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风口上的智能投顾2018会发生哪些“幺蛾子”?我们做了一个大胆的猜想……

智能投顾联盟 2019-03-07 15:07:18

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导读

2017年,是智能投顾快速扩张的一年。银行、券商、BATJ等互联网巨头纷纷入局,甚至公募基金、保险资金也纷纷涉足,形成了创业公司、传统金融机构以及互联网金融“三足鼎立”的市场局面。

    来源:中国经营报

作者:庄会


2017年,是智能投顾快速扩张的一年。银行、券商、BATJ等互联网巨头纷纷入局,甚至公募基金、保险资金也纷纷涉足,形成了创业公司、传统金融机构以及互联网金融“三足鼎立”的市场局面。然而,“智能投顾”概念的热潮,也引来了一批伪智能投顾,有业内人士认为,智能投顾行业鱼龙混杂,亟须规范的行业标准出台。


2017年11月,一行三会发布的资管新规中有一个章节谈及“智能投顾”,值得注意的是,该部分内容也仅针对金融机构。这意味着,非金融机构类智能投顾企业,仍面临着政策风险。风险的核心就是监管层可能会叫停无牌照基金代销。直到现在,很多智能投顾初创企业仍然没有基金代销牌照,他们多数采用导流模式,通过和有基金代销牌照公司合作的形式开展业务。


01 

大鳄入局


随着AI、大数据等技术的不断发展完善,智能投顾呈现爆发式的增长。2016年,以招商银行、广发证券为代表的银行、券商等金融机构开始入局智能投顾。2017年,更多券商上线智能投顾应用,券商智能化潮流就此开启。华泰证券涨乐财富通、国泰君安君弘、海通证券e海通财、中泰证券中泰齐富通等券商智能投顾应用相继推出。


进入2017年9月,券商智能化浪潮达到顶峰。仅在9月,就有8家券商推出智能投顾;11月,工商银行也上线其智能投顾品牌“AI投”。建行、中行等银行也纷纷牵手蚂蚁金服、腾讯、京东等互联网巨头,联合开发智能投顾。


另一边,天弘、南方、广发、汇添富基金等大型公募基金公司也布局智能投顾。2017年6月,华夏基金与微软签订战略合作协议,发力人工智能投顾。


与此同时,保险系资金也开始涉足智能投顾。2017年6月,安邦保险集团旗下综合金融平台安邦金融宣布,与璇玑展开战略合作,双方将联合开发数字化金融服务“安邦金融&璇玑智能投顾平台”,并在金融安全和人工智能等领域展开深入合作。


“随着金融市场的不断繁荣,各类投资者的投资理念逐渐发生转变,投资需求也更为多元化。机器人投顾,可以缓解人工投资顾问的不足的瓶颈问题,另一方面也可以在较低的成本条件下,让大众客户同样获得专业化、个性化的高效金融投顾服务。”首家进入智能投顾领域的券商广发证券相关负责人向记者表示。


当越来越多的传统金融巨头都聚焦智能投顾时,创业公司则遇到了前所未有的挑战。


作为最早一批进入智能投顾服务领域的企业,理财魔方、蓝海智投等创业公司在2017年继续在这一领域寻求突破,改版提升用户体验。


02 

财富充裕VS理财观念落后


和传统投顾相比,智能投顾具有费用低、门槛低的特点,因此,对“长尾用户”颇具吸引力,同时,智能投顾投资更加分散、风险更加可控,沟通更加高效,也避免人性情绪化干扰。因此,其存在有其必然性。


然而,随着国民财富的不断提高,各种机构、企业的纷纷入局,智能投顾在资产管理业的权重比例却未如想象那样迅速提高。


以摩羯智投为例,成立于2016年12月的摩羯智投目前资产管理规模已突破80亿元,成为智能投顾行业的龙头。但相对其5.4万亿元的个人客户金融总资产管理规模来说,80亿元仍是非常小的比例。有初创企业人士认为,相对于其资管管理业务的体量,80亿元并不是一个值得称赞的数字。


业内普遍认为,中国的民间财富很充裕,但理财观念相对落后是造成这一现象的主要原因。智能投顾虽然将理财目标用户下沉,但目标客户依然是拥有一定收入的年轻中高收入人群,这一新兴群体并没有资产配置的概念,且大多偏向短期投机,更加关注收益率。


