和讯基金消息 2017年6月10日下午, 由私募排排网、中信期货和鹏华基金联合主办的"2017年（第二届）中国FOHF&MOM基金管理人年会"在深圳市福田区五洲宾馆隆重拉开帷幕。
会上开展了本论坛的圆桌讨论：金融科技在投资中的应用。
参与圆桌讨论的嘉宾有：私募排排网总裁助理张仲峪；通联数据首席科学家蒋龙；汤森路透中国区金融&风险市场开发部总监何华；北京海峰科技有限责任公司创始人林虹；老虎证券合伙人兼副总裁方磊。
以下为圆桌论坛实录：
主持人：我们马上开始第二组圆桌论坛，我们继续探讨的是“金融科技在投资中的应用”，这个话题很专业，我们今天在座的几位都是专业的业内人士，应该可以给我们好好分享，解答我们的疑惑。
人工智能时代悄然到来。技术与行业的破壁，已在各行各业展开。其中，金融领域因其行业特性屡被视为人工智能最好的应用领域之一。首先，我想请教几位嘉宾，AI在金融投资中有着怎样的应用？首先有请何华总。
何华：谢谢主持人。大家好！我是汤森路透中国区金融&风险市场开发部总监。大家对汤森路透可能不熟悉，大家对路透社这个名字会非常熟悉，我们汤森路透主要是一家市场上的服务于金融市场的信息的提供商，目前我们基本上提供的数据可以涵盖全球所有的相应的金融市场。关于AI在金融投资中的应用，我觉得总体来说，目前我觉得可以用两句话来概括，第一句话是目前的AI在金融投资中有无限的想象空间。第二句话，目前我们得承认金融行业中，AI还是属于非常、非常早期的阶段。怎么来说明这个问题呢？我们看一下整个金融行业经济体中的地位，我们可以发现金融行业其实在整个的经济体中是属于行业的整个生态链最上端，它是属于财富二次分配的行业，相对来说它的垄断性和所属的优势地位，对新科技的接受相对比较弱。在目前我们可以看到，AI在有些规则性比较强的应用场景里面已经开始使用，我们可以看到在自动汽车驾驶，特别是最近大家比较感兴趣的围棋领域，在棋牌类行业中AI占据了统治地位。接下来AI对金融行业会有很大的帮助，目前我觉得最具有挑战性的是应用场景的问题，如何把AI技术应用到我们的场景中去，我们可以看到AI在国内领域做得比较好的，目前是百度，百度在AI领域，他们提出来要把整个AI的底层向各个行业开放，一旦开放，我们金融行业中间能够有什么样的应用场景，我觉得这是非常值得思考的问题。
我目前在国外经常和金融机构沟通，目前在国外70%、80%市场交易由算法交易完成，即由机器完成。在我看来，这还是属于工业化时代的水平，我编好程序，还是由员工编好程序，由机器自动执行。等到下一步，我觉得应该就是逐步的把机器按照固定的算法来进行运行，逐步变成类似于具有人工智能来取代投资人投资能力的方向。目前我们公司其实在这块也做了一些大胆的尝试，因为对于汤森路透来说，我们在未来的发展主要是建立开放式的平台，这个过程中，我们目前在瑞士、新加坡、纽约设立了一些创新实验室，这种创新实验室之中，我们其实把我们底层的海量数据，因为AI是基于智能学习，它是整个运行的基础。我们同时和传统金融机构有大量合作，我们相当于可以帮那些在AI领域有所尝试的机构或者团队，给他一个场景，我们可以把我们的数据，包括我们和传统金融机构之间的联系整合在一起，目前在这种创新实验室中，我们会跟各个大学合作，把各个大学在AI领域最顶尖的人才引入实验室，给他们提供免费的海量数据，给他们提供海量的客户关系，最后给他们提供免费的办公场所。我们希望在孵化的过程中，我们能找到最可能成功的理财场景。
