长江证券近期宣布券商版的“阿凡达”上线，作为国内首个券商智能财富管理系统，iVatarGo的亮相受到市场的高度关注，在iVatarGo背后，有着一个隐秘却极其重要的推手 — 通联数据。有关iVatarGo的种种技术问题，都可以从中找到解答。 产品预约路演>>

大数据挖掘交易数据宝藏

曾经，丰富且多元的用户行为特征都埋藏在海量的交易数据中，这些数据是券商独有的高价值数据。券商坐拥宝库，却因为技术的限制无法充分挖掘其中的价值。而此次，在通联数据人工智能及大数据处理技术的帮助下，长江证券终于得以充分开发这一蕴藏丰富的数据宝藏。

从阿里，京东等电商平台，到今日头条等资讯平台，众多成功的互联网公司都在实践着从海量用户数据中挖掘价值，从而更好的服务每个用户的路径。要挖掘到对提升服务最有效的信息，最好是用跟用户服务关系最直接的数据。比如要做好商品的精准推荐，用户数据最好是直接的商品购买历史记录，要做好新闻的个性化推荐，最好的数据就是用户历史的新闻阅读记录。所以，对于投资服务个性化来讲，最好的数据就是用户的投资交易记录。

目前所有券商都认同用户分析的价值，因为深度的、专业的、准确的用户分析是一切增值服务的基础。只有充分了解服务对象是一个什么样的人，有了用户的特性、标签，才能精准的 提供服务，满足用户差异化、个性化的需求。

基于深厚的金融专业背景和先进的算法技术，通联数据能够深刻理解用户的交易和行为数据，并据此对用户行为进行多维度分析——分析维度涵盖风险偏好、投资偏好、交易行为特征、投资能力、投资策略、资产规模、流动性需求等。在此基础上形成用户画像。

每秒处理300个用户的计算能力

为了让iVatarGo能真正“认识”用户，长江证券首次提取了所有正常交易客户五年内共86.7亿条交易数据，利用通联数据的算法技术和分布式计算能力，来分析用户的行为特征，并为每位投资者的每一个特征打上标签，从而提供真正意义上“千人千面”的个性化服务。

智能投顾是一项面向海量级C端用户的业务，因此需要专业的大数据处理能力。通联数据提供的用户画像系统构建在当今最流行的分布式处理平台spark上，拥有强大的计算性能，百万级用户的交易和行为数据可以在一小时以内处理完，相当于每秒处理300个用户。

强大的计算支持既能提高智能投顾服务的效率，也能扩大产品服务对象的的量级。帮助金融机构快速、低成本的服务千万级用户，这对现有的人工投顾模式是巨大的冲击。

专业的投资评价和“千人千面”投顾服务    

如何准确评价一个投资者的投资能力一直是投资界非常关注的技术。针对专业的投资管理人，国外已经积累了相对成熟的评价体系，比如基于持仓的评价，基于净值的评价，Brison分解，H-M模型等。但如果把这些技术应用于普通个人投资者却很少有成功的案例公开。

普通个人投资者交易数据相对稀疏，投资策略和方法不够稳定，缺乏纪律性等因素都让普通个人投资者能力评价变得更困难。为了解决这些问题，通联数据的算法工程师创造性的改进了专业管理人评价技术，简化了评价过程，牺牲了部分准确性的同时增加了鲁棒性。

同时，为了客观的评测算法效果，通联数据的工程师创造性的使用了不同时段用户数据上用户标签的一致度来作为算法准确性的一种量化评估指标，使得算法的优化有了客观的标准。

在对用户进行多维度分析后，智能投顾就能提供针对用户的个性化投资建议，包括资讯推荐、股票推荐，以及基金组合和投资策略的智能化推荐。同时智能投顾还可以帮助用户发现自己的风险及短板，并加以提醒和规避，让普通的个人投资者也能借助智能机器提高自己的投资能力。

通联数据创始团队有20年以上的资产管理经验，对中国资管行业和国际前沿金融科技具有深刻理解和丰富经验，因此可以把投资理念和前沿技术结合在一起。

通联数据是万向集团投资且全球布局的金融科技（Fintech）公司，一直专注于将云计算、大数据和人工智能技术与专业的投资理念相结合，为资产管理行业打造创新、高效的金融服务平台。