12月8日，易观大数据应用沙龙深圳站完美落幕。易观金融行业中心资深分析师马韬、爱智慧科技CEO梁新刚、前海航交所首席技术官柯金虎、人人聚财副总裁于爱军、金斧子滚雪球运营总监董超勋等人受邀出席，共同探讨了数字用户资产实践之路上的经验和体会。
以下是演讲干货：
从政策层面，今年互金行业的政策收紧已经正式开始了。随着一些监管细则的落地，厂商已经开始根据监管细则做企业战略方向的转型。所以2016年是互金行业的盘整元年。
首先是移动支付的交易规模变化。2015年上半年到2016年上半年整体移动支付增速是33.95%，和2013年、2014年的环比少了很多。到了2016年，全年的移动支付的增长率基本上维持在70%左右。这个阶段，移动支付的增长率回归到了正常，保持高速稳定的增长态势。
再看互联网支付。2015年上半年到2016年上半年，交易规模上涨，但交易规模的增幅不断下降，从2015年第二季度，越来越多的厂商在推广移动支付，互联网支付属于自然增长的态势。我们预测，未来两到三年内，互联网支付的增速会进入到平行增长或负增长阶段，交易量都来自移动支付。
接下来看P2P。2015年P2P增速是93%，交易规模是2563亿。到2016年上半年是8114亿，预测今年的交易规模可以突破2万亿。增速曲线今年上半年由138%回落到30%多。随着监管的逐渐收严，平台的数量有所降低的，同时互金行业的P2P领域负面新闻不断爆出，投资人也越来越谨慎。
众筹，主要指股权众筹。今年众筹上半年是80.2亿，没有达到早期对于众筹的预期。而且在今年的交易中，有很大一部分来自大平台的股权众筹。在监管制度下发之后，大企业具有试点资格，其他很多股权众筹平台已归为非公开私募股权融资的性质，所以在公开的层面上会受到些限制。未来众筹的交易规模增长将会是逐渐平稳或是回落。
互联网消费金融。从去年年初开始，有很多P2P企业也开始转型做互联网消费金融，或者一些业务会逐渐转向消费金融业务。2014年，通过互联网发生的消费金融业务只有96.9亿元。到了2016年，交易规模已近900亿。预计明年互联网消费金融的交易规模仍然会保持高速的增长。
互联网保险。互联网保费的收入2013年是291亿，2015年达到了2223亿，这个增长幅度非常快，2016年上半年财险互联网保费的收入已经超过2千亿，按照这种统计数据来看，今年互联网保费的收入将是去年的两倍。
也许大家会说现在的互金行业已经没有市场空间了，更多的是来自于监管套利下的市场空间，在用户的运营上仍然是处于低位的。易观千帆的数据显示人人贷、宜人贷和有利网用户的重合度并不高，三者的产品上重合的用户是48万，但是占整个应用的重合比例只有9%点多，也就是说他们的用户实际上是来自于不同的群体，或者是行为上不具有那么高度的混合性，所以说用户的重合度并不高。
对比来看，这几个应用虽然说都是网贷投资的应用，但实际上用户的重合度很低，也就是说在网贷的用户上，大家可能还是习惯专注于一个平台去投资，或者说在网贷前期的运营中，各应用的用户群体圈定得比较准确，所以说用户的重合度很低。
第二是看用户的独占率。这三个应用当中，有多少用户只用了一个应用？这三个APP的总用户中，使用有利网理财的有201.57万，独占率是27.86%，宜人贷达到48%，通过重合度、活跃度、独占率，我们会看到在运营新客户的增长空间上还是比较大的。第三个是企业的运营以及企业的留存，在这个新的产业特征上，一系列的监管政策以及企业的战略调整下，用户的特征也会越来越明显。
我们看一下资本市场2015和2016年的变化。
2015年整个互金行业有565起互金领域的融资事件。这些投资事件所集中的领域，借贷领域排第一位。第二是理财，第三是股票证券，第四是金融综合服务。
2016年截止到10月，互金行业的融资事件313起，大家都说这是资本寒冬，其实在互金行业并没有大家想象的那么悲观。大家越来越强调用户的黏性、用户的留存、用户的运营、以及未来的盈利模式。
整个投资市场发生的一个最明显的变化，就是借贷领域发生了变化。理财排第一，借贷降了7%。金融信息化跃居前位，大家越来越重视数据、信息、数据变现在互金行业中的重要地位。虚拟货币在中国市场并没有更大的空间。在中国市场，我们认为短期内还不会有太大的市场爆发空间。所以在国内市场的发展中依然是处于探索期。
主要想说几个重点的领域，第一个是金融科技。越来越多的企业未来也会进一步的寻求和传统金融机构合作，进行能力的输出。所以我们认为在两年内，金融科技会迎来比较大的成长空间。
互联网保险，看这两年的保险和场景的结合，以及巨头对于保险的重视的态度。在互联网保险领域越来越多的互金企业开始布局。
