财富管理的价值链和智能化手段课件

1、财富管理的价值链和智能化手段CONTENTS目录背景介绍财富管理产业链的数字化与智能化手段案例介绍0301背景介绍财富管理市场发展中国的财富管理自1995年步入发展快车道，在20多年来快速发展，呈现出多元化发展历程，截止到2018年，中国居民可投资 资产规模230.6万亿元人民币。而截止到2019年10月，统计国内有236家保险、68家信托、126家公募基金、4079家银行、 8855私募基金、131家券商以及众多第三方财富管理公司布局财富管理产业1995-2018年中国居民可投资资产规模（万亿元人民币）与财富管理发展阶段金融机构服务逻辑的转变及破局如何破局金融机构服务逻辑转变从产品销售驱动转

2、向客户为中心的需求侧驱动，引发供给侧改革资产收益率整体下行，“资产荒”的新常态，从前层层嵌套投向房地产，目前房地产资产不能保持高增长，“打破刚兑”从前以较高收益刚兑产品驱动的销售导向商业模式发生转变，以较高佣金为收入的模式被资产端与互联网化颠覆（券商佣金持续断崖式下跌，两年后到达盈亏平衡点）财富管理服务需要多个环节的专业优势互补财富管理产业链上下游服务类 机构资管类 机构大规模客群服务能力以生产产品为主，缺乏财富管理需要的专业组合配置管理能力银行、信托类券商、基金类金融机构的天然禀赋与承担的角色0.00%30.00%60.00%90.00%120.00%2006 2007 2008 2009

3、2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018直销券商银行5.7511.517.2523产品销售端2006-2018年基金销售各渠道占比资管端2018年年底各机构资管规模投研端p基金：以投资品种主数据为中心，以投资持仓，投资交易，投资收益三大业务数据为组成部分，实现投研数据统一视 图，全面支持投资决策，在各机构中保持最高投研水准p券商：2019年国内共有88家券商发布了超16万份研报，共覆 盖2309家A股上市公司，涵盖宏观研究、策略研究、金融工 程、固定收益、行业研究5个研究领域，研究范围广泛p银行：普遍缺乏投研能力服务端p基金：普遍缺乏服务能力p

4、券商：2018年最新公开信息统计显示，今年以来，113家 券商合计拥有10219家营业部，覆盖范围较广，能较好的 服务客户p 银行：2017年年底22.87万个网点，社区网点数7890个， 在各机构中拥有最多的服务中心，服务能力最强结论：基金直销比例快速上升，代销比例整体下降0银行理财（非保本理财）公募基金规模证券公司结论：资管规模银行居于首位，基金与券商持平金融机构的天然禀赋与承担的角色机构/能力客户服务投研组合管理产品生产/资产尽调银行投资推荐，投资组合顾问财务规划资产配置保险规划金融市场分析，资产标的/金融产品分析采购外部投研报告投资组合优化组合监控组合分析资产标的尽调，银行理财 机构生

5、产金融产品券商投资推荐投资组合顾问财务规划资产配置保险规划卖方投研金融市场分析，资产标的/金融产品分析提供投研报告服务投资组合优化组合监控组合分析以资产标的尽调为主，部 分机构可以自己生产金融产品基金主要通过券商，银行，三方服务客户少数基金公司自建服务团队，或财富管理公司买方投研金融市场分析，资产标的分析供自己投资服务产品内的组合管理主要角色为生产产品金融机构的天然禀赋与承担的角色服务端投研端组合管理端产品生产产品尽调端基金银行券商基金银行券商基金银行券商券商供自己投研分析委托券商代理服务综合服务综合服务综合资管综合资管基金生产并提供产品券商进行产品尽调基金生产并提供产品银行 基金银行进行产品

6、尽调理财产品生产缺乏投研能力提供投研报告服务银行采购卖方投研报告产品内资管部分可生产产品财富管理行业发展趋势专业化趋势财富管理机构专业化：主要提供服务/组合管理/资产尽调，将产品生产角色外包给基金公司进一步的功能分化：p服务（投资推荐，组合顾问，财务规划，保险规划）- 专业的财富管理机构p组合管理 - 外包给资管机构 JP Morgan AM, BlackRock, Vanguardp尽调服务 - 外包给尽调服务机构 Towers Watson, Mercer趋势：分久必合，合久必分去中介化趋势基金公司通过数字化平台介入服务环节：pBlackRock收购Future Advisor pVang

