DNSPod十问李晖：机器人买的基金能赚钱吗？

李晖，北京人人智慧科技有限公司创始人，CEO兼董事长。2011年加入人人集团，先后担任技术经理、研发总监、高级总监等职务，全面负责人人网商业产品的产品、技术、运营等工作，同时带领量化投资团队，运用机器学习技术管理集团自营资金，于2015年启动人人金服业务。曾就职于华北计算技术研究所，担任软件工程师。

人称奶罩，腾讯云中小企业中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长，中欧国际工商学院EMBA。

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吴洪声：2015年，人人金服成立，当初成立的契机是什么？为什么会选择金融科技这个赛道？金融科技属于金融与科技的交叉领域，有人把金融科技等同于P2P和现金贷，有人认为金融科技是新一代信息技术赋能金融行业，在你们看来，什么是金融科技？金融科技的价值在哪里？

李晖：在2015年，金融科技是整个互联网行业里最热的概念之一，这也是为什么我们当初选择了这个赛道。

我们的团队在2015年之前就用量化投资的方式协助人人集团管理部分自营资金，已经积累了一些经验。此外，当时整个人人集团也在寻求转型，成立人人金服可以说是顺势而为的内部创业。

过去很长的一段时间里，大家总是把金融科技和P2P等同起来，但P2P和小贷只是金融科技的一个领域。加上这几年的国家政策调整，P2P受到比较大的影响，金融科技的概念被“妖魔化”。

其实金融科技是用先进的计算技术来提升整个金融行业的效率，包括业务效率的提升（平台化）、信息不对称的拉平（互联）、投资决策能力的优化（智能化），内容非常广。

金融是整个社会的“供血”部门，金融科技可以提升金融系统的效率，从而提高整个社会的效率，这就是金融科技的价值所在。

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吴洪声：其实在2015年的时候，消费金融的风头更盛，国务院当年还把消费金融公司试点拓展至全国，鼓励民间发起设立相关公司。而人人金服则选择了做to B，为金融机构提供金融数据平台。众所周知，to B一直费钱费力又难讨好，为什么你们会选择踏入to B？

李晖：当时确实更多的机构会选择to C或P2P的方向。

P2P属于存贷款的业务，核心要点在于风控。虽然当时普遍认为大数据可以解决风控的所有问题，但实际上，获取的数据并不全，同时还有数据的真实性和数据质量的问题，最后导致风控结果不准确，当然里面还夹杂了一些道德风险等。我们也看到，整个P2P行业后来被监管完全“掐灭”。所以我们选择了财富管理的方向。

李晖接受北京财经频道采访

我们没有做C端是因为C端需要比较大的流量优势，但当时金融行业的C端流量非常贵，因此C端的起步成本非常高。此外，我们本身需要给每个客户提供定制化的服务，做C端会给我们带来很大的成本压力。

B端则是以服务为优势，并且很难出现某个机构垄断整个市场的现象。基于我们自身的服务优势，先聚集一批客户群体帮助我们走出差异化路线，随着客户群体变大，我们就能够做起来。同时，金融机构客户的单位价值比个人客户高，投资量与数据的使用量也比较大，能够覆盖我们服务单客户的成本。

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吴洪声：人人金服主推自研的“幂之金融数据平台”，是集FOF投资分析管理和固收投资分析工具于一身的金融科技平台。与传统的股票基金、债券基金有所不同的是，FOF（Fund of Funds）是以基金为投资标的的基金。实际上，大多数股民只关注公募基金，FOF虽然比较稳，但收益也很低，没有什么吸引力。为什么你们还去做“众人劝退”的FOF投资分析？

FOF指“基金中的基金”，平时常见的开放式基金是以股票、债券等为投资标的，而FOF则以基金为投资标的。通俗地说，基金相当于组合买几只股票，FOF相当于组合买几只基金，所以FOF比单纯投资一个基金，风险更加分散化，但收益也比较低。Matrix幂之金融数据平台会推荐一些FOF策略供用户参考，详细给出每个策略的思路、调仓记录、历史业绩和仓位分析

李晖：这其实与我们所服务的客户群体密切相关。

很多个人投资者关注的是股票基金，而我们服务的机构客户关注的则是固定收益类的资产。我们的客户主要有两类管理的需求，一类是机构自营的资金，另外一类是金融机构管理的资金。我们的机构客户在风险偏好方面偏稳健，比如说银行理财，尽管对比股票型的收益会低很多，但风险很小或没有回撤。

