和訊期貨消息 由中國期貨業(yè)協(xié)會與深圳市人民政府共同舉辦的“第11屆中國（深圳）國際期貨大會”于12月3日―12月5日在深圳召開。

　　本屆中國（深圳）國際期貨大會與往屆相比形式更加豐富多元，以“跨界、跨境、跨越”為主題，邀請了梅拉梅德等全球頂尖的金融衍生品專家、學(xué)者及深圳市政府及證監(jiān)會領(lǐng)導(dǎo)、國內(nèi)外主要交易所、金融企業(yè)、上市公司等領(lǐng)袖精英參會。大會將圍繞“如何更好地服務(wù)實體經(jīng)濟風險管理，促進期貨與現(xiàn)貨、境內(nèi)與境外、場內(nèi)與場外、線上與線下的互聯(lián)互通以及金融混業(yè)、跨界融合的發(fā)展”等業(yè)界關(guān)心的重大課題深入研討。和訊期貨參與現(xiàn)場直播。

　　博時基金副總裁王德英先生，為大家詮釋大數(shù)據(jù)在基金公司的創(chuàng)新應(yīng)用，他演講的主題是“信息技術(shù)助力金融企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展”。

　　以下為文字實錄：

　　王德英：各位來賓上午好，今天在這里跟大家報告大數(shù)據(jù)在基金公司的應(yīng)用，幫助基金公司進行業(yè)務(wù)創(chuàng)新。這兩年隨著互聯(lián)網(wǎng)金融、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大家提到最多的就是云計算、大數(shù)據(jù)、社交等等名詞。事實上大家也都能感受到云計算、大數(shù)據(jù)也在金融機構(gòu)得到了切切實實的應(yīng)用和推廣。

　　我今天在這里跟大家報告的是大數(shù)據(jù)方面的內(nèi)容，但是我更側(cè)重于從業(yè)務(wù)方面來講大數(shù)據(jù)對基金公司業(yè)務(wù)創(chuàng)新的推動。我主要從兩大方面，一個是對基金公司投資研究方面的推動，另外一方面是對基金公司銷售服務(wù)方面的業(yè)務(wù)創(chuàng)新的推動。先看投資方面，基金公司的業(yè)務(wù)模式，雖然是金融機構(gòu)，但從基本的業(yè)務(wù)鏈條來看跟傳統(tǒng)的行業(yè)，甚至制造行業(yè)也是非常類似的。傳統(tǒng)制造行業(yè)一個是產(chǎn)品的制造、生產(chǎn)環(huán)節(jié)，另外一個是產(chǎn)品的銷售環(huán)節(jié)。同樣基金公司也是類似的，只是他的產(chǎn)品是虛擬化的產(chǎn)品，是金融產(chǎn)品。對應(yīng)的業(yè)務(wù)一大塊是生產(chǎn)部門，另外一塊是銷售部門。他的生產(chǎn)，對基金公司來說就是投資研究，把你的產(chǎn)品質(zhì)量做好，事實上就是把產(chǎn)品收益做好。銷售是類似的。所以金融行業(yè)跟傳統(tǒng)行業(yè)本質(zhì)上也是類似的。

　　就投資研究來看，進一步可以分為研究和投資兩塊?；鸸咀鲅芯咳齻€方面，一個是宏觀層面的研究，國家的宏觀政策，貨幣政策，財政政策，匯率，國際的政策等等，這個決定了大類資產(chǎn)配置的方向。第二個層次的研究是行業(yè)研究，比如按股票來說，哪些行業(yè)的投資價值更大，哪些行業(yè)是周期性行業(yè)、非周期性行業(yè)，周期性行業(yè)處于什么發(fā)展階段。第三個層次是個股的研究，在具體的行業(yè)里面對某個上市公司進行深入的研究，決定對公司的看法。

