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互联网金融出路在哪里？大数据用户挖掘告诉你
&&& 本文首发于微信公众号：数据猿。文章内容属作者个人观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。
　　中国传统金融覆盖面低，融资难、融资贵，资金配给效率相对低效，利润比较高，发展到现在已举步维艰，而网时代的到来以及与+的有机融合发展出了诸如众筹、P2P、第三方支付、数字货币、大数据金融、信息化金融机构、金融门户、股票基金等等业务模式
来源：数据猿 作者：杨胜利
　　互联网金融盛极一时，背后却是烧钱做推广，用户转化低
　　中国传统金融覆盖面低，融资难、融资贵，资金配给效率相对低效，利润比较高，发展到现在已举步维艰，而移动互联网时代的到来以及与互联网+的有机融合发展出了诸如众筹、P2P、第三方支付、数字货币、大数据金融、信息化金融机构、金融门户、股票基金保险等等业务模式。
　　某一个新事件的发生或者是网络上对某支股票的热议都在很大程度上左右着金融实践者们的行为，同时进一步影响着股市变化的趋势，除了金融体系本身的差异，掌握用户信息对金融企业而言变得尤为重要。
　　有不少公司，除了传统PC端渠道外都会选择APP，并花费大量的市场费用去推广、安装、激活获取用户，而最后发现付出巨大推广成本后获取到的流量、用户转化率极低，甚至无转化。来自企业的共同苦恼是：我的用户在哪里？究竟那种方式能够获取到高质量用户？如何引导潜在用户？
　　竞争市场硝烟四起，获客成本扶摇直上
　　随着互联网移动互联网竞争的白热化，金融类客户产品同质化以及市场推广衰变效应，盲投，传统的推广方式获客成本不断增加，而用户质量不断下降。随着羊毛党，作弊越来越严重，以及现有用户如何激活，金融企业破局迫在眉睫。
　　某金融贷款客户市场部负责人赵先生说：随着互联网竞争的不断加剧，大型互联网及金融机构间并购整合与资本运作日趋频繁，获取优质用户成了互联网金融企业能否长期发展的先决要素。
　　在竞争白热化的金融领域，我们尝试通过不同的推广手段来获取用户，但到后期发现获客成本太高，而且质量太差，与其投入相比回报率极低，如何在竞争日益激烈的市场环境中获取先机，dsp、信息流、app推送以及媒体广告位充斥着大量的假用户以及羊毛党，如何找到强需求的目标用户？
　　某应用客户运营部负责人刘小姐反映：虽然股票市场这两年不温不火，但并不影响股民的热情。在线下和互联网行业已经相对成熟的领域，在移动端的竞争也是如火如荼。
　　从最早的YY房间到QQ群营销再到现在的SEO、信息流、媒体广告位，用户群越来越细分，获取用户越来越难，中国股市投资者数量突破2亿 14人就有一人炒股，产品同质化以及政策影响，一个新客的获取成本从100飙升至300，仍无转化，如何准确把握用户对我们来说是一个难点。
　　从大数据视角看金融用户挖掘，一切变得迎刃而解
　　在本次案例中，笔者邀请到比邻弘科万智华分享金融大数据精准营销的实战案例。比邻弘科是一家大数据企业服务公司，专为汽车、母婴、金融等企业提供大数据解决方案，在金融用户挖掘上有自己独到的优势，通过大数据精准挖掘，可以产出比任何渠道投放更高质量的用户，带来更高的转化率。
　　“提高转化，降低成本”是金融客户的核心诉求，比邻弘科旗下微准潜客挖掘工具，正是基于对用户数据库的研究与分析，实现对目标用户与潜在用户的精准锁定，帮助企业节省沟通成本，提高销售转化，并基于对用户更深层的解析，为企业提供市场决策支持，从而提升企业核心竞争力，这正是金融品牌客户想要的效果。在实际操作中，比邻弘科确立“大数据三步引流”策略帮助企业快速引流。
　　第一步：对目标用户、潜在用户数据深度挖掘，并建立用户画像
　　用户挖掘，简而言之，即通过大数据技术找到金融产品的用户群。比邻抽取用户样本（品牌相关用户、竞品现有用户等），设立数据挖掘维度（消费水平、年龄分布、性别比例等）。最终对目标用户和潜在用户进行深入挖掘，并形成一系列分析数据：