国内大多数机器人投顾产品的投资标的都是资本市场产品,没有保底收益,需要风险自担,对于习惯了保本保收益的中国投资者来说,要打破这一惯性思想还需要相当长的时间。


广发证券相关负责人表示,“智能投顾作为新兴事物,用户建立认知和信任都需要时间。资产配置、稳健投资的优势只有经过长时间的积累才能发挥效用,需要时间的积累。”


理财魔方如今的资产管理规模也已超10亿元,这一数字已是初创公司中的佼佼者。但摩羯智投仅仅用了半年时间,即已突破50亿元,机构获客优势明显。


业内普遍认为,传统金融机构在获客方面拥有先天优势,创业公司既不像金融机构一般拥有大量类似的客户可以转化,也不像蚂蚁金服这种金融科技公司一样拥有大量用户消费数据,因此,如何精准地获取这样的用户本身就很难。


“就国外经验看,智能投顾领域科技金融类创业公司具有先发优势,但是传统巨头开展类似业务后发展速度和体量远远大于创业公司。”广发证券相关负责人表示。


国信证券副总裁廖亚滨认为,智能投顾依赖数据、专家、技术等三个方面的有效结合,“在目前行业发展阶段,引用AI技术不约而同会碰到了两个瓶颈,其一是资料和数据是否具备高质量,其二是专家的知识和经验能否代表专业性。若这两方面支撑不足,智能投顾的实际效果都会大打折扣。”


理财魔方CEO袁雨来则认为,初创企业的技术优势所带来的成果更加长久。“智能投顾的本质是买方顾问,因此,更重要的是把买方顾问服务做好,在这方面,以销售为主要方式的传统金融机构并不存在优势。”据悉,理财魔方现在一个客户经理可能服务4000个客户,从服务结果看,理财魔方的客户留存率和复购率也是行业平均值的4倍以上。


03 

模式之争:2B or 2C


大鳄入局之后,战火硝烟四起。传统金融机构以及互联网巨头企业的天然获客优势,也对初创企业造成辗轧。


有业内人士认为,获客成本高是智能投顾企业尤其是初创企业的掣肘之一。不过,多家初创企业的领军人物纷纷表示,目前并不急于追求客户量,将产品做好才是关键。


也有创业者选择另辟蹊路。创必承CEO孙明展认为,通过投资者教育,会形成用户黏性,“谁教育的用户就是谁的,创业公司必须得亲力亲为,不能指望传统金融巨头去做。”2016年1月,创必承推出了其智能投顾平台谱蓝APP。


国信证券电子商务总部产品经理杨衍鹏认为,智能投顾的弱点之一是缺乏信任感。“与传统投顾的面对面服务不同的是,智能投顾的用户面对的是一个界面。因此,如何建立信任感很关键。”除不断补充解答投中用户遇到的共性问题外,国信证券资产配置功能“基智魔方”还对接了每个营业部服务中心的微信公众号及客服渠道,以减少与用户之间的距离。“这样用户才敢跟投,这也是我们的差异化特点。”杨衍鹏表示。


智能投顾对于传统金融机构的意义,更多地在于对客户服务方式的改变,并不一定是要依靠这项服务本身获取高额利润。现如今,客户的行为方式在改变,更习惯方便的数字化操作。所以,诸如银行等的传统金融机构纷纷推出智能投顾服务,就跟当年“扎堆”推出网上银行一样。


传统金融机构的觉醒,给初创企业带来了另一种机会——2B。


“现在传统金融机构和金融科技结合的力量非常大,国内还有很多平台在做2C的服务,但从现阶段来讲,我们认为对机构(2B)盈利模式成功的可能性还是更大一些。”璇玑CEO郑毓栋在一次公开场合接受采访时表示。


2016年6月成立的璇玑公司,其定位为数字化资产配置服务提供商。该公司推出了POWERED BY XUANJI(璇玑驱动)服务方案。璇玑母公司PINTEC集团创始人、CEO董骏强调,璇玑公司不会向个人消费者直接提供产品,而是为持牌的合规机构提供服务。依靠技术引擎,璇玑可适配不同的机构,帮助合作伙伴开发面向终端消费者的金融产品。目前,璇玑已经与金石财策、民生证券、安邦金融及大型互联网公司等达成了合作。