7、uard利用Personal Advisor券商/银行建立数字化服务平台，并且自建资管产品或通过Indexing公司生产指数化产品合分p服务场景化（养老金融，目标导向的投资等）导致服务型金融机构真正掌握客户需求，而基金提供的产品库不能完全理解或满足，从而需要自建 定制化资管产品（如retirement index fund，high dividend fund, ESG fund )；pindexing, smart beta indexing, alternative beta使得资管产品容易廉价生产财富管理专业化趋势举例-美林高端财富管理模式美林资管商业模式是投行业务、财富管理和资本中介的

8、综合。美林的业务线向前延伸增加了投行业务，向后延伸增加了资本中介业务（做市交易、衍生品和质押融资业务），这两项业务是美林高端财富管理的战略配衬，保证了美林持续服务 高净值客户的能力。美林于2006 年2月剥离资管业务，利用全业务链条通过财务顾问服务高净值客户。财富管理去中介化趋势举例-BlackRock去中介化2015年8月，贝莱德将收购旧金山在线金融咨询公司FutureAdvisor，希望借助FutureAdvisor的技术帮助银行和经纪公司为富裕人群提供更加无缝的体验。2015年，收购机器人投顾 FutureAdvisor，提升ETF分销能力。2016年，投资金融科技平台 iCapital

9、 Network，iCapital 为高净 值投资者及其顾问提供对冲基金的渠道。2017年，收购Cachematrix，增强其在现金管理领域的实力和规模，以及在技术和风险管理方面的领先地位。2017年，入股欧洲机器人投顾公司Scalable Capital。财富管理行业发展趋势指数投资的发展因子投资的兴起财富管理去中介化趋势举例- 介入资管Retirement Index随着财富管理机构的服务场景化，如养老金融，目标导向的投资等，导致服务型金融机构真正掌握客户需求，而基金提供的产品库不能完全理解或满足，从而需要自建定制化资管产品（如retirementindexfund，highdividen

10、dfund,ESG fund )； indexing, smart beta indexing, alternative beta 使得资管产品容易廉价生产。Retirement IndexAccount 1Account 2Account N02财富管理产业链的数字化与智 能化手段财富管理的数字化与智能化手段财富管理1.0财富管理2.0理财师/投顾服务 投研人员结合已有投资 组合、用户信息，进行 账户分析、投资优化产品尽调尽调专员进行风格评估、 归因分析、分类估值，编 纂基准投资组合管理投研人员根据产品、市场 情况，进行组合分析、 资 产配置、运筹优化金融市场行研分析 行研人员进行宏观经济、

11、 行业周期、基本面分析， 完成量化建模，概率测算服务端科学投顾：秒懂客户，辅助投顾展 业，提升专业度和满意度机器人投顾：专业化、智能化、自 动化的千人千面资产配置方案GBI：基于目标投资，实现客户不 同人生阶段的财务目标 CLV：智能决策系统，进行客户精 细化管理尽调端量化尽调：针对全量资产 标的深度分析，进行系统 化的管理评估、金融风险 建模、压力测试、归因与 预测等资管端智能投决：基于因子的 大类资产预测联合概率 分布，优选算法，生成 最优资产配置组合投研端智能投研：算法预测+专 家观点，形成专业智能 的市场投资研究，为金 融机构的专业从业人员 提供帮助，辅助产生更 为合理的投资策略数字化

12、 智能化服务端PART 2.1（一）科学投顾（三）GBI目标管理（二）机器人投顾（四）CLV智能决策科学投顾系统功能介绍系统价值：为投顾服务赋能通过AI算法与金融工程工 具，为投顾及客户经理提供分析用户、尽调产品、组合 投资等一系列财富管理的智能化工具，提升投顾服务水 平扩大服务半径高效的分析手段，精准的触 达机制，为投顾拓展服务半径、覆盖全面客户提供坚实 基础提升服务体验为合适的用户用合适的手段科学投顾系统功能介绍客户监测台客户管理产品管理投后管理客户监测客户资产监测 客户行为监测产品使用情况监测关注的客户 客户分类管理 客户画像事件提醒 智能选客产品优选优选组合产品数据统计投教管理客户画像

