1大型玩家定位智能投顧為輔助獨(dú)立玩家布局

日前，“零售之王”招商銀行推出智能投顧項(xiàng)目“摩羯智投”再次引發(fā)行業(yè)對(duì)人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的討論熱點(diǎn)。整體來(lái)看，2016年，智能科技在金融行業(yè)的應(yīng)用繼續(xù)呈現(xiàn)持續(xù)升溫態(tài)勢(shì)；與此同時(shí)，下半年在資本寒冬等論調(diào)的催化下，智能投顧出現(xiàn)很大程度的泡沫。

業(yè)內(nèi)人士向億歐表示，智能科技與金融業(yè)的融合體現(xiàn)在“技術(shù)”和“應(yīng)用”2個(gè)層面，前者主要指算法、生物識(shí)別等底層技術(shù)開(kāi)發(fā)，為金融體驗(yàn)提供技術(shù)支撐；后者是以所謂的智能投顧為代表的應(yīng)用層面，在財(cái)富管理領(lǐng)域，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)等手段為理財(cái)投資提供產(chǎn)品組合推薦。

此外，還有一類(lèi)是介于2者之間，以量化派為代表的，通過(guò)建立大數(shù)據(jù)量化風(fēng)控模型開(kāi)展消費(fèi)金融等放貸業(yè)務(wù)。當(dāng)前，行業(yè)關(guān)注熱點(diǎn)主要集中于應(yīng)用層智能投顧，但其實(shí)大數(shù)據(jù)風(fēng)控更為符合發(fā)展趨勢(shì)，純技術(shù)公司關(guān)注度較低是由于其專(zhuān)業(yè)性導(dǎo)致的。

智能金融較為主流的名稱(chēng)有“智能投顧”“機(jī)器人投顧”“數(shù)字化資產(chǎn)配置”“量化投資”等，智能投顧最早發(fā)源于美國(guó)（也是當(dāng)前最大市場(chǎng)），具有門(mén)檻低、費(fèi)用低、信息透明度高等特點(diǎn)，演變歷程是“投顧-機(jī)器人投顧-人工智能投顧”。

智能金融的主要邏輯是：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、問(wèn)卷調(diào)查等方式了解用戶個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)偏好，從而結(jié)合算法模型為用戶制定個(gè)性化的資產(chǎn)配置方案，這一過(guò)程中，根據(jù)智能化程度的高低可分為機(jī)器導(dǎo)向、個(gè)人導(dǎo)向、人機(jī)結(jié)合3種，其核心優(yōu)勢(shì)是很大程度上取代人工投顧，降低投資成本。其主要模式有大類(lèi)資產(chǎn)配置、數(shù)據(jù)分析、主題投資、跟投、線上引流線下等五類(lèi)。

2016年，得益于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)持續(xù)走熱和技術(shù)突破，智能投顧成為金融界的熱門(mén)，甚至被認(rèn)為是資本角逐的下一個(gè)千億級(jí)市場(chǎng)。數(shù)據(jù)顯示，2015年Betterment、Wealthfront、嘉信理財(cái)?shù)纫慌绹?guó)代表性公司管理的智能投顧資產(chǎn)規(guī)模均超過(guò)30億美元。

研究機(jī)構(gòu)科爾尼預(yù)測(cè)，美國(guó)智能投顧未來(lái)年的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)68%，資產(chǎn)管理規(guī)模2020年有望達(dá)到2.2萬(wàn)億美元。德勤歐洲的最新調(diào)查，整體上整個(gè)機(jī)器人投顧管理資產(chǎn)在2020年將達(dá)到4890億美元，估計(jì)增幅為2500%?；ㄆ旒瘓F(tuán)的研究報(bào)告顯示，智能投顧所掌握的資產(chǎn)從2012年的幾乎為零增加到了2015年底的187億美元。

波士頓報(bào)告顯示，2014年中國(guó)私人財(cái)富規(guī)模達(dá)22萬(wàn)億美元。與此同時(shí)，2018年，

中國(guó)的私人財(cái)富總規(guī)模達(dá)到40萬(wàn)億美元，對(duì)應(yīng)的管理費(fèi)和增值服務(wù)費(fèi)市場(chǎng)在千億級(jí)別。