林虹：关于AI，这个话题太大了。像何总讲的，AI应用一定要有场景化，比如AlphaGo大战围棋的世界冠军，或者我们在汽车行业里面、支付行业里面，我们用砌块链来解决这些问题，其实这些问题都是有场景的，没有场景的、泛泛的谈AI在金融投资里面怎么用，我觉得那是空谈。我是希望我们的AI的发展一定要有场景感，这个场景感的存在是尊重多年做投资人的积累。刚才胡总讲了，如果OF（音）进来，我们的对冲投资、量化就会受到冲击，因为他们有好的技术、好的经验、好的工具，其实我觉得这是实实在在的。另外，当我接到这个话题的时候，我在想有一个话题和我们息息相关就是AI、大数据，它对FOF和MOM是有益处的。
例子，前一阵在国信2月份有一个事件发生，那件事之后，有很多人找到我们，能不能帮我们金融机构做一个深度的尽调，能不能帮我们做？我们说，好啊，可以把互联网端、百度贴吧、微博、微信还有各方面的大数据都收集好，然后穿透到它的实际控制人，穿透到其他的产品，然后我们帮你做反欺诈，让金融机构投FOF的时候，让你踏踏实实的投。这种情况下我们提了一个方案，怎么用大数据给FOF做反欺诈的尽调。我们找到两家公司都是从在Google回来的，曾经做过Google近CEO的地位，如果我们要做这件事，成本是以亿元计的。大家不要觉得我们谈一两个字AI，其实它和几亿的成本联在一起。虽然我们有五千万的资金做这件事，但是我们也消耗不了1亿的钱干深度尽调大数据的东西。所以我们比较现实的做了一个免费的尽调的平台，这个平台我们尽最大努力去汇集了所有互联网端的大数据来帮助这些FOF的金主们，非常有效率的挑选这些基金公司。你们可以用一下我们的平台，是免费的，是非常亲民的工具。那里面有上百个大数据的数据源在里面，但是已经消耗了我们2年时间，我们从2014年创立到现在，两年多的时间就在一个产品上。这些不是谈一谈就可以实现的，我觉得AI、大数据在金融投资里的积累，一是需要场景，二是需要经验，大家不要把AI和大数据放在嘴上，那是没有用的。
主持人：张总分享一下这个话题，您可以简单介绍一下自己，也可以告诉我们老虎证券为什么叫老虎证券，有没有什么典故？
方磊：很多人问过我们，我是金融背景，我们这个团队比较互联网团队，从投资人就可以看出来，雷军等。我们刚开始取名字的时候，当时有两个名字侯选，一个是老虎、一个是芒果，后来大家觉得芒果就湖南台，还是觉得要霸气一点，就选了老虎证券。我们希望大家听到名字就记住我们，会和我们看到的广发证券(000776,股吧)的领导，这样的词大家记住的可能很高。相信大家今天听了老虎证券就会想老虎证券什么鬼？就会记住。我们公司的情况和大家简单介绍一下，我们目前专注美股、港股的互联网基因的券商，全球现在200多人，这几年运气比较好，赶上国内全球资产配置的浪潮，表现不错。目前我们的整个规模算是华人地区美股最大的券商，发展势头还是很不错的。
我对AI的观点，我刚才在底下和何总也在做交流，我们的观点是非常接近的，目前AI在我们生活中有没有应用？其实不仅是围棋，AI在有些互联网产品上已经开始影响到我们每个人的生活，我不知道在座有多少人用今日头条，今日头条是不断学习，然后了解你、给你推送相关的资讯，确实已经改变了我的阅读时间，因为有今日头条存在，我刷微博的时间下降了，我自己认为我应该是很高大上的人，应该关注的很多信息是投资、产业财经的，但是它总给我NBA、电影、动物世界、狮子、老虎、猎狗之类的，我确实爱看，我想它确实了解我。我认为AI未来会深刻影响每个领域。