13、示例：产品追踪待办提醒线上沙龙新产品邀约客户监测台示例：智能推荐产品推荐服务推荐机器人投顾：机器自动化投资策略系统价值：机构视角：一对多机器服务，节约人力、分支机构成本，投入成本低；用户视角：覆盖长尾客户，易形成规模效应，大量长尾客户自助选择服务； 减少研究市场时间精力，明确投资偏好；规避金融超市选择成本，方便快捷配置资产；体验专业投资服务，获取较高收益基金产品理财产品产品池其它基于用户画像配置组合机器人投顾功能流程介绍CMA资产大类预测资产大类预期收益率资产大类波动资产大类相关系数优化算法选择均值-方差马科维茨模型风险平价模型Black-Litterman模型稳健优化模型基金优选通过建立不同

14、纬度的度 量指标，如：收益、风 险、流动性等对每类资 产进行基金优选投资组合生成根据CMA资本市场假设， 可以得到投资组合的有效 前沿。个性化推荐组合根据客户细分，结合个 人用户持仓数据，为用户 推荐最合适的投资组合系统辅助投资经理进行投资组合配置策略再平衡：根据设定的再平衡方式、再平衡规则、再平衡周一，系统定期生成再平衡策略，经投资经理确认后，进行投资策略的调账。用户端功能：用户可以对组合进行一键购买交易，购买完成后可进行追加、赎回操作；系统将定期推送调仓方案给用户，如果用户接受方案，可 智能调仓完成持仓调整，将持仓达到最优效果。前端将组合推荐给用户GBI目标管理系统GBI根据用户不同需求制

15、定投资计划。人生规划需求基于生命周期不同阶段的典型投资需求，例如买房买 车，子女教育，退休养老等专业投资需求专业性资产需求，追求稳定性和收益率，例如银行储 蓄，购买基金，投资证券等居家生活需求生活中简单的理财需求，例如旅游、消费、零钱投资等Value: 1. 场景化投资帮助客户明确理财目标为机构与客户之间建立长期强关联为机构提供长期稳定可预测的资金补充人生规划需求专业投资需求居家生活需求GBI目标管理系统年龄高级中级低级年龄您的目标实现概率买房退休安养子女求学家族成员保障艺术品收藏实现您高优先级目标的 平均概率是增加您的保险类资产配置，可 提升您目标实现概率调整您的保险类资产比 例调整比例目标

16、投资消费投资目标实现可能基于以上选择，系统给 出不同优先级的目标实 现可能。 保险资产比例调整用户可以根据投资目标的实现可能，动态调整自己需 求，由系统重新设置投资方案，直到客户确认满意。目标完成状况全景显示全景目标的实现可能和已积累投资状况。CLV智能决策系统应用技术总览系统价值：驱动精细化操作打造数据中台后，依靠数据+ 技术，驱动整个运营体系的精 细化操作全局性组织营销基于全营销触点管理和全渠道 的客户识别，更好地围绕整个用户生命周期来进行客户运营 和营销建立自动化流程建立从数据到信息，从信息到 知识，从知识到智慧的自动化 决策流程和映射。战略战术支持为管理层对运营体系的战略指 导和战术部

17、署提供支持。CLV智能决策系统功能介绍客户识别通过聚类分析远程属性、高价值、更有购买意愿的客户特 征，识别潜在高价值客户获客渠道优化通过触达优化、A/B test等算法计算ROI，转化率等评估渠 道质量获客方式优化通过触达优化等算法，判断某一客群/客户的最佳拉新方 式，如：圈子营销、媒体广告、搜索引擎、社交等智能风险测评基于用户持仓、交易模式等，对用户风险承受能力进行客 观评测精准产品推荐基于远程券商经营产品池，并根据客户画像、账户诊断等 向用户千人千面地推荐基金产品、工具和服务客户投顾匹配根据客户的特征（年龄、性别、资产状况等）匹配投顾服 务深度挖掘价值基于机器学习算法，根据用户账户信息等，