　　1、消费偏好：从目标用户消费偏好分析，显示出消费者对“购物、美容、美食、时尚”等有明显偏好，经常关注、浏览、并产生消费。
2、人群特征：目标用户年龄大多分布于80后、90后，合占96%，未婚占比七成，性别上男性明显偏高（73%），地域分布上，各城市中北京、广东、上海居前三位，三城市占到51%左右。
3、兴趣分布：高端消费明显高于大众消费比例。在高端消费区域，消费者更多地关注与投资的领域为“我爱我家、高端品牌汽车、房地产、收藏、珠宝、奢侈品”等。在大众消费区域，消费者行为多集中 于“RAV4、彩票、阳光、代购、网购”等关键词。
4、生活品位：消费者的业余兴趣偏好倾向于舞蹈艺术、宠物、美女、环保等领域。
5、圈子特征：用户圈子特征中，含有“财经”、“股票”、“金融”、“投资理财”关键特征明显，指导我们在投放媒体方面，会以对财经、理财、证券等目标用户关注高的媒体做重点投放。
　　最终通过海量用户分析数据确立客户目标用户完整的用户画像。包含通用标签、人口统计学标签、价值标签、购物喜好、金融服务、社交属性等。
　　第二步：建立金融用户分析模型，依据模型精准锁定目标用户
　　比邻弘科通过对样本用户的分析，结合产品对目标用户的定位，根据目标用户各维度属性，确立用户模型如下：
　　性别：男性为主。
　　年龄：70、80后为主。
　　消费属性：大众消费为主。
　　地域属性：一线城市为主。
　　主要兴趣维度：理财、投资等。
　　辅助兴趣维度：财经、新闻、娱乐、游戏等。
　　第三步：确立定向用户数据及媒体投放建议
　　在锁定精准目标用户之后，以【投资、理财、贷款】为主要关键词，抓取如下数据：
　　金融垂直网站、APP：搜索、浏览、投资、理财、贷款相关的用户数据。
　　金融财经新闻类网站、APP：搜索、浏览、关注、评论购买【理财、贷款】相关的用户数据。
　　P2P类APP：含有关键词【投资】、【理财】、【股票】的用户数据。
　　金融类社群：讨论、评论、搜索，含有关键词【投资、理财、贷款】选择相关的用户数据。
　　有了定向用户数据，接下来就是具体的媒体投放建议，比邻建议客户制定专属促销优惠活动，一方面有效提高转化，另一方面能准确统计投放效果。并对客户运营作如下的要求：
　　1、专属活动周期与推广周期相匹配。2、保证活动周期内，优惠的有效性。3、客户需要安排相关人员对推广活动详情充分了解，能及时处理用户提出的问题。4、投放次日反馈前一日注册转化的用户信息，以便及时调整数据模型。在投放策略上，通过专属活动设计，针对符合用户模型的受众进行精准触达，并实时调整策略。
　　大数据+营销，彻底刷新互联网金融新客转化纪录
　　通过为期一个月的项目跟踪并实时修改投放策略，最终客户导出一个月的转化数据，从数据中可以看出，通过大数据对用户进行精准锁定与触达，带来1449个新用户注册，最终用户申请贷款率高达46.45%，用户从注册到开户-动用的转化率高达9.73%，而一般企业自身推广带来的转化则在4%左右。与此同时，比邻弘科还通过自身的反作弊技术有效地排除了作弊用户，最终通过真实+高质量用户所带来的转化也可想而知。
　　与此同时，利用大数据还解决了企业获客成本高的问题，无论综合渠道还是垂直渠道，无论传统还是线上，用户群都无法做到精准，也就无法真正降低获客成本，而大数据则是最能低成本触达用户的一种新营销方式。
　　大数据通过对潜在用户的洞察与分析，通过策略、市场、运营引导其向刚需转化，企业一旦捕获并掌握了这一未知群体，用于对产品改进、营销策略、新品上市、价格策略等一系列响应动作，运筹帷幄，掌控全局，进而提升企业与产品核心竞争力、利润率。说到底，通过大数据，企业不仅可以节约成本，提高销售转化，还能提升企业整体决策能力。
　　比邻弘科创始人赵晔曾说过：“在互联网时代，大数据正在快速改变整个世界，通过大数据，企业可以快速获得商业活动领域知识，重新定义企业竞争力和决策力”。大数据正在逐渐改变品牌营销的玩法，大数据+营销时代已来临，是时候转化思路借助大数据实现企业二次腾飞了。
