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榮耀標識深度解析：如何設計一個智能理財規(guī)劃平臺
編輯導語：互聯(lián)網(wǎng)金融不斷發(fā)展，在此過程中，成熟的智能理財規(guī)劃平臺搭建仍然較少。成熟有效的智能理財規(guī)劃平臺搭建有助于理財行業(yè)一定程度上規(guī)避痛點，并為客戶提供合理的理財規(guī)劃方案。本文作者便解析了如何設計一個智能理財規(guī)劃平臺，一起來看一下。
智能理財規(guī)劃平臺面對著國內(nèi)萬億級別的理財市場，前景廣闊，對于互聯(lián)網(wǎng)金融而言具有舉足輕重的意義。本文將具體闡述如何設計一個智能理財規(guī)劃平臺，請諸位產(chǎn)品同仁進行參考。
傳統(tǒng)而言，理財規(guī)劃可分為五個流程（參見《智能理財規(guī)劃平臺商業(yè)前景分析與展望》），智能理財規(guī)劃平臺對于理財規(guī)劃進行了抽象化和數(shù)字化處理，大體而言平臺可以分為三個大的功能模塊，分別是財務數(shù)據(jù)調(diào)研模塊、智能理財規(guī)劃模塊、報告呈現(xiàn)模塊。每個模塊又根據(jù)業(yè)務需求，可以細分為多個子功能點。下圖為平臺的整體設計架構圖。
一、數(shù)據(jù)調(diào)研模塊的設計
理財規(guī)劃的基礎是必須先搜集詳盡客戶財務數(shù)據(jù)、風險測評、財務目標，然后在此基礎上運用各種經(jīng)濟學理論進行理財規(guī)劃。我們要求在數(shù)據(jù)調(diào)研模塊中，可以實現(xiàn)錄入用戶個人信息、用戶的資產(chǎn)數(shù)據(jù)、用戶的負債數(shù)據(jù)、用戶的收入數(shù)據(jù)、用戶的消費數(shù)據(jù)……等等一系列的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。
這個錄入的過程，根據(jù)平臺的開放對象，可以由理財規(guī)劃師完成錄入或者客戶自己完成錄入。
由于平臺上要求錄入的數(shù)據(jù)詳盡而繁雜，如果我們的錄入頁面僅僅是簡單羅列一個個錄入項，那么必然是一個交互體驗極差的產(chǎn)品。因此我們對于數(shù)據(jù)調(diào)研頁面必須進行對象模塊化，如以家庭某一成員為對象，進行各項收入和支出調(diào)研。
以房產(chǎn)為對象，進行房產(chǎn)現(xiàn)值、房產(chǎn)負債、房產(chǎn)月供調(diào)研。同時在錄入過程中輔以各類金融計算方法，通過用戶容易提供的數(shù)據(jù)得出智能理財規(guī)劃平臺需要的數(shù)據(jù)。
例如：通過用戶提供的稅前月收入，社保繳納基數(shù)，公積金繳納基數(shù)，年終獎金，數(shù)據(jù)調(diào)研模塊應該可以自動計算出用戶的稅后年收入和公積金賬戶收入/醫(yī)保賬戶收入，從而準確得出用戶的稅后年收入金額和公積金賬戶/醫(yī)保賬戶對應的收入。
根據(jù)用戶提供的房產(chǎn)購買金額，首付比例，購買時間，貸款年限，貸款方式、貸款利率等，數(shù)據(jù)調(diào)研模塊應能準確計算出用戶的負債金額、月供金額，從而判斷出用戶的負債狀況和月度支出狀況。
1. 期望財務目標
由于每個家庭的期望財務目標并不一致，因此對于期望財務目標可以采用多選的形式，用戶在短期目標（如孕育、投資、避險、贍養(yǎng)老人）、中期目標（如購房、購車、教育）、長期目標（如養(yǎng)老）等進行多選，之后填入自己相應的期望值。
2. 風險測試
對于風險測試，我們可以采用主觀與客觀相結合的形式進行評估。主觀風險偏好采用問卷的形式，通過對家庭成員的投資經(jīng)驗、投資知識等方面進行評估，客觀方面，通過家庭成員的年齡、收入水平、收入分布等綜合評估，最后結合主觀和客觀因素，為客戶進行風險評級。
3. 理財假設條件
對于理財規(guī)劃假設條件，我們采用智能規(guī)劃平臺預設的形式完成。如通貨膨脹率、生活支出增長率、教育費用增長率、家庭成員預期壽命等，均由智能規(guī)劃平臺根據(jù)官方平均數(shù)據(jù)進行預設。后期，理財規(guī)劃師或者部分較有經(jīng)驗的用戶亦可以對理財規(guī)劃假設條件進行調(diào)整。
二、智能理財規(guī)劃模塊的設計
智能理財規(guī)劃模塊可以劃分為現(xiàn)狀診斷與未來規(guī)劃兩大功能?，F(xiàn)狀診斷在基于數(shù)據(jù)調(diào)研模塊所搜集到的數(shù)據(jù)，我們可以設定家庭財務指標，并依據(jù)理財規(guī)劃方法論，對指標的數(shù)值進行智能評價和分析。通過現(xiàn)狀診斷，我們可以明確用戶當前存在的問題，并提出改進的方向。下表為理財規(guī)劃中現(xiàn)狀診斷的部分財務指標標準與評價。
智能理財規(guī)劃模塊是平臺的核心功能。我們先明確一個問題：為什么理財規(guī)劃可以做到人工智能化處理？