18、通过向上销售 等方式深度挖掘用户价值，实现效益最大化沉默用户激活通过触达优化等算法，判断某一客群/客户的最佳激活方 式，如：广告推送、优惠券、奖励等购买需求识别根据客户静态属性数据以及行为数据等，预测客户是否有 购买意愿行为金融引导通过识别客户对流动性、保障性、收益性等三个心理账户 不同的预期，做出与其风险承受能力相匹配的投资建议客户流失预测通过流失模型，推算客户流失的概率，选择挽留时点，即 在流失概率最大的时点挽留，根据投入产出比决定是否值 得挽留留客手段优化通过触达优化等算法，判断某一客群/客户的最佳挽留方 式，如：交叉销售等投顾指引多维度投顾评价标准。如，根据数据分析结果，将影响客 户流

19、失的业务作为投顾考核的量化因素，利用交叉销售能 够增加客户转移成本，避免客户转入竞争公司，提高价值未来公司价值预 测将客户未来预测实现的价值加和，评估公司的未来价值监控各产品和渠道销售状况，结合绩效指标，确定主打产产品和渠道监 品和渠道控客户服务效果评 估组织实施客户体验监测评价，量化客户与远程券商互动时 的感受，关注客户旅程的流畅性，并对客 户声音进行深入 分析获客用客留客公司 战略 管理CLV智能决策系统举例-客户流失管理CLV智能决策系统举例-公司战略管理端解决方案对公司运营战略指标进行监测，包括客户资产情况、持仓情况、交易情况、流失率情况等，并且支持按照不同渠道、产品、客群分别进行统计

20、。投研端PART 2.2智能投研系统智能投研功能介绍智能搜索基于自然语言处理引擎，从海量信息中找到与标的公司有关的内容，或设定条件，实现个性 化的信息推送功能，搜索的结果涵盖公司、行 业、资讯、研报、观点内容，使人与系统自然 对话数据看板数据看板包括宏观经济数据、大类资产数据、行业数据、公司数据，集成市场金融数据与分 析结果，为投资研究提供可视化数据看板，大 幅度降低数据处理的繁琐性智能工具利用人工智能（深度学习、自然语言处理等）来分析金融市场数据，集成财务工具、因子工具、预测模拟器等智能工具多方位研究数据间 关联性观点融合叠加投资研究专家主观观点，得到人工+AI预测的未来资产收益率联合分布，

21、使观点更加贴近市场；引入动态熵算法，投资观点可作用于多 期分布，持续影响资产收益率联合分布，提高 预测准确率智能投研功能举例-财务工具财务分析提供每股指标、盈利能力、收益 质量、偿债能力、成长能力等基 本财务评价指标分析杜邦分析以杜邦分析为基础，将ROE拆解 为净利润、ROA、权益乘数后近 一步向下拆解，追溯底层指标主营分析将企业收入、成本、毛利等拆解 到细分产品、行业，精准分析企 业状况财务工具估值分析利用PE、PB等估值工具查看 行业、公司价值变化，利于分 析师进一步做好估值分析公司对比将公司与对标企业进行多维度 财务指标对比，可快速选择同行业、同概念对比行业指标对比将公司与行业水准进行多

22、维度 财务指标对比，可与行业均 值、行业指数、自选公司集群对比系统价值：持续提升投研产出构建投资研究平台，培育投研价值创造能力；以数据支撑结论，避免主观性；以因子模型为基础，分析因素综合全面大幅提升投研效率纳入更多实时数据；数据处理、分析速度更强更快；可视化界面；结论呈现更高效显著降低投研成本解放大量投研人员生产力，减少信息查询和分析的“重”劳动；每个分支机构拥有自己的“投研专家”智能投研功能举例-因子工具使用财富引擎MSG系统，集成上百种金融计量模型、随机动态模型与AI算法，对行业、公司进行业绩归因，从风格因子、行业因子、市场因子等进行分析，识别影响此行业的各类因子，得到因子暴露与因子收益，

23、辅助分析业绩智能投研功能举例-预测模拟器使用财富引擎MSG系统，集成上百种金融计量模型、随机动态模型与AI算法，为研究员提供预测模拟工具，内容包括大类资产走势，资产收益波动情况、大类资产相关性、大类资产预测、大类资产因子归因等智能投研功能举例-观点融合特点人工+AI叠加投资研究专家主观观点，得 到人工+AI预测的未来资产收益 率联合分布，使观点更加贴近市 场。准确性引入动态熵算法，投资观点可作 用于多期分布，持续影响资产收 益率联合分布，提高预测准确率个性化 可结合个人投资观点，个性化输 出结果，充分发挥投研人员专业 优势便捷性 根据融合后资产分布情况，可自 行进行资产配置，也可结合财富 引擎