互联网证券，从现在互联网证券的发展来看，主动权一直是落在传统券商的手里。这么看，券商最近对于互联网化超出了我们对他了解的重视程度，大家都在部署这一块。
创业企业的机会，从市场容量，监管程度，竞争程度，获利能力，互联网化程度五个方面来看，筛选出几个细分的领域。
首先看保险。除了互联网保险公司之外，很多没有牌照的互助保险是不能纳入到正规的互助保险公司的。但是有一些做保险代销品牌的企业在和互联网保险合作，保险会越来越无缝嵌入到生活场景和金融服务中，所以说保险是可以期待的一个细分领域。
第二是产业金融。金融是服务于实体经济，服务于产业的。现在越来越多的企业，在综合平台被巨头所把握，有些企业开始深耕某一个细分产业的金融服务，他们要做的比这些巨头在某个细分产业上更加专业。但是未来的趋势上创业机构更有机会。
第三是征信。征信市场并没有像大家看到的那么好。第一是个人征信牌照没有下发，第二企业征信牌照没有那么大的市场空间。但是整个市场对于这个行业的需求，以及现在行业巨头对于这个行业的推动。未来应该是有发展空间的。
第四是金融科技。金融科技是做科技能力输出的企业，未来做金融云、金融数据风险、金融安全等的企业会逐渐会步入正轨。
爱智慧科技梁新刚：基于AI的金融用户大数据资产变现
当前的金融投资领域是急需要引入人工智能的。人工智能有三大应用领域，第一是知觉，让机器像人一样可以听说读写；第二是角色，比如他会下棋，可以辅助决策分析。第三是机器人，我要利用这个架构来讲今天的金融领域为什么需要AI。
首先在data层，今天的数据不是少，而是太多，机器智能可以帮助我们有效的删繁就简。
Information，在这一层上信息是不对称的。信息层面要怎么弥补我们不在核心圈子的缺憾呢？应该捕获更大量的信息，比如在网页、社交媒体、股票、微博他们的言论，如果我们能把这些信息整合，也能够探查到很多有价值的信息。
在Knowledge层面上，散户和专业投资者有很大的不对称。所以作为投资者要弥补知识上的不对称。我们可以给机器赋予知识图谱，把人类已经积累的知识体系灌输给他，让他具备逻辑能力，推理能力。
Vision层，长期积累的数据、信息，获得了一个领域的知识和方法论，人类就可以在一个垂直领域称之为专家。机器也是可以的，甚至机器在某些方面还会超过我们人类的理性决策。
整体来说，在金融决策领域AI是能够帮到很多的。通过AI可以做什么？
首先要有意识的养数据，积累丰富的用户画像。我们做AI的推荐系统，首先要看数据层，要尽可能地丰富产品数据，包括产品的历史表现。算法层做什么？金融大数据加机器学习计算法可依分析产品的风险，收益以及流动性，对产品精确分类。要结合用户的样本数据，精确刻划用户画像。
我们目前做的基于AI的推荐系统，就是在大家已经用的大数据推荐系统或者是风控系统的基础上，做一点附加的活。目前机器学习和深入学习的热点就是特征提取，用户画像越丰富，我们用NLP协助提取更多的特征，会把这些提取到的词、特征影射到一个向量空间，在这里探察的是意义。
我的专题主要是侧重于通过技术手段，怎么促进运营，怎么提升运营效益，怎么降低运营的成本，低成本的获客。
我们的三块主营业务：第一块是航运资产业务。第二块是航空资产交易。第三块是金融资产交易。怎么通过技术和数据的手段，获取更多的高价值的客户？
首先我们的用户在哪里？我们的用户是谁？我们如何对用户进行分级？第二，通过什么样的渠道能够触达到用户？第三，用户来了之后，怎么提升用户的活跃度？怎么能够通过存量的用户口头宣传航交所。
如何获取更多高价值的客户？我们需要有量化的指标，航交所有三块业务，一种是C端，一种是B端，今天更多的侧重于讲C端。对C端客户来说，首先要对客户进行分类。第二是做用户画像；第三是对不同的业务做不同的管理。B端用户和C端用户是有比较大的差别的。
我们对于C端用户来说其实是建立了一个以用户为中心的大数据的闭环生态。我们现在是通过数据的采集，清洗、整合，来构建大数据。第二是经过学习等的方式来对我们的客户进行贴标签。第三，要做一些预测，来辅助你做决策。第四是要行动，把刚才预测的东西推出去。最终通过反馈回来的结果丰富用户画像，同时优化决策的引擎，最后构建了封闭的用户生态圈。
有了用户之后怎么做运营？对于C端用户来说，我们构建了多维度的画像，下面是我们构建用户画像的方法。数据采集来源方面，首先，这么多年来海航集团沉淀了一些数据。第二，从海航集团内部拿到了很多客户的航运信息，投资信息，航空信息等等。第三，业务系统。这个系统在这个过程中数据会不断的增加，也会拿到用户行为等信息，最终实现客户360度的立体画像。
用户来了之后是有生命周期的，针对不同的用户也需要做不同的营销或者是运营的活动，这是我们用户分级的情况。对于互金行业来说，首先是新手特权，然后最重要的是安全，最后是积分、会员等相对来说是比较通用的一些做法。