　　本文提到的客户案例应比邻弘科万智华要求隐去品牌名，如需了解金融用户挖掘详情请关注比邻弘科官网致电垂询。
&&& 文章来源：微信公众号数据猿
（责任编辑：李治华 HN026）
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　　业转型20大痛点问题与应对思路　　风险管理始终是金融业的核心竞争力　　文_毕马威亚太区金融业主管合伙人　　李世民 Simon Gleave　　毕马威中国金融服务业主管合伙人　　李淑贤 Edwina Li　　编辑_米娜　　在创新环境下，银行业的发展面临着巨大的机遇和挑战，而金融科技则是引领行业突破的一个核心发力点。　　在与互联网企业、金融科技创业公司、各类持牌金融和投资机构的沟通和调研基础上，我们以银行业为例，从商业经营中所面对的行业共性痛点问题出发，总结了金融科技业态对这些痛点的创新应对思路与落地实施方案。
　　在利用金融科技解决银行业经营痛点的策略上，金融机构不应边缘化金融科技创业企业，而应该主动地加入金融科技生态，各取所长，互通有无。另外，任何新技术新模式的商业应用，都需要一个摸索和试错的过程，风险投资机构最善于处理此类技术创业项目，银行业只有与专业投资机构配合，才能有效控制探索创新可能带来的额外成本，更加稳健地参与到创新生态中来。因此，在金融科技产业生态建设中，各类机构的合作创新可以有多种实现模式：　　其一，银行类金融机构通过借鉴金融科技产业创新思路，自行研发创新金融技术，构建产业生态；其二，采用与金融科技公司合作的形式，利用金融科技公司的创新成果来推动银行业金融科技业态的研发与应用；其三，利用“投贷联动”等产业政策契机，以投资带动合作，与专业投资机构联动，由金融机构投资或参股金融科技创业公司，来构筑双方深度业务合作的开展。　　以上三种策略不分先后，机构可以根据具体业务领域，以实施效果为导向，在依法依规的前提下策划使用。　　针对中国银行业经营中20大具有普遍性的痛点问题，我们希望本报告中所提出的金融科技解决方案，能够为未来银行业的创新发展提供一些思路，推动整个银行业经营理念和创新意识的深刻转变，为科技化和智慧化环境下银行业的产业升级贡献自己的力量。
　　一、获取高收益资产越来越难　　痛点　　传统银行服务往往集中于某些特定领域，其竞争已经白热化，难以实现资产收益的提升。对于传统金融尚未全面覆盖的普惠金融领域，如收益率较高的大众化消费金融资产，还尚待进一步开拓。　　应对思路　　利用线上电子商务与线下O2O，提供场景金融服务。　　与领先金融科技机构合作开展在线信贷业务。
　　二、如何高效吸收低成本资金　　痛点　　传统金融业态下，银行主要通过物理网点吸收储蓄。而线上金融服务模式不断创新发展的今天，创新型金融科技平台汇聚了大量小额资金的收支使用，这对于银行形成资金沉淀是一种挑战。　　应对思路　　以移动计算提供综合化、全景化的个人金融信息服务，低成本吸收资金。　　为企业提供针对性的人力资源服务，实现企业员工的资金沉淀。　　利用移动计算，提供个人信用管理服务。
　　三、如何高效开展金融产品的宣传与推广　　痛点　　传统金融业态下的产品宣传与推广渠道，多是通过新闻媒体、中介代理、实体广告和赞助支持等实现，投入很大，但存在着低转化率和高成本的问题。　　应对思路　　通过社交媒体和大数据技术，低成本实现金融产品的宣传与推广。　　基于智能的线上社会化营销，有效拓展金融产品的营销渠道。
　　四、个人客户精准低成本营销　　痛点　　传统的零售金融服务营销，主要是通过线下网点开展的，对于个人客户的获取，不但精准度低，而且营销成本很高，较难实现个人客户的服务增值。　　应对思路　　通过大数据技术，对个人客户进行标签化刻画与精准分层。　　通过个性化定价提供高阶形式的金融服务，精准定位个人客户。
