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技術還將為金融帶來什么？

技術賦能金融，使得金融具有了“普惠”的能力，要進一步追問的問題是，技術究竟在哪些方面，怎樣為金融賦能？

有一個常見的誤區是普惠金融意味著誰都可以做金融，這也是前兩年互聯網金融行業泥沙俱下，魚龍混雜的原因之一。 實際上科技+金融的普惠金融意味著接受金融服務的門檻不斷下降，但同時提供金融服務的門檻卻不斷升高：精準，實用，高效，和個性化的金融服務將是未來客戶對金融機構服務的要求。

毋庸置疑，數據獲得，計算等技術能力將是決定金融服務能否“精準，實用，高效，個性化“的關鍵。換句話說，技術將決定金融服務的深度和廣度，也決定金融機構的競爭力。

從目前的情況來看，幾家大的互聯網平臺的數據獲得能力已經變得非常強。隨著數據的沉淀，在海量挖掘數據規律的過程中，云計算、大數據、機器學習，AI等技術發揮了關鍵作用，智能化的金融服務開始顯露崢嶸。其中的道理很簡單——深刻了解用戶才能給予用戶更好的金融服務。

提供金融服務要解決產品與投資者風險偏好的匹配問題。而投資者的風險偏好是一個非常主觀的判斷，在時間緯度上有具有動態變化的特征，所以金融機構很難精準，實時地了解投資者的風險屬性。

比如說，資管行業中的理財服務一般分為投前、投中、投后幾個步驟，目前金融機構一般在投前給用戶做推薦，用戶購買完就結束了。用戶的體驗沒有能反饋回來，為金融機構吸收并應用到后續服務中去，即并沒有實現一個信息交流的閉環，因而帶來了很多用戶體驗上的問題或困境。

如果引入基于AI技術的智能算法，則金融機構可以實現投前給用戶提供投資預判、投資教育，幫助用戶發現機會；投中，根據用戶的風險偏好、當前持倉等，推薦合理的配置方案；投后，還可以提供跟蹤解讀、行情分析這些售后服務。

換句話說，因為技術已經幫助我們實現“觸達”無所不在，因此金融服務也可以從“一次性的購買”轉變為“全方位的即時服務”，從而形成金融機構和客戶之間的信息閉環，優化客戶體驗，提升用戶的交易轉化率和留存率。

算法力量的強大是遠超出預期的，螞蟻金服做過測算，一款產品從曝光到交易，過去一萬人中間，只有27人會下單，但經過算法干預，現在會有54個人直接下單，轉化率直接提升了99%。

而從用戶角度而言，人類的行為偏誤（如不愿意止損的“處置效應”，容易跟風的“羊群行為”，固執己見的認識偏差等等）會經常影響投資決策，而在很多時候，“算法”其實比客戶更了解自己的風險偏好，在大量的沉淀數據基礎上，可以通過復雜算法進行產品與用戶之間的匹配。

和電商中的“相關推介”比較類似，精準的匹配可以幫助用戶輕松準確的找到自己適合的金融資產，提升商業鏈路的效率。AI算法在資管行業的應用場景遠不止于此。由于信息閉環的存在，所有信息都能被反饋記錄，產品在交易過程中的波動，風險，收益可以更好的被掌握和研究，然后反饋到策略部門進行優化。

技術在解構，也在重塑我們的時代。對于數據驅動的金融行業來說，這個跨越顯得尤其重要，路徑也格外清晰：從數據挖掘轉向數據支持的智能驅動。

數據和算法不僅僅是展現金融業務的發展情況，更可能在閉環和交互的過程中發數據背后隱藏的價值，逐漸向個性化，智能化的金融服務方向發展。

真正“以人為本”的服務，從來沒有離我們這么近在咫尺過。

2007-08年的金融危機之后，著名的金融學者，諾獎得主羅伯特·希勒曾經寫過一本書叫做《金融與好的社會》，反思金融做對了什么，又做錯了什么——我們今天看到，科技+金融的發展路徑已經出現：

新興科技與金融的融合正成為一種不可逆的潮流，用科技的能力降低成本，提高效率，使金融服務更多人群，讓金融創新回到金融的初心， 去幫助人類突破自己面臨的約束條件，在不確定性的未來中追求更大程度的自由。

這是可見的金融的未來——因為技術的賦能，金融得以為人類提供創造好的服務，為更多的人提供夢想的杠桿。金融與好的社會將不僅僅是停留在紙上的語言，技術使這一切成為“正在發生的未來”。

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