郑毓栋表示,中国的科技金融已经进入新的阶段,主流金融机构开始进场,而投顾业务需要在合法合规下开展,拥有牌照的金融机构有着天然禀赋。


不过这并不代表璇玑不再涉足C端,实际上,个人投资者通过璇玑智投APP,仍然可以进行投资操作。


“我们也推出了直接服务C端用户的璇玑智投,但更多的只是帮助我们了解C端用户,做一些新概念的测试和验证,并不希望获得太多关注。C端和B端有天然的利益冲突,市场天生对庞大的C端机构心存戒备。但不论2B还2C最终都是2C,要先做2C找感觉。”郑毓栋解释道。


“这是一个合纵连横的时代,我们的逻辑是与B端金融机构建立深度合作共赢关系,金融机构从中获取大部分利润。我们看重C端用户最终使用的是我们的技术,通过这种方式切入市场、占据市场。”璇玑这样解释他的迂回战术。


而袁雨来则认为,技术和用户是财富管理行业两个核心竞争力。2B只会是权宜之计,天花板很低,没有议价权。“现在看10年后的人工智能,就像10年前的人看现在的互联网。你是做互联网2B的工具提供者,还是把互联网当工具做2C的事情?现在已经可以看到,BAT这样的巨头都选择是做2C的事情才能做大,因为技术会随着时间逐渐普及,技术服务的门槛和价值逐渐下降,成为大家都掌握的工具。”


“在战术层面,这种基于技术架构的合作方式,能够形成深度利益互绑的共赢局面。而且具有先发优势,我们进去后,别的服务商就很难进去了。为保证服务连续性以及成本因素,对方也很难把我们替换掉。”很显然,郑毓栋并不为此担心。


“C端做不好,既不是因为国内的投资者现状,也不是因为国内的理财环境,而在于智能投顾自身的技术不过关,没法有效地解决识别客户风险底线以及控制资产在底线之上运行的能力。只要解决了这两个问题,智能投顾自然会有广阔的市场。”袁雨来解释,这是理财魔方一直坚持选择深耕C端的原因。


广发证券认为,2018年是智能投顾在金融业的普及年,甚至会成为金融机构互联网服务的标配。各家更多的在策略研究、精细运营方面体现智能投顾的差异化价值。


袁雨来预测,2018年智能投顾的市场容量将会成几何倍数的增加,其中,“买方投顾在国内基本上是一个空白,机会非常大。”


追问智能投顾的“道”与“术”

延伸阅读

来源:经济观察报

作者:李意安

两年前,曾在中海基金、广发证券身居要职的李延刚“奔私”之际,可以选择像他的同行们一样,成立一个阳光私募,做量化基金的老本行,发产品收管理费,但他却选择了一条不同寻常的道路。


2015年,李延刚注册了一家名为“羽时金融”的公司,专注研究智能投顾,并向银行、券商等金融机构开放策略服务。李延刚坦言,促使他做出这种选择的原因是看到了“人工智能让量化投资方法升级的可能”。


看到这种“可能性”的人不只是他。


就在同一年,在美国花旗经营另类投资多年的王福星离开了华尔街加入了宜信财富,担任资本市场业务董事总经理兼投米RA负责人兼CIO(首席信息官),他的一个重要任务是完成智能投顾布局的从无到有。


而智能投顾显然不仅仅是金融人的战场。


在加入诺亚财富派之前,毕业于南京大学计算机系的朱代辉只是一个数据科学家。而加入诺亚财富旗下子公司财富派之后,作为AI团队的负责人,他成为了开发“诺亚智能组合1号”的主要负责人之一。


事实上,在大资管的时代背景下,过去的两年里,银行、券商、基金、第三方财富管理公司,甚至包括BAT在内的互联网公司都先后开始深度布局智能投顾。“尽管目前来看,行业的整体智能程度还是非常低。但是趋势上来讲,智能化的未来几乎已经没有争议。”李延刚表示。


