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12月6日，2018第九届中国客户管理大会暨中国客户管理创新论坛在清华大学成功举办。本届大会由国务院国资委主管的中国产学研合作促进会指导，中国客户管理产业创新联盟与清华大学中国企业研究中心联合主办。来自金融服务、信息科技、交通运输、零售消费、公共服务等多个产业领域，以及高校、科研机构和技术创新型公司的300余位嘉宾出席了大会。
本届客户管理创新论坛以“数智重塑体验”为主题，聚焦数字经济时代的智能化应用趋势，结合创新论坛、创新评选、专业研讨会等多种交流形式，与政产学研用各界人士共同探讨服务产业应对数字化转型发展的布局先机，以及技术创新赋能带来的消费者关系质变与体验重塑演进。本届大会的筹备和承办得到了清华校友总会互联网与新媒体协会、清华校友总会AI大数据专委会、清数大数据产业联盟、中国客户管理网、迪铭咨询的大力支持。
上海高级金融学院胡捷教授出席本届大会，并以“未来金融服务：智慧化与个性化共舞”为主题发表演讲。
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以下为演讲实录：
这次史雁军给我出的题目是“未来金融服务：智能化与个性化共舞”。咱们的主题是客户管理，我自己的领域是金融，当然也比较关注Fintech方面，这两个领域确实有结合点。当信息科技应用于金融领域会对金融业造成很大的影响。我今天围绕这方面做一个分享，在此之前先做一个铺垫，说一下科技对金融领域是如何产生影响的。首先搭建一个简单的框架，分享我个人在分析、观察信息技术对金融业产生影响时所使用的工具，之后我们再看一些案例，看信息技术如何影响金融领域里抓取客户、服务客户的环节。
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当金融业遇到了互联网及其背后所代表的所有信息技术之后发生了很多现象，大家看报道杂志的时候也会经常会看到很多相关的名词，这是我们金融领域在新时代面临的一些新现象。我们把这些现象笼统的归在一起就是“互联网金融”，它是信息技术驱动的金融创新。
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什么是互联网金融？我这里用三句话解释，即：什么是金融？什么是互联网？什么是互联网金融？
我们先看一下，什么是金融？在日常的经济活动中，包括生产和交换，交换里面有钱和物的交换，还有钱和钱的交换，钱换钱的交易就是金融。而这种交易的第一种是直接投融资，第二种就是金融媒介所发起的交换，底层由支付系统进行支撑。
什么是互联网？从金融角度理解一下，狭义的解释是指信息的传递网络，广义的解释就是信息技术。金融界对信息技术非常的重视，对信息传递工具的使用也一直在发生变革：从信鸽到烽火台再到互联网，再到现在已经开始探索中微子进行简单的信息传递。目前互联网的信息传输速度已经达到了毫秒级，但是如果从东半球传到西半球，中间涉及到很多的中继站，传输的速度实际上是秒级的，我们希望这种超远距离的传输速度也能达到毫秒级，这在金融业是十分有意义的，所以有人也在探索利用中微子穿越地球，以更快的方式传递信息。200年前美国人曾用烽火台在纽约和费城之间传递股票信息，而目前的信息技术不仅可以传递股票信息，它还可以收集信息、管理信息、分析信息、智能交易和智能学习。互联网可以做到随时随地随心，它具备多终端、多格式、多功能的特点，使得我们的用户体验非常的好。
那什么是互联网金融？互联网金融实际上是一种信息密集型产业（Informationintensiveindustry），金融业务的技术形态实际上是进行信息交换。比如当你去金融公司和银行时，看到的都是信息，而并非都是金钱。金融业是一个信息密集型的3I(Information\Intensive\Indeed)行业，当它遇到了互联网这种3A（Anytime\Anywhere\Anyway）信息技术之后，就碰撞出了很多创新的火花，这种创新称之为3D创新（Threedimensionalinnovation）。而这种创新在客户方面、交易方面、数据方面都有创新。具体来说在客户的触达、获取以及服务上；在交易的便捷、高效和智能化上；在数据收集、分析和管理上均也发生了变化。这是分析金融业在受到信息技术冲击时非常重要的观察角度。那么如果站在客户的角度来看，金融业也受到了很多影响，以下是一些典型的故事。
