大资管时代下的智能投顾发展
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星期二
2021年2月
验“金”室
一、智能投顾是什么
1.智能投顾概念
智能投顾（Robo-advisors）又称“机器人投顾”，是可以在线提供投资组合配置建议以及组合管理相关的理财顾问服务。该服务根据个人投资者风险承受水平、收益目标以及风格偏好等，通过运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户提供资产组合，实现自动管理，并根据市场动态对资产配置提供再平衡建议。其优势在于：满足个性化需求、强调客户体验、投资门槛低、无偏见性、资产配置全球化、节约人力成本。
智能投顾发展初期主要依赖于专家经验及传统量化策略，现在随着大数据与人工智能技术的发展，其相关前沿技术将被主要应用于未来的智能投顾方案中。
图1 智能投顾的优点
2.智能投顾发展历程
智能投顾率先在国外开始高速发展,截至2014年年底，基于智能投顾的资产管理规模（AUM）超过140亿美元。2015年，智能投顾理念开始传入中国，并在互联网金融公司的探索下开始本土化。2016年12月，招商银行正式上线“摩羯智投”，成为首家使用该技术的商业银行。自2016年至今，智能投顾在中国实现了快速发展。
图2 智能投顾发展历程
如今，我国智能投顾行业已逐渐形成以科技公司、证券基金、商业银行三类机构为主体的市场格局。其中具有代表性的有科技类如京东金融的“京东智投”，商业银行类如工商银行“AI投”，券商基金类如广发证券的“贝塔牛”和中欧基金的“中欧智投”。
表1 2020国内智能投顾平台代表
3.我国发展智能投顾的必要性
（1）大资管时代来临促使智能投顾发展
近年来，随着全球政治、经济环境变化，不确定因素增加，国内整体经济增速放缓，股市表现疲软，利率下行，“财富管理转型”成为了金融行业自2019年以来的新趋势。为客户提供全面有效的个性化财富管理与资产配置服务成为各金融机构未来主要竞争领域，大资管时代也应运而生。
近年来，居民个人对资产增值的需求更加迫切。全球经济走弱，加之新冠疫情暴发并延续至今，以美国为首的货币宽松政策引起的货币贬值效应叠加和由于疫情引起的物价上涨，通胀明显加速。我国“资管新规”实施后，资管行业的“刚性兑付”局面不复存在，理财类产品也全面改为净值报价，理财产品不再保本。广大居民已明显意识到传统的储蓄已不再是有效的资产管理方式，市场对于能够实现低风险、高收益的高效率资管需求增加。
社会融资结构性改革加之政策导向，促进资管行业发展。随着中国老龄化发展和投资者代际结构变化，过去对于存款和房地产需求将逐渐转化为对其他金融资产的需求。2020年12月22日，证监会党委召开专题会议并指出，着力加强资本市场投资端建设，增强财富管理功能，促进居民储蓄向投资转化。
（2）投资顾问良莠不齐，需要发展智能投顾
资管行业对于从业人员的专业要求很高，投资顾问作为连接客户与基金管理人之间的纽带，其专业水平极大地影响了客户的收益与体验。当前市场下，证券、基金等机构的理财经理或投资顾问水平参差不齐，且职业定位多偏向于销售。因此，首先，他们较难提供专业度高的投资咨询服务。其次，以往资管服务针对高端客户，随着资管市场扩大，客群下沉，客户需求、风险偏好、投资目的与期限管理目标将越发多样。人工投顾无法针对复杂多样的案例持续提供及时、广泛的服务。同时，随着我国金融行业高度发展，竞争加剧，佣金率（手续费率）逐渐走低，人工成本逐渐增高。所以，发展智能投顾是资管行业内部驱动的一种未来业务形式。
（3）金融科技创新驱动智能投顾发展
大数据与人工智能等金融科技的广泛应用，为智能投顾发展奠定了基础。随着互联网技术发展，用户产生数据的场景、类型不断丰富，数据维度变得更多。除传统的信贷数据、交易数据外，社交数据、行为数据等也逐渐被用作各类建模场景。同时，随着数据存储技术发展，数据频度逐渐由低频向高频转化，如浏览记录、交易等实时高频数据有助于更有效、精确地刻画用户画像。投资决策是一个非常复杂甚至涉及行为学的过程，因此人工智能相关算法和技术的创新发展使智能投顾能够处理复杂多样的、实时的与静态的结构化与非结构化数据，借助算法模型实现复杂决策。
