董莉
陳彤去美國考察的線路發生了很大的位置變換,以前去美國多數去的是東部,像波士頓,紐約等大金融機構集中的地區,但是現在則更多的是去硅谷這樣的科技新貴地帶,“為的是學習它們的科技。”易方達基金副總裁陳彤本科學的是通信專業,讀博士雖然改攻金融,但是本科專業對他影響很大,一直以來他都沒有停止對技術的熱愛。
今年4月,陳彤又去了硅谷,這一次考察的是熱門的大數據,他明顯感覺到擁有數據源一方很容易變得更有影響力。“我感覺會代替研究和投資的,就是做機器學習和大數據開發,這方面美國已經開始了。”
中國基金業協會發布的2015年中期資產規模排名榜單顯示,基金母公司(不含國內和香港子公司)資產規模排名也隨之出爐,四大基金公司突破5000億元大關,易方達基金母公司規模達5226億元,是唯一一家能同時在公募基金,專戶和母公司資產規模均排名前三的基金公司。
“我們能取得這樣的成績,技術起到了很大的作用,在系統、銷售、客服,特別是投資業務等方面有很多新興技術的應用。”陳彤說。
互聯網淵源
易方達基金與互聯網的淵源要從公司取名說起,2001年4月17日,易方達基金公司成立,創業團隊當時就認為互聯網是未來的發展方向,于是先確定英文名為EFUND,再依據英文發音翻譯成中文“易方達”。
而易方達在互聯網金融方面起步可以上溯到2003年,彼時易方達是基金業第一批提出做基金電子銷售的企業。2004年,有4家公司開展了電商業務,成為第一批接觸電商的基金公司。
到了2013年,易方達基金成立了專門的互聯網金融部,開始與當時的阿里金融、騰訊等互聯網大咖合作,先后上線淘寶基金網店,成為騰訊理財通上線的4只貨幣基金之一,上線京東網店,也與中國銀聯推出企業版余額寶——銀聯商務“天天富”等。同時還開發了自有的電子商務理財App“e錢包”,掀起對接互聯網金融新浪潮。
2013年6月余額寶誕生前,與互聯網談合作是基金公司的電商部產品經理,之后幾乎外部合作都由副總級以上的高管出馬,余額寶讓基金整個行業都意識到,客戶群龐大的大互聯網平臺并不多,誰能搶先和平臺簽訂合作協議,誰就能占領先機。易方達基金高層就在余額寶誕生半個月后奔赴深圳到訪騰訊總部,商討與財付通的合作事宜。
進入2015年,易方達基金更是動作不斷。
2月6日 順豐速運上線電子錢包,與易方達基金獨家開發了 “順手賺”的理財工具。3月30日,浙商銀行聯合易方達基金推出“增金寶”貨幣基金。5月11日,與小米金融合作推出貨幣市場基金理財產品;早在2013年年底,易方達基金即已和小米就合作進行接觸。2014年4季度,在綜合考慮基金管理能力、技術開發團隊、相關業務支持能力等因素后,小米和易方達最終敲定合作,2015年3月在MIUI開發版以小范圍上線的活期理財獨家對接易方達“天天理財貨幣A”。5月12日,在理財通平臺首次上線對接的指數基金為易方達滬深300ETF聯接,在微信和手機QQ上,均可通過理財通直接買賣該產品。
值得一提的是,行為金融學和語義分析的應用,以及人工智能,大數據等技術的發展,為基金業的發展和創新提供了新的想象空間。
大數據的挖掘功能把許多看似不相關的內容科學地進行組合分析,將數據、信息處理轉化為知識,擴大人類的理性,輔助經濟行為和決策。南京財經大學中國區域研究中心首席研究員陳志龍撰文表示,與傳統指數基金相比,大數據指數基金對市場熱點主題的跟蹤性更強,換手率更高。從行為金融學的角度分析,投資者情緒將會在一定程度上影響未來股價的短期走勢,因此與傳統指數相比,大數據指數具有較強的前瞻性和預測性。
