目前市面上的投顾服务大多还是以销售的终结即服务终结的模式为主，严重缺乏对客户的服务和陪伴，想要解决目前的难题，重构人（提供全生命周期的服务）、货（全资管产品品类）、场（全场景的服务）这三点非常重要，只有为客户提供全生命周期，深入场景的全产品服务才能实现销售即终结的服务模式。
贝塔研究院经过大量的实践发现，想要实现三者的重构就必须要有智能化的辅助，以智慧化的方式开展个性化、陪伴式投顾服务。本文将通过《数字化投顾》一书，从买方投顾的视角出发，详细讲述智能化投顾所需要的部分技术支持。
做好智能投顾的六大前提
凭借多年数据调研和服务金融机构的落地经验，贝塔数据发现，若想通过智能化的方式开展个性化、陪伴式投顾服务，需要智能投顾至少能够做好以下六个方面：
一是智能识别客户口头或者文字的表达、读懂客户的理财需求、及时匹配最佳的投顾建议、推荐最合适的理财产品。
二是智能识别理财市场的重要变化，分析这些变化对各类资产的影响，根据客户的组合持仓情况来给出专业的组合调仓建议。
三是智能挖掘营销场景，在沉浸式场景体验里，合理激发客户的理财需求，为不同场景匹配最合适的产品。
四是智能识别财经资讯的特点，根据客户需求偏好画像，自动匹配客户最感兴趣或者最值得阅读的资讯。
五是智能理解客户疑虑、焦虑，面对客户自身的贪婪和恐惧，给出适时适度的专业解答和理财建议，与客户一起对抗人性，树立长期投资的信念，降低资产 的风险暴露程度和波动，稳守财富管理的初心。
六是智能跟踪客户持仓产品的表现与变化，及时提醒客户，并给出专业的评价与建议。
智能投顾需要的“原始数据”有哪些？
要实现上述这种智能化的投顾方式，还需要一个强大的由数据到技术到功能模块的系统支撑。贝塔研究院认为，一个完整的技术支持体系，至少需要包括“原始数据”的智能识别技术、深度处理技术和数据的智能化运用技术。
我们先来看看智能投顾都需要哪些“原始数据”？《数字化投顾》中提出了5类，分别是为客户行为数据、金融产品数据、财经资讯、理财常识、理财环境。
1、客户行为数据，包括客户的基本信息、财务状况、理财产品交易信息、财经资讯阅读等。
2、金融产品数据，主要是金融产品的基本要素信息，特别是业绩表现、管理人信息、产品财务状况等信息。
3、财经资讯，主要包含两类，一是每日最新的财经新闻，二是产品介绍类资讯。
4、理财常识，主要包括理财领域里的概念、指标类知识、理财技巧类知识等。
5、理财环境。主要包括宏观政策变化、大类资产表现、投资信心等一系列对理财有重要影响的指标。
由稚嫩到成熟的“衍生数据”
上述列举的数据都属于原始数据，是无法直接使用的。例如，一篇财经新闻，如果没有经过加工，那么智能投顾就无法了解其主旨内容，自然也无法给予合适的应用。
贝塔数据发现，原始数据需要经过专业的智能识别或者深度加工两种方式，才能生成可以用于中台模块直接使用的衍生数据，如Ｔａｇ标签、知识图谱等。
首先是对于原始数据的智能识别，主要需识别三类信息，分别是“客户行为里包含的理财需求”、“客户会话里包含的理财需求”和“财经新闻的主题”。
其次是对原始数据的深度加工，主要是针对四类信息进行处理，分别是“客户行为数据”、“金融产品数据”、“理财常识”和“理财环境”。
正如《数字化投顾》书中所述：客户行为、金融产品、财经资讯、理财常识和理财环境是智能投顾业务最主要的五类原始数据，它们经过专业智能识别和深度加工后才能转化为投顾可以使用的数据，从而进一步提升营销效率和服务质量。
贝塔数据历时八年，与超过1000家金融机构不断迭代和打磨，积累了超260万只金融产品数据库和行业领先的八大类理财知识图谱，并建立了覆盖基金、保险、信贷等多类金融产品的获客、活客、转化、投后全旅程营销服务产品矩阵。
贝塔数据把过去积累的经验全部倾注在《数字化投顾》一书中，期望在数字化转型中赋能更多金融机构。
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编辑：DEF168
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