　　五、小微企业客户获客与经营成本高　　痛点　　电子商务和移动支付的发展，为小微企业的营运提供了极大的便利，也使大量小微企业资金流向非银行金融机构。尽管如此，小微企业仍面对着融资难、财务服务不专业、日常管理成本高等问题。从银行角度来讲，对小微企业的获客和服务成本较高，通过信贷服务、财务和投资服务等带来的收益却很有限。　　应对思路　　打造支付生态，以低费用、低门槛的便捷服务吸引小微企业客户。　　通过电子商务的数据积累，驱动小微金融服务。
　　六、实现小额高频的普惠信贷业务　　痛点　　随着技术环境的不断发展，大众金融消费观念不断转变，三方支付、在线信贷、在线投资等普惠金融服务，主要特点就是小额高频。银行需要考虑如何在更好服务大众的同时，实现商业和成本上的可持续性。　　应对思路　　移动计算与大数据征信的配合使用，助力信贷服务的普惠发展。　　利用基于机器学习的信用风险量化模型，实现更高效的个人信贷服务。　　基于区块链的智能合约，加强银行的信息流动和管理。
　　七、为大众提供高效低价的财富管理服务　　痛点　　传统的财富管理服务，往往以理财经理/财富管理顾问为主体，在服务推介、客户管理等方面具有极高的人工成本，难以适应现阶段金融服务的大众普惠特征。　　应对思路　　基于移动计算技术，低成本提供财富管理服务。　　打造智能投顾的业务模式，提供高效低价的投资与财富管理策略。　　引入针对个人用户的智能投研，提高用户的维护与追踪效率。
　　八、繁琐的支付与转账服务　　痛点　　传统支付方式下，交易的处理时间长、费用高、支付安全性差等问题显著，用户即时体验不理想。在跨境支付与结算领域，每笔交易都需要在多家机构间进行传送，不但速度慢、效率低，而且交易成本居高不下。　　应对思路　　利用多种智能支付手段，提升个人消费者的交易效率和服务体验。　　将区块链技术运用到跨境支付与结算领域，以降低交易时间与费用。
　　九、个人金融服务的客服与消费者教育　　痛点　　随着金融产品类型和金融服务渠道的不断拓宽，越来越多的个人消费者将闲散资金用于理财与投资，但却对互联网环境下交易与支付的风险了解不足，平易高效的客服与消费者教育十分必要。而传统金融业态下，客服与消费者教育往往需要银行工作人员的大量参与，其营运成本较高，但服务质量及效率却很低。　　应对思路　　通过智能聊天，打造低成本、高效率、智能化的消费者教育渠道。　　利用基于高速移动网络的移动客服技术，实现与消费者的实时互动交流。
　　十、农业金融的低效益与高风险　　痛点　　农业经济具有生产周期长、投资回报率低、易受自然因素影响等特征，使得传统农业金融表现出了高风险、高成本、低收益的特点。农业现代化模式和路径的实现，需要低成本技术支撑的创新金融服务的大力支持。　　应对思路　　以物联网的综合应用，提供现代化的农业金融创新服务。　　以大数据驱动的基于农业核心企业的农业产业链融资。
　　十一、个人金融服务中的反欺诈　　痛点　　随着各种互联网金融产品雨后春笋般的出现，对零售信贷的投放，以及大量个人资金涌入在线投资理财领域，个人金融服务领域的诈骗、套取资金、捋羊毛、盗用身份等欺诈行为屡见报端。　　应对思路　　利用网络大数据、设备指纹和机器学习模型，有效实现反欺诈。　　通过交叉生物识别技术的应用，实现高效的反欺诈预防与管理。
　　十二、针对中小企业信贷的传统风控手段乏力　　痛点　　随着银行企业客户下沉的战略调整，伴随而来的是数量庞大的中小型对公授信客户群，而银行的机构与人员数量有限，不可能通过无限扩张来满足传统信贷流程的大量贷前和贷后线下风险管理工作。　　应对思路　　通过大数据风险预警，实现企业信贷风险的识别、传导与跟踪。　　以专业化移动贷后监控手段，掌握更加及时可靠的企业经营情况。　　将区块链技术应用于企业征信，实现更加精准的信贷风险控制。