　　研究完了之后就要進行投資決策，因為研究也是為投資決策服務(wù)的。投資決策跟研究有點對應(yīng)的，也是三個層次的配置。第一個層次是資產(chǎn)配置，通俗地講就是在股票、債券、現(xiàn)金等各種大類資產(chǎn)上的配置比重。我們就股票市場來說可以說是倉位的配置，你看好股市的時候，在股票上的倉位就重一點，不看好的時候在債券市場上配置比重大一點。決定了在每類資產(chǎn)的配置比重之后，接下來是行業(yè)配置，比如在地產(chǎn)行業(yè)，整個地產(chǎn)行業(yè)在股票里面占多大的比重，這取決于前面的研究對未來地產(chǎn)行業(yè)未來發(fā)展趨勢的判斷。再往下就是個股的配置，比如地產(chǎn)行業(yè)決定在股票里面占5%的倉位，具體是買萬科多少，招商地產(chǎn)(000024,股吧)多少，類似于這樣的，就依賴于我們對具體的個股或上市公司的研究。所以一般的基金經(jīng)理是按照這樣做的，但每個基金經(jīng)理也不一樣，有的是自上而下多一點，在資產(chǎn)配置多一點，更大多數(shù)的基金經(jīng)理是自下而上的，在個股配置上多一點。基金經(jīng)理做倉位判斷有一半是判斷錯的，加倉、減倉，很多人連一半的概率都做不到。基金經(jīng)理大部分收益是來自于行業(yè)的超額收益和個股的收益，這取決于你對行業(yè)的精準判斷和個股的研究帶來的超額收益。所以自下而上在中國基金經(jīng)理里面更多一些。

　　這是我們常說的基金經(jīng)理的做法，這兩年量化投資技術(shù)在國內(nèi)日趨成熟，量化投資在中國市場從七八年之前引入中國，在中國資本市場進行應(yīng)用。包括現(xiàn)在在國內(nèi)基金公司做量化的，有一大半是從華爾街回來的。應(yīng)該說國外的技術(shù)剛應(yīng)用到國內(nèi)市場的時候，一開始還是有點水土不服，所以頭兩三年波動有點大，某一年是正的收益，到第二年是負的收益了，在美國市場上的模型直接復(fù)制到中國市場有一個適應(yīng)性的問題，有一個本地化演變的問題。最近兩三年量化技術(shù)在中國的實踐逐漸成熟，表現(xiàn)出來就是量化基金的業(yè)績超越基準的穩(wěn)健性大幅提高。比如去年滬深300增強的超額收益，好的做到9%多，今年好的做到10%幾的收益。

　　量化技術(shù)比較常用的是多因子量化策略，大的因子類型，一類是綜合財務(wù)因子，就是偏基本面的因子，比如估值類的有市盈率、市凈率，成長類的業(yè)務(wù)收入增長率、凈利潤增長率、EPS增長率等等。另外是市場驅(qū)動因子，波動、交易量變化等等。各個做量化的團隊、基金公司都涉及到大量這樣的因子，一般都有幾十個因子同時在起作用，但每一個階段對因子的權(quán)重也會做調(diào)整。

　　前面介紹的都是基金公司做投資研究和決策的基本內(nèi)容。如果從實質(zhì)上來看，或者往基本邏輯上總結(jié)的話，投資研究的實質(zhì)是數(shù)據(jù)的分析與決策。不管是基金經(jīng)理主動做投資，還是做量化，事實上都是根據(jù)已知的數(shù)據(jù)對未來的表現(xiàn)做出預(yù)測，這是投資研究的基本過程。如果這個邏輯成立的話，如果我們獲得的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，數(shù)量更大的話，從原理上來說，我們對未來的判斷也會更加準確。根據(jù)少量的數(shù)據(jù)可能對未來有一個判斷，如果獲得的數(shù)據(jù)更全，正常的話對未來判斷應(yīng)該更準確。我想這就是大數(shù)據(jù)的價值。傳統(tǒng)策略是基于上市公司的季報、年報或者研究員調(diào)研的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)依賴的數(shù)據(jù)一個是數(shù)據(jù)量更大，現(xiàn)在是海量的數(shù)據(jù)，原來是維度比較少，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)維度更全，傳統(tǒng)的財報里面沒有這樣的數(shù)據(jù)。還有數(shù)據(jù)的顆粒度更細，原來的數(shù)據(jù)往往都是匯總的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在有按天的數(shù)據(jù)。另外數(shù)據(jù)指標的先行性也更強一點。從數(shù)據(jù)層面，以空間角度，我們原來看上市公司是平面的影像，現(xiàn)在由于有了更大、更多維度，你看到的是立體的圖像，信息量更大。原來是過一段時間看到的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，看到的是一張照片，現(xiàn)在是看到每天發(fā)生的數(shù)據(jù)，所以現(xiàn)在看到的是一個錄像，是連續(xù)的信息。所以從平面到立體，從一個個靜態(tài)的圖像到動態(tài)的錄像，我想對上市公司數(shù)據(jù)的刻畫更加全息化。現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)之后對上市公司研究可以用全息的數(shù)據(jù)來研究。從這個角度來說大數(shù)據(jù)帶來基金公司投研模式的變革，由于數(shù)據(jù)量更大，我們對上市公司的判斷可以更加準確。

