财富管理关系是关于数据，还是关于人，这个问题日益引起关注。
本文作者是Datameer金融服务业务开发负责人Jason Demby。
什么决定着财富管理中的关系？是数据库主键的强度，还是信赖、忠诚、技术以及周到的服务？
前者的支持者会让你认为，Betterment或Wealthfront账户及其数据架构和支持算法将以很低的成本对财富进行巧妙的管理。主要的全服务型经纪商（包括摩根士坦利、美林证券、摩根大通等）依赖于高净值客户，这些客户的价值在与人际关系。
财富管理关系是关于数据，还是关于人，这个问题日益引起关注。我的意见是，无论是机器人理财模式，还是全服务型财富管理模式，数据内的关系，以及如何使用它们，都是至关成功的重要因素。
数据支持顾问
全服务型经纪公司正在向其数据平台投入重资，目的是维护和拓展业务。
对于这些公司来说，关系是复杂的。全服务型经纪商必须考虑到与客户的业务关系，以及与财务顾问的雇佣关系。客户和财务顾问都生成了大量数据，这些数据对解答关键的业务问题、保持竞争力优势是至关重要的。
对于全服务型经纪商，数据资源包括：
网站/移动应用程序日志
呼叫中心记录
通讯（书面/口头）
客户关系管理系统
市场数据
账户/交易/投资组合管理系统
人力资源/薪酬系统
这些数据可以解决以下问题:
我们如何预测哪些顾问正在考虑叛逃到其他公司？
如果发生倒戈事件，我们能采取什么措施留住客户和托管资产？
我们如何预测哪些客户会流失？
我们现有客户身上有哪些增销和交叉销售的机遇？
我们如何有效的用广告或产品/业务吸引新客户？
在既定的风险容忍度内，我如何有效的管理客户投资组合？
经纪商如果能够对所有数据加以利用，快速获取观点，就具备了明显的竞争优势，能够吸引和留住合适的人才，而这些人才无疑会吸引和留住合适的客户。
经纪商正在部署基于Hadoop的大数据架构以及支持分析平台，以获取相关优势。Hadoop是首选技术，因其提供在低成本标准硬件上存储大量架构性和非结构性数据的能力。
一个大数据分析工具生态系统可以实现Hadoop数据湖顶部数据的提取、分析、可视化和管理。全服务型经纪商互相之间、与新兴的机器人顾问之间都存在竞争，合适的大数据策略可以使其与众不同。
数据代替顾问
但是，随着财富继续向年轻一代（对科技更加精通的一代）手中聚集，顾问关系还重要吗？革命性的机器人顾问挑战者不这么想，他们认为数据和算法的客观自然性质统治者这一领域。
上述很多数据来源和业务问题在财富管理中都是普遍性的，无论哪种业务模式。尽管如此，使用机器人顾问模式的公司可以专注于客户和投资相关决策，无需针对人员分支网络的雇员相关资源或风险进行投资。
纯数据驱动型决策对机器人顾问模式至关重要，但是不仅仅要拥有大量数据，还要利用这些数据做出更好的商业决策。公司需要继续在利用可用数据方面挑战极限，基于Hadoop的数据策略支持拓展、敏捷分析和决策制定，是成功的关键。
数据就是顾问
从数据中快速获取观点的能力至关重要——无论公司采用哪种财富管理业务模式。公司继续投资于大数据架构和分析，使这些决策制定观点成为可能。下一步是将业务用户友好型敏捷分析工具放到合适团队手中，实现这些目标。
公司要击败的竞争对手是真正了解财富管理关系——与客户的关系、与顾问的关系、与数据的关系。