回到今天这个命题，金融本身来讲，目前我们看到在金融行业的应用并不是特别深刻，比如国内智能投顾相关的公司，其实有几家创始人、CEO我也有做交流，大概的逻辑是，OK，我了解用户，你把信息告诉我，然后我根据你大概的风险偏好，我不用人工判断，拿人工的逻辑进去就挑出来，这个产品你会喜欢，那个产品更适合你，把所谓财富顾问、理财顾问用机器的方式来进行筛选。看他最后购买的情况，他在不断的数据进行积累。他给你推产品，不需要，他第二次推产品，你买了，这说明你喜欢第二个产品。我们看到目前的行业发展在国内还是很辛苦的，虽然有些公司拿到了融资，整个链条，看他有没有国内投顾的牌照等，演化了一年时间，我看到这些公司和上一轮嘉宾谈2B的合作，看到招行的摩羯智顾，我找民生银行(600016,股吧)，我很熟这个逻辑，我们能不能有些2B的合作等，这是目前智能投顾做的事情，还是受制于牌照，还有受制于目前的产品不够大、目前用户数据不够多。最后还有一个问题，因为我们做老虎证券，可能看很多问题的视野变得更加全球化，我们不是投资公司，我们不做投资，我们就是全场，是一个通道，不管哪家做出来，我相信它一定需要有海量的品种来实现他的策略，实现客户的需求。
我们做的事情是，我们希望在老虎证券有一个账户可以直通全球100多个交易市场，成千上万的交易品种。美股品种、港股品种，大家知道有沪港通，我们也可以通过沪港通用美金买茅台(600519,股吧)，通过这样的场景也可以实现。当你进入海量市场的品种，你会发现很多很有意思的事情，海外的利率会很低，但是美国的二级市场有很多资产证券化标准的产品，它是睿智的产品，它的利率还是比较OK的。还有很多股票很稳定的十年、二十年，都是稳健的分红，当你的客户需要有海外部分，或者有美金资产做一些智能投顾实现，包括你有些AI算法实现，其实你需要最终的通道切入这样的品种，我们提供这样基础建设的服务，不管是大型金融机构还是创业型的智能投顾或者AI的公司，我们来帮你在传统领域做这样的实现。这是我对这块的理解。
在金融领域有没有好的AI的应用呢？其实我认为是有的，可能大家并没有关注到，因为我们在创投圈。大家对市面上有一个叫现金贷的产品，我估计很多人有很负面、很抵触的视野看待它，因为很多人只放一万以下的客户给这些人，很多人是学生，很多信用卡办不了，主流金融机构不要的客户。我们看到这些类型的公司违约率很高，它的年化利率100%，违约率90%，这样经营风险很大。有些跑出来的公司，在里面用金融科技的应用是深度应用。当你在我这边申请5000元买iPhone手机的贷款，他会拿到你各方面的数据，在淘宝和其他各方面的应用，5分钟时间来判断是否给你发这笔款，我们知道金融机构做风控的很贵，一个平台放10万、20万笔贷款，怎么用人工实现？他用数据算法来识别你是否过这关，整个违约率进化到50%以下，30%-50%的区间。这样的公司做这样的业务，创业一年多时间，做到5亿、8亿甚至10亿的利润，这和P2P不一样，它的风险风控非常OK，只要滚一两年，它的资产都是正的。
我认为AI领域有些在竞争更为激烈的领域，其实有些公司已经有好的创新。作为券商，老虎证券，虽然大家觉得很新颖的主题在国内，但是国外是几百年历史的行业，我们也在做相应的工作，我相信未来前景很大。这是我对这块应用的理解。
主持人：这就是分类，有偿还能力、没有偿还能力的人群分类的应用场景。刚才一直谈AI在金融投资的应用，我知道最近我们国内的智能投顾开始兴起，到底智能投顾在目前国内发展现状怎么样，这块在未来有什么样的前景？
