百灵鸟智能选基金解决方案-云巴巴

金融机构基金销售痛点

现有佣金模式无法差异化竞争

“市场上佣金收费打折竞争激烈”

“客户对价格敏感，忠诚度低”

需要更多的产品模式

“单纯靠基金销售返点收入无法持续”

“需要创新产品和服务来持续跟客户打交到”

“没有新产品和工具服务保有的存量客户”

急需提升客户服务能力

“以前我们只关注客户交易，现在看重客户入户时长”

“客户对服务满意度差”

线上运营能力弱

“客户不愿意来线下门店，增量获客没有方法”

“不知怎么做线上获客”

方案优势

以机器学习驱动的算法策略模型，在资产配置，基金筛选，风险匹配，投资者画像上面更客观，更专业。更符合智能投顾的理念和初衷。

具有和中信银行等大行的合作经验，对接流程更清晰标准，个性化的需求实操经验也比较丰富，更具有中信银行的实盘历史业绩数据。

全球验证并结合中国市场特色的资产配置策略；指导顾问是分别来自于美国的Charles Schwab（嘉信理财）以及上海交通大学高级金融学院，投资管理经验丰富。资产配置策略更具有国际化视野，投资能力更强。

中美两国技术团队背景，研发技术实力强。技术人员多为海归背景

机器学习平台底层支撑

客户测评

在机构风险测评的结果基础上，以客户历史交易

数据以及其他信息进行精确修正测评结果

牛/熊

基于机器学习平台，以MA线以及PE分位使用穷举

的方式，进行周期性回测并产出更符合当

前市场的择时判断模型。

大类资产配置

基于不同的风险维度设置不同的大类市场权重区

间，并以算法优化最终大类市场配置。

数据,评价,分析

通过一系列各种指标，数据的符合计算，对基金产

品进行大类区分并在各个大类市场下打分排序。

宏观,调仓报告

基于市场表现，为客户持仓做持续跟踪，并做出千

人千面的调仓指令。同时为客户提出周期性市

场宏观报告以及调仓报告。

机器学习提高选基金的效率

百灵鸟具体表现数据

5年R5风险等级回测表现数据

2019年4月-7月市场调整期 R5风险等级策略回测表现数据

1年R5风险等级策略回测表现数据

竞争优势

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