这个问题可以用一句话来概括。你找或是不找，金融科技公司的潜在用户就在那里，在传统金融机构里。

　　对于金融科技从业者而言，真正要做的事情是怎样通过技术与金融的结合升级金融服务，进而把传统金融服务的用户或是渴望得到金融机构服务的用户吸引过来。

　　中国有一个快速增长的中产阶层，虽然中产的财富定义在当前还有许多分歧，但是可以肯定的是，在“资产荒”的市场环境中他们缺乏优质的金融服务，他们大量的需求远远没有得到满足。如果金融科技能够很好的满足他们的金融需求，相信客户不是问题。

　　一、科技带来金融服务的提升，以财富管理为例

　　1、用户体验提升

　　关于财富管理服务，可能我们大部分投资者都没有接触过。因为如果想要享受私人财富管理这类服务，在传统金融机构至少需要100万元的投资门槛，但可能只是获得一些理财产品的推荐，当达到500万元的投资门槛之后才能够获得更多的增值服务。若要享受顶级的财富管理服务，门槛要在千万元的级别。

　　其实从财富管理的本质而言，其业务形式从中世纪诞生以来就没有发生过重大变化，其基本流程——理解客户需求、提出解决需求的方案、完成方案所需要的交易，为客户重新调整方案。

　　执行和调整的绝大部分工作由人工完成，也正是因为这样的形式，财富管理的服务往往意味着高门槛，高费率和耗费时间的沟通。毕竟一个私人银行家无法为更广大的投资者提供优质的服务。

　　欧洲中世纪的金融家

　　金融科技通过技术的升级，可以大幅降低财富管理业务的人工成本从而提高用户的体验。Robo advisor 的先驱者Wealthfront和Betterment 就率先将投资门槛从100万美元，费率在1%-2%的财富管理业务降低至投资门槛5000美元，费率只有0.25%。非常高效地解决了中产家庭渴求的财富管理服务。

　　无论是中国还是美国，财富管理的需求是同样的，中国有着数量庞大的中产家庭，需要金融科技为他们开发出更好的产品，解决他们最急切的金融需求。

　　2、把人的影响降到最低

　　刚才提到，一个世纪以来为投资者进行财富管理决策的主角都是人。但是在全球金融市场高度联通高度发达的今天，人对于投资的经验显得越来越无力。在全球数百个金融市场中，有海量的因子影响资产价格的表现。数据变量越多、维度越丰富、相关关系就越复杂多变，这已经远远超出了人脑的处理能力。

　　关于人在投资决策中的作用，我想最著名的案例就是巴菲特的赌局了。2005年，巴菲特立下100万美元赌局：以10年为期，对冲基金的表现能否跑赢标普500指数。2008年，一位对冲基金的合伙人选择了5支对冲基金构成组合，欲与巴菲特一决高下。九年时间过去了，标普500指数基金的年化回报率达到了7.1%，而冲基金组合年化收益率却只有2.2%。

　　因此，在进行长期投资的时候。最好的方法是把决策权交给机器算法去获取市场的β收益，而非基金经理，因为绝大多数的基金经理都无法长期跑赢市场。

　　而算法可以通过大数据配合现代组合理论，资本资产定价模型，三因子模型等，为投资决策获取精确的结果。这个结果并不是依靠数据预测事件去赌某一类资产的涨跌，而是在把握市场数据的前提下，产生“大概率盈利”、“小概率小回撤”的资产组合，进而获得长期稳健的收益。

　　3、场景化投资的实现

　　每个家庭都有各自不同的境况。无论是刚刚组建家庭、迎接一个新的生命，还是准备退休的生活。相关的财务方案都会有相应的改变。无论是投资组合的策略变化，或是家庭保障的规划。在金融科技的范畴中，都需要算法来满足人生中不同阶段的金融需求。我相信在不久的将来，金融科技在财富管理方面的应用，会做到像每个家庭的财富管家一样，通过对用户的家庭，收入，负债和财务需求的分析，能提早满足每个家庭的金融需求。

　　当一家金融机构通过科技的升级，真正解决了用户的需求时，潜在用户转化为真正用户也就不是问题了。

　　二、金融科技与用户是怎样相互吸引的？

　　当前，国内的金融科技尚处在起步阶段。以金融科技+财富管理为例，哪些特性是投资者最为关注的呢？通过我们的调查，结果是这样的。