第三部分，fintech战略布局。第一个布局是在B2B的支付平台。第二个布局是基于AI的分析对客户做一些智能的推荐以及动态资产的配置。
我今天分享的是自动化运营。也是基于用户画像，用户生命周期和自动化的策略所做的提升运营的效率。在做运营之前要问自己的三个问题：谁是我们的用户？不同的用户行为模式是怎样形成的？如何辨别不同的用户？
首先看用户画像。对于金融的用户有重要影响的，有如下几个：一是静态数据。如性别、年龄、收入等。二是动态数据。如理财行为、社交行为和消费行为等数据。总结来说，我们要用静态数据对用户进行分类，用动态数据挖掘用户的规则。
我们是通过用户的行为来进行分层的。根据基本的用户数据用户行为反馈找策略。
另外是高潜用户的挖掘。比如说用户在我们平台的行为有好多种，第一个行为是充值的行为，第二个是提现的行为，第三个行为是投资的行为。这几个行为找出来之后，我们再辅以一些地区特征（北上广等）和性别特征（35岁-45岁之间）把我们已知的大客户找出来，做一个机器学习的训练，再用这个模型预测一个用户可不可能是一个高净值的用户。
接下来就关注高净值用户，建立信任，根据用户画像和规则指导运营。在用户的生命周期，他们最看重的是安全。初期的时候，他们往往采用一种试探的方式，先投一部分钱进来，最好是保本息的，他会测试能否提现，测试几次之后，确认提现没有问题才放心。
这是用户的生命周期。这里面采用的策略也是不同的。我们要逐渐的使客户升级，并且对大客户分层，提供不同的服务，从而实现自动化的运营。
我目前在滚雪球事业部做运营总监，我做了差不多6年的互联网运营，做过数据运营、产品运营以及广告媒介运营。
先从腾讯的大数据讲。2012年第4季度，腾讯电商在公司的点击率是倒数排第二，当时腾讯的弹窗公告，这个广告基本上是内部用，而且不外部卖。我们就马上做，做到二月份的时候，就有了1千次的曝光，CPM已经是第一，CPC第二，同样广告做很多的素材。完了做广告位的优化，类似的方式做到2013年4月份的时候，已经是做到非常OK了，81%的点击率已经高于外广。
做到这个时候遇到瓶颈了，感觉怎么做，这个数据也下降不了了。CPC总在1.1，1.2上下浮动，当遇到瓶颈的时候，我们也在找出路，有一次就发现了阿里巴巴有一个专业的大数据的广告体系，可以把IOA从0.5一直做到1以上，1.5左右。
所以我联想到阿里的广告是大数据相关的东西，腾讯有自己的专门数据GB，而且有专业的开发，腾讯的产品也更灵活。我们有么强的实力为什么不自己做？所以我就主动请缨自己做了。当时我做出来以后，10月份上线，我的点击率提升到128%，下单转化率提升为187%，这说明我们吸引的是精准用户，这是我第一次接触大数据给我造成了很大的冲击。
第二个广告形式，根据客户的场景。腾讯QQ登陆以后，一般定的是10分钟、20分钟，会展示不同的广告，我们想能不能把这个也利用大数据的算法去算？每个PC端或者是移动端的用户在互联网上都会有标签，把多维的数据结合起来，商品跟用户之间匹配出来，就会发现你对这个商品是匹配的，这个产品就会出现在你的场景上。我们一定要有强大的数据支撑，有很好的建模思维，大数据才能得到很好的运营。
滚雪球的浅层应用。我有相关的数据标签进行计算，下面也是适时更新的标签库，系统会管理我们的用户，人工定的任务到核心的时候，就可以按照指令来执行，或者是系统自动化，用户的生日到了，他会自动更新任务。
这是我们具体的建模，主要从引入期，成长期，成熟期，衰退期四个维度去做。引入期，比如说这个用户初次接触这个平台，只是注册但是没有做其他动作，这个时候就要触发激励动作；到交易期，就是愿意付款了，这个时候就需要给用户关怀了； 成熟期，他已经成为了一个平台的忠实客户了，这个时候就会做一些老用户的延长生命周期，做一些活动触达，新建一些任务；衰退期，用户就有流失的迹象，这个时候生命周期就要提醒了。
滚雪球的大数据设想。我们最近对品牌进行了升级，未来主打的方向是做公募基金，做一个智能的基金交易平台，主打的方向是智能策略或者是基金组合。
智能如何体现？我们从五个方向努力，一是重点发展智能投顾策略；二是智能定投策略；三是止盈、止损策略；四是智能推荐；五是精选基金的智能算法更新。
大数据其实是没有那么简单的，还有上下游要不断的跑，把策略跑到最优，我们也是希望跟行业伙伴有很好的借力，有更好的合作。
当前互联网用户需求已经从从众化开始往个性化、多样化转变了，90、00后不断的崛起，他们的个性化要求更高，未来的互联网运营更应该思考如何很好的满足这些个性化、多样化的需求。
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