一夜之间,所有的市场参与者仿佛都回到了同一赛道。大机构不一定就拥有绝对优势,而一些名不经传的中小机构,甚至从零起步的创业企业,亦有可能拥有逆袭机会。诺亚财富派CEO黄俊鹏认为:“只要率先找到一种路径把传统量化和人工智做到无缝对接,就很有可能掌握关键的先发优势。”


01 

智能投顾生态圈


值得注意的是,各家机构对智能投顾的定义各不相同。


智能投顾,英文为“Robo– advi-sor”,直译是机器人投顾,是指基于不同用户的收益预期、风险偏好和流动性需求,通过自动化方式为用户推荐投资组合、提供个性化的理财服务,以达到分散投资风险的目的。


李延刚表示,“国内智能投顾的现状是行业刚起步,整体智能程度低,专业水平不足,服务随意性强,并且利益导向严重。一方面跟风炒作概念的铺天盖地,另一方面真正在探索智能投顾的参与者往往也是对标美国的智能投顾企业,缺少本土化的领军企业。”


“大家普遍对智能投顾的理解是平时给予用户投资建议的应用软件,而这些投资建议从数量上来说,市场上绝大多数仍是人工生成的,这种可以视作‘伪智能投顾’。”而李延刚认为,事实上,智能投顾所覆盖的领域和涉及的服务环节不只是推送环节,“智能投顾可以兼顾的资产端包括个股、基金以及各种不同底层资产的理财产品,策略层面涉及行业组合、策略组合、策略定制化,同时牵涉到交易择时、AI看盘、持仓诊断等问题。真正的智能投顾可以应用在三个层面:初级应用,运用智能手段为不同风险偏好的客户匹配不同的产品组合;第二阶段,采取量化手段,通过回测既往行情形成模型;但是这种方法在A股市场有一个重要缺陷,由于市场环境变化频繁以及国内证券市场的非理性特征所导致的不确定性,在很多情况下,不可应用于实战;第三种,在量化基础上,通过机器深度学习,实时修正参数和指标,以寻找到最合适当前市场的投资方法。”


通过其对行业生态的调研,李延刚认为,目前行业绝大多数企业依然处于人工干预的线上荐股阶段,“智能投顾的发展也正处于金融科技1.0向2.0过渡的时代,数据分析由浅表化向多维度多层次的大数据分析发展,区块链、人工智能等技术也开始与数据分析量化深度结合。智能投顾也开始衍生出各种发展模式,包括‘社区+流量变现’模式,如雪球牛股王,‘问卷+产品销售模式’,比如招商银行摩羯智投,以ETF为主的‘在线资产配置’模式,如来自硅谷的Wealthfront,‘线上量化荐股’的广发证券的贝塔牛,‘全自动人工智能金融搜索引擎’,如Kensho。”


李延刚称:“现在,各类机构都在积极布局智能投顾,但其实大家在财富管理的产业链上各有所长,比如,银行、券商、证券咨询公司都拥有非常好的客户基础而策略生成能力则参差不齐,完全可以寻求合作互补。而大家的需求也不尽相同,比如C端用户需要的是智能投顾AI荐股,而互联网平台、证券咨询公司、证券公司和银行的需求则是智能投顾技术解决方案,公募基金、私募基金、保险资管需要的则是人工智能投资决策系统。”


02 

智能投顾“道”与“术”


“本质上来讲,智能投顾是量化驱动的,策略方面是讲求量化;与此同时,也不能忽略从产品流程设计和用户体验。”王福星告诉经济观察报。


李延刚表示,羽时金融开发了全自动人工智能投资决策系统的方式是通过加工财务数据、经济数据、行情数据和由自然语言处理生成的文本数据形成核心数据库,再通过策略算法引擎、深度学习引擎、回测系统、策略算法库和决策生成库。”


“量化的投资手段是基于定量分析的逻辑。用数字说话,构架称一个完整的策略和模型,就属于量化策略。想比较而言,主动管理采取的分析主要以定性分析为主。智能投顾的解决方案和投资体系里,智能投顾的逻辑设定是,设定一个风险区间和收益区间,找到之间的实现方法。可以给予定性或者定量的投资策略,把投资者和他最适合的投资策略所匹配。底层资产是可以覆盖到A股、沪港深、海外、黄金、债券、期货等领域。”朱代辉补充表示。