第一是客户在触达方面发生的变化，比如眼球成为了限制而不再是空间，因为眼球变成一种稀缺资源，地球上的眼球资源每天最多只有70亿×24小时，但是空间不再是任何的阻隔，这些变化使得我们在触达客户的时候要做相应的调整。我们可以通过内容、社交、场景转换、客户服务等方面进行调整。目前人类在交易、数据分析以及管理方面已经有了显著的提升。现在最热门的学科就是智能学习，以前只能分析最简单的0和1这两个数字，现在我们可以做文字理解、音频识别、视频识别以及智能学习等，因为数据不断的积累以及形态的变化，催生了我们在分析方法上的变化。这就是我们看信息技术对金融行业影响的三个主要方面：客户、数据和交易。
以下分享一下获客方面智能化和个性化的特点，怎么触达客户并转化客户。在金融行业也很讲究技术的应用，也即就是场景化获客。比如在适当的场景去卖某一样物品，其效率往往是很高的。比如在讲课的时候卖书是非常方便的。我曾经担任过两年迅雷金融的CEO，在顶峰时拥有5亿用户，跟腾讯不相上下，现在大概有3亿用户，这3亿用户其实和腾讯、阿里都是同一批用户，但是我们对他们进行营销的时候很困难，因为场景不对。客户来的时候就是想查视频或者软件，查到了或者下载完成了就走了。我们好比是给沙滩上正打沙滩排球的人推销西服一样，根本没有多少人搭理你。这些人可能有购买西服的需求，但是他们不会去购买你的西服，因为场景不对。这种基本概念应用到金融里面，也是一个非常重要的问题思考角度。
有很多场景营销的例子，比如在机场推销意外险是很容易打动客户的，我自己就有这种体会，当时我的脑海中联想的都是各种飞机灾难，想到了如果我驾鹤西去之后家人该怎么办，又加上这个保险是保一年的，觉得还不错就购买了。还有就是有人爬山的时候，会收到一个短信提示说交一元钱即可拥有登山救援险，从手机话费里面扣除，这也是一个很好的场景营销例子。
那么在金融里卖退货险、退运险卖的很好，就是因为这个保险产品嵌入到了这个交易流程中，这是一个典型的利用交易场景的例子。还有就是天弘基金和支付宝合作推出余额宝，彻底改变了货币市场基金的卖法，但是余额宝把天弘基金的货币基金卖法彻底改了，余额宝镶嵌在支付路径上，用户有余额的时候就可以买货币市场基金，其利率是银行活期利率的10倍以上，这个场景嵌入的效果非常好。我跟大家分享的这些例子，就是想说明场景的应用非常重要。
当我们应用互联网技术进行获客时，在我们金融领域里也会关注互联网技术在非金融领域或者准金融领域的应用。虽然它不是金融领域直接的工具，但是它可以带来客户。比如说什么样的应用会引起金融人的关注？这里有三个标准：刚需、高频和引擎相关联。比如阿里、腾讯之所以收购外卖公司、打车公司，就是想用这些场景的应用，来养成用户的支付习惯。还有一个例子就是记帐软件，这种软件并不赚钱，但是它对于某些客户而言是一种刚需，可以抓到很多潜在的客户转换成自己的存量客户。比如国外有很多的银行收购了记帐软件，也正是出于这方面的原因。
信息技术在数据方面的应用，可以让客户在获取服务时的体验更加智能化和个性化。以前推出一款保险产品非常累，需要进行各种数据的收集和整理，并进行相应的测算和精算，最后才能推出一个保险产品。而现在这个速度已经大大加快了，可以比较快的推出应景的产品，响应的速度大幅度提升。另外就是个性化，现在的人没有什么隐私可言，用户的数据分散在各个公司的数据库中。现在保险产品的设计，可以通过用户个人的数据，结合用户的自身需求、生活特点针对性的提供保险产品。如果某个用户的习惯不好，可以提高保费甚至可以拒保。信息技术在借贷方面的应用中，微利贷就是一个典型的例子，这是腾讯参股的微利银行所打造的产品，它充分的利用大数据对用户进行评估和授信，仅推出一年多贷款额已经超过了一千亿，余额大概有2000亿。此外微利贷的坏账率非常低，大概保持在1%-2%的低水平。上海银行所有的个贷业务的余额也没有达到一千亿，微利贷仅用一年的时间就达到了成熟的城市商业银行的体量。
我再举一个平安信用卡的例子。平安银行信用卡2017年发行1500万张，平均一天3万张左右。如果按照每人每天工作8小时，也需要至少3000人的团队。现在客户在平安把资料提交完之后，几分钟就可以开卡，且坏账率也是相当的不错。2015年平安信用卡坏账率2.5%，2016年是1.4%，2017年是1.2%，总体上呈现一个下降的趋势。技术应用更加的智能化，用户体验也更加高效快捷，其本质上也是满足客户个性化的需求。另一方面的应用，比如个性化的资金配置。用户可以把条件输入到网上，就可以获取如何进行资金配置的提示，如果用户同意就可以按照该配置方式进行资金配置。花旗预计智能投顾的体量在未来十年之内能达到5万亿美元，相当于美国养老金总量的一半，换句话说基金经理人在未来可能没有活干了。