张仲峪：说到智能投顾，它是投资DIY或者叫资产配置DIY，美国的原理是机器投顾是更准确的名字。这个概念是去年年初的时候一下子冒出来的，然后被炒作起来。当时在一些公开和非公开的场合，很坚定的看好这个概念。我们抛开投资这个大的概念，有很重要的原因让它不能发展？首先是没有生存土壤的，美股的投顾行业已经是非常成熟的行业，运行了几十年，机器投顾使用互联网或者新的技术，提升效率或者把投顾的服务提供给更广大的高净值人群，它本身是合理净化的人群。在国内没有严格意义上的投顾工业，对于美国来说，在美国有强大的第三方独立的投顾，在中国相对应的是基金销售机构。银行和券商如果不改变以基金或者其他证券销售为主导的KPI，是不可能孕育出来严格意义的投顾的，是没有土壤的，那就谈不上智能生机。
第二，效果在中国并不好。美国智能投顾做得让大家接受，将近70%-80%的收益是帮助大公司。所有人都不可能自己计算清楚什么时候买、什么时候卖，它投资很复杂。智能投顾或者机器投顾来解决这个问题，在中国是普遍的。
第三，我们都知道，中国整个社会心理上的不安全感，在投资上投机心理特别重，这和投资顾问理念相关。还有其他很多原因不一一概述。好的现象是，今年开始看到或者听到不同的声音，跟我一起来从反面的观点看智能投顾，在我看来不管是基金行业还是资管行业，如果抛掉这些概念，用纯粹的科技来武装自己，提高投资效率，扩大投资范围，提高投资能力，做更多的事情来为投资者建立长期的收益才是真正重要的事情。
主持人：谢谢张总。蒋总有没有补充呢？
蒋龙：张总刚刚提了，有很多是不看好智能投顾的行业。我很大部分是认同的，我们通常认为的智能投顾是美国式的智能投顾，根据你的个人特点来做资产配置，然后被动型的资产帮你做实际的实现。这个方式在美国成功的原因，是因为和中国国情不一样，在中国很多不合适。智能投顾的理念是用机器人(300024,股吧)服务普通的个人投资者，不管是在中国还是在美国，真正专业的投资者和专业的投资顾问是很少的，他收费很贵，广大大众有投资需求，但是怎么服务他？我们看待智能投顾要回到智能投顾的根本理念，完全照抄美国的模式在中国没有前途，我非常同意。怎么在中国基于中国的国情，用机器人的方法和智能投顾的方法给广大的投资者提供真实有效投资建议。这是未来发展的重点。
怎么样用机器人的方式服务炒股的用户？因为每个用户炒股票有很多原因，有的是抱收益、有的是拥抱参与感，怎么保证参与感的同时能能力提升。刚才张总提到能力提升、收益改善，这是未来智能投顾的核心。这里面也会有个性化的存在，美国式智能投顾也强调个性化，为小孩做上大学做计划或者养老做计划，你得有自己的期限和收入结构，所以要做自展配置。在炒股市场或者其他市场也是存在的，个人用户把炒股的能力分解，可能包括对大盘的预测，影响你的仓位控制能力，还有热点的选择能力，个股的选择，包括你风险的控制，还有止损和执行的效果，这方面的能力很少全面的。可能有的人赚钱，但是现实残酷，他亏的一塌糊涂。如果有一个AI在旁边看着他，不是以投资大势，就算是专业投资者的普通水平，也可以帮他提供很多有价值的建议，你现在持仓有很强的风险，用散户听得懂的语言告诉他，或者你不太懂止损，你有很多损失是止损带来的，我提供智能的定盘服务，这样对投资者来讲是真实有帮助的。
主持人：本土化进行改变。
蒋龙：结合本土创新才会有未来，因为中国在互联网时代创新是非常强的。之前金融创新中国落后太多，没有包袱是好事，所以智能投顾有很强的创新机会。
主持人：方总，美国智能投顾他们有哪些有点，我们哪些方面差得比较远？