　　有哪幾類大數(shù)據(jù)呢？股市是由三方面的決定的，一個是基本的實體經(jīng)濟發(fā)展，第二個是大家對市場的預(yù)期，對未來發(fā)展的預(yù)期，第三個是資金，資金的流動性和寬裕程度?？偟膩碚f股市的發(fā)展是由這三方面決定的，但實體經(jīng)濟是根本，也許短期有漲跌的背離，但這個決定了總體的水平。市場的預(yù)期影響也比較大，過去這幾年中國的成長股發(fā)展，大家給他的估值水平更高，因為中國是一個高成長性的市場。另外大家對改革的預(yù)期，導(dǎo)致對未來的預(yù)測更好，所以成長股從2012年以來股市表現(xiàn)更好一些。具體到每個個股，我覺得是兩方面，一個是基本面，個股或上市企業(yè)的基本面。另外是大家對個股的預(yù)期或情緒。這兩方面都有很多大數(shù)據(jù)可以采用，基本面方面以一個行業(yè)或企業(yè)的經(jīng)營情況，而不是財報上的數(shù)據(jù)。還有產(chǎn)品的交易情況，有了大數(shù)據(jù)平臺可以看到他每個產(chǎn)品的交易情況。另外市場情緒，比如對上市公司的搜索，另外在一些股吧對股票的評價，包括新聞。另外是自選股，通過草根炒股人員自選股，通過大家的群體行為也能看出這個市場對股票個股的情緒。目前很多大數(shù)據(jù)指數(shù)都是從這幾個方面來入手的。

　　前面是基本的邏輯，大數(shù)據(jù)為什么能夠幫助基金公司做投研模式的變革，為什么能給投研帶來新的價值。第二部分結(jié)合博時關(guān)于大數(shù)據(jù)指數(shù)的研發(fā)情況給大家介紹一下大數(shù)據(jù)具體的應(yīng)用。淘金大數(shù)據(jù)100指數(shù)是博時開發(fā)的第一只大數(shù)據(jù)指數(shù)，合作方是螞蟻金服。這個數(shù)據(jù)為什么能用于投資？它的基本邏輯是這樣，中國電商的交易金額已經(jīng)占據(jù)了社會商品零售額的10%，另外淘寶占電商銷售的60%-70%，這個決定淘寶的交易數(shù)據(jù)代表了中國商品消費的趨勢。第二點我們認為每類商品在網(wǎng)絡(luò)上的交易量是預(yù)示著未來這個行業(yè)或企業(yè)經(jīng)營情況的變化。比如某類商品如果連續(xù)幾個月銷售大漲，預(yù)示著將來這個企業(yè)后面的經(jīng)營利潤會提高，最后反映到資本市場上會體現(xiàn)出來，基本邏輯是這樣的。也是基于這樣的邏輯，我們認為螞蟻金服里面的數(shù)據(jù)對行業(yè)或者上市公司的經(jīng)營情況有先行的指標作用，最終對資本市場的表現(xiàn)也有先行的指標作用。

　　我們跟螞蟻金服合作的淘金大數(shù)據(jù)100是大消費指數(shù)，不是跨所有行業(yè)的，因為淘寶上不是所有商品都賣，比如鋼鐵、軍工就沒有，但涵蓋的范圍比較多。其實淘寶的商品有5000多個類目，但是商品最后怎么一步步地轉(zhuǎn)化為選股的指標。并不是說所有的上市公司都在淘寶上賣東西，只有三四十個。它的基本邏輯是這樣的，第一步是從淘寶的類目映射到哪一類上市公司，通過人工匹配對應(yīng)到中證三級行業(yè)，有對應(yīng)關(guān)系的是35個，一共有1740多只股票，選股將來就從這里面來選。我這里也列了這35個行業(yè)，將來隨著電商業(yè)務(wù)的拓展，我相信覆蓋的行業(yè)也會逐步擴大。