但花旗集團(tuán)也指出，金融科技催生的智能投顧對(duì)于投資者而言是一種補(bǔ)充性需求，而非替代性需求。這也是當(dāng)前智能投顧面臨的主要問(wèn)題，尤其是，“英國(guó)脫歐”“川普當(dāng)選”等黑天鵝事件頻現(xiàn)的環(huán)境下，以及善于炒作概念的中國(guó)，智能投顧呈現(xiàn)“雷聲大雨點(diǎn)小”的現(xiàn)象，并未呈現(xiàn)市場(chǎng)所期待的突破式增長(zhǎng)。對(duì)此，億歐認(rèn)為，主要基于以下4個(gè)原因。

1）大型玩家定位智能投顧為輔助，獨(dú)立玩家布局艱難

按照服務(wù)對(duì)象不同，美國(guó)的智能投顧可分為4種模式：①面向中低凈值客戶的被動(dòng)投資模式，如一個(gè)猶太家庭的父親Betterment和Wealthfront。②面向中等收入客戶的主動(dòng)投資模式，如陳一舟投資的Motif，根據(jù)投資組合收取交易傭金，每投資組合價(jià)格9.95 美元，平臺(tái)擁有投資組合超10萬(wàn)個(gè)。③面向高凈值客戶的O2O服務(wù)模式，如Personal Capital，線上吸引用戶后導(dǎo)流至線下人工服務(wù)收費(fèi)。④面向機(jī)構(gòu)和獨(dú)立投資顧問(wèn)的服務(wù)平臺(tái)，如Trizic，協(xié)助獨(dú)立投資顧問(wèn)定制服務(wù)平臺(tái)，上為客戶提供服務(wù)。

然而，反觀中國(guó)智能投顧的4類(lèi)玩家：①P2P公司，如宜信、積木盒子等，但在中國(guó)互聯(lián)金融監(jiān)管趨嚴(yán)的2016年，很多互聯(lián)金融平臺(tái)轉(zhuǎn)型智能投顧，存在很大炒作概念之嫌；②傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，以平安為代表；③互聯(lián)基因的基金公司，如天弘基金；④創(chuàng)業(yè)公司，如懶財(cái)，這類(lèi)型的智能金融更多的只是以系統(tǒng)優(yōu)化產(chǎn)品組合，很大程度上缺乏科技算法、大數(shù)據(jù)分析等核心競(jìng)爭(zhēng)力。

業(yè)內(nèi)人士向億歐指出：即使宜信、天弘基金等行業(yè)巨頭，目前也只是將智能投顧作為整體金融產(chǎn)品銷(xiāo)售的一個(gè)環(huán)節(jié)，尚未形成主營(yíng)業(yè)務(wù)模式。此外，華興逐鹿X財(cái)務(wù)顧問(wèn)黃席盛表示，很多優(yōu)秀的智能投顧平臺(tái)很大程度上是在原有的產(chǎn)品銷(xiāo)售渠道和用戶基數(shù)之上的進(jìn)一步優(yōu)化。相反，對(duì)于獨(dú)立的第三方平臺(tái)來(lái)講，智能投顧不是一個(gè)好的賽道，在沒(méi)有用戶和數(shù)據(jù)積累的前提下很難啟動(dòng)。

因此，東吳計(jì)算機(jī)非銀發(fā)布的研究報(bào)告指出：針對(duì)智能投顧，資本市場(chǎng)短期關(guān)注數(shù)據(jù)量化好好珍惜自己模式，長(zhǎng)期看好資產(chǎn)大類(lèi)配置模式。有潛力的標(biāo)的主要在于：①有龐大普惠金融群體的互聯(lián)公司，如同花順、平安、京東智投、螞蟻金服、東方財(cái)富、分眾傳媒等；②主動(dòng)擁抱智能投顧模式的傳統(tǒng)金融公司，如華泰證券；③專(zhuān)注算法研究、數(shù)據(jù)分析和平臺(tái)搭建的IT公司，如祥云信息、數(shù)庫(kù)科技、積木盒子、恒生電子、金證股份等。

2）美國(guó)的概念來(lái)到中國(guó)“水土不服”

真融寶董事長(zhǎng)吳雅楠向億歐表示，隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)轉(zhuǎn)型、人民幣貶值等因素，人們對(duì)財(cái)富的保值需求成為剛需，而且近年來(lái)Fintech的發(fā)展為智能化理財(cái)做好了鋪墊。但值得注意的是，美國(guó)的智能投顧建立在養(yǎng)老金、財(cái)富管理等多元資產(chǎn)配置之上，而中國(guó)除了銀行就是房地產(chǎn)。