這是因為理財規(guī)劃本身是依據(jù)特定的一些方法論做出來的，而這些方法論對于平臺而言可以設計為一系列的規(guī)則，通過規(guī)則匹配就可以得出一份標準化的理財規(guī)劃方案。當然，對于高凈值用戶，或者特異性很強的用戶，我們希望專業(yè)的理財規(guī)劃師可以對理財規(guī)劃方案進行審核和調(diào)整，最終成為一份更符合用戶需求的方案。
那理財規(guī)劃到底依據(jù)的是哪些方法論呢？ 這里給大家簡要講解一下。
1. 標準普爾資產(chǎn)配置理論
標準普爾（全球最具影響力的信用評級機構）調(diào)研全球十萬個資產(chǎn)穩(wěn)健增長的家庭，分析總結出他們的家庭理財方式，是世界上公認的最科學、穩(wěn)健的資產(chǎn)分配方式。在標準普爾資產(chǎn)配置圖的每個賬戶下面下，還有很多細分規(guī)則，如：
- 1/3定律：每月還貸總額不宜超過總收入的1/3；
- 80法則：投資于股票或股票型基金的比例不宜超過 80-?自身年齡；
- 應急基金原則：一個家庭必須保持3-6個月的生活費作為應急基金；
- ……
而這些規(guī)則，就是我們應用到智能理財規(guī)劃的規(guī)則依據(jù)。
2. 家庭生命周期理論
生命周期理論為消費者的消費行為提供了全新的解釋，它指出個人是在相當長的時間內(nèi)計劃消費和儲蓄行為，在整個生命周期內(nèi)實現(xiàn)消費的最佳配置。
由此延伸到理財領域，即為家庭生命周期的應用。它分為四個時期：家庭形成期（建立家庭生養(yǎng)子女）、家庭成長期（子女長大就學）、家庭成熟期（子女獨立和事業(yè)發(fā)展到巔峰）和家庭衰老期（退休到終老而使家庭消滅）。
家庭應當根據(jù)所處的不同階段，進行不同結構的理財。即一個讓你將綜合考慮其即期收入、未來收入，以及可預期開支、工作時間、退休時間等諸因素來決定目前的消費和儲蓄，以使其消費水平在一生中內(nèi)保持相對平穩(wěn)的水平，而不至于出現(xiàn)消費水平的大幅波動。
3. 保障模型充足度理論
保險規(guī)劃中需要應用到一系列方法，測算家庭的風險敞口?？梢圆捎眠z囑需要法、生命價值法、最低保額需求測算法等等法則進行智能化的測算。這里不再進行贅述。
上述理論可以細化為一系列平臺規(guī)則，然后為家庭用戶匹配生成出一系列的理財規(guī)劃方案。我們認為，大部分情況下，智能生成的理財規(guī)劃方案是一份優(yōu)秀的，可以為家庭財務提供重要參考的理財規(guī)范方案。
三、報告呈現(xiàn)模塊的設計
報告呈現(xiàn)模塊實現(xiàn)將智能生成的理財規(guī)劃分析報告對終端用戶進行展示。我們要求理財規(guī)劃報告必須有優(yōu)秀的視覺設計和交互體驗，盡可能以圖表的形式進行展示而不是簡單的數(shù)字堆砌。
同時，由于在報告生成過程中沒有理財規(guī)劃師參與，我們要求理財規(guī)劃分析報告的文字表述應該盡量通俗易懂，涉及專業(yè)術語應該有所注釋或提示，使用戶能夠理解到理財規(guī)劃報告的表達含義。
下圖為報告呈現(xiàn)模塊的參考頁面。
四、后記
在實現(xiàn)智能理財規(guī)劃模型中，我們將現(xiàn)有的經(jīng)濟學方法論細化為平臺規(guī)則來實現(xiàn)智能化。方法論本身亦是在不斷修正和進化，所以我們的智能理財規(guī)劃模型也必須不斷進行修正和迭代。
另外，是否根據(jù)方法論得出的經(jīng)典型理財規(guī)劃方案就一定是最優(yōu)方案呢？答案是否定的。外部環(huán)境、經(jīng)濟水平、個人和家庭的追求隨時都在變化，優(yōu)秀的理財規(guī)劃師從來都不應該拘泥于財務規(guī)劃經(jīng)典理論，應該深刻把握客戶的深層次需求，從客戶實際出發(fā)，才能真正成為高層次的理財規(guī)劃師。
對于智能理財規(guī)劃模型而言，我們后期亦應該加入用戶評價與反饋的功能。通過眾多用戶評價與反饋，運用機器學習技術，繼續(xù)對模型進行完善，這樣我們的智能理財規(guī)劃模型才能保持持續(xù)的競爭力，甚至有可能產(chǎn)生新的理財規(guī)劃方法論。
#專欄作家#
懶洋洋，微信公眾號：pmyang，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。金財互聯(lián)高級產(chǎn)品經(jīng)理，在互聯(lián)網(wǎng)金融（信貸、財稅、保險）與區(qū)塊鏈（區(qū)塊鏈金融、區(qū)塊鏈電子發(fā)票）等多個領域有深入探索和研究。
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題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
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