是否可以通过自主的平台，简单快捷第展现给客户，展示给理财服务人员，来服务于客户服务。服务质量优质化，绝不只是聚焦于客户服务体系建设，还要形成一定的服务格局，通过客户分类分级建设，公司的战略客户、高净值客户、活跃客户、一般客户、静休眠客户，都需要不同的层级服务标准和响应速度和服务质量，个性化的客户诊断、理财服务报告要因客户动态变化的需求和风险承受能力予以及时性，准确性满足。而这些都依赖于IT技术创新，实现2300w客户的画像，分类分级，客户适当性管理，风险偏好，区域地域特性等，离不开大数据、机器学习、数据挖掘的技术和模型构建训练。

产品收益最佳化，包含两层意思首先是产品开发最佳，再就是保证客户收益，实现最佳化。公司的产品类型还不够丰富，产品的规模还不够巨大，对客户的收益还不是最佳。这对公司投资研究提出更高要求，市场的瞬息即变，研究投资人员也不是三头六臂，这就需要智能的支持和配合，人辅助做好风险控制和阀值系数设定，这是理想的状况，犹如工业线上的机器人进行汽车组装和流水线作业。提到最佳，是从技术角度，无论是路线、网络、组合都有个最佳的方案和配置，这就需要大量的研究数据和市场现有产品盈利收益分析，给予最佳的情况汇总和判断，提供给产品开发和研究投资人员。构建行业产品知识库，产品学习库，客户收益最佳也是与客户的风险承受能力，产品喜好兴趣息息相关，需要大数据，云计算和机器学习，相关算法模型支持。

最后，谈一谈营销、服务、产品之外的，如何通过IT创新科技创新打通业务，打通行业的壁垒，实现资源平台的最佳整合。先说内部的业务贯通，华泰称之为全业务价值链，研究不仅仅服务于投资，还要为经纪业务提供支持，业务的创收要互相倾斜，中信称之为业务协同，每一个券商营业部都是一个小投行，只要能带来公司业务范围内的业务，都可以共享创收成果，大平台的概念我想也是由此而来吧。回到我们公司，首先想到的是机构的年金、养老金业务，单的数量不多，但规模都很大，为公司的创收规模贡献也很大。年金一般是指公司员工的社保补充计划，对于公司为购买年金的员工来说是黑盒子，无法及时获取自己年金的份额，收益和变化，如果我们可以为年金的公司的客户提供个人年金份额明细，变化盈利分析报告，一方面可以获取年金客户更好的客户体验，提升公司机构客户对我们专业理财服务的认可，同时建立与年金受益人之间的客户关系，将其演变为我司的重点高净值客户，因为一般拥有年金的员工除了是机构户的忠诚有价值员工之外，也是拥有稳定收入、稳定职业的个人客户，通过一个增值的服务推送，可以获取有价值的联系方式和沟通桥梁，也可以发展客户，推荐公司产品，创造利润和价值，实现年金客户的客户转化和全生命周期管理。再举一个生活例子，购买期房新房，一般需要在开盘前3-5个月进行蓄客，一般都是房地产开发商与合作银行进行合作，办理特定的银行卡，缴纳一定金额5-10w不等的认筹诚意金进行锁定。最新的一种形式是，房地产开发商与第三方理财平台（小私募或其他）进行理财服务协议签订，客户通过与理财服务平台签订协议购买理财产品的模式保证固定收益，同时打到为房企蓄客的目的。由此试想，公司可以与万科、恒大等一样是行业翘楚的房企签订战略合作协议，通过各地的楼盘楼花，进行固定收益类产品，中短期产品的销售，一方面可以通过特定的行业渠道，获取高净值客户（购买房产的客户应该都有一定的理财需求和财务能力），另一方面通过固定收益来提高用户对公司产品的认可，特定渠道的合作共塑品牌。而这些依旧需要平台建设和大数据的分析应用，什么样的客户适合什么样的产品，怎么的渠道可以带来怎样的预知收益，成本与利润的最佳分析决策。

综上所述，科技手段带来业务模式创新，而不只是发展和满足现有的需求变化。风险控制依旧是所有业务创新，科技创新的基础，利用科技手段控制风险，也是我们需要坚守的原则和红线。无论怎么做，做不做，时代已经来临，作为信息技术的一员，我们得敢想敢做，哪怕想得不够全面，不够完美，都无惧于心中“用科技创新引领业务发展”的坚定信念。