財富管理行業中大數據的應用探索

車政璘

(中國民生銀行股份有限公司長春分行 吉林長春 130000)

財富管理屬于金融服務范疇，通過財富管理為客戶制定完善的財務規劃，在現代科學技術的推動之下，我國財富管理模式不斷完善升級，從傳統的管理方式逐步實現了數字化管理。在大數據技術應用之后，財富管理行業的管理理念、管理方式都發生了巨大轉變，實現了金融信息數據化，財富管理師利用這些大數據合理規劃，降低財富管理的風險，創造出更高的經濟效益。因此，現階段銀行應充分發掘大數據技術的優勢，轉變管理模式，提高財富管理效率。

1 大數據技術在金融機構財富管理中的應用現狀

1.1 在國有銀行中的應用

財富管理是一種金融活動，與金融機構有著密切的關聯。在我國處于主導地位的金融機構當然是銀行，目前我國有工、農、建、中、交五大國有銀行機構，再加上郵政儲蓄、農村信用合作社等，這些銀行機構都有著非常雄厚的資金實力和龐大客戶群體，而且在金融理財領域都有著非凡的影響力與良好口碑，這些銀行機構的營業網點遍布全國，得到客戶群體的信賴。傳統的財富管理方式主要是提供各種存款業務，部分銀行也在推銷本行的理財產品。財富管理業務的開展也是緊緊圍繞這五大銀行或者其分支機構來完成的。但是從大數據技術的應用現狀來看，這些國有銀行在新興技術應用方面略顯不足，財富管理業務缺乏創新性，數字化發展速度緩慢，無法應對新科技所帶來的沖擊，在這種情況下很多客戶流失。

1.2 在股份制銀行中的應用

除了五大銀行外，我國還有很多股份制銀行，在金融領域中占據著非常重要的地位，與五大銀行相比雖然其規模不大，但是相對靈活，資金來源呈現多元化的特點，背后都有著雄厚的資本支持，成為金融界不可或缺的中堅力量，與國有銀行之間展開了激烈的競爭，在財富管理上也有自己的優勢。這些股份制銀行充分展現了其靈活的特點，用優厚的待遇引進大量的金融精英，充分挖掘政府的政策紅利，運用大數據技術獲取金融行業的市場數據、行業指數、客戶投資情況等，通過科學的分析后指導財富管理，因而贏得了許多優質客戶的信賴，特別是青年群體。還有些地方商業銀行，由地方國資委進行控股，在地方政策支持方面更是占得了先機，運用信息化技術、大數據技術建立自動化管理平臺，眾多青年客戶群體可以利用終端進行自主操作，借助自動化平臺實現自主財富管理。比如中信銀行、華夏銀行、招商銀行等都開發了屬于自己的手機App，通過App軟件，用戶可以進行24小時在線操作，而且提供免手續費的服務，吸引了更多的客戶資源，在財富管理行業中逐步擴大了自己的市場。

1.3 在虛擬金融機構中的應用

上述所說的銀行機構都屬于實體金融機構，隨著互聯網技術的發展，一些互聯網金融平臺應運而生，這些機構在大數據技術的應用方面更具優勢，引領著社會財富管理的發展，轉變了人們財富管理的觀念與方式。在互聯網金融模式下，各種財富管理方法層出不窮，使金融行業發生了巨大改變。目前互聯網金融公司主要有螞蟻金服、京東金融、微眾銀行、陸金所等，其中螞蟻金服提出了“讓信用等于財富”的口號，借助大數據技術、云計算技術搜集、整理旗下電商平臺用戶的信用數據，推出了支付寶、余額寶、招財寶、螞蟻聚寶等金融平臺，吸引客戶開通網商銀行、花唄、借唄等業務，引導大眾消費方向、理財觀念，受到眾多網絡用戶的喜愛。同樣京東、微眾等金融平臺也提供與之類似的金融借貸、理財業務，成為財富管理行業的強力對手。

2 財富管理中存在的現實問題

2.1 數字化模型分析缺乏深度

在大數據應用背景下，金融機構的財富管理環境已經發生了很大變化，特別是在經濟增長的刺激下，人們的財富需求快速增長，此時數字化模型的重要性得到凸顯。不過，從當前大數據技術的應用現狀來看，雖然已經建立了數字化模型，但是對數據的分析能力還比較欠缺，而且缺乏深度，使大數據技術的作用得不到有效發揮，具體表現在三個方面：一是雖然建立了數字化模型，但是模型的數據分析能力達不到，模型體系不完善，因此在財富管理數據分析中無法真正發揮出其應有的價值。二是數據分析缺乏精準性，分析要素比較單一，無法滿足財富管理對數據精準度的要求。三是金融機構財富管理體系不完善，在制定投資預期目標時出現偏差。基于這幾個方面，財富管理的數字化模型分析缺乏深度，也就達不到財富管理預期的目標。

