智能顾投全解析:传统投顾的智能化,以技术代替人工

智能顾投全解析:传统投顾的智能化,以技术代替人工
2017年06月26日 21:34 乐晴智库

从“投资顾问”的智能化说起

理解智能投顾,首先要了解什么是“投资顾问”。投资顾问指在金融投资、房地产投资、商品 投资等各类投资领域提供专业建议的专业人士,他们通过与客户全面深入交流了解客户偏好, 从而为其选择合适的资产配置组合。

大体上,投资顾问可分为两类,一类特指在证券行业为 证券投资者提供专业证券投资咨询服务的人员,即狭义的投资顾问;另一类则指包含银行、 第三方财富管理中心理财经理在内的券商外人员。投资顾问行业由于具有根据客户需求定制 产品投资策略的独特特性,自产生以来就是连接用户端与金融产品端的重要桥梁。 

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所谓“智能投顾”,即:凭借人工智能分析客户需求匹配金融资产的过程。它根据个人投资者 的风险偏好、财务状况与理财目标等特征,运用智能算法及投资组合理论模(通常为马科维 茨提出的投资组合理论),为用户提供智能化的投资管理服务,并持续跟踪市场动态,对资 产配臵方案进行调整。对比传统的投资顾问业务,智能投顾的核心特征也体现借助客观的投 资组合模型,来实现服务流程的标准化,以及投资决策的纪律性。其主要的优势在于:智能 化、被动化以及较低的管理费用。

智能投顾的核心服务包括:

1)通过大数据获得用户个性化的风险偏好和变化规律;

2)根据用户个性化的风险偏好结合算法模型定制个性化的资产配置方案;

3)利用互联网对用户个性化的资产配置方案进行实时跟踪调整;

4)利用成熟的组合优化管理模型,在用户可承受的风险范围内实现收益最大化。

除此之外,国外智能投顾业务中,还包括税收筹划、理财方案自动优化等内容,考虑到这类 产品目前与国内的实际情况有一定的差距,不在下面的讨论范围内。

智能投顾没有改变“财富管理”的内涵,只是优化了服务效率。本质上降低了理财规划师的人 工参与,采取了科学有效的资产配置方式,信息相对透明,充分体现了互联网技术的优势, 且能够降低投资理财的服务费用、提高投资顾问服务的效率。

智能投顾没有改变“财富管理”的内涵,只是优化了服务效率。本质上降低了理财规划师的人 工参与,采取了科学有效的资产配置方式,信息相对透明,充分体现了互联网技术的优势, 且能够降低投资理财的服务费用、提高投资顾问服务的效率。

智能投顾的主要优势

投顾服务链全面智能化,技术替代人工优势明显。智能投顾是传统投顾的智能化,指具有人工智能的计算机程序系统根据客户自身的理财需求,通过算法和产品搭建数据模型,来完成 传统上由人工提供的理财顾问服务。

事实上,智能投顾并未改变传统投顾行业内部的服务链 结构,而是以技术代替人工,弥补传统投顾现存缺陷,成就低成本、高效率、多资产、理性 化四大主要优势。

可大规模复制服务长尾,成就科学性普惠金融。智能投顾首先通过技术革新降低成本及门槛, 实现服务从 0 到 1 的创造;而后,利用强烈的规模效应,智能投顾可将边际成本几乎降低至0,实现从 1 到 100 的大规模复制。传统投顾高费率高门槛特性决定其服务对象主要为高净 值人群;折扣型经济投顾业务在此基础上降低佣金试图有所改善,但其一对一人工服务的特 性依然成本较高,无法服务大众投资者;智能投顾的出现有望降低成本,提高服务科学性, 服务长尾用户,成就普惠金融。

前后两端拓展盈利模式,打通财富管理价值链。以中国为例,我国财富管理行业目前尚处在 产品推销的初级阶段,券商、银行、第三方理财机构等均主要体现销售属性,收费在前端。 这种商业模式不仅收入波动幅度大,而且与客户保值增值的利益诉求不一致,甚至有所冲突。 相比而言,财富管理后端收费的商业模型更加稳定合理,从这个角度来说,智能投顾可在前 后两端拓展盈利模式,因而具有打通财富管理价值链的战略意义。