　　十三、合规管理、反洗钱与客户评估　　痛点　　传统的反洗钱与合规管理，侧重于制度建设、数据报送和事后检查，需要投入可观的人工成本，而且时效性不好，不能够满足现代银行业的及时性需求。　　应对思路　　利用大数据分析与机器学习模型，有效识别可疑交易和风险主体。　　利用区块链技术改善征信体系，及时发现欺诈、洗钱等违法行为。　　利用智能化的监管规则专家系统进行合规管理。
　　十四、运营有形网点成本高效益低　　痛点　　传统银行机构往往以线下有形网点为主要营销、获客与服务渠道，不但运营成本高，而且难以适应移动互联网环境下的用户消费需求，效益与效率均较低。　　应对思路　　采用直销银行模式，减少或者消除线下有形网点的设立。　　设立基于视频的虚拟网点，配合增强现实技术的面对面、场景化应用。
　　十五、供应链金融中对信息流和物流的可靠追踪　　痛点　　传统金融业态下的信息流和物流追踪，主要是通过单据、票证、抵押登记、现场勘查进行，不但传递效率低、验证成本高，而且难以有效杜绝风险控制隐患。物联网环境下供应链金融风险控制的关键，就是以技术手段实现物流、信息流、资金流的可靠追踪。　　应对思路　　利用科技和数据手段，进行基于物联网的物流和动产追踪。　　基于区块链技术与大数据分析，实现供应链融资与信用沉淀。
　　十六、机构结算与清算领域的流程、时滞及成本　　痛点　　传统金融机构间的结算与清算，往往通过专设的机构进行，不但运营成本高，而且繁琐的流程导致数据传递时滞严重，导致客户服务响应速度不理想。　　应对思路　　通过区块链技术应用，提高供应链各参与方交易与结算效率。　　通过分布式账本技术的应用，加快机构间清算与结算流程。
　　十七、信贷业务流程的繁琐耗时　　痛点　　传统金融业态下，受限于用户信用评估要求，企业和个人信贷申请流程均较为繁琐。虽然央行已经建立了较为完善的企业和个人征信系统，银行内部也有大量的信用数据，但仍难以满足开发更多便捷贷款品种的需求。　　应对思路　　打造大数据平台，实现信贷流程的低成本管理。　　结合供应链金融和电子商务，简化企业用户信贷申请流程。
　　十八、海量业务资料的有效管理　　痛点　　在信息化时代，银行持有海量的用户信息及交易数据，其中既有具有复用价值的数据，也不乏大量冗余信息。这不但形成了银行的管理成本与资源占用，还可能降低信息处理效率，错误引导对用户的需求分析与营销方向。　　应对思路　　利用自然语言处理技术，实现价值信息的高效提取、使用与复用。　　基于知识图谱，构建用户知识网络和关系网络。　　通过数据挖掘技术，实现海量业务资料的标签化管理。
　　十九、科技系统软硬件投资巨大且扩展性差　　痛点　　传统银行的科技系统建设，多采用集中化模式，虽然能够提供较高的一致性，但是扩展性差、资源调度不灵活。传统的商用软件外包开发体系，虽具有较高的系统安全性和可靠性，但是开放性差、采购及维护成本较高、开发敏捷性也难以满足互联网环境下的快速响应要求。　　应对思路　　基于分布式计算及云计算，部署或迁移银行科技系统。　　引入互联网产业的敏捷开发体系，加快对需求的反应速度。
　　二十、科技研发与创新效率低　　痛点　　传统金融机构受制于资源、文化、机制等因素，在科技研发中存在技术思维局限、创新效率低、开发周期长和研发成本高等问题。　　应对思路　　对金融科技企业开展投贷联动与业务合作。　　联合投资机构设立金融科技产业联合投资基金。　　开展推动银行内外部科技研发的创新大赛。
　　金融科技创新不会改变金融风险的实质　　根据国际金融稳定委员会FSB的定义，金融科技是指技术带来的金融创新，能创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式造成重大影响。如前所述，随着各项创新技术的蓬勃发展，银行类金融机构未来将持续拥抱金融科技带来的机遇。　　需要注意的是，尽管银行业金融机构会因金融科技而产生变革，但所面临的七大传统金融风险——信用风险、市场风险、流动性风险、操作/科技风险、法律合规风险、声誉风险和系统性风险——并未改变。而且，在新的技术环境下，这些风险可能以更具隐蔽性、波动性和挑战性的形式展现。因此，商业银行需要充分利用金融科技的支持，培养识别风险的洞察力。打造更为智能化的、量化的、主动型的风险管理能力，实现健康与可持续发展。