其介绍称,2个月前上线的“诺亚智能组合1号”本质上是一个基于公募基金的组合策略。“基于公募基金的量化组合投资策略,把公募基金当作一种策略在用。”“海外智能投顾采取的往往是传统金融理论,比如马科维茨理论、MPT理论和一些量化模型比如多因子模型的方法去做智能投顾,这也是现在比较主流的方法而国内人工智能领域由于处于探索阶段,反而更活跃,更大胆一些。”朱代辉表示,“比如诺亚智能I号组合应用的主要算法是借鉴了马可维茨理论的思想,把投资策略转化为一个带约束的多重优化问题。“建模层面吸收了随机过程理论的思想,实操时采用了ROLLING Test的方式。这个组合不需要人工干预,机器人会自动调仓。机器人穷尽了超过628,600亿种基金组合,找到了处于马科维茨曲线与资本市场线切点处那一个最优解。通过近5年真实市场历史数据回测,诺亚智能组合的年化收益稳定在8-12%,年内最大回撤在10%左右(2015时股灾之际),近5年总收益率则高达70% 。”


王福星亦透露称,2017年宜信财富投米RA的业绩表现来看,在9个风险等级的策略中,风险最高的策略2017年累计收益回报达到23.13%,最大回撤3.68%,风险等级最低的策略累计收益率达到8.98%,最大回撤1.56%。


“构建智能投资决策系统的能力才是智能投顾领域成为真正决胜的核心竞争力。而这至少需要来自三个方面的核心竞争力:投资逻辑与经验积累、量化投资的基础能力、大数据与人工智能。”李延刚表示,“没有过硬的量化基础和扎实的AI能力,很难交出一份令市场满意的答卷。”


相似的答案来自蚂蚁金服财富号、宜信RA、羽时金融、诺亚财富派等机构。


“一支好的智能投顾团队往往对于复合型要求比较高,需要顶尖的AI研究人士,也离不开传统金融机构的量化基金经理,比如我们团队的学科背景就包括:金融数学、计算机、AI、信号处理信息论、基金研究等等。”黄俊鹏表示,“从公司管理的角度来讲,首先要有能力聚拢相关的人才,而在人才聚集之后,则需要通过有效的机制,让这个平台上不同学科背景的人不断碰撞融合,发挥每个人的最大能量,实现不同领域之间的无缝对接。”


不过,值得提醒的是,在智能投顾的浪潮到来之际,行业发展依然处于蛮荒竞争的初始阶段,市场中亦不乏打着智能投顾的旗号继续传统业务的“伪智能投顾”,“李逵”、“李鬼”的辨析也将持续伴随市场的发展。


王福星表示,全方位的智能投顾应该具备的几个特征:“从策略上来看,能够给客户长期创造价值回报,从用户体验上来讲,能为客户带来智能化、个性化、稳定的用户体验。”而李延刚则直言,对于C端投资人而言,关注团队背景是确定一家机构智能投顾决策能力最直接有效的路径。


值得一提的是,监管部门对智能投顾的关注已经提上议程。


2017年11月,人民银行会同银监会、证监会、保监会、外汇局等部门起草了《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见(征求意见稿)》(以下简称《指导意见》)。《指导意见》指出,金融机构运用人工智能技术、采用机器人投资顾问开展资产管理业务应当经金融监督管理部门许可,取得相应的投资顾问资质,充分披露信息,报备智能投顾模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑。而金融机构运用智能投顾开展资产管理业务应当严格遵守本意见有关投资者适当性、投资范围、信息披露、风险隔离等一般性规定,并根据智能投顾的业务特点,建立合理的投资策略和算法模型,充分提示智能投顾算法的固有缺陷和使用风险,为投资者单设智能投顾账户,明晰交易流程,强化留痕管理,严格监控智能投顾的交易头寸、风险限额、交易种类、价格权限等。


对此,李延刚认为,从市场参与者的角度来看,尽管监管也还没有建立有效的横向标准。至少监管的态度是正面的。“它关注投资系统的完备性,并且将监管的重点着眼于后端,重点关注智能投顾的决策逻辑。对我们而言,尽管现在监管态度上还存在一定的不确定性,但只需要等待政策明朗,未来如果需要牌照申请或者备案,我们都会积极配合。”李延刚说。


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