方磊：不敢评价这个事，也是学习过程中。对前面两位嘉宾的观点大部分认同，小部分谈自己的看法。我觉得中美两国智能投顾或者财富管理的差异性还是有的，我自己特别感同身受。例子，一个客户有一千万美金，我感觉他在国内去各家金融机构，走一家银行、走一家券商都横着走。我们和国内很多私募公司有合作，他们出海，我们做海外私募规划，大家出去第一感受是受挫，原因你找大行，你说有一千万美金，他说开户觉得还是要看资质，原则上一千万美金不要。包括高盛这样的公司，没有几千万美金，他都觉得你不是我的主客户的概念。刚才的观点我很认同，国外智能投顾的发展是因为人工成本更贵，还有一些很小的客户是得不到贴心服务，环境不同。国内很多金融机构服务做得很贴心，我以前也是国内券商。现在所有券商都做到一点，你新股中签了，电话提醒、短信提醒等等，太贴心了。
我有一次持有的德意志银行分了任股权证，我忘了，到期就没了，没有人提醒我，我觉得很难适应。我打电话给我当时的券商沟通，我说为什么没提醒？他说我给你发了邮件。他发了邮件，但是我几百年没用了。国内的配股这种情况，A股券商会再三确认，真的很贴心，比国外金融机构做得好很多。两边环境不一样，国内的客户机器管理，来和我冷冰冰对话，我是不是信任你？现在的环境还没有到这个位置。我个人的观点是短期很多人把智能投顾高估了，长期很多人把智能投顾低估了。我拿今日头条的点来说，我认同我上班就是拿手机上班，在家里或者办公室办公都是一样的，没有其他，就是打开微信处理事。手机APP上大量数据沉淀，甚至比你老婆更了解你，它真的可以做到这点。未来它对你数据的抓取越来越多，了解程度越来越多，他比所谓的人工做到更贴心，会有很长的路走。
第二个话题，国内智能投顾的现状第一部分讲了，当下要做一个思考是未来的智能投顾到底是互联网公司切入更有杀伤力，还是金融公司做更有杀伤力。我们大量时间耗在很多互联网的APP里面。长远来讲，它更了解你。一旦它把金融补足，和传统金融公司合作，长远看来，可能影响力会非常大。我很多年前在一线做过财富管理的事情，做过证券营销的事情，我和很多证券行业的同事交流，未来这个行业的销售人员和理财人员存在挑战，我觉得存在这种可能性。短期很多人觉得很火，有点高估。但是长期，这个事情，我觉得长期影响力非常巨大。
主持人：对于智能投顾讨论到这里。蒋总，您刚才设想科技智能加投资，会怎样改变投资现状。这个智能化的革命对私募行业而言，会带来怎样的变化和影响呢？
蒋龙：我对AI了解非常深刻的，AI大数据的技术怎么应用到私募，我觉得可以从多方面讲。技术的发展对私募行业是很好的机遇，因为私募和其他的公募或者大型资管比，它的劣势在于人少、资源少，但是技术刚好补齐这点。你弄不了那么多研究员来，但是可以借助机器的力量，来实现这些事情。AI帮助的是投资研究，AI还没有全面做一些主流的投资决策替代基金经理，但是收集信息、信息判断体现了很强的优势。刚才方总提到的今日头条，很少投资经理说不需要借助外部工具的，所以这是一个方面，关于投资研究的方面。
在交易组合管理方面，AI也是有很多的机会的。现在商品交易里面，都是根据公示，AI计算很快。有很多利用机器学习里面的强化学习的技术来判断短期走势，效果很好。慢慢算法交易变成由简单的算法到真正的AI方面的算法交易。对于风控也是一样，对私募来讲没有那么多的人力关注风控，有一个机器人帮你浏览所有持仓和个股相关的关联人或者子基金的管理人、公司的言论、最新的动向，然后帮你做出风险提示，我觉得非常有帮助。说得更远一点，投资服务，像智能投顾或者投资监管，在AI也是有很大帮助的。不管是深交所、上交所还是中国结算，都用AI和大数据的技术来识别违规，操纵股价之类的行为。我觉得对私募行业是很好的机会。
我们公司定位利用大数据和人工智能来服务私募机构，我们投研方面，在量化平台和FOF构建和资管方面有很多工具，都在实践我们讲的那些想法。
