大摩怎样用机器学习帮顾客理财？百年老店也要用上智能投顾了

2017-08-04 13:30 来源:量子位 操作系统

原标题：大摩怎样用机器学习帮顾客理财？百年老店也要用上智能投顾了

李杉 编译整理

在金融公司里，一套自动化投资建议系统，被称作“智能投顾（robo-adviser）”。虽然业内没有人喜欢这个词，但它仍在快速发展。

今天我们来谈谈摩根士丹利在这个领域的最新进展。

摩根士丹利创立于1935年，在面向散户的投资服务领域一直口碑不错。该公司有1.6万名理财顾问，他们历来都通过面对面或电话等传统方式与投资客户保持密切关系。

然而，该公司知道这些劳动密集型渠道会对其发展形成制约，而且主要吸引年龄较大的投资者——根据德勤的调查，美国整个财富管理行业的客户平均年龄超过60岁。

所以，摩根士丹利的财富管理业务部门多年以来一直在开发“下一步最佳措施”系统，以便帮助理财顾问更加高效地提供建议。第一版系统使用基于规则的方式来提供投资选项，但现在的新系统已经部署了机器学习技术，可以根据客户偏好来匹配投资建议。

理财顾问目前需要追踪的投资选择很多，而且，如果市场上发生重大事件——例如英国脱欧公投导致英国股价下跌——理财顾问也不可能在短时间内亲自联系所有客户。

摩根士丹利的“下一步最佳措施”系统关注三个目标——

其中第一个，是智能投顾领域常见的目标，也就是为客户提供一系列投资分析和选择。

现有的多数机器建议都会严格限制为被动投资渠道，包括共同基金或ETF基金。如果客户愿意，摩根士丹利的系统也可以提供这种建议，但也可以根据该公司的研究结果推荐具体的股票和债券。

理财顾问可以通过系统获得一些参考建议，然后借助自己的判断决定是否将其提供给客户。

该系统的第二个目标是提供操作预警，包括追加保证金的通知、现金余额过低预警，或者在客户的投资组合出现剧烈波动时发出通知。其中还有可能包括金融市场的一些值得注意的事件，例如上文提到的英国脱欧公投。

理财顾问可以将个性化的文本与通知整合起来，通过多样化的渠道发送给客户。

最后，j2直播，摩根士丹利的这套系统还包含生活化的内容。例如，如果一名客户有孩子患有某种疾病，系统会向其推荐当地最好的医院、学校和应对这种疾病的理财方式。

其他智能投顾系统并不提供这种生活化的内容，但这些内容却有助于在客户与理财顾问之间形成信任和增值关系。

当然，系统本身的功能也很重要，但部署方式同样对其能否成功有着很大影响。摩根士丹利在推出过程中表现得非常谨慎，而且善于观察，对各种变化的态度也很开放。多名理财顾问都参与了这套系统的设计过程。

该系统的开发已经完成，目前正在测试，今年9月将面向500名理财顾问推出。

该系统的开发团队由摩根士丹利首席数据和分析官Jeff McMillan领导。他们知道，要让理财顾问使用这套系统并非易事。理财顾问以往都很依赖自己的经验，他们起初无法理解这套系统的运作模式。

“下一步最佳措施”项目最初主要通过理财顾问进行协调，但客户也可以获得新的在线信息。摩根士丹利计划最终推出纯数字化版本。愿意使用纯数字渠道的用户可以获得费用优惠（他们中的很多人应该都是千禧一代）。

为了帮助这些客户，并在理财顾问使用系统的过程中与之配合，摩根士丹利将招募一批与智能投顾配合工作的员工，专门通过呼叫中心提供这套系统的使用建议。

McMillan强调称，人类仍将在财富管理中扮演重要角色。他说：“在可预见的未来，这样的系统将对顾问与客户之间的人际关系形成补充。在整个行业内，人类与机器混合的模式已经取得了很大成功。人类可以理解背景信息，应对客户情绪，还能处理不同的数据集。他们仍将在理财咨询行业扮演非常重要的角色。”