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[移动软件开发] 如何才能成为一名智能投顾产品经理?

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    发表于 2017-11-13 14:22:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
    [blockquote]
    从2015年起,互联网金融和P2P的兴起,一大批产品经理纷纷投入其中。而作为互联网金融细分职位的一种——智能投顾产品经理,我们需要如何才能入门呢?[/blockquote]
    在写这篇文章之前,我看了好些写智能投顾的文章,如果作为一名小白去看这些文章基本是懵逼的,能吸收的干货自然也不多。我希望通过我的文章给大家分享如何成为智能投顾产品经理,做产品方向很重要,学习新知识的方向也是如此。
    接下来,我就教你如何成为智能投顾产品经理。
    成为智能投顾产品经理一定要清楚的问题:智能投顾的概念、智能投顾解决什么问题、智能投顾的实现难点、智能投顾如何规划、智能投顾未来的发展趋势。
    智能投顾是的概念
    智能投顾(Robo-Advisor),是利用人工智能的优势,结合投资人的风险水平、期望收益以及市场动态,采用多种算法和模型给予投资人综合的资产配置服务。直白点解释,智能投顾是一套能个性化帮用户投资收益最大化的系统。
    智能投顾解决什么问题
    智能投顾要解决的问题:理解需求、投资方案、方案执行、监控调整。
    理解需求
    智能投顾需要充分了解客户信息,所以智能投顾要理解需求的前提是收集客户信息(如客户资产来源),形成客户群,理解分析出客户的需求和偏好,为客户做好风险评估,根据客户不断变换的信息进行观察及时跟进和修正。
    投资方案
    智能投顾需要为客户制定财务规划,提供大类资产的配置比例,进行产品研究和模型选择,符合各类限制的个性化定制方案。可以理解为就是要给客户提供一份个性化资产配置的投资报告,告诉你的资产怎么规划,每种大类资产怎么配置,告诉你方案是通过研究了什么产品、选择了什么模型,怎么去符合政策、市场等一些限制进行投资等。
    方案执行
    智能投顾需要支持开立账户、资金代扣和交易,为客户降低交易成本,还需要说服客户同意你的执行方案(要求执行方案具备专业性,基于合适的算法模型等,也就是上面提到的投资方案要取得客户信任)
    监控调整
    智能投顾需定期做业绩回顾,信息汇总和状态提示,及时的市场跟踪和风险提醒,为客户解释困惑和复杂的投资问题,市场困难时稳定客户情绪。
    小结:智能投顾是什么,除了知道概念,还要知道他能解决什么问题,不管是否能落地,要从完整的需求去考虑,想清楚完整业务链条和未来的发展方向。
    智能投顾的实现难点
    最难实现的也是智能投顾产品经理的核心竞争力,难点就是上面告诉大家智能投顾解决了什么问题中的一个环节(投资方案),投资方案涉及到的投资比例、模型的选择等都是要求具备一定专业的金融知识,金融专业出身的产品经理这方面确实就具备一定优势了,但从互联网跨界过来金融行业的产品经理怎么办呢?既然做金融产品,毋庸置疑你是需要具备一定金融知识的,办法就是学呗。跟学单词一样,金融知识也是需要有一些基础的积累,涉及模型的选择我给大家罗列一些,各位可自行学习,常用模型大概有:Black-Litterman资产配置模型、Treynor-Black模型、先锋模型(Vanguard Portfolio Allocation Models)、MPT, Markowitz, MVO资产配置模型等,通过学习这些模型,知道如何推导,就可以尝试通过产品研究在自己的智能投顾去建立属于自己的模型。我在学习其他公司智能投顾的报告时发现目前大部分智能投顾使用的都是Markowitz模型,基本换汤不换药。如果确实0基础的同学要学习模型,还是需要复习一下以前的一些数学知识再进行学习,否则很难看懂推导过程。
    智能投顾如何规划
    招商银行的摩羯智投算是行业内比较出名的智能投顾产品,根据客户投资期限和风险收益进行组合配置的黑盒投资策略。对于摩羯智投表面的一些分析网上也有很多,界面上的分析我就不多做介绍了。由于是黑盒策略,其实摩羯智投初期也是有人工的干预,资产根据偏离度来判断调仓时机。了解摩羯智投这个智能投顾案例,我们就来分析下如何规划智能投顾产品,如何落地。
    回顾文章前面介绍到智能投顾要解决的问题,理解需求如果是0到1的阶段,采集客户信息和问卷形式是一定要做的,后台要搭建好客户标签和画像,收集好客户如投资期限、收益预期、风险承受度等信息。根据收集的信息去理解客户的需求,对应提供策略。初期也可以是按照客户的一个等级区间段去匹配一个投资的策略,等产生足够多的策略时再细分投资范围。而后续随着AI的成熟,让系统可以深度学习后可以更加灵活的为客户匹配策略。
    投资方案在初期也可以是基于一个模型,如BL模型去设计,让策略自动跑起来,如果有条件,可以加上舆情监测系统,把市场上一些主观的判断,专家的预测信息加入到模型中,让模型更加匹配实际的市场情况。
    了解了客户需求,给客户匹配好了策略模型,接下来就是要为客户执行这个方案,这就要求你的策略是独立的,需要独立的账户、支持资金划转和交易,如基金,你要支持组合的申购、调仓、赎回等交易,在这个环节中是一定要完整的落地,否则无法支撑你的策略。目前市场上,智能投顾的申购赎回都是要客户主动确认的,而调仓有黑盒也有白盒等方式。现阶段我们能够做好资金流入后的资产配置是我们重点要做好的工作,合理的调仓时间,减少调仓产生的费用。
    客户购买你的智能投顾产品,后续的产品的运作是要持续的监控和调整的,目前我们能落地的方案还是需要人工去监控和调整资产的配置方案,需要专门的投资部门来进行辅助,现阶段重大的调仓信号一般也是由人工干预的,包括随着市场的波动,政策的影响等,都是人工去调整。当然这些人工干预的环节就是未来我们要解决的问题。
    智能投顾未来的发展趋势
    根据客户提出的需求提供个性化的投资服务;解决人手不足引发的产能矛盾(提升产能);客户体验、业务流程、投资方案等的一致性,需要找到灵活性和一致性的平衡;通过互联网、智能化等提供7*24小时的服务;投资的新产品源源不断的推出,需要具备投研能力紧跟市场;发现更多业务机会的同时降低成本,充分利用好闲置的数据(语音等非结构化数据、文本等离散的结构化数据),提升效益。
    通过我本文的分享,相信大家已经知道如何成为一名智能投顾产品经理了,美国智能投顾主要就两个优势(低费率、高收益),由于中国市场和美国市场的差异性,我们还是需要好好摸索属于中国特色的智能投顾,需要更多产品经理共同参与。我目前是招商银行旗下基金公司的产品经理,也在寻找属于中国市场的智能投顾机会,有兴趣的同学可以多多交流。
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