24、投资决策辅助系统，一键生 成策略，方便快捷观点融合 智能投研功能举例-观点融合流程资管端PART 2.3智能投决系统问题抽象资产配置本质上是决策问题观察预测状态求解最优行动 方案评估反馈金融市场建模（资产标的收 益联合概率分 布预测）求解最优资产 配置方案回测指标反馈 与归因分析广义决策问题资产配置问题MSG（金融市 场情景模 拟器）DOE（决策优化引擎）QDD（量化尽调引擎）资管方案模块引擎智能投决系统功能介绍系统价值：将专家的投资逻辑固化， 结合大数据为客户个性化服 务，规模化复制专业的投资 能力，服务更广大的客户减少主观偏差因素影响， 通过量化工具，将决策依据 的条件、逻辑，系统化、数

25、量化、客户化投资决策需要一套工具长 时间监控，并且对所有的决策、当时的市场状况进行记 录，以便后续复盘、归因，持续提高组织的投资能力智能投决系统创新亮点市场预测多样投资白盒优化市场画像市场画像对宏观基本面的指标进行刻画基于因子的大类资产预测 联合概率分布优化算法白盒可见 自选优化算法投资决策无论是全自动、叠加专家观点的半自动、全手动，帮助投资决策智能投决系统重点功能举例资产配置战略资产配置动态战略资产配置战术资产配置长期价值中期调整短期机遇符合回归均值规律选择长期资产配置策略，降 低非系统性风险市场多处于偏离均衡状态， 应追踪监控风险暴露基于风险预算，对风险进行 动态化管理，以期控制投资 风险

26、预判资本市场趋势的相对 性，从中挖掘机会趋势分析和技术分析相结 合，敲定短期配置决策智能投决系统长期战略配置（SAA）当前SAA策略与候选SAA 策略比较多种维度评判SAA策略效 果ESG情境生成测试业务指 标实现概率智能投决系统动态中期再调整智能投决系统战术择时TAA从SAA到TAA：将资产大类 建模进一步细分。细分后的 指数具有近似的财务特征， 例如（3-5年AAA级债）（10-15年AA级债）等BL算法的升级版动态熵 聚集算法，可将含有期限结 构的主观观点融入模型QDD赋能资产标的优选尽调端PART 2.4量化尽调系统（QDD）系统理念基于历史业绩根据历史收益率进行评级 根据历史的夏普比

27、率进行评级 根据历史的最大回撤进行评级基金评级一对一服务由财富顾问咨询了解基金根据客户需求提供投资组合及服务 人工追踪对比传统尽调现 有 尽 调 模 式工作效率低下服务针对性不强 客户覆盖率低 水平层次不齐历史业绩并不代表未来难以解决投资决策 难以把握客户需求难以满足多样化的需求算法定制存在问题量化尽调三懂：懂历史、懂风险、懂未来提供：量化尽调及投资决策服务未来预测标准化自动化智能化46AI+算法量化尽调系统金融产品基金1产品1产品2基金2多目标基金优选穿透式因子建模建模优选QDD层次分析法AHPAI策略分类收益预测模型主成分分析法PCA核心技术量化尽调系统功能系统价值：量化尽调系统旨在为投资

28、 者提供一套对市场上所有 金融资产的量化尽调引 擎，解决落实到资产标的 层面 “用什么”的问题帮助投资者处理海量金融 产品数据，借助量化尽调 系统处理信息更加完备和 高效量化尽调系统是投资者在 处理海量金融产品信息时 的最优助手4812345QDD多目标基金优选的目标函数是客户的效用函数最大化基于NDCG和机器学习的方法对基金的收益进行预测实现了多目标的基金优选，理论来源是层次分析法AHP基于AI的聚类和支持向量机SVM对基金的策略进行分类和风格分析QDD建立了基金的收益和风险的统计指标体系，体系基于多维度进行定义量化尽调系统功能亮点49基金画像30个 投资能力评价指标30个 风险类指标生成基