2.2 金融機構業務整合能力欠缺

隨著市場經濟的快速發展，人們的財富管理需求日益增長，在這種情況下金融機構應對一些金融業務進行有效整合，以提升財富管理的效率。但是，實際情況是金融機構缺乏完善的金融業務體系，對于金融業務的整合存在很大難度。首先，有些金融投資行為是為了投資趨利，而不是為了發展實體經濟，這種思想的存在阻礙了金融業務的整合發展。其次，金融產品類型與內容無法滿足客戶財富管理多元化的需求，現有的金融產品與金融業務的開展出現較大短板。金融業務得不到規劃整合，無法有效防范金融風險。

2.3 財富管理服務質量有待提高

目前，財富管理市場正逐步向精細化的方向發展，市場需要更高的服務質量，在這方面金融機構顯然做得還不夠，表現為整體的服務質量欠缺，無法適應快速增長的服務需求(見圖1)。一是在金融服務中缺乏創新，精細化服務的理念并沒有得到落實。二是在財富管理服務中主觀能動性欠缺，被動服務的現象普遍存在，無法滿足日益增長的服務需求。三是財富管理服務人員綜合素質不高，面對大數據技術的運用表現出能力不足，專業水平欠缺。

圖1 財富管理服務培訓內容示意圖

3 大數據背景下的財富管理措施

3.1 加快數據分析型金融服務的建立

一些資金實力雄厚的客戶希望得到一對一的金融服務，這時候信息不對稱引發的問題就比較突出。在這種情況下，基于大數據技術的數據分析型金融服務體系需要快速建立，利用大數據技術強大的分析能力，為客戶提供更加精準的金融分析服務，以滿足不同客戶在財富管理方面的不同需求。在當前時代背景下，數據分析型金融服務能夠適應市場發展，保證了財富管理的服務質量，與當前財富管理市場的發展需求完美契合。在大數據時代，強大的數據分析能力能夠在精準服務中發揮重要作用，使財富管理的效率、管理質量都得到提升，從而推進財富管理市場的健康發展。大數據技術的應用為財富管理行業帶來了機遇，在新的管理理念中加快數據分析模型的建立，面向不同客戶提供精準的財富管理服務，推動了財富管理的健康發展。

3.2 加快金融業務的快速整合

為了拓寬金融機構財富管理市場，應加快金融業務的優化整合，優化金融產品的布局，利用大數據技術對市場資源進行系統性的、專業性的分析，更好地了解市場，明確客戶的財富管理需求，并精準導入服務管理模型，為客戶提供合適的、優質的金融產品，從而提高財富管理質量。利用大數據技術做好市場分析，在相關產業的核心領域對金融產品服務進行梳理優化，以順應財富管理市場的發展需求。一是面對金融市場日益增長的財富管理需求，金融機構應做好規范，以市場需求為導向，為客戶建立“VIP”服務模式，滿足客戶財富管理的需求。二是在整合金融業務的過程中立足于金融市場的發展需求，科學地做好金融產品開發，為客戶提供更好的金融產品。三是在傳統金融服務的基礎上，按照國家的相關要求做好金融業務的整合，在滿足不同客戶需求的同時，還要符合金融市場發展規律。

3.3 提高財富管理服務質量

財富管理的起點是了解客戶的需求，為客戶提供合適的金融產品。在大數據時代加速財富管理數字化轉型，利用人工智能技術從穿透性、多樣性、時效性等維度詳細了解客戶的財富管理需求，從而制定具有個性化的金融產品與金融服務，給客戶帶來極致體驗。服務人員也要提高自身的職業素養與專業技術水平，為客戶提供全方位的服務。利用大數據技術做好市場信息的深度挖掘工作，借助大數據分析與算法交易，為投資客戶自動化匹配最優的財富管理組合。在大數據技術的支持下，數字化管理系統可以同時為更多的客戶提供專業性、個性化的服務，并且利用深層次的數字化模型建立面向未來的組織架構關系，全方位提升金融系統的服務能力。在財富管理服務中始終堅持服務質量為導向的理念，財富管理人員要樹立正確的價值觀，秉持正確的職業操守，在金融市場數字化轉型發展的過程中提高自身的職業素養，推動財富管理市場的健康發展。當前數字化轉型初期，數字化技術并不能完全替代人工服務的優勢，也缺乏服務的經驗，因此數字化轉型步伐不能太快，還要考慮到市場的發展現狀。同樣，財富管理行業也面臨著巨大挑戰，客戶對財富管理的理念理解不夠透徹，財富管理的專業化水平、市場運作機制都不完善，更需要金融機構為客戶提供專業化的服務。

4 結語

當前社會進入了大數據時代，財富管理市場面臨著數字化轉型，金融市場體制需要進一步完善，從而為投資理財客戶提供更好的金融產品和優質服務。本文首先對當前我國各大金融機構的大數據應用現狀進行了系統分析，指出財富管理工作中存在的不足，并提出了完善財富管理的相關建議，希望金融機構以大數據技術為載體，對財富管理進行優化整合，為客戶提供更好的金融產品與金融服務，提高財富管理效能。對于金融機構來講，在財富管理數字化轉型期間，要堅持以市場為導向，規范財富管理市場環境，充分發揮大數據技術的優勢，利用其強大的數據分析能力，做好金融產品的整合，利用數字化管理優勢，全面提高財富管理效率，為財富管理市場的健康發展提供保障。