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根据天眼查相关数据，中国目前有超过10万家第三方财富管理公司，其中大多数是近几年成立的中小三方财富管理公司，对信息化建设的需求旺盛。
瞄准该需求，潘帕斯经过近1年时间的打磨，面向整个财富管理行业推出数字化系统服务方案——「牵牛财富」。区别同行业提供一整套系统软件，牵牛财富更强调通过数据的视角和方法，结合机构展业的实际场景获客机会（线上化、社交化），提供大数据产品和服务，去帮助机构业务合规化，挖掘新的行为数据，发现新的销售机会。
潘帕斯的创始人兼CEO不悲是芝麻信用的创始人，曾负责阿里金融、芝麻信用、阿里云的多个业务线。其他创始团队成员全部是在阿里巴巴10年以上的老兵，拥有丰富的互联网金融经验和专业技术能力。
牵牛财富产品体系的核心逻辑是：通过场景化数据产品赋能机构，帮助机构服务的合规化、KYC（Know Your Customer）和KYP（Know Your Product/Portfolio），并作为机构的云端大中台，未来将通过“平台+合作伙伴”能力的组件化输出，帮助机构实现业务升级。
相比传统的财富管理公司，潘帕斯对他们称之为“New Money”的新财富人群有更深入的洞察。创始人不悲表示，“New Money人群的典型画像是30岁以上的互联网、金融、媒体等专业领域从业人员与高管，凭借专业性知识获得高薪和高期权回报，他们沟通直接、讲道理、视野开阔，重视信息的质量大于形式，这些特征驱动财富管理行业对该类人群的理解和服务交互形式发生改变。”
牵牛财富充分利用微信生态关系以及小程序的拓展能力，结构化服务内容，提升沟通效率。创始人不悲表示，“数字化改变了交互方式。在后移动互联网时代，沟通方式社交化、线上化的趋势也影响着财富行业服务场景的迁移。”牵牛财富在减少理财师事务性工作的同时，帮助机构沉淀可直接触达的客户数据，最终赋能机构对客户的深入洞察能力。
另外，牵牛财富基于团队此前在芝麻信用产品设计过程中的相关成熟经验，在产品内孵化了若干以数据服务为核心的功能产品，比如客户的财富画像、基于行为金融的量化风险分和资产亲密度评分、大类资产配置智能推荐等数据产品。牵牛财富通过各种数据的量化，能够帮助机构系统化的了解客户情况，更好地赋能理财师展业，最终有效帮助客户实现资产配置。
数据在财富管理行业中能够发挥多大价值？创始人不悲表示，“阿里巴巴多年的经验证明，不同主体间的数据互动和连接很关键，只要数据存储在平台上不断沉淀，未来一定会产生巨大价值。”
目前潘帕斯与阿里云深度合作，为客户提供两种部署方式：轻金融云模式和SaaS服务模式。前者系统部署在客户的专有云环境中，后者则是在公有云环境中。两种部署的时间周期都不长，一般不超过数周。
团队方面，潘帕斯目前共有约50人，其中70%以上是产品、技术和数据人员。
近期，爱分析专访潘帕斯创始人不悲，摘选部分内容分享如下。
不悲，芝麻信用创始人，前阿里高管。在阿里内部有数次创业经历，曾负责阿里金融、芝麻信用、阿里云等多个业务线。
泛资管行业信息化建设仍在起步阶段
爱分析：目前泛资管行业的整体信息化建设如何？
不悲：尽管不同类型和阶段的公司情况各异，但整体还处于初步阶段。就拿头部公司来说，信息化实践虽然较早，仍存在两个问题：第一、信息化更多是围绕CRM在建设，缺乏核心业务系统；第二、外部环境变化很快，机构需要不停地更换系统。
爱分析：财富管理行业IT服务的市场规模有多大？
不悲：从服务广度来看，目前资产管理领域有超过2万家GP和10万家三方财富机构，拥有10万亿的市场规模。但这只是160万亿的财富管理蓝海的1/16，而且还不含保险部分。从服务深度来看，财富管理的核心是帮助客户进行有效且合理的资产配置，覆盖率还很低。
毫无疑问，实现这个广度和深度都会极度依赖IT和数据能力。就像中国通过互联网的方式，激活了消费品板块的市场、渠道和服务，用15年时间走了成熟市场50年的路。潘帕斯打算通过数字化的方式，助力中国的财富管理行业也用15年走完美国50年的发展之路。
从中小三方入手，未来渗透整个行业
爱分析：牵牛财富选择从中小型三方管理机构切入，它们的核心需求是什么？
不悲：第一是如何在新场景下做业务。与客户的互动方式正逐渐线上化、朋友圈化和社群化，在这些信息流动的新场景中，如何合规地使用有效工具，是中小型三方的一大痛点。
第二是合规管控与业务间的冲突。三方管理机构对于合规的理解和管控，更多是依赖于“人”的理解与SOP执行。当合规管控与业务发生冲突时，就存在管理成本与风险的问题，而系统是解决这一问题的直接有效方式。