发力智能投顾的核心要素自带以人工智能为核心的互联网基因。其核心要素为:数据、配置、产品、渠道。就这四个核心模块来说,各类型金融机构具有不同的优劣势。

数据:众所周知,人工智能是一门统计和计算机的交叉学科。AlphaGo 能够战胜人类棋手, 并不是“天生神力”,而是 Google 公司用大量人类棋局的数据,经过长期训练才得到的。可以 看出,要发挥“智能”效果,首先就要有大量的有效数据来源。

有了客户投资、交易、自身和 家庭情况、收益和风险等级等一系列数据后,才能更好的对客户进行区分。在这方面,券商 拥有旗下营业部客户信息数据,银行和保险拥有理财客户数据,相对来说具备优势。互联网 公司如蚂蚁金服、百度金融、京东金融等也有类似的数据服务。

配置:有了对客户的精准画像,就有了对资产做组合优化的基础。这部分工作主要由金融工 程来完成。通过设臵详细的优化的目标(目标风险、目标日期等),我们可以为每一个客户 量身订做资产配臵方案。这部分配置工作,据了解,目前在券商和银行保险可由自身培养团 队来完成,或者找外部第三方购买全套解决方案。

产品:有了配置方案,毕竟只是纸上谈兵。能否落实到卖给客户,还要看能否找到合适的金 融产品工具。这部分相对来说是公募基金的强项。

目前很多智能投顾公司,大多做到提出方 案阶段,受制于本身没有基金牌照和基金销售牌照,只能把客户向其他方向导流。如果涉及 到海外配置,就更是受到 QDII 额度和汇率影响。基金公司本身公募、专户、子公司业务线 越是齐全,在产品方面越有优势。

渠道:最后一步就是让客户在何种场景下购买这个设计好的组合。这方面银行保险券商拥有 传统优势。

国内第三方智能投顾比较分析

以国内智能投顾中两家收益较为突出的独立智能投顾公司“璇玑智投”和“蓝海智投”为例,对其财富管理收益及投资策略做概要分析,以便对上述介绍有更为深刻的理解。

2016 年两家公司的收益。2016 年两家公司均有较好的表现。其中,蓝海智投表现亮眼,据年度报告显示,均衡风险组合的业绩战胜了 98.4%的公募基金和 93.9%的私募基金。

投资策略之大类资产配置。1)璇玑智投:大量配臵了风险较低的国内现金和债券,近 10%的国内多元资产有亏损;智能投顾一般会自行把控各类资产权重,因此纯粹的单一资产产品 或许更为合适;2)蓝海智投:投资海外的股票和债券市场以规避国内资产下跌的风险;进 行全球大类资产配臵是必要的,海外优良资产可以在国内资产普遍下跌是提供额外收益并降 低投资风险。

投资策略之产品池选择。主动型产品收费一般高于被动型产品,在成熟、流动性高的市场主 动投资能够获取的超额收益的难度大,主动型产品收费后收益往往低于被动型产品。因此, 在成熟市场中选择被动投资产品具有明显的合理性,而在新兴市场中可考虑多关注主动投资 产品。蓝海智投的产品池以被动产品为主,节约了部分主动管理产品的高费率,同时也避免 引入不必要的主动管理风险;璇玑智投则选择了更多的主动投资产品。两家公司的共同点在 于,其选择的主动型基金产品都具有成立时间较长评级较高的特点。

投资策略之择时。根据美国的行业经验,智能投顾一般不采用择时策略,并建议客户根据风 险偏好长期持有组合,调仓频率较低。据蓝海智投的月度报告,2016 年共调仓 3 次,且仓位 变动幅度较小(单只产品仓位变动最高占资产总额的 10%)。

他山之石:全球先行者的启示

以智能投顾为例,美国起步早、发展快

自智能投顾产生后,各类公司相继破土而出。2008 年,美国首家智能投顾公司 Betterment在纽约成立,此后几年内,Wealthfront、Personal Capital、Future Advisor 等一批智能投顾公 司相继成立。他们基于大数据、人工智能等技术面向理财用户提供智能化的资产管理组合方 案,智能投顾时代从此开启。此后,紧随美国,全球其他国家也在智能投顾积极布局。

英国 第一家线上理财公司 Nutmeg 在 2015 年获得了多项 FinTech 奖项;荷兰公司 Pritle 将线上理 财服务扩展至瑞士、奥地利,已成为欧洲最大的私营线上理财平台;德意志银行开发出免费 的数字化资产配臵工具 AnlageFinder,成为第一家进入该领域的银行。