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接下来我所说的案例既能体现技术应用的智能化和个性化，又能体现金融学新理论行为金融学的应用。这个案例的主体是机器和人之间的交锋。人有一个很大的问题就是人性的本身，人性在金融里最能凸显的就是贪婪和恐惧，这两种人性交织在一起使人难以做到理性。金融学里面有一个盈亏三定律：要么赚规则不对称的钱，要么赚信息不对称的钱，要么赚人性不对称的钱。赚人性不对称的钱，在名门正派的赌场里能够显示出来。比如在抛硬币50：50的赌博中，平均下来也是会输钱的。因为在一轮轮的赌博中，人会受到贪婪和恐惧的影响，从而使得理性的决策发生变形。所以成功的关键就在于是否能秉去自己的人性，虽然即便秉去人性也未必能成功。
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传统的金融学理论认为股票价格是随“机”游走的，即股票的价格走势是随机的；但行为金融学认为股票价格是随“意”游走，即随着人们的心意而改变。
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凯恩斯曾说过“投资如同选美”。虽然凤姐和汤唯谁更美这件事无可争议，但是如果在这样的比赛中改变规则：在她们前面各放一个筐，投票多的就是赢家，投错票的人就得把钱分出去。这时候你关心的不是谁美，而是谁的票最多。这时美不再是最为重要的因素，谁得票多才是重点。看美不美是基本面分析，但是这时分析的重点就从基本面分析移到了相互观察。其实人心难测，这个猜的过程很复杂，他要猜我怎么猜它？他要猜我怎么猜他如何猜我？也没法估计到底猜多少次是一个截止点，因为每个人思维习惯不一样也会导致这个结果非常的不确定。实际上股市价格的变动取决于参与的人。中国股市大部分的参与者都是大爷大妈，他们并不知道什么是基本面分析，也不懂的理性投资的理论。他们知道的就是夜观天象、九星连珠。但是如果他们占据股市中的大多数，就可能影响股票的走向。
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行为金融学一直被认为是边缘化的学科，直到行为金融学的两位理性学派的研究者在2013年得到了诺贝尔奖，行为金融学才受到了人们的追捧。之后2017年行为金融学再次获得诺贝尔奖，这就是行为金融学的背景介绍。
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行为金融学结合现在的技术进行应用，对客户和投资人会产生什么影响？一是可以用现在的信息技术做人心的分析。比如舆情分析现在已经成为金融公司的一种标准服务、收入路透社的标准指数。有些公司利用这种理念，招了几十个人操盘炒股，这些人没有做过非常严格的训练，只是经过了简单的训练就直接进行操盘，因为这些人大概率是要亏钱的，所以公司就进行反向投资。这些人没有真正泯灭自己的人性，一定会受人性的驱使，所以公司真正赚钱的仓位是在后面。这些公司将招进来的这部分人作为一个小样本，来代表整个市场的大样本，虽然这里面存在着很大的风险，但是这些公司的思路是清晰的。现在出现了一群投资心理顾问，探索并帮助投资者进行投资行为的分析，他们只要观察投资者一段时间之后就可以分析出，投资者的投资决策中有多少是人性的，多少不是人性的，他们可以帮助投资者少受恐惧和贪婪的干扰。
最后说一下机器人在交易领域的趋势。机器取代人的大趋势基本已定。一方面是机器在模型计算本身的速度上；另一方面是人始终摆脱不了人性的弱点，而机器可以不受情绪干扰。这个领域里面人的地位会越来越边缘化，留下少数精英在做模型。现在高盛交易研究院基本消失，从五六年前五六百人的团队锐减到现在的30多人。
我就分享到这里。我分享了金融领域里如何去看待信息技术，即3D创新；观察客户交易以及数据方面对金融业的冲击。这些案例里，一方面，技术的应用基本上是为了解决客户的问题；另一方面，交易也对我们也会产生影响。此外，数据在小微贷、供应链金融等方面对金融业也会造成很大的影响。就分享这些，谢谢大家！