第三是业务模式升级。未来，财富管理行业会从流量带货逻辑升级为全市场资产、做配置、做服务的模式，届时大中台的服务能力与成本是新的挑战。
第四、随着行业向前发展，也有一些机构会逐渐专注在资产端做能力沉淀，从这个角度来看，如何作为GP去直接服务这些客户就显得很关键。
爱分析：中小财富管理公司对于定制化服务的需求高吗？
不悲：不仅有需求，而且每一家的需求都不同。因此，在产品的架构设计上，牵牛财富所有的模块都是可插拔的。从这个角度讲，定制化的功能模块也有可能变成公共需求。所以我们对牵牛的产品要求是妥帖：稳妥即合规，服帖即顺应业务现状。
爱分析：除了中小财富管理公司，牵牛财富的服务客户还包括哪些机构？
不悲：涉及资管行业的机构都是潘帕斯的潜在客户，潘帕斯连接的是投资人和资产端，中间会涉及到的机构除了银行、非银金融机构、第三方财富管理机构，也包括私募、信托等资管公司。
另外，我们在给银行以及非银金融机构服务的过程中，发现他们在客户管理和赋能投顾这件事上的需求和三方越来越接近。在互联网模式转型过程中，银行、非银和三方彼此之间差异正在被抹平。
爱分析：客户在选择轻金融云和SaaS部署方式时，主要考虑的因素有哪些？
不悲：第一是预算，第二是对数据的敏感度。
场景优先的数据获取能力是关键
爱分析：牵牛财富的数据主要有哪些？
不悲：主要分为两类，第一类数据是KYC。传统的KYC有个很大的缺陷，关于用户画像的数据大多停留在理财师脑子里，或者是小本子上，机构对客户的认知往往只有一张身份证和一份合同，这些并不能准确反映客户真实的需求和风险承受能力。
我们认为KYC是一个系统工程，只有通过场景化沉淀的客户数据结合外部大数据的整合，对客户画像建模，从主客观两个维度有效评估客户的需求和风险承受能力。
第二类是KYP，通过人工智能等技术，牵牛财富对资产端进行精确评估，帮助机构和理财师加强自身对产品的穿透能力。不仅了解产品的收益、风险、流动性等基本要素，更要尽量明确底层资产，必要增信措施，以及真实资金的最终流向。
脱离全局的单一产品的评价是不谨慎的。在KYC和KYP的基础之上，帮助客户进行有效的资产配置，还需要把客户的投资组合整体作为对象进行评估，这对理财顾问的专业度是极大的挑战。而有了数据服务体系的支撑，理财师的工作就能回归到与客户进行投资共识共建、对投资建议进行调整解读优化上的核心功能上。因此，我们认为，数据化的过程也是财富管理行业工业化、规模化和产业化的过程。
爱分析：潘帕斯的核心竞争壁垒是数据吗？
不悲：毫无疑问，潘帕斯的护城河是围绕数据来构建的。我们最核心的竞争优势是深刻理解客户的场景需求，以及如何通过产品设计去直击客户痛点，专注在两个能力上：第一、数据整合输出能力，我们知道哪些数据建模能够真正解决客户的痛点和问题, 也知道在哪里可以找到这些数据；第二、新场景的构建能力，我们知道如何在客户服务这个场景中设计产品，帮助机构沉淀数据和使用数据。
因此，我们定位牵牛财富是“数字化的系统服务”，而不仅仅只是一个管理系统或CRM签单软件。
爱分析：交易合规是财富管理机构绕不开的难题之一，牵牛财富如何通过场景解决这个问题？
不悲：数字化过程本身就是合规化的过程。利用大数据、机器学习等方法，潘帕斯能够帮助机构建立包括风险承受能力、资产与资金的投资者适当性管理体系，去识别、评估、修正实际业务中的合规风险。
通过OCR识别，牵牛财富对接运营商、公安系统、银行系统等多要素的认证，一方面提高效率、做到真的合规；另一方面有效规避客户敏感信息在公司内流转的风险，最大化实现机构对客户的信息掌控和对理财师的利益保护。
团队技术数据人员占比70%以上
爱分析：公司目前的团队情况如何？
不悲：团队现有约50人，70%以上是产品、技术和数据人员。潘帕斯定位为技术公司、大数据公司，在团队配比上，保证每4到5个技术开发人员至少配备1个金融分析师或数据分析师。
潘帕斯的三个创始人都来自阿里。我们的技术VP曾经负责网商银行架构和蚂蚁金服的风控大数据相关服务；产品VP之前在蚂蚁金服财富线担任主PD，也有三方财富管理公司以及香港券商的创业经验。另外，潘帕斯的产品和数据分析团队，成员大部分来自于万得、恒生和同花顺等公司。
爱分析：公司未来1-3年的战略规划？2018年的业绩目标？
不悲：潘帕斯今年更多关注的客户数，牵牛财富今年目标是50家财富管理类公司；财富大脑的目标是10家金融机构客户。
爱分析：潘帕斯有海外对标的公司吗？
不悲：没有完全精准的对标公司。对标的产品有一些，比如牵牛财富对标的是嘉信的中台系统，财富大脑更像是下一代的财富管理平台。换个角度来讲，我们做的是5年后的产品。