　　我們在這個過程里面要進行各種電商大數(shù)據(jù)的處理，它來自于螞蟻金服的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括銷售量、銷售額、商品數(shù)量、價格、買賣人數(shù)、訂單數(shù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之上，我們要進行大量的處理，大家知道網(wǎng)上的數(shù)據(jù)有極值或噪聲處理，比如雙11要做特別的處理，一個大爆發(fā)會帶來錯誤性的信息。還有去噪聲，有一些季節(jié)性的數(shù)據(jù)，某些商品在某些季節(jié)賣的量大一點，不能所有的年月都平均來看，這樣的話會失真。

　　有了這些數(shù)據(jù)之后，第一步完成映射，第二步要從這些數(shù)據(jù)里面找到哪些數(shù)據(jù)對未來的二級市場或股票的表現(xiàn)先行指標指導(dǎo)性更強，或者對未來行業(yè)的預(yù)測程度。我們最后發(fā)掘了幾類指標，一類是成長性指標，金額大、銷量大。第二個是供需指標，買賣人數(shù)的變化。第三個是價格指標?？傮w的指標有3-6個月的提前量，所有這些發(fā)生了，過了3-6個月這些就會在股票市場表現(xiàn)出來。

　　比如白酒的價格指標，2012年4月份左右，由于當年的一些政策限制高價白酒的消費，我們先看指數(shù)，2012年7、8月份開始趨勢性地往下走，我這里列的是白酒申萬的指數(shù)。但是從白酒的價格上提前三四個月左右，白酒的價格已經(jīng)提前做出了反應(yīng)。但白酒價格的變化并沒有很快地反應(yīng)到股市上去，一變化一個月之內(nèi)馬上就反應(yīng)了，因為價格的變化會慢慢延伸到股票市場上去。還有供需指標，這里舉了一個紡織服裝行業(yè)，這里面的藍線是買家減賣家，越下降就是買的人少，賣的人多，這個一下降也預(yù)示著未來這個行業(yè)的經(jīng)營情況會惡化。我們通過研究發(fā)現(xiàn)，這個行業(yè)也是有提前2-3個月的時間，供求關(guān)系一旦發(fā)生趨勢性的變化，過了兩三個月之后這個行業(yè)的股票就會下跌。

　　第二步是找到哪些指標對預(yù)測起作用。第三步是將指標轉(zhuǎn)化為選股的權(quán)重，最后還是要落到股票上。我們采用的是多因子的模型，我們是三類指標，財務(wù)因子的打分，市場驅(qū)動因子打分和大數(shù)據(jù)因子打分。前面那幾類因子綜合來看，如果是上漲的話，有利于這個行業(yè)或企業(yè)未來經(jīng)營情況好轉(zhuǎn)的話，達到一個值就打一個分，下跌一個值的話就減一分，最后把財務(wù)因子打分，財務(wù)因子和市場驅(qū)動是以前的量化打分，加上大數(shù)據(jù)打分得到整體的多因子分值。然后我們選擇分值前100位的作為成分股構(gòu)成大數(shù)據(jù)指數(shù)成分。我們?yōu)榱擞嫊r反應(yīng)市場，會一個月調(diào)一次，普通的更慢。說是指數(shù)基金，其實也是帶有一定成分股的被動產(chǎn)品，因為一個月調(diào)一次，而且很多因子都參與了選股。最后這個指數(shù)是100個股票的權(quán)重來構(gòu)成整個指數(shù)。

　　我們看一下表現(xiàn)，從最開始完成映射關(guān)系，第二步找到大數(shù)據(jù)里面對企業(yè)未來的盈利情況有指導(dǎo)作用的指標，第三步把這些指標轉(zhuǎn)化為選股的權(quán)重，表現(xiàn)是怎樣的呢？當然非常好，歷史的數(shù)據(jù)可以模擬，從去年底以來，我們是從去年12月底發(fā)布的指數(shù)，這是真實運行的指數(shù)。截至到2015年10月30日，滬深300基本沒有漲，中證500是33%的漲幅，淘金100是將近65%，前面幾年也非常好。在中國戰(zhàn)勝滬深300不是太容易，但是戰(zhàn)勝中證500比較容易。所以我們?nèi)绻掷m(xù)地戰(zhàn)勝中證500，這個表現(xiàn)還是非常不錯的。

