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通过机器学习和社交化投资,神仙有财希望提升财富管理的效率

对效率的改善是金融科技的根本意义之所在,但是在财富管理领域,无论是机器人投顾还是其他形式的这类线上公司,都面临无法解决信任问题的瓶颈。

神仙有财对此的解决方案是把社交化投资和机器学习结合起来,通过社交化投资降低信任成本,再通过机器学习来完成科学的配置。

神仙有财首先通过逐步完善数据建立一个标签系统,统计每一款理财产品的购买用户特征,例如来自哪所学校、哪家公司、哪个年龄层等,新用户购买时就可以参考这些标签,例如一位北大毕业的腾讯员工,看到某款产品有 “200 位腾讯同事” 和 “100 位北大校友” 购买过,相对就更容易产生信任感。

为了通过社交圈引爆交易,对传播给予激励是必然的方式,但是如果这个机制设计的不好,容易让传播和接收双方都感到不舒服,分享的用户会觉得是在赚朋友的钱,而新用户会觉得被朋友占了便宜。

神仙有财设计的交易结构中,用户可以选择发起一个投资组合,自己做领投人,也可以选择跟投其他人的组合。最终整个投资组合的金额越大,投资的收益率就越高。在这样的情况下,跟投人以较少的资金就可以获得和领投人一样的收益,而组合由于跟投人的投资进一步变大,收益率进一步提升,这部分的利益将归领投人所有。

这个机制对于领投人和跟投人都有激励,是一个双赢的结果,而且用户不会人人都争做领投人,而会权衡利益做出领投或参与其他人组合的决定,这样既发挥了社交网络上的大 V 和一些小 V 的作用,也避免了传销式的网络发展。

神仙有财的联合创始人韦啸表示,他们很注重社交网络的质量,社交网络的发展是有选择性的,因此在最初种子用户的选择上和对用户的引导上,神仙有财都花了很多功夫。

在智能理财方面,神仙有财通过追踪约 18000 只各类理财产品的数据信息,对这些产品的收益率、风险度、波动率、第三方评级等信息进行综合处理,并结合人工的分析,最终优选出一个约 100 只理财产品的集合。

之后根据用户的投资偏好、期限要求、收益要求、个人财务情况等因素,通过智能算法的方式,从上述产品集当中进行匹配和分散投资。同时,神仙有财会持续监控每一个理财标的的财务指标波动和风险信息,当标的发生异常波动时,将自动预警及进行资金回撤,以降低投资组合风险。

神仙有财联合创始人 CEO 惠轶是中科大硕士,长江商学院 EMBA。曾担任 IBM 中国研究中心高级研究员,Microsoft 高级产品经理,惠轶还曾联合创立了花果金融。联合创始人韦啸拥有中科大、 普渡和密西根大学三个硕士学位,曾作为产品经理先后任职于美国微软 Windows、Surface 和 Bing,后回国加入阿里巴巴,负责 iDST 和阿里云大数据平台产品线。

神仙有财曾获得 1000 万元天使投资,目前正在寻求下一轮融资。

我是 36 氪专注报道互联网金融和教育行业的作者 Justin,欢迎大家与我联系,切磋讨论。我的微信是  :196215239

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