　　金融科技创新需要研发科技思维指导下的风险管控工具　　“只有潮水退去时，才能分辨哪些人在裸泳”。风险管理始终是金融业的核心竞争力，耀眼的金融科技创新需要更加实用的风险管控利器。我们试图从如下几个领域，分析金融科技创新环境下风险演化的特征，探讨风控工具的特点：
　　信用风险：　　金融科技企业在增加金融服务可获得性的同时，有可能降低客户门槛，引入更多的高风险客户群体。例如，由于互联网借贷产品尚未经历一个完整周期的检验，特别是复贷形成的多头授信仍是网络个人借贷的痛点，可能造成风险低估和错误定价，提升整个行业的风险水平。普惠金融的信用风险管理应以量化管控为主，鉴于目前中国个人征信基础设施尚不完善，利用网络大数据提升信用风险评估水平是一条创新途径，而且即便是小额分散，也要精准计量信用风险量化迁徙的内在趋势，不能忽视资产组合的整体风险。
　　市场及流动性风险：　　互联网精神强调良好的用户体验，致力于打造方便易用的科技产品，并通过各类新媒体新渠道新工具，不断加强影响力，精准推送产品和服务，提升客户使用意愿。在金融服务领域，便捷的服务提升金融服务的价值，同时也加剧了产品和服务交付的频率，进而提升了终端供需向金融市场反馈的速度，具体体现为资金资产流动性和市场价格风险的波动。波动既是资源配置活跃性的反映，更是风险管理领域的挑战，各类涉足金融的机构都要对此有深刻的认识和积极的应对。好消息是，通过与大数据和机器学习相关的智能风控技术，金融科技创新提供了更好的识别、计量和管控相关风险的手段和工具。
　　操作/科技风险-网络与信息安全风险：　　领先信息科技的应用是金融科技生态中的普遍现象，特别是全面的网络化、自动化和数据化，越来越多的采用外包服务与数据对接，会给金融机构的网络安全管理带来重大挑战，客户数据泄露的情况也时有发生。因此，金融科技企业需要建立一整套覆盖数据采集、处理、传输、分发、清理和销毁在内的完整的数据安全管理机制。
　　操作/科技风险-欺诈风险：　　操作风险是金融企业所需要面对的传统风险，其中人为风险是触发操作风险的主要原因。当创新业务引入越来越多技术要素时，操作风险管理将更多关注技术流程所引入的风险点。领先技术的应用既带来了便捷也带来了更多挑战，由于应用历史有限，需要金融科技企业认真面对其稳定性与可靠性。在诸多普惠金融领域，利用专业技术手段开展反欺诈是其商业模式成功的重要基础，特别是当业务大规模迁徙到线上以后，培养基于数据和智能技术的反欺诈能力是金融科技企业的核心竞争力。
　　法律合规风险：　　抢先推出创新产品是很多金融科技企业利用互联网效应的重要手段，这使得技术与商业模式的突破与适用法律法规之间的匹配经常存在一定的时间差。由于金融业风险存在重大性、滞后性和隐蔽性等特征，金融科技企业需要严肃面对包括合规风险在内的各项挑战。互联网领域强调的“试错性创新”需要和监管沙盒体制有机结合，并及时总结技术创新应用领域的经验与教训，才能从根本上避免盲目经营陷入误区，防范整个行业“监管博弈”所带来的体系性风险。
　　客户适当性/声誉风险：　　金融科技的大幅应用，带来了普惠金融，同时也使得对大规模普通民众的投资者教育工作变得更为重要。不论是投资还是借贷，产品的购买与交付都是严肃的金融行为，金融机构应当将金融产品销售给适当的客户，而并非盲目推销，要充分提示客户金融消费的风险和责任，否则在客户接纳阶段犯下的错误，迟早会以各种形式反作用于金融机构，对企业声誉造成重大影响。以资产管理业务为例，对投资者进行充分的风险提示和教育，做好及时的信息披露，打消投资者对非保本产品的刚兑预期，不仅有利于减少金融机构外部压力，也是整个资产管理行业发展的方向。在这个领域，智能化的客户识别，评估与沟通工具等领先科技将会有普遍的应用。
责任编辑：陈楚潺
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