通过机器学习和社交化投资，神仙有财希望提升财富管理的效率

对效率的改善是金融科技的根本意义之所在，但是在财富管理领域，无论是机器人投顾还是其他形式的这类线上公司，都面临无法解决信任问题的瓶颈。

神仙有财对此的解决方案是把社交化投资和机器学习结合起来，通过社交化投资降低信任成本，再通过机器学习来完成科学的配置。

神仙有财首先通过逐步完善数据建立一个标签系统，统计每一款理财产品的购买用户特征，例如来自哪所学校、哪家公司、哪个年龄层等，新用户购买时就可以参考这些标签，例如一位北大毕业的腾讯员工，看到某款产品有“200位腾讯同事”和“100位北大校友”购买过，相对就更容易产生信任感。

为了通过社交圈引爆交易，对传播给予激励是必然的方式，但是如果这个机制设计的不好，容易让传播和接收双方都感到不舒服，分享的用户会觉得是在赚朋友的钱，而新用户会觉得被朋友占了便宜。

神仙有财设计的交易结构中，用户可以选择发起一个投资组合，自己做领投人，也可以选择跟投其他人的组合。最终整个投资组合的金额越大，投资的收益率就越高。在这样的情况下，跟投人以较少的资金就可以获得和领投人一样的收益，而组合由于跟投人的投资进一步变大，收益率进一步提升，这部分的利益将归领投人所有。

这个机制对于领投人和跟投人都有激励，是一个双赢的结果，而且用户不会人人都争做领投人，而会权衡利益做出领投或参与其他人组合的决定，这样既发挥了社交网络上的大V和一些小V的作用，也避免了传销式的网络发展。

神仙有财的联合创始人韦啸表示，他们很注重社交网络的质量，社交网络的发展是有选择性的，因此在最初种子用户的选择上和对用户的引导上，神仙有财都花了很多功夫。

在智能理财方面，神仙有财通过追踪约18000只各类理财产品的数据信息，对这些产品的收益率、风险度、波动率、第三方评级等信息进行综合处理，并结合人工的分析，最终优选出一个约100只理财产品的集合。

之后根据用户的投资偏好、期限要求、收益要求、个人财务情况等因素，通过智能算法的方式，从上述产品集当中进行匹配和分散投资。同时，神仙有财会持续监控每一个理财标的的财务指标波动和风险信息，当标的发生异常波动时，将自动预警及进行资金回撤，以降低投资组合风险。

神仙有财联合创始人CEO惠轶是中科大硕士，长江商学院EMBA。曾担任IBM中国研究中心高级研究员，Microsoft高级产品经理，惠轶还曾联合创立了花果金融。联合创始人韦啸拥有中科大、 普渡和密西根大学三个硕士学位，曾作为产品经理先后任职于美国微软Windows、Surface和Bing，后回国加入阿里巴巴，负责iDST和阿里云大数据平台产品线。

神仙有财曾获得 1000 万元天使投资，目前正在寻求下一轮融资。

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