美聯(lián)儲每個月開個會，一直把利息降到零，所以大家都在猜，市場都在猜，比如每個月15號17號18號的會議，周三周四議息決定的公布，為了獲得重要的加降息信息，有人就研究了一個方法——看格林斯潘的包。如果包變厚，說明帶很多材料去開會，這說明他肯定是要做一個重大的舉動，他要論證，比如要降息了為什么做降息，他要舉很多材料說服其他美聯(lián)儲的同行，要加息同樣，如果包很薄估計這次沒什么決定，一切都照舊。所以當(dāng)時大家就說格林斯潘的包，只要每次要開會，大家可以看看他的包。

從此處可以看出大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的重要性，請看真融寶吳雅楠博士為我們帶來的“大數(shù)據(jù)如何運(yùn)用到金融科技領(lǐng)域”的方式解讀：

大背景：美國和全球的金融形勢

2000年有一個互聯(lián)網(wǎng)泡沫，那個時候互聯(lián)網(wǎng)公司也是如日中天，只要公司起個名字，皮包公司起個.com，只要公司名字.com馬上上市，幾十倍幾百倍市值的炒作，可以看到2000年的股市市值的確反映了互聯(lián)網(wǎng)萌芽期整個公司的代表。

據(jù)此，吳雅楠博士提出，金融是跟周期直接相關(guān)的，周期背后是宏觀經(jīng)濟(jì)的周期，我們有四大周期，現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)衰退與蕭條，期望經(jīng)濟(jì)未來復(fù)蘇，還有通脹或者過熱，稱為經(jīng)濟(jì)的四大周期，這是宏觀的經(jīng)濟(jì)周期。同時金融也有不同的資產(chǎn)所代表的金融周期，我們金融產(chǎn)品就需要跨越金融周期，同時講資產(chǎn)配置的時候，講到全球資產(chǎn)配置的時候，我們需要對全球資產(chǎn)的變化和輪動有個很明確的認(rèn)識。

A股無論是滬市還是深市在全球表現(xiàn)最好，主要原因還是我國抗疫提前得比較早。美國股市短短的五周之內(nèi)從技術(shù)性的熊市跌了40%，到現(xiàn)在技術(shù)性的牛市又反彈了20%30%，美國股市的一個特點就是流動性驅(qū)動非常強(qiáng)。

吳雅楠博士認(rèn)為供求不平衡是最根本的原因，其次是期貨被逼倉。

在對全球經(jīng)濟(jì)宏觀形式有了了解過后，吳雅楠博士介紹了金融產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)相關(guān)觀點。

金融大數(shù)據(jù)

“金融產(chǎn)品還是要跨越整個周期對金融周期要有一定的了解，需要進(jìn)行自上而下的整理。”

金融和科技，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和新興的科技行業(yè)怎么融合，這成為了一個新穎的話題。招行是國內(nèi)最好的營收銀行，招行田行長每天都有種危機(jī)感，傳統(tǒng)銀行怎么去面對科技對銀行未來的沖擊，科技和傳統(tǒng)金融在形成一個大家互相融合又互相競爭的關(guān)系。

為什么大家講金融科技現(xiàn)在做到如今這個地步，還是存在基礎(chǔ)設(shè)施?

“任何一個行業(yè)的發(fā)展是因為基礎(chǔ)設(shè)施首先鋪了路。”

叫個外賣、線上直播、短視頻都很方便，但現(xiàn)在海外還缺這塊，中國這塊反而做得比較好。今年一個最大的主題除了疫情就是5G、物聯(lián)網(wǎng)IoT，這個會使得更多的數(shù)據(jù)形成。當(dāng)我們在看我們?nèi)说臅r候，我們現(xiàn)在人生活在一個網(wǎng)絡(luò)世界里，同時人也因為現(xiàn)在移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展生活在一個移動的數(shù)據(jù)的世界里，我們每個人就是一個移動數(shù)據(jù)的載體，你無時無刻地留下了數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在大家更多得用拼多多、抖音，變遷非�？�，現(xiàn)在小視頻也非常活躍。

中國有就在金融科技這塊擁有一個非常優(yōu)越的環(huán)境，因為我們的市場足夠大，用戶體驗上做得非常好。中國第一是競爭，第二是人口眾多，所以我們互聯(lián)網(wǎng)的公司對用戶體驗這塊做得非常好，所以我們金融科技有基礎(chǔ)設(shè)施之后在各種各樣的應(yīng)用中都用得非常好，這是金融科技為何在中國能夠發(fā)展這么快甚至有點失控了。

而在5G互聯(lián)網(wǎng)時代是個多端口的時代，我們的智能家居也是個端口。冰箱就是個智能家電，它就是一個端口，這個是在物聯(lián)網(wǎng)時代，我們未來是多端口的時代，數(shù)據(jù)就更加泛濫，大數(shù)據(jù)就更加豐富，原來需要一個單端口的手機(jī)，未來可能是多載體的，包括線上的遠(yuǎn)程醫(yī)療問診。

“未來我們會生活在智慧城市。”

另類數(shù)據(jù)越來越重要，三個特點體量大、傳播速度快、數(shù)據(jù)種類多，它是非結(jié)構(gòu)化的，每個人在線上生成，或者有些商業(yè)機(jī)構(gòu)像京東生成，或者設(shè)了些傳感器衛(wèi)星GPS數(shù)據(jù)，現(xiàn)在專門有data provider專門賣數(shù)據(jù)的，在國外只要你是合法獲得的，這些數(shù)據(jù)都變成市場化了