Matrix幂之金融数据平台的基金行情展示，针对用户选择基金的习惯打造，并支持数据项的定制。锁定几只关注的基金后，系统可以自动给出对比统计

投资的本质是对风险的定价，我们做的工作就是针对客户的风险偏好，在同样的风险敞口上帮助他们获得最大的收益。

之所以做FOF，是因为我们的很多客户本身就是FOF的管理者，他们会投很多只基金，因此需要筛选和配置。在这个过程中，我们就能够通过技术手段来帮他们挑选合适的标的。

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吴洪声：在to B的金融科技这块，多家机构推出的产品都大同小异，基本上都是金融资管数据、大数据风控，当然赛道上同类的竞争对手也不少。那么人人金服推出的“幂之金融数据平台”的差异化在哪里？你们的“护城河”是什么？ 

李晖：首先，我们是比较早针对机构客户推出的数据平台，当时的公募基金数据平台主要针对的是个人客户，而个人客户和机构客户关注的数据的类目是不一样的。

比如，个人客户买基金的时候，很少会去看这家基金公司的股东背景（国有 or民营），但机构投资者非常关注这一点，如果是国有或国资背景，可能会给予更大的授信额度，如果是民营，可能还要去了解股东的情况等等。

Matrix幂之金融数据平台可以建立一个模拟投资组合，系统将仓位的基本指标和历史计算快速计算出来

之前很多针对个人的平台并不会展示全部的数据，但我们的“幂之金融数据平台”可以满足机构客户的数据需求，所以我们的第一批需求其实来自于国内一线的投资经理。

另外，我们提供的不止是系统，而是系统+服务。在C端，我们先把一个系统做得非常完备，然后就能通过系统提供服务。但在B端，单纯提供系统不足以支撑机构客户的差异化和多样化需求，我们还需要提供线上加线下的服务方式，才能真正触达到机构客户。

这要求我们的系统具备足够多的功能，同时还需要我们提供现场的客户服务，这些大量的拓展工作形成了我们独有的“渠道网络”，构筑了我们的护城河。

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吴洪声：“幂之金融数据平台”除了提供基金数据和资讯，还结合机器学习提供筛选策略，帮金融机构筛选投资标的。你之前也曾说过，人人金服非常擅长分析决策的智能化和自动化。相信很多读者都会好奇，AI买的基金准确性如何？真的能比得上基金经理吗？

李晖：AI决策本质上是机器学习在投资领域的应用。我们本来就是做量化投资的，所以也一直相信在特定的领域里，机器肯定比人做得更好。

人人金服的全品类基金智能优选策略投顾服务框架

此前人们去选股的时候会看很多指标，在过往的数据中总结规律，找出相关的影响因素，研究它们的比重，最后制作出模型去预测未来的趋势和可能性。机器决策做的是一样的事情，但优势在于机器看到的指标会更多，回测更加彻底，而且根据我们的业务经验，机器出来的结果会更准确。

比较有意思的是，之前那些对AI决策半信半疑，提出要跟我们做策略PK的客户，最后都与我们达成了合作关系，可以看出机器决策是能够被很多专业机构认可的。

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吴洪声：在金融科技高速发展的同时，“数据治理”也成为非常重要的议题，一些收集大量用户金融数据以及非金融类替代性数据进行风控的金融科技平台将受到一定影响。人人金服如何在保证大数据可获得性的同时保障数据安全？

李晖：我们主要做投资策略的研究服务，采集的是市场公开的交易数据，包括每分钟或者每日的净值数据，然后利用这些数据去验证和训练模型，交付给客户使用，所以我们本身不会触碰到客户的PII信息（PII，personally identifiable information，个人验证信息，指有关一个人的任何数据，如姓名、指纹或其他生物特征资料、电子邮件地址、电话号码或社会安全号码等）。

另外，我们内部也有非常严格的数据内控机制，包括客户数据的隔离、模型的隔离等，同时我们也获得了相应的行业认证，在一定程度上从第三方视角认可了我们在数据安全性保障方面的工作。

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吴洪声：人人金服是一家国家级高新技术企业，并在今年通过了北京市六部门联合组织的新技术新产品认定，在相关领域也拥有多项专利和数十项软件著作权。你们的科技创新能力是如何炼成的？有什么心得体会可以分享给同行朋友吗？