29、金评估 总分基金画像雷达图特色投资能力评价指标择时能力选证能力特色风险评估指标尾部风险 日下行风险 月下行风险 下行贝塔风险引入特色评价指标，用算法对基金进行投资能力维度与风险维度的全方位评价，得到相应指标的对应分值为投顾生成基金画像雷达图以及基金总评分，帮助投顾形成科学、合理的判断及决策量化尽调系统重点功能-基金画像量化尽调系统重点功能举例-基金画像基金评级，包括基金综合评价、多维度能力详细解读。基金诊断，通过基金的收益、风险、调整后收益指标的四分位排名箱体图，对基金进行诊断。基金评级基金诊断量化尽调系统重点功能举例-Brinson归因Brinson业绩归因模型，将超额收益在大类资产配置、行

30、业配置、个股选择等方面进行分解，如左图所示， 将基金的累计总收益（绿色）相对于基准收益（蓝色）的超额部分，分解为了资产配置效应（灰色）、行业 风格效应（橙色）以及择股效应（红色）。对于资产配置效应（左图中灰色曲线），右图展示了大盘价值型、大盘成长型、中盘价值型、中盘成长型、小盘价值型 以及小盘成长型总计六大类股票资产所分别贡献的业绩比例。可以看到，该基金经理偏好大盘成长型与小盘成长型股票。量化尽调系统重点功能举例-风险因子归因基于华尔街前沿理念的多因子分析框架，通过机器学习算法和前沿金融计量统计方法用一套固定的风 险驱动因子集合去对任意层级的资产集合进行建模，得到不同层级间系统、一致的建模。以

31、常见的通胀风险、利率风险、信用风险、市值因子为例，对市场上不同资产进行风险因子的分解。如上图所示，对某投资组合进行风险因子归因后，不同类别资产及股票类别下不同行业的配置、择股、择 时，统一由一套风险因子在不同时间的暴露敞口来解释。应用这一套风险因子分析框架，投资者投资的不再是具 体的资产，而是因子；风险管理也变成管理因子的暴露敞口。53基本信息管理基金尽调分析基本信息投资年限工作经历擅长类型管理基金管理基金列表任职期间业绩收益风险情况尽调分析多维度评价四分位诊断量化尽调系统重点功能-基金经理画像量化尽调系统重点功能举例-基金经理画像通过任职期间业绩走势、收益风险情况，评估基金经理所管理基金情况

32、。基金经理评级对基金经理投资能力、管理回撤的能力等多维度进行解读。管理基金情况多维度能力解读量化尽调系统重点功能举例-基金经理诊断通过所管理基金的收益、风险、调整后收益指标的四分位排名箱体图，对基金经理进行诊断。56D 组收益激进基金经理优秀基金经理风险保守基金经理一般基金经理B 组A 组C 组其中，X轴代表风险轴，越往右，代表风险越大；Y轴代表收益轴越往上，代表收益越高量化尽调系统重点功能举例-基金经理风格分析03案例介绍美银美林中心化投资引擎系统搭建思考美银美林具有强大的财富管理平台，金融顾问只需输入客户的相关资料，即可由总部研究部门制作完成相应的财富计划书；同时，客户的金融信息资料亦由总

33、部的研 究机构收集制作后存放至信息平台，通过财富管理平台传递给金融顾问。美林证券 依托总部强大的投研实力为基础，为高净值客户提供了”客户为中心”的专业理财服 务。中心化投资引擎系统Merrill One投顾团队Merrill Edge线上运营团队金融市场模拟与优化 算法库CIO量化团队、投研团队CIA系统尽职调查团队数据科学系统数据科学团队、数据运营团队三层架构团队（总 部、高级投顾、一 般投顾）借助系 统，更专业化服务 客户线上运营团队做好 Edge的开发、运 营、推广、维护CIO量化团队生产策略 与组合投研团队市场研究，生 成观点，攥写研报尽职调查团队借助 CIA系统完成产品 评级与推荐、

34、资产 尽调以及日常系统 维护数据科学团队进行数据科 学治理、有效挖掘各类数 据数据运营团队建立运营模 型，为各系统提供数据支 撑美银美林中心化投资引擎系统搭建思考1、投顾一体化平台1、为客户提供优质财富管理服务2、抢占并吸引更多的客户与管理资金3、降低人员培训成本4、快速提升投资顾问的专业能力2、线上服务平台美银美林推出了 Merrill Edge线上平台，并开发出多种智能化自助系统，如 MEGI ( 2017年2月隆重推出 )美银美林中心化投资引擎系统搭建思考3、驱动中心化投资引擎的金融市场模拟与优化算法库中心化投资引擎优势1、系统化，全资产，通用化模块2、结合最新研发成果，经常性迭代更新3