　　有了這個邏輯之后我們還開發(fā)了一系列的指數(shù)，我們想把大數(shù)據(jù)的作用也發(fā)揮到底。我們做的第二個大數(shù)據(jù)指數(shù)是中證房天下大數(shù)據(jù)指數(shù)，是跟搜房網(wǎng)合作的，搜房網(wǎng)現(xiàn)在是中國最大的移動平臺做網(wǎng)上新房銷售，房屋二級市場銷售的上市公司，同時對中國的房地產(chǎn)研究時間最長的公司，專門成立了一個研究院。他那里擁有每個上市公司每天的數(shù)據(jù)，每個公司、每個樓盤每天在網(wǎng)上的銷售情況、價格數(shù)據(jù)，各個上市公司拿地儲備的情況等數(shù)據(jù)，都是按日的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)道理一樣，也是作為未來上市公司經(jīng)營情況的先行指標，我們也利用這個數(shù)據(jù)編制了房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)一個是用來選股，另外還可以用來調(diào)節(jié)房地產(chǎn)具體每個股票的權(quán)重。剛才說的淘金100是等權(quán)的，但房地產(chǎn)因為股票沒有那么多，不可能完全等權(quán)，得分高的會權(quán)重加大，得分低的權(quán)重降低，通過這個來創(chuàng)造比普通的房地產(chǎn)收益更好的指數(shù)。這個表現(xiàn)也不錯，2013年弱一點其他年份都明顯比中信房地產(chǎn)指數(shù)表現(xiàn)好。

　　第三個大數(shù)據(jù)指數(shù)是銀聯(lián)智慧，這是銀聯(lián)下屬的一個大數(shù)據(jù)公司，擁有中國所有銀聯(lián)刷卡的數(shù)據(jù)。這個邏輯跟淘金100的做法類似，淘金對應(yīng)的是網(wǎng)上消費，銀聯(lián)是線下消費。它對應(yīng)的銀行卡消費的數(shù)據(jù)消費行業(yè)有33個，主要是衣食住行醫(yī)娛樂等股票，我們采用的大數(shù)據(jù)包括消費的金額、人數(shù)、筆數(shù)等數(shù)據(jù)，通過環(huán)比、同比來預(yù)測未來行業(yè)的發(fā)展。表現(xiàn)也是非常不錯，從2012年到今年以來，每年都戰(zhàn)勝中證500。

　　第四個雪球，雪球是中國最大的一個社交選股平臺，這里面有大量草根炒股的人，大量的自薦組合。這里面做股票的選擇是市場對股票的情緒，這就是市場情緒類的大數(shù)據(jù)。他們對股票的選擇，加入或者剔出，會影響股票市場的表現(xiàn)。我們具體的做法是把在雪球上注冊的全部用戶中創(chuàng)建了自選組合里面剔出了空倉組合和過去一個月沒有調(diào)倉記錄的組合，在這里面按照收益排名，前1000個作為基礎(chǔ)的組合池。這1000個組合里面，我們最后看哪些股票，特別是新加入的股票最多，哪些股票剔出的最多，新選的股票我們認為代表未來成長性大的股票。這個邏輯是這1000個的業(yè)績很好，大家都看中這個股票，如果這些人確實炒股能力比較強的話，那這個股票未來的成長性更大。如果大家都賣出這個股票，那這個股票未來的表現(xiàn)就不好。根據(jù)這1000個自選組合對股票的覆蓋度對股票進行打分，最終把各種因子結(jié)合在一起得出打分，選100個股票。雪球有三個大數(shù)據(jù)指數(shù)，比如粉絲數(shù)，還有用戶活躍度。雪球過去三年的表現(xiàn)，每年都大幅戰(zhàn)勝了中證500。

