智能投顾开启财富管理新纪元

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　　智能投顾开启财富管理新纪元

　　文/本刊记者 鲁毅

　　2008 年的金融危机以后，智能投顾作为一种新兴的投资模式在美国迅速崛起。一批凭借着自身技术优势并结合互联网平台的初创公司逐步脱颖而出，最有代表性的包括Wealthfront、Betterment、Personal Capital、SigFig等。目前，行业两大巨头Wealthfront和Betterment的估值均已达到了10亿美元，且资产管理规模均超过了40亿美元。

　　除了初创公司以外，传统金融机构也争相在智能投顾方面进行布局，如全球最大的资管公司BlackRock收购了FutureAdvisor、嘉信理财推出了智能投顾产品SIP、先锋基金展开了PAS业务、高盛收购了线上退休账户理财平台Honest Dollar等。

　　花旗银行的研究报告中显示，智能投资顾问所掌握的资产到2015年底已增至187亿美元。在未来十年内，机器人顾问管理下的资产将会呈现指数级增长的势头，预计总额将达到5万亿美元。世界著名咨询机构科尔尼 (A.T.Kearney)的预计也很乐观，他们在一份报告中表示，到2020年，美国智能投顾行业的资产管理规模将增长至2.2万亿美元，年均复合增长率将达到68%。

　　什么是智能投顾？

　　尽管智能投顾概念在全球金融科技市场炙手可热，但是业内玩家对智能投顾的定义不尽相同。

　　美国金融业监管局（FINRA）在2016年3月出具的《Report on Digital Investment Advice》中指出，“数字化投顾工具”（Digital Investment Advice Tools）需要能够支持以下一项或多项投资管理价值链的功能，包括客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡、税收规划以及投资组合分析。

　　而中信建投证券在发布的智能投顾报告中认为，智能投顾是一种将客户资产管理的过程进行自动化和人工智能化的方法，其通过对客户的风险偏好、承受能力进行数据评估，进而通过智能算法计算出适合客户投资风格的投资组合，尽可能地赚取市场上的?β收益。

　　所谓?β收益是指市场对系统性风险的收益补偿。招商证券在报告中对此也进行了说明：由于?β收益具有易实现、费用低、标的资产规模大以及偏长期等显著特点，所以智能投顾更适用于?β收益策略。

　　智能投顾的核心技术流程包含了四个部分。第一，基于马克维茨均值-方差模型的现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory）。第二，满足筛选出的投资策略组合符合投资者风险收益偏好的生成投资策略模板。第三，包含但不限于量化择时策略、行业轮动策略、多因子策略以及事件驱动策略的量化投资体系。第四，通过数据监测与分析模块对市场变化分析并对投资组合进行相应调整的智能代理。

　　另外，典型的智能投顾服务包含了以下几个步骤，分别是通过问卷等形式调查评价客户风险承受能力和投资目标等完成客户画像；基于马克维茨理论，选择关联度低、分散程度高且符合用户风险偏好的投资组合进行推荐；客户入金、执行交易；自动对投资组合实时监测再平衡，并收取管理费且向客户汇报。

　　综上所述，智能投顾是利用大数据分析、量化投资模型以及智能算法，通过了解客户的风险偏好水平以及预期收益等指标，来为其提供量身定制的资产配置组合建议，并自动完成交易执行和投后管理的一种高效率、低门槛、自动化的财富管理解决方案。

　　智能投顾的优势及分类

　　相比传统投资顾问而言，智能投顾的出现解决了财富管理行业中的几大痛点。第一，传统财富管理所能覆盖的客户规模有限，由于费用高的原因，传统的财富管理主要面向高净值客户，而无法覆盖其他有财富管理需求的中产阶层客户。第二，客户和理财师之间的信息不对称性导致了资产配置效率低。第三，理财师的水平参差不齐，大部分年轻的理财师缺乏经验，无法对市场上突如其来的变化做出正确的判断。第四，传统财富经理的薪资结构与推销出的产品挂钩，所以从收入方面的考量上来看，客户会处于较为被动的位置。

　　智能投顾高透明度、低费率、低门槛、高效便捷等显著优势恰好能够解决这些痛点。随着国民财富的累计，专业投顾的服务需求凸显，并且在人工智能、大数据、云计算等技术发展浪潮的推动下，智能投顾便有了广阔的用武之地。

　　从目前的发展状况来看，智能投顾若是按其智能性的角度来说，可以分成全智能投顾和半智能投顾两种模式。现阶段，半智能投顾模式虽仍占主导地位，然而全智能投顾的未来仍可期。

　　全智能投顾是指资产配置建议完全由机器人投顾的人工智能算法给出，人工只做必要的干预甚至完全不干预。此类公司有Wealthfront、Betterment、SigFig等。半智能投顾是指尽管资产配置建议也是由机器人给出，但是最终的决策建议仍是由人来检视、处理并完成。这类投顾包含了先锋基金的PAS、嘉信理财的SIP等。