目前,易方達基金與互聯網巨頭做了一個大數據的項目。具體合作上,互聯網巨頭相當于一個數據源的角色,通過行為金融學,把微博上面對上市公司的評價直接從文本翻譯成各種量化的帶正面反面評價的數據。易方達基金主要是做投資方的數據處理,找到其中有哪些數據可以用于指導投資,然后去建模。
“我們首先要提出要求,要什么數據,拿到數據之后我們還要思考怎么使用,就像是菜買回來要思考怎么搭配,怎么把菜炒出來。”陳彤說,“但是,數據源并不是我們的專長,我們的專長在于從投資的角度去分析這些數據,然后構建投資的組合。”
易方達基金采用的模式是和有相關數據源的公司合作,“很多公司擁有非常多的大數據,它們只是不知道怎么去使用這些資源,所以我們就負責這部分的工作。”
大數據處理需要一套較為復雜的系統,通過回歸分析、因子分析等方法把重要的變量篩選出來。陳彤也表示,目前在中國,完全基于大數據的策略還沒有。更多時候,大數據是作為一個重要因子,給事物分析提供一種參考。
銷售的“技術”
一直以來技術應用多數是在渠道方面,在銷售的方面應用得比較少。而易方達基金已經從銷售端開始,包括渠道端做了很多相應的技術改造,例如建立數據庫,做好分類,以及客戶數據挖掘,以便于發送銷售信息時可以更便捷精準地找到客戶。
早在10年前,易方達基金開始基于自身的業務需求和問題開發相應的系統和軟件,現在大量的系統都是自己研發。
兩年前,易方達基金在市場部設立了一個專門的小組負責業務需求收集和分類梳理,另外也有專門的數據挖掘崗位,設立的初衷是想做客戶分類和產品設計多樣化。
“當我們發短信給客戶推介一些相關產品時,如果沒有做客戶篩選模型,就要多發5到8倍的短信,但是效果和只發給篩選出來的客戶是差不多的。做了數據處理后在免打擾和費用方面就具備了優勢。”陳彤舉例說。
另外,易方達基金也在通過數據分析和建立模型,嘗試通過技術手段找出客戶流失的原因,提供一些相應的服務把客戶留住。
比如,在墊資做T+0的時候,陳彤他們就發現一個問題:會有打新股客戶離開,隨之帶來兩個壓力。一個是墊資額的壓力加大。第二個壓力是,在打新股中可以打中的非常少,沒有打中的客戶可能就直接流失了。“那么我們通過數據分析建立模型,知道哪些客戶流失是屬于這個原因,系統計算完之后會直接發送推介短信,例如我們推介哪些股票,收益是多少,這樣客戶會回來的機會就很大,效果還是非常明顯的。”陳彤說。
5年前,易方達基金的機構銷售規模大概是200億元,5年后是達到了2000億元,交易筆數以每年翻一倍的速度在增長。“我們也不斷地改進系統,依靠系統提高速度,通過很多技術手段去改進工作,使銷售在行業內保持了一個領先的位置。”陳彤表示,目前,易方達基金已經把銷售流程系統化。
這兩年,易方達基金還花了很多精力在客戶服務系統的提升上。客服系統去年平均每天的服務量大概是800次~1000次,而今天每天的服務量達到10000次 甚至更多,量的飆升對服務質量提出了挑戰。除了外包之后,易方達基金借鑒了一套銀行在用的機器人系統,將很多簡單的請求分發給機器人完成,而且它本身有一定的學習功能,可以處理的請求以后會越來越多。
目前,易方達基金從事互聯網金融的團隊就多達100人,并且配備了行業資深的解決方案專家團隊,其技術實力已經能夠兼容目前市場上全部的TA系統。
一個公司的系統決定了它的競爭力。基金行業IT的投入比較少,有資本金的問題,也有意識的問題。因此,借鑒了很多其他行業的經驗,早在7年前,陳彤就考察過平安位于上海張江的后援中心 ,最近,他還去了平安的互聯網金融先鋒隊陸金所。
“對一個東西覺得受不了,我就會立刻去改進它。”最近,除了科學管理和客戶服務,陳彤還在關注機器學習方面,“感覺這塊以后對銷售還是會有一定影響的。”