近年来,全球智能投顾呈跨越式增长。以起步最早、发展最快的美国为例,据 AT Kearney统计,至 2016 年底,美国智能投顾规模已从 2012 年的几乎为 0 增长至 2000 亿美元。据 AT Kearney 预测,至 2020 年,美国智能投顾市场渗透率可达 5.6%,规模将达 2.2 万亿。智能投 顾在美国的迅猛发展得益于多方面因素。

发达的金融市场、丰富的 ETF 产品提供充足可配置资产。美国金融市场较为成熟,收益稳 定、市场波动较小。近年来,美国 ETF 市场飞速发展,ETF 具有追踪指数相对稳定且费率较 低的特点,在多元化收益、分散投资风险、增加海外资产比例等方面具有独特优势。ETF 等 金融产品供给充足,丰富了投资工具,满足智能投顾的多元产品需求,成为美国智能投顾市 场最主要的基础资产。根据 Investment Company Institute 数据显示,截至 2016 年 5 月底,美 国 ETF 数量为 1646 只,管理资产达到 2.204 万亿美元,同比分别增加 12.35%和 4.11%。

低门槛和低收费符合长尾用户需求,拓宽了潜在的客户范围。由于智能投顾拥有低门槛、低 收费、高效率、理性化等诸多优势,不仅获取了传统投顾客户的存量转移,还将客户范围扩 展到了中低净值人群。据 AT Kearney 统计,全美 4,002 名银行理财业务客户中,69%的人群 了解智能投顾后表示不拒绝投顾服务,49%的传统投顾客户则表示愿意尝试。

传统金融机构加入推动行业飞速增长。自 2014 年以来,各类金融机构争相布局智能投顾领 域,新设公司激增;NEA、红杉资本、Bain Capital 等顶级 PE 提供资本支持,行业投融资额 激增。另外,自 2013 年左右起,Vanguard(先锋)、Charles Schwab(嘉信)等传统金融机构 相继涉足该领域,推出智能组合并大获成功,加速推动了行业发展。据 Tracxn 统计,2008-2015年机器人投顾行业累计融资额超 7.8 亿美元,其中 2014-2015 年占比超过 70%。截止 2015 年 底,美国已有近 140 家智能投顾公司,其中 81 家创立于 2014-2015 年,同期行业融资额约550 百万美元。

传统公司后来居上成为行业领导者

在传统投顾向智能投顾转型中,按照智能化程度可分为 4 个阶段。传统投资顾问、折扣型经 济投顾业务、在线投资组合管理、智能投顾。现阶段,以美国为代表的,全球智能投顾处于2.0 至 3.0 阶段的过渡期,虽然智能投顾目标客户范围已大大增加,但距离全智能模式尚有一 定差距。

未来,随着投顾行业机器参与度的最大化,全智能投顾可能产生,投资者有望实现“零基础、零成本、专家级”动态资产投资配置,智能投顾优势将愈发突显。

智能投顾可分为成熟型公司及创新型公司两类。至 2015 年底,美国智能投顾公司已近 140家,按平台母公司的发展历程不同可分为成熟型公司及创新型公司两类。成熟型公司的前身 大多为历史悠久的金融或投资公司,服务对象一般同时包括个人及机构投资者,代表公司有 先锋(Vanguard)、富达(Fidelity)、贝莱德(BlackRock)、嘉信理财(Schwab Intelligent Portfolios) 等。

创新型公司则多为新成立的拥有互联网技术的财富管理公司,这类初创公司有的仅服务 于个人,Wealthfront、Sigfig、PersonalCapital,也有仅服务于机构的,如 WealthObjects,还 有同时服务于个人和机构的,如 Betterment。

传统金融公司后来居上,已成行业领导者。自 2008 年美国首家智能投顾公司 Betterment 成 立后,Wealthfront、Personal Capital 等创新型公司很快相继成立,发展势头迅猛,但从真正 投入资产管理的规模来看,并无明显增长。2013 年,美国传统金融公司以收购、合作等多种 方式相继加入行业,行业才真正爆发。由于具有市场知名度和客户存量积累、以及财富管理 技术及渠道上的先发优势,加上投顾业务与其原有业务间的协同效应,传统金融公司将智能 投顾技术兼容并蓄后来居上,已成为行业领导者。截止 2016 年 2 月,美国智能投顾用户份 额排名前三均为传统金融公司或其子公司。

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