理财魔方怎么样，理财魔方怎么样_知乎

理财魔方创始人兼CEO袁雨来

“基金赚钱基民不赚钱”问题困扰基金行业多年。在高质量发展背景下，相关理财机构基于长期不懈的探索，逐渐为这一问题找到了可行的解决方案。

以理财魔方为例，该机构创始人兼CEO袁雨来在近日接受券商中国记者独家专访时透露，理财魔方2017年至2022年用户的月平均盈利概率接近90%。在盈利概率提升下，用户留存率也逐步提高。

袁雨来表示，提升盈利概率的关键，在于运用AI技术精准识别投资者需求，实现“千人千面”的财富管理服务。因为在AI技术的广泛运用下，专业理财服务资源得以普惠化，享受专业理财服务的机会是平等的，投资者能基于自身情况获得差异化财富管理服务。并且在技术赋能基础上，券商、基金公司、银行等金融机构未来也有望实现低成本的千人千面理财服务。

用户月均盈利概率近90%

理财魔方成立于2014年，自2015年推出第一版APP后就持续致力于探索适合中国投资者的财富管理服务模式。“我们很早就对国外投顾业务模式进行了调研和尝试，当时认识到虽然发达国家市场也是以标准化资产为主，无论是风险、收益还是产品的丰富程度，都远超过中国，但国外已是一个相对有效市场，他们的理财方案和系统算法并不适合中国市场。”袁雨来对记者表示，从那时候起，他就尝试构建一套适合中国市场的理财系统，主要设想包括智能投资管理、智能客户分析与管理、千人千面交易这三大管理系统。

理财魔方从2016年开始构建这套适合中国的基础系统，从构建到完善花了两年的时间，成为国内首家，也是迄今为止唯一一家实现了“千人千面”智能投顾服务的公司。2018年至今，理财魔方先后有过三次系统升级，截至目前已经形成了一套基于财富管理服务或者基金理财服务的认知体系，也就是理财魔方一直在深耕的“客户立场、个性化定制加伴随式服务”的这套3C投顾标准。

袁雨来表示，从2022年开始，理财魔方再次将更多精力花在AI技术的升级上，旨在为更广阔的投资者群体提供财富管理。因为深耕个性化定制和伴随式服务，是实现财富管理服务“千人千面”的关键所在。

袁雨来表示，理财魔方近年来的一系列实践，主要集中在以下三方面：

一是“基金赚钱基民不赚钱”的顽疾是可以解决的。袁雨来说道，公募基金长期收益率不错，大部分基民赚不到钱，主要原因是投资者追涨杀跌。但从理财魔方2017年至2022年60个月的数据统计来看，用户每月的平均盈利概率近90%。期间虽然也经历过2018年的下跌行情，但由于盈利概率提高了，用户留存率不但没有流失，反而越来越高，老客户还愿意往里面多投钱。

二是依靠AI技术另加上少量的人工辅助，会极大改善财富管理的服务效果。在这方面，中国比美国有优势，因为美国理财服务大约是在近20年才全面转向机器和AI技术的，而中国公募基金一开始就是全电子化标准化发展的，并且中国还有着海量的互联网用户，因此完全可以依靠人工智能提供服务，跳过人力服务这个阶段。

三是基于AI科技系统的理财服务体系，能实现真正的千人千面服务。1万个理财师服务1万名客户是千人千面，但人力成本太高，只有私人银行等少数高端客户可以享受。但在AI技术的广泛运用下，普通投资者也能享受到“个性化定制”的理财服务，可以实现基于自身约束条件下的理财目标最优解。从这个角度而言，这为市场创造了一个公平的理财世界，在科技赋能的背景下，所有理财资源对所有投资者都是可得的。

“理财魔方客户中最小的投资金额有几千块钱，最大金额则高达8000万元，不管是高净值客户还是普通客户，他们享受的服务背后用的是同一种算法。理财魔方目前主要服务的群体以中产客户为主，主力客群平均可投资资产大概在50万元到100万元之间。我们的客户已经遍布到全国2600个县，但主要群体集中在北上广深和一线省会城市。”袁雨来说。

把财富管理服务普惠化

在上述成果背后，袁雨来对基金理财市场有着深刻思考。

袁雨来对记者直言，“基金赚钱基民不赚钱”的矛盾存在于宏观和微观两方面。从宏观方面讲，这个问题的原因在于投资者日益增长的财富管理需求和专业财富管理供给之间的不匹配。“我们所说的‘基民不赚钱’，实际上隐含的是‘普通基民不赚钱’，专业财富管理机构的高端客户（比如私人银行客户），实际上赚钱概率比较高。因此，把专业的财富管理服务普惠化，提供给普通基民，是解决这个问题的关键所在。”

从微观上讲，袁雨来认为，金融投资是投资者市场认知的变现。之所以出现基民不赚钱现象，是基民对标准化资产的风险收益和期限之间的认知不足，导致风险错配。“对普通基民而言，这种认知不足是正常的，因为缺乏对应的知识结构。但高端客户可以通过支付高额管理费弥补这方面不足，从而实现投资盈利概率的提升。”

理财魔方是如何解决这个问题的？袁雨来表示，关键在于运用AI技术对基民需求进行精准识别，提供“千人千面”的财富管理服务。“千人千面”之所以可行，重要的原因之一在于AI技术的边际成本接近于零，可以产生更明显的规模效应。并且，用户越多，人工智能的算法越准，所以能让越来越多普通投资者享受到更专业的财富管理服务。