林虹：比如我们私募所面临的困境，不仅仅私募有困境，金融机构同样有困境。我们怎么利用大数据来找到在困境当中的机会，我觉得这是我们可以考虑的应用。但是这个应用是一定要有一些大数据，有些要能够触碰到这些数据的神经网络，这些神经网络又可以触碰到触发的机制，可以在逆境当中找到营销的机会。例子，比如今年以来的强监管、大监管下，其实我们出现了很多非常好的机会，强监管下面出现了很多机会。比如刚才讲到的国信事件之后出现了很多机会，最近很多金融机构处罚的情况下出现了很多机会。比如说监管政策的调整，上星期，大概5月20多到6月1日，国家税总发表了监管优惠政策的出台，打开了很多新的商业机会。从各个方面来的数据，其实对我们的私募都会产生很多的影响，但是我们怎么能够在这些影响当中抓到这些机会，我觉得这是一个应用。
主持人：就这个话题进一步聊，最近市场上将科技运用到FOF投资的公司大量涌现，请教一下各位科技在FOF中的运用，张总，贵贵司在做的产品有什么特点？
张仲峪：我相信在座的大家都知道我们私募排排网有全国最好的私募基金数据库，有最大的私募基金网站，但是很多人不知道，实际上也在很低调的推广我们现在一款做FOF的投研软件平台。评价一个基金收益的变动有三个重要原因：一是市场变动，二是市场配置带来超额收益，三是基金选择。作为FOF管理人，首先要研究大量或者海量的基金，做分析和筛选，然后建立白名单，通过你实际的尽职调查，然后筛选出一些合适的投资标的。另一方面，根据我们的投资目标来判断，做资产配置，再从我们之前设立好的资金池里挑选出最合适的资金配置的基金来做组合构建。当你组合成功建立起来以后，面临对业绩进行监控，对业绩进行分析，包括必要的时间内要做动态的配置。整个流程需要大量的数据和工具还有不同的做法，要把所有的流程放到里面，也分享到整个FOF的资管界，希望提升整个行业工作效率，节省大量时间，能放在给投资者创造收益的方面。
主持人：现在确实有很多公司把高科技运用到FOF投资商。蒋总，你们公司怎么做的、怎么应用的？
蒋龙：我们公司有一款魔方产品，也是针对FOF、MOM工具。功能像张总说的一样，覆盖投资的过程，包括尽调，去提供私募、公募的数据，帮你做科学量化的分析，提供各种资产配置工具等等，这些我们都提供。您刚才提到智能技术，我们尝试用智能化的技术帮助FOF的构建，尤其今天看到我们的主题是大类资产配置，基础是对宏观的预测。对于宏观预测是非常难的问题，包括政策、各个地区的风险因素。我们现在在尝试用人工智能的模型结合地理因素和各种各样的因素做对未来宏观的预测宏观预测我们给出很多建议，对平台用户我们会给出未来资产的建议，大家可以结合的做配置，另外我们也是把大数据技术用在平台上。比如我们提供了一款对于子基金投顾投后管理的工具，允许投顾定期上传自己对未来的看法。我们有很多客户在看平台，收集很多用户、很多著名管理人对未来的看法都有，我们做了很多大数据的流派，这些数据会免费提供给平台用户使用。还有一些小细节，大家做FOF构建，你看好一只基金，觉得很不错，由于各种原因投不进去，这时候能不能找到非常类似的基金，市场上有几万只私募，怎么找？我们利用聚类技术，把它聚成小类，我们推荐这里面有哪些基金相似的，你可以找。这样帮助用户在投不进去的时候解决这个问题。
在挑选基金管理人的时候，我们现在会根据各种指标，有可能是我们的经验，有可能是学术报告中看到的东西。到底有多管用，没有真正分析，我们现在尝试做两方面，一是在我们平台上，当你用一个指标筛选用户的时候，我们告诉你在不同的时间段效率是什么样等，我们也会提供比较复杂的指标，通过AI、非线性模型等构建出来的，可能从人的角度不是那么好理解，但是效果是不错的，我们也会把这些分享到我们的平台上，这是魔方平台提供的智能化的服务。