未來更多的研究員變成數(shù)據(jù)工程師傳統(tǒng)數(shù)據(jù)另類數(shù)據(jù)是不一樣的，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是個結(jié)構(gòu)化的會計信息滯后的，但是另類數(shù)據(jù)實時在發(fā)生，這個時候是非結(jié)構(gòu)化的，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)怎么樣直觀的表現(xiàn)出來，所以可視化也很重要。

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)這么龐大，你要讓它做一個內(nèi)部人員的更新和組織的變化是非常難的事情所以一個大的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)需要補(bǔ)的一課就是怎么把自己慢慢變成數(shù)據(jù)驅(qū)動的，慢慢變成線上化的，變成更加互聯(lián)化的以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的。

所以我們未來真的不再依靠所謂公開的數(shù)據(jù)或者結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而是更多依靠第一手的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

另類數(shù)據(jù)更多的是研究個人、商業(yè)監(jiān)測工具的數(shù)據(jù)，更多的是用數(shù)據(jù)挖掘的方式，用這些數(shù)據(jù)模型來給我們提供這樣的方向�，F(xiàn)在打了個基礎(chǔ)，當(dāng)我們講到大數(shù)據(jù)時代的時候，大數(shù)據(jù)為什么大，大在哪里，大數(shù)據(jù)為什么這么重要，剛才講了無論是研究個人，未來你可能找個女朋友找個男朋友也不用去相親網(wǎng)站了，也許你有些數(shù)據(jù)可以直接獲得，更加清楚的認(rèn)識對方。

這是在我們大數(shù)據(jù)時代做金融產(chǎn)品設(shè)計的時候不得不去考慮基礎(chǔ)的素材。數(shù)據(jù)就變成我們現(xiàn)在在大數(shù)據(jù)時代金融產(chǎn)品設(shè)計最重要的素材。

金融科技產(chǎn)品的設(shè)計

以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，吳雅楠博士介紹AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，如何在消費(fèi)金融的金融產(chǎn)品中去設(shè)計，最主要解決金融產(chǎn)品給他定價的時候借款人的風(fēng)險定價，給他借多少利率的貸款，同時這個人未來的還款能力意愿的概率怎樣，都是需要通過金融科技做到的。這些代表了在消費(fèi)金融里該怎么判斷一個人的風(fēng)險定價是優(yōu)質(zhì)的金融客戶還是中等的還是比較差的，這樣的話他的風(fēng)險、給他授信的額度和他借款的收益率都會差異化個性化，這在過去是無法做到的，你不可能服務(wù)得這么細(xì)，因為他借款金額本身就小，他成本根本就覆蓋不過來�，F(xiàn)在用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方式能夠?qū)崿F(xiàn)，人就是一個移動數(shù)據(jù)載體，因為這樣的結(jié)果我們能夠服務(wù)這樣一個個體的人，而且把他服務(wù)的個性化。

第二是在投資領(lǐng)域，我們對期貨品種對他中高頻的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，同時用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法捕捉到一些好的因子和特征變量，這些是非線性的，所謂的非線性就是不是像原來MACD、RSI簡單的技術(shù)指標(biāo)，而是想象不到的非線性的指標(biāo)，這些反而在微觀結(jié)構(gòu)里是有效的，至少和現(xiàn)有的因子是相關(guān)性比較低的。

智能投顧

智能投顧是未來銀行券商和大家做財富管理的時候都需要面對的，個性化的投顧的模式，投顧解決的是資產(chǎn)配置，資產(chǎn)配置最基本的最經(jīng)典的是我們要做有效組合前沿，根據(jù)有效組合理論找到針對他的風(fēng)險偏好，一個有效的投資組合，一個投資組合針對他個人，根據(jù)他所能忍受的波動所產(chǎn)生的未來的預(yù)期收益率，這是資產(chǎn)配置的一個概念。

總結(jié)來說智能化的財富管理和智能化的金融產(chǎn)品、資產(chǎn)配置的設(shè)計，設(shè)計了幾個大的模型，大數(shù)據(jù)的分析模型，無論是資產(chǎn)還是用戶，投資者適當(dāng)性模型，投資者的風(fēng)險偏好在哪塊，他的流動性偏好在哪塊，他的場景在哪塊，然后就是有效組合前沿，怎么構(gòu)造一個跟他的個性化組合相關(guān)，最后變成一個產(chǎn)品，產(chǎn)品本身可以給用戶提供個性化的產(chǎn)品，最終就是千面千時的模型，我們隨時隨地可以服務(wù)任何一個人，同時給他個性化。你把智能投顧提煉的話或者金融產(chǎn)品未來想達(dá)到什么目的的話，這是一站式的資產(chǎn)配置和資產(chǎn)管理的平臺，這里邊有不同的資產(chǎn)從不同的機(jī)構(gòu)采集的資產(chǎn)、不同的渠道設(shè)計的產(chǎn)品匯集到一起之后，另外你服務(wù)的用戶是什么樣的用戶，他需要什么樣的資產(chǎn)他需要什么樣的產(chǎn)品，你能夠幫他做一個有效的匹配嫁接，滿足他個性化的風(fēng)險偏好，滿足他個性化的流動性需求，也滿足他個性化的生活場景需求，這就是未來的金融產(chǎn)品方向。