　　最后一個指數(shù)是東方財富(300059,股吧)100指數(shù)，表現(xiàn)也是戰(zhàn)勝滬深300和中證500。

　　講到這，我們對于大數(shù)據(jù)在投資研究方面的應(yīng)用，這也是今年基金公司一個比較熱的創(chuàng)新方向，現(xiàn)在有大數(shù)據(jù)的投資了。下面我簡單報告一下在基金公司營銷服務(wù)方面的應(yīng)用，這兩年一說到互聯(lián)網(wǎng)金融，提到客戶體驗，金融機構(gòu)怎么向互聯(lián)網(wǎng)公司學(xué)習(xí)。我個人總結(jié)了一下客戶體驗三個層次，第一個層次是操作體驗，大家說這個系統(tǒng)好不好用，易用性怎么樣，功能布局是否合理，視覺體驗良好。第二個層次是心理體驗，除了系統(tǒng)好用、簡潔、方便、快捷之外，系統(tǒng)不應(yīng)該是一個僵化的系統(tǒng)，它應(yīng)該是一個智能化的、人性化的系統(tǒng)，對每個客戶應(yīng)該有個性化的洞察，它應(yīng)該對客戶有心理預(yù)期的響應(yīng)和管理，比如說當客戶贖回基金之后，特別是第一次贖回基金，他這時候會關(guān)系什么時候錢會到賬，他在操作完這一步最關(guān)心的是這個問題。這時候你意識到他有這個需求之后，你的系統(tǒng)能夠給他及時的提示。但是不要老提示，老提示又變成死的系統(tǒng)了，因為他已經(jīng)知道了。還有新開戶客戶，還有老客戶過了好幾個月沒有登陸，新來的要給他介紹主要特點，如果很長時間沒來了，這三個月來有什么新東西告訴他，如果這樣做的話客戶就會覺得非常懂他。如果能夠做到這一步，客戶就會從心理上感覺你的系統(tǒng)是智能化的、個性化的系統(tǒng)。第三個層次是精神層面的體驗，能夠給客戶帶來滿足感、成就感、參與感和歸屬感。我們看到很多互聯(lián)網(wǎng)的游戲平臺為什么那么多人愛玩，就是因為很多玩家能夠在上面得到認同感，通過粉絲的增加或者虛擬財富的增加，大家對他有一個崇拜感，能夠從中得到精神的滿足。如果我們能夠通過一種模式創(chuàng)造這種體驗，能夠把客戶長久地捆綁在我們的平臺上，這是一個最有力的方式。

　　我覺得大數(shù)據(jù)可以優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)平臺客戶體驗，比如操作體驗方面通過客戶訪問記錄的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，哪些功能用得多，哪些功能用得少，可以優(yōu)化操作體驗。另外對客戶個性化的特征，包括客戶是新客戶還是老客戶，對不同產(chǎn)品的喜好也可以用來指導(dǎo)對他心理體驗的優(yōu)化。他來了之后這個產(chǎn)品一定是他喜歡。這是對客戶體驗的優(yōu)化。還有我們博時也做了一些工作，用大數(shù)據(jù)進行客戶精細化管理。我們也是基于客戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、投資凈值數(shù)據(jù)對客戶進行劃分，我們請IBM專門做了咨詢，最后通過SAS做客戶細分的分析，每個季度還會做更新。我們所依賴的有賬戶的維度，比如持有產(chǎn)品的情況，風險偏好情況。行為維度，比如申請贖回的頻率。還有他的理財意識等。

　　通過這些變量，通過聚類分析的方法，最后把客戶分成了八類客戶，套牢族、忠誠族、喜歡頻繁申贖的等等，我們給這些客戶打上標簽，對不同類別的客戶會做不同的處理，比如做產(chǎn)品推薦的時候就不會一味地做推薦，我們會做客戶的匹配度，這類客戶可能最適合這類產(chǎn)品就會優(yōu)先給他推薦。還有開一些大型客戶的推介會，不是所有的客戶都打電話邀請，對這類內(nèi)容比較感興趣的邀請他來，這樣的話公司花同樣的經(jīng)理和資源取得的效果是最好的。我這里舉了一個例子，我們建立了流失風險率比較大的客戶活動，流失風險率比較小的，近期沒有贖回傾向的會怎么做，流失風險率為零的怎么做。我今天主要就報告這些內(nèi)容，投資線和營銷服務(wù)線，確實大數(shù)據(jù)也是在這方面得到了切切實實的應(yīng)用，謝謝大家！

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