综上，在政策导向、资管需求增加与技术利好等多重因素驱动下，银行、证券、基金、保险、信托、期货之间的界限将逐渐被打破，资管行业形成新的竞争形态。而拥有小资产的普通人群也有机会享受到专业机构提供的资产管理服务。
二、智能投顾服务过程
目前市场上多家平台都在开发自己的智能投顾体系，以京东系为参考，智能投顾可包含四大块内容：KYC（Know Your Customer）、动态资产配置、金融产品库、投后风险管理。
大数据KYC指利用大数据进行客户画像建模、预测客户属性等。
动态资产配置指基于客户画像形成千人千面的资产配置策略。
金融产品库提供丰富的金融资产标的，并对其梳理、分类，以备资产配置。
投后风险管理则是非常重要的一个环节，它可以对客户持仓业绩跟踪，随着市场动态行情定期进行调仓，对持仓进行风险管控，为客户提供更多一份保障。
1.目标客户
传统投顾服务针对高净值客户，通过一对一沟通为其提供资产保值、增值、传承等定制化服务。定制化资产管理服务中，投资资产种类广泛、结构多样，不仅仅局限于常见的股权、债券、贵金属等金融资产。智能投顾的发展大幅降低了投资服务门槛，利用互联网技术可使用调查问卷在线收集客户基础信息、客户资产和负债水平、收入和支出水平、风险偏好等相关数据，并结合征信数据、互联网社交数据等第三方数据，利用人工智能技术对客户进行真实、准确的客户画像。根据客户画像，智能投顾可计算出满足条件的资产配置方案。因此，智能投顾的发展可以更高效、低成本地服务于中低净值客户，帮助各机构发现长尾客户，拓宽市场。
2.智能投顾产品形式
智能投顾往往给客户生成一种投资组合，其投资标的包括股票、债券、货币、黄金、基金、ODII（海外投资）和另类投资等。国内目前主要根据客户的风险偏好与投资期限等给出多个基金的投资组合，类似于定制化的FOF（Fund of Fund）产品。
一般在建立投资组合时，要着重考虑基于经济周期的资产配置，确定资产种类、调仓周期，实现资产配置，而非一味追求超额收益。如果是生成定制化的FOF产品，还应考虑基金管理人相关数据。因此智能投顾建立投资组合策略时使用的关于基金评价的主流指标种类有：收益指标、风险指标、调整收益、业绩特征、业绩排名、基金风格、业绩归因类、基金经理能力类、组合分析类指标等。
图3 基金评测指标分类
3.智能营销
当下，基于人工智能与大数据的智能营销场景不胜枚举。智能推荐算法发展已非常成熟且在丰富的场景中被不断尝试与完善。因此，利用智能推荐精准匹配产品与客户，提高客户留存率也是智能投顾体系不可或缺的一部分。
三、智能投顾前景
1.监管政策日趋完善
随着大资管时代发展，监管政策逐渐完善，关于智能投顾的新规逐步出台。就目前的政策来看，关于智能投顾的规定主要有五方面：
开展智能投顾业务需获监管部门许可，行业门槛提高；
加强信息披露与消费者保护，保证数据安全，提示算法风险；
对模型开发机构提出尽职要求，建立合理的算法模型；
加强风险管理，进行风险隔离；
明确责任认定，要求开发机构对因违法违规或管理不当造成的损失进行赔偿，并承担相应责任。
以上措施都意在进一步保障投资者的权益。
2.智能投顾将有望为银行理财业务带来机遇
传统银行理财产品投资标的多集中于储蓄类和固收类基于利率的产品，风险低且收益率低，各家理财产品同质化现象普遍。传统理财产品相较于基金类产品有多处差异，在流动性、监管、标的资产透明度和门槛高等方面对中低净值客户不是特别有利。随着通胀加速，银行传统理财产品已经不是客户最优的理财选择。利用智能投顾，更多的客户有望在自己风险承受水平下获取适合自己的资产投资策略，实现多样化的风险与收益平衡的定制化产品。
表2 理财产品与基金产品的对比
随着技术进步和数据的积累，算法模型不断优化完善，智能投顾产品智能化程度越来越高，也将越来越可靠。同时，金融科技作为当下热门技术领域，其相关技术也在快速更迭，未来智能投顾拥有很大的成长空间。
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