　　如果按照业务模式的不同分类来区分智能投顾，则可以分成独立建议型、混合推荐型以及快捷理财型三种。独立建议型智能投顾只为理财用户提供资产配置建议，代销其他金融机构的产品，而平台本身并不开发任何产品。混合推荐型智能投顾在业务中融入了本身参与开发的金融产品。而快捷理财型智能投顾平台的客户无需参与风险偏好以及投资目标测试等方案制定过程，平台会直接根据以往用户的需求和行为数据为其匹配适合的产品。

　　同时，根据人为参与度的高低，东吴证券的一份研报还将智能投顾分成了机器导向、人机结合以及以人为主三种模式。其中，机器导向的模式中主要细分为基于现代资产组合的资产大类配置和数据分析模式；以人为主的模式中主要细分为主题投资和跟投模式；人机结合的模式中，通过线上引流至线下的 O2O 模式是目前的主流。

　　资产配置模式的关键在于被动投资，即不以追求主动收益为主，而是以降低风险、追求长期稳定收益为主要目的，代表公司为Wealthfront和Betterment。数据分析模式的公司则偏向于智能投研，即通过利用机器学习算法等分析公司财报、宏观数据、网络舆情等在内的各类海量数据，为客户各种垂直化金融服务。此类公司代表包含了Estimize、Trefis等。

　　在主题投资的模式中，用户可以根据不同的投资主题和理念创建不同的投资组合，比如“3D 打印”、“高股息”等等，代表公司为Motif。

　　另外，跟投模式是指将职业或业余投资高手的投资业绩和持仓情况分享在平台上，供普通投资者参考，此类公司代表为Convestor。最后，线上结合线下模式的代表为Personal Capital，其模式是通过线上免费的金融工具吸引大量客户，而后二次挖掘出合适的客户引流至线下，并且提供有偿的投资服务。

　　智能投顾的中国实践

　　目前，中国智能投顾行业尚处于起步阶段。同时，由于中美环境间差异较大，美国经验能否完全借鉴尚存疑虑。

　　智能投顾在中国的落地实践中主要存在着三大难点。第一，中国投资者主要仍以散户为主，投资理念偏向于追求短期收益，喜欢追涨杀跌。然而，智能投顾是一种追求长期稳健收益的模式，其优势并非在于超高的收益率，而在于能够帮助普通投资者以低费率、高效率、自动化的形式进行财富管理，让更多投资者体会到普惠金融的红利。

　　第二，国外许多资产配置大类智能投顾往往以ETF产品为最主要的投资标的。但是，从市场情况来看，2016年6月中国上市ETF仅有130只，且大多属于传统股票指数型ETF，品种很少。同期，美国市场有将近1600只ETF，且产品种类覆盖了股指、债权、商品等多种资产类别，与中国情况有很大差异。

　　第三，在政策的监管方面，美国法律相对健全，智能投顾受到《1940年投资顾问法》的约束，直接受到SEC的监管。同时，美国的智能投顾平台需要持有注册投资顾问牌照。相比于美国的监管环境，中国在智能投顾监管上的法律法规仍属空白。据了解，目前国内市场上共有85家机构经证监会认证并持有证券投资咨询牌照，尚未发现有独立的智能投顾平台获得证监会颁发的业务开展许可。

　　即便是在这样的市场环境下，中国的互联网金融公司、科技巨头、传统券商、银行以及初创公司仍纷纷各自依靠自己的优势在智能投顾上进行布局。其中，有代表性的公司包括京东智投、璇玑、弥财、宜信投米RA、摩羯智投、广发贝塔牛等。

　　在业务模式方面，由于政策牌照的原因，初创型企业大多在国内市场选择与机构合作，为其提供技术支持的业务模式来进行摸索。另外，在产品方面，不少平台选择了通过投资公募基金产品的模式来满足资产大类的分散化配置需求。

　　目前来看，尽管国内在市场环境、政策法规、投资者心态三大方面尚待进一步健全，但是智能投顾在国内的发展仍具有广阔的前景。首先，2015年3月，证监会发布了《账户管理业务规则（征求意见稿）》，其中指出持牌照的投资咨询机构可以接受客户的委托，代客执行账户投资和交易管理。这个举措对整个智能投顾行业释放出了积极的信号。

　　其次，国内的潜在市场巨大。招商证券在报告中表示，中国智能投顾资产管理规模将加速迈向万亿级。如果参照《2015 年中国资产管理市场报告》给出的174 万亿元管理资产总规模预测值并且按照3％的渗透率来计算，中国智能投顾市场的潜在规模约为 5.22 万亿。在智能投顾行业管理费率的平均水平为 0.2%的情况下，行业的年利润规模未来将会达到104 亿元。