主持人：您的平台可以预测大类资产配置的建议，您主要依赖它还是搀杂其他主观因素？
蒋龙：这个平台去年11月份上线，目前工商银行(601398,股吧)等都在使用，他们借助大类资产配置的工具使用。你提到的准确率，我们平台用的是整个过去几十年的数据做的回测分析，所以我们的准确率相当于中级宏观研究员的水平。我觉得AI和人不一样，它对人是很好的互补，AI可能会提到你忽略的点。
主持人：是辅助的？
蒋龙：对。
何华：FOF投资，上一轮圆桌会谈中，柯总说了一句话，是大自然的搬运工。对我们公司来说，我们也是大自然的搬运工，我们搬运的东西其实是信息。我觉得整个金融市场中最核心要解决的问题是信息不对称的问题，所有包括金融市场整个的体系架构设计，盈利模式，包括各个机构，机构架构这些，都是为了更好的解决信息不对称的问题。包括台下坐的很多业内同行，其实也都是在解决投资人有钱和资产管理人了解资产，他们之间信息不对称就产生金融机构，需要金融机构帮他们解决信息不对称的问题。对于我们公司来说，我们公司主要的核心观点是在解决信息不对称的问题。汤森路透170年的历史都是解决这样的问题。
上一轮圆桌会议谈FOF很多，我最想说的点是，对我们公司来说，对于这种FOF的底层基金的信息，目前我们公司拥有一个全资子公司，里面的数据一共有分布全球13.5万多只基金的信息和基金管理人的基本情况，所有信息我们都是拥有的。我觉得这只是解决基本的问题。刚才我们听到上一轮圆桌会谈的时候，好几位嘉宾说明了，对FOF来说我们主要投人，而不是基金。怎么解决人的问题？关于这点，我们公司有非常宏伟的项目正在进行中，我们如果只是关注资产本身，当我们投人的时候，其实人在社会生活方面有各种各样的信息。像我们公司最初是把全球所有的资产给他唯一的标识号，那样我们可以完全的跟踪它整个资产在存续过程中的生命周期，我们现在要做的事情是把全球所有的机构、所有的人，包括所有的大型公募，比如一个船的生命周期，包括资产，我们都要给它唯一的标识号。当我们把整个的信息整合到一起之后，我们可以想象到这个应约场景是无限有。
例子，我们汤森路透金融和风险只是其中一块，另外一块是有全球最大的法务数据库。如果你要投的基金经理，当你把他唯一的ID号和法务中出现的ID号联系在一起之后，那时候会发现什么？你会关于基金管理人的更多的信息。这种情况下，你对他的判断、对他的道德都会有更精准的判断。这是我们公司为FOF行业做出的贡献。简单说来，我们并不是提供给大家一些工具更好的做FOF，我们要构建的是整个FOF投资模式的最基础的基础。
主持人：谢谢何总的分享。张总，我知道私募排排网有一个私募基金指数，这个指数的构建我觉得也是大数据，能不能谈谈私募基金指数的构建以及它的应用？
张仲峪：私募基金用标准的市场指数来衡量是不正确的，至少是不合适的。基于我们十多年积攒的数据，我们创造出来以周为单位的数目基金指数和八大策略的指数，这些指数是作为基金公司基金经理确保的基准。同时，能把八大策略有几个和股票相关的合并，作为权益类指数，最后剩下权益类指数、债券指数、CTA指数、相对价值指数，这些指数在一起来做资产配置的时候，资产大类指数。我们会根据数据计算出来比较持续的风格指数，比如成长的价值指数、行业策略的指数，请大家关注一下。在未来这些指数落成的时候，我们会把它做成一系列的指数，加上供给很多机构做资产被动的投资，欢迎大家和我们一起合作。所有的这些新的数据、新的功能，近期我们会推广。按希望大伙关注我们的官方的信息，关注我们手机APP最新的消息。谢谢！
主持人：由于时间关系，我们这组的分享就先聊到这里，谢谢五位的精彩分享。