米多金服王晰指出：中國(guó)當(dāng)前的金融科技的致命問(wèn)題在于，數(shù)據(jù)源的誤差和偏頗；如果輸入的數(shù)據(jù)有問(wèn)題，再精確的算法也不可能輸出合理的投資建議。

在投資品類(lèi)上，國(guó)外的智能投顧均是以ETF（交易型開(kāi)放式指數(shù)基金）等作為投資標(biāo)的，除此之外，還有全球各個(gè)地區(qū)債券資產(chǎn)，甚至很多另類(lèi)投資資產(chǎn)，真正達(dá)到立體化智能資管的效果。然而在我國(guó)，智能投顧均是以公募基金為資產(chǎn)標(biāo)的，由于證券市場(chǎng)發(fā)展時(shí)間較短，可投資的產(chǎn)品類(lèi)別十分有限。

興業(yè)證券研究報(bào)告顯示，中國(guó)智能投顧還處于起步期，本土化的難點(diǎn)體現(xiàn)在：1）監(jiān)管層只允許資產(chǎn)配置建議，而不允許自動(dòng)化交易。2）投資者追求短期收益，與智能投顧的長(zhǎng)期投資理念背離。3）ETF產(chǎn)品成熟度低。

據(jù)Wind數(shù)據(jù)，2016年6月我國(guó)上市ETF合計(jì)130支，資產(chǎn)規(guī)模累計(jì)4729億元，且大多屬于傳統(tǒng)股票指數(shù)型 ETF，債券型ETF、商品型ETF等合計(jì)尚不足10支，因此無(wú)法有效分散風(fēng)險(xiǎn)。而同期美國(guó)市場(chǎng)有近1600支ETF，管理資產(chǎn)規(guī)模累計(jì)2.15萬(wàn)億美元，產(chǎn)品種類(lèi)繁多，涵蓋國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)、股指、債券、商品等多個(gè)類(lèi)型。

3）“泡沫”滿天飛，技術(shù)創(chuàng)新低于預(yù)期

智能金融的核心組件是“算法”，通過(guò)內(nèi)嵌的各種金融模型和相關(guān)假設(shè)，數(shù)字化投顧將輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的投資建議。因此，智能投顧的優(yōu)劣直接（甚至完全）取決于算法，但國(guó)內(nèi)公司在技術(shù)開(kāi)發(fā)及量化投資經(jīng)驗(yàn)上相對(duì)薄弱，在算法模型方面和美國(guó)仍存在一定差距，不少公司是在整個(gè)投資鏈條的局部環(huán)節(jié)上使用算法實(shí)現(xiàn)。

業(yè)內(nèi)人士指出，與美國(guó)相比，中國(guó)智能投顧市場(chǎng)缺乏前期的數(shù)據(jù)積累，量化不夠，很難有優(yōu)秀的算法模型，因此中國(guó)的“智能”道路需要解決。近日，360集團(tuán)董事長(zhǎng)周鴻祎在接受相關(guān)視頻媒體針對(duì)人工智能的采訪中指出，人工智能不是數(shù)字化、線上化、系統(tǒng)化，而是真正通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生具有創(chuàng)造性的結(jié)果，目前人工智能的探索真正需要解決的是“智能化”的問(wèn)題。

然而，從上表2016年創(chuàng)業(yè)型智能金融項(xiàng)目融資情況可以看出，資本正在趨于理性，中國(guó)對(duì)于智能金融，更多的在于模式的創(chuàng)新和產(chǎn)品組合的優(yōu)化，真正的算法、大數(shù)據(jù)分析等核心層面的努力并不多。

4）行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)有待形成，金融監(jiān)管有待探索

當(dāng)前，我國(guó)智能投顧行業(yè)整體處于初期階段，一方面尚未形成穩(wěn)定的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)水準(zhǔn)，另一方面，金融監(jiān)管處于整體探索和收縮階段，一定程度上，限制智能投顧的應(yīng)用。與此同時(shí)，針對(duì)智能投顧行業(yè)的監(jiān)管也處于初期探索階段，目前國(guó)內(nèi)的監(jiān)管要求僅允許實(shí)現(xiàn)基于算法的資產(chǎn)配置化建議,而不允許實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化交易。

此外，行業(yè)內(nèi)還存在魚(yú)龍混雜、市場(chǎng)和用戶有待培育、教育等普遍問(wèn)題。

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