35、、丰富，强大，稳定的金融优化算法库 4、基于多重风险驱动因子，与市场动态结构实施一致的金融市场模拟针对金融市场模拟算法难点，提供优化解决方案1、金融优化算法对参数的误差非常敏感2、传统的优化模型无法涵盖路径依赖型投资目标3、多周期优化问题会带来“高维诅咒”( curse of dimensionality )5、结合分析软件，可视化交互与汇报。4、面向另类资产开发的CIA系统：是针对另类资产与非标资产FoF开发的功能强大的分析、存储、汇报一体化引擎系统功能1、存储与整合另类与非标资产（对冲基金、私募、风投、证券化资产）的各种数据；2、聚合多种智能分析板块；3、量化分解资产风险因子；4、大规模优

36、化FoF资产组合；5、辅助人工投顾与线上自动化平台的后台数据库、数据科学家团队数据团队：运筹界明星级团队Decision Support Modeling，获得运筹界“诺贝尔”奖Franz Edelman Prize, Wagner Prize1、底层大数据整合打通，应用层面支持2、强大的智能获客留客辅助3、上千个推荐模型与预测模型轮转，collaborative filtering 自动更新4、Monte Carlo 模拟机器，服务任何营销策略的优化决策5、用户画像，金融图谱整合，基础底层数据分析6、智能辅助投顾模拟流程美银美林-GBI Index美林建立基于目标投资的机制，可以真正掌握客户

37、需求，在兼顾客户个性化投资需求的同时，以index investment的方式，达到规模化计算和节约成本的目的。Funding Ratio优于其他Goal-based InvestmentBlackrockfactor-based investingBlackrock于2019年收购巴克莱银的公司Barclays Global Investor，BGI采因投资的式，该 交易将创建个独且完全集成的资产管理公司，管理的资产总额超过2.7万亿美元。因投资策略Blackrockfactor-based investing某国内大型金融机构科学投顾系统科学投顾系统基于对投顾业务数据与客户数据的测量、分析

38、与建模，智能展示每个投顾的业务画像和客群画像，帮助后台了解投顾服务客户的多方位情况，智能展示针对每个投顾名下客户的客户全景图，形成“秒懂”客户，“深懂”客户等报告工具，帮助投顾快速了解客户的资产、盈亏、持仓、交易等情况，提供财富管理和资产配置建 议。某国内大型金融机构科学投顾系统业务背景与需求：方案总览：!高净值、传统客户需要高质量、仪式感的理财服务。投资顾问理财能力和理财技能上需要培训 与提高。投资顾问不能迅速抓住客户需求，难以实 现高效营销和高质量的服务。服务流程冗长，服务时间较长，较难覆盖大量客户，难以实现精准营销。总部投资能力与业务目标难以有效进行输 出，实现对下属分支机构人员团队的目

39、标 导向管理。价值数据：人机结合，通过科学投顾系统进行业务开展，实现高效精准 营销。懂客户，从客户需求出发，从需求端出发制定营销策略和服 务策略，满足客户高质量、仪式感理财需求。懂产品，科学方法优选与组合产品，从供给端出发提供优质 产品和组合。懂业务，将总部业务目标有效分解，对人员团队高效管理。#覆盖投顾1800余人，覆盖率超过90% #服务客户800万#2019Q1投顾渠道基金销售量提升100%#降低投顾人员对专业技术的依赖，降低培训成本，形成标准化 专业服务体验#投顾人员服务效率提升300%某国内大型金融机构线上智能投顾系统在客户为中心的财富管理业务升级的需求下，以及“资管新规”与“投资者适当性管理办法”的新监管形势下，金融机构都需要科学化系统化的财富管理方案。财富引擎科技利用核心引擎模块，提供智能财富管理系统的解决方案，支持从个性化产品推荐， 智能资产配置方案，到目标导向金融规划的全方位财富管理功能。财富画像财富体检流动性资产（消费需求）补充信息用户画像目标推荐基于个人规划的 财富管理方案金融产品超市投资性资产