李晖：科技创新的过程是去解决一个个小的技术问题，持续在一个行业的具体领域深钻下去，从而搭建一个企业的未来门槛。

比如说在投资策略的研发过程中，我们发现有些数据的产生时间和发布时间并不同步，由于没有经验，我们会错误地利用了未来的数据，导致策略不准确。但有了这个经验的积累，我们就知道以后具体要如何调整，经验的不断积累和沉淀，最后就形成了技术壁垒。

人人金服的高新技术企业证书

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吴洪声：做to B的金融科技，一般需要非常大的研发投入，但B端客户的决策周期长，成本回收也很慢。人人金服在成立第二年就可以做到财务盈亏平衡，你们的商业模式是如何实现的？现在你们的主要客户是各大金融机构吗，以后会考虑拓展到中小型的金融机构吗？

李晖：我们之所以刚起步就能实现盈利，主要是因为我们找准了市场，那时大量的金融机构在投资公募基金，有巨大的关于投资策略的研发需求。

此外，我们有一条相对明确的盈利路径，从一开始就对财务模型做出了非常严格的要求，包括监控内部的投入产出比，在此基础上，我们每个月都会去分析盈亏情况，看看我们哪些工作能产生收益，然后果断砍掉没有收益的动作，强化有盈利的工作，不断的优化让我们很快做到盈亏平衡。

我们现在服务了4000多家金融机构，大型的国有商业银行只有5家，80%都是中小型金融机构。我们的客户经理基本已经跑遍了全国所有持牌的金融机构，甚至包括一些很少跟同业交流的小型农村商业银行，所以说中小企业才是我们主要的服务对象。

大型的机构本身比较先进，他们需要的是我们的算法、策略、基于模型的定量分析服务。而对中小型机构来说，他们还需要我们去做投资者教育。我们一直在强调线上系统化和线下服务化的结合，因为只有这样才能让服务层次更丰富，覆盖更多客户。

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吴洪声：2017年开始，强监管时代来临，监管部门收紧的态势愈发明显，各项监管细则也陆续落地。再加上去年，金融科技的头部蚂蚁集团在上市“临门一脚”前暂缓上市，让行业里的各位玩家或许都对金融科技行业的复兴有些许失望。你们如何看待现今环境下的金融科技行业？

蚂蚁集团宣布上市计划暂缓

李晖：其实整个金融行业都面临着强监管，但我们认为这会让整个金融科技朝着更加健康和理性的方向发展。金融作为整个社会非常重要的部门，需要平衡安全和效率两个方面。如果单纯地追求效率，很有可能会影响稳定，甚至造成比较大的系统性风险和问题，因此强监管背后是国家出于如何平衡这两个方面的考虑。

我们也响应了监管号召，在去年通过了证监会的信息技术服务商备案，作为有监管备案认证的技术服务商进入金融行业。

金融科技对金融并不是颠覆的关系，而是科技赋能的关系。金融行业里面有非常深厚的知识和逻辑，并不是我们所看上去的那么简单。因此，“术业有专攻”是我们这几年在这个行业的最深体会，我们专心地通过科技优化和创新，更好地提升金融行业的效率，这就是人人金服、也是科技和金融两个行业结合的意义。

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吴洪声：人人金服未来有哪些让人期待的发展规划？在金融科技这条赛道上，还有哪些机会有待挖掘？

李晖：我们目前形成了一个线上和线下结合的服务金融机构间的渠道网络。这个网络本来是树状的，我们相当于是一个根节点，我们的客户是每个叶子节点。

今年我们的新突破就是让这些客户之间的节点产生关联，比如我们会帮他们做一些以信息为主的撮合服务，构建他们的沟通与合作，推动他们之间产生交易，让我们的整个渠道网络从树状结构变成网状结构，而网络的价值是非常大的。我们接下来开发的新系统，就是去帮助同业发挥出网络价值。

经过这些年的发展，国内金融机构在平台化和系统化方面已经得到了完善，比如现在很多机构都会使用OA系统、投资交易系统、数据系统，以及客户端的网银、手机银行等。

但在投资决策的智能化方面，我认为仍然有比较大的提升空间。我们发现，仍然有很多大型金融机构的投资人员还在用Excel，或者顶多用MATLAB去模拟简单的模型，并且也有不少人直接拍脑袋做决策。现在把量化分析、精细化分析的手段应用到固定收益领域，一定能推动整个行业的发展，里面的机会是非常巨大的。

* 图片来源：人人金服、蚂蚁集团

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