在市场获客和用户运营方面的一个机会。第一个是个性化推荐，我们刚刚发布了示范图，新版本目前还没有做到这个个性化推荐，但是已经把这个页面做出来了，就比如说APP的首页只有一个产品，因为有很多平台首页一打开就一排产品，就像淘宝一样。我觉得淘宝现在也变了，淘宝现在每个人登录进去，首页现在也不一样了，它会根据你上一次购买的记录，它会推送一些信息，其实这也是一个个性化推荐，是人工智能里面的一个小规模。淘宝的智能推荐做的还不是特别智能。就比如说我们一个同事前几天在吐槽说，他因为家里人去世，搜索了一些东西，淘宝这几天一直这样，他每次登录淘宝，首页打开全是这种。我觉得这个做的还不够智能，我就说即使是淘宝这样的大公司，研发实力当然很强，他们在这块其实仍然存在不足，这个就像一个小孩一样，它的人工智能程度还像些小孩，特别是在一些电子商务金融这些领域的应用它还需要一段时间的经验的积累。

   我们未来想做的假设他是一个新用户进来了，我们可能会给他推送新的方式，如果他进来我们判断这个用户是一个低风险的投资人，我们普遍会给他推荐我们有保险公司兜底的保险表，如果他是一个线下销售带过来的投资人，我们可能会他推荐一个长期的，受益比较高期限比较长，这个就是个性化推荐。我觉得乔布斯以前说了一句话，用户他都不知道他自己要什么，他可能需要你推荐，而且最好不要给客户做选择，我们把首页做了一个大幅邰正，我们首页上只会放一个产品，我们会根据用户的标签和属性来给他推这样一个产品。这里面我们下的版本就是个性化推荐，但是即使上了之后，这还是一个2.0版本，3.0版本它可能需要的更多的资产类型。现在给我们推荐了一些产品，刚好我们保险可能还是自己公司的产品比较多，未来的话可能我们会根据用户的画像之后也会推荐其他公司的产品。

    第二部分就是产品定价。我这里其实想举个例子。P2P的用户来源其实是比较多的，或者是跨度比较大的，它还不像刚才民生银行那位嘉宾讲到的，他跟渠道的地域的差异化，但我觉得渠道的差异化特别大，就比如说P2P确实是阳光党的用户在里面，它也有线下的那种非常优质的，能投的金额比较大，期限也很长，对于金额偏好很高，他们不同的那种客群，对收盈率偏好是不一样的。 根据用户的标签的描述，它的画像之后，比如说我们判断他是一个比较偏阳光党的一个投资人，可能我们会给他推一个相对比较高额的。如果他是线下的投资人，我们可能会给他推的是一个长期的标地，利息本身相对比较高，月标要比利息高一些，但是会配礼品。在产品定价这一部分上也是一样的， 实际上用户画像出来了以后，在产品定价上面就会有一个依据。而且现在这个渠道用户组成他的特征太明显了，有时候即使是没有人工智能，人去看那个数据，你看几个关键指标，你能看出来它是一个什么属性的投资人，那这个时候其实我们之前没有什么增收，就自己拿一些思路来分析，结果也没分析出来，那效率非常低，只能一天处理一批数据，但是有了这个之后，一天可以高效的处理好多批数据，可以为后面业务的快速增长可以起到很大的助推作用。

   另外就是面向客户的营销，这一部分集成大数据的人脸识别、声音识别、图像识别、语音分析，情绪感知，情绪感知这部分很有意思了，其实我们后面会讲的，就是在风控审核的时候会有有一些有意思的，这些都是可以运用在整个网贷，从借款到理财都可以用。