他强调道，国内基金投顾发展的时间还不长，基民目前所面对的多是由基金产品构造来的若干个基金组合，这里面存在明显的同质化特征，并不算是“千人千面”。要实现“千人千面”，一方面要捕捉到基民的行为变化。比如面对同样的基金组合，基民在持有过程中会存在不同的行为变化，那么对应的风险偏好和资金量也会变化；面对市场下跌时，有些人希望能降低风险，有些人则希望能提高风险追加投资。此外，初始风险承受能力类似的人，在市场里持有一段时间后也会发生行为变化。所以，千人千面的个性化定制服务，既要体现在基民进来时的配置方案上，也要体现在行为变化后投顾服务的及时跟进上。

袁雨来说，客户在APP上的使用痕迹，都反映着心理和情绪变化，人工智能可以更及时和准确地捕捉到这些细节，通过及时响应进行更准确的沟通。“基金净值每天在变，用户几乎是每天或隔天看一次，使用比较高频。他们进来后会去APP不同地方浏览，在不同页面的停留时间也不同。随着时间积累，就会形成一个用户行为集合。在这些样本数据之上，我们就能很好地预测具体用户的投资行为，这些就是精准的投资需求。这样的一个个需求画像叠加起来，就是一幅千人千面的场景。”

袁雨来特别说到，除了主要的自动化流程外，理财魔方还专门留出了一部分人工服务团队进行投资者情绪安慰。“通过AI技术捕捉到基民心理情绪的变化，既有因缺乏必要的投资知识导致的无措，也有面对市场大震荡的情绪波动。人工服务团队就是为了后者而来的，这是机器没法替代的。”

助力更多金融机构实现“千人千面”

在袁雨来看来，理财魔方虽然面向C端提供财富管理服务，但本质上是一家金融科技公司。在C端服务已实现千人千面基础上，未来要通过持续的技术创新，为券商、基金公司、银行等金融机构赋能。“我们现在已经摸索出了适用于理财魔方客户的技术系统、组织架构和服务体系。目前也已有赋能金融机构的案例。比如，我们为券商和基金公司输出的是智能投资管理系统，帮助他们自动化筛选资产，并构建和管理投资组合。在这些系统赋能下，机构客户的服务也能实现低成本的千人千面。截至2022年底，B端业务收入占比超过了10%，明年应该会更大。”

当记者问及，从C端个人客户发展到B端机构客户，理财魔方能否为国内方兴未艾的投顾市场，输出具有普遍借鉴意义的体系化服务理念。袁雨来对此给出了肯定的答案。“我们根据理财魔方成立8年的服务实践总结出了3C投顾标准，既是理财魔方和其他机构的主要差异所在，也是财富管理机构差异化发展可参考的理念。”

所谓3C投顾标准，分别是客户立场（Customer Position）、个性化定制（Customization）、伴随式服务（Companionship）。

袁雨来认为，基于客户立场，就是要为所有的客户提供相同质量（平等）的财富管理服务，提供风险控制优先的资产配置理念，以及以最优化盈利概率为目标的服务立场。买方投顾所言的客户第一，核心在于平等。如果失去这个前提，财富管理服务最终会陷入到一个恶性循环里，变成牺牲一部分人利益去换取另一部分人利益的内卷。

袁雨来特别提到，从客户角度而言，财富管理应以风险控制优先，而不是超额收益。因为多数中产客户的家庭积蓄，是点滴积攒起来的，他们对未来充满憧憬，也需要有所保障。标准化资产投资是面向未来不确定性的预期，所以要风险控制优先，不能让客户去赌，普通投资者和专业投资者不一样，对大部分老百姓来说是不能接受赌的，所以必须是风险控制优先。此外，只有提高盈利概率才能实现真正的平等，才能让客户和市场走向良性循环。因为盈利概率高，资金的投资期限就会更长，市场波动就会降低，盈利概率就会进一步提升，整个市场都走向良性循环。

在个性化定制方面，袁雨来认为核心在于从AI能力出发识别每一位投资者的风险承受能力、投资期限和资金量，让每一位投资者都能拥有与自己实际能力匹配的投资组合，并跟随生命周期的需求变化去做个性化调整。另外，不同用户的认知状态会不断变化，好的财富管理体验，最终交付的方案要随着市场和人的变化而变化。这必然要构造一个灵活的投资系统，而不仅是构造了几个基金组合。

针对伴随式服务，袁雨来认为，要伴随到客户整个投资生命周期的各项服务，而不仅是简单的投教。投教只能让客户理解一些简单的理念，但未必能真正让客户深入习得金融知识，也未必能让客户自发地变得理性。投教只是让客户拥有一些正确的大方向理念，投资能力还是需要投资机构或者财富管理机构帮助提供。这其中，情绪响应是较为重要的。如何让用户在面对市场波动时保持理性的行为，袁雨来指出，伴随式服务本身是需要通过机器来识别客户认知，风险匹配以及情绪波动，然后施加以这种自动化推荐式的认知提升以及人性化情绪价值服务的一个过程，以专业、理性和温暖的服务，陪伴投资者度过市场涨跌起伏的投资全生命周期。

责编：杨喻程

校对：姚远