【华创非银】金融科技前瞻系列报告之二：智能投顾：科技为桨，服务为舟
导读：智能投顾是依托于互联网技术和先进算法，为客户提供自动化的投资解决方案。与传统的金融服务相比，智能投顾能用非常低的边际成本覆盖众多的低净值零售客户。我们认为智能投顾发展空间广阔，未来将形成与专业金融投顾分庭抗礼的多层次金融服务体系。
一、智能投顾的定义及产生的技术背景
智能投顾也称为机器人投顾（Robo-Advisor），是全球范围内的一个新兴概念，维基百科将智能投顾定义为以算法为基础为客户提供给自动化投资管理解决方案的技术，包括提供投资资讯、构建投资组合、直接投资管理等服务，智能投顾可以简单地理解为人工智能+投资顾问。
（一）人工智能+投资顾问
1955年号称人工智能的元年，达特茅斯会议的召开标志着人工智能开始变成一个独立的研究领域；之后的1957年第一款神经网络Perceptron出现到1986年BP算法的推出使得人工智能迎来了两个发展的黄金期，但都由于技术瓶颈没有突破，发展陷入低谷；2006年Hinton提出“深度学习”神经网络使得人工智能的性能得到突破性的提升，在语音及视觉识别上的突破使得AI领域进入感知智能时代；今年3月，谷歌公司旗下的DeepMind公司的围棋机器人Alpha Go使用“价值网络计算局面+策略网络选择落子”的方法战胜了围棋世界冠军李世石，机器人在高级智力活动上打败人类使得人工智能再一次得到市场前所未有的关注，而各领域也相继进行了“+人工智能”方面的研究。
金融市场经过近百年的快速发展，已经形成从大类的证券、货币、大宗商品、不动产等到细类的股票、基金、外汇、黄金、原油等较为完备的产品体系，根据不同的投资风格及风险偏好，可以找到的对应收益的投资品种。业余投资者面对海量的产品及信息，通常没有足够的时间及专业能力进行筛选，而资产保值、增值的需求却一直存在着。而投资顾问作为金融产品与投资者之间的桥梁，其存在就是为投资者解决专业投资的问题，如何低成本地理解并判断客户的风险偏好水平，为客户筛选合适的产品，并通过构建投资组合来保障收益、抵御市场风险，是投资顾问最需要解决的问题。
投资顾问行业自2012年左右开始进行“+人工智能”的尝试，金融对信息及数据具有更高的依赖性，而计算机在信息及数据的处理量及处理速度上天然具有优势，这是人工智能在参与投资分析的基础，智能投顾应运而生。硅谷的科技创业公司率先进行了一系列的尝试，他们以现代金融投资理论为基础，利用大数据分析等工具，以在一定程度上实现智能化投资对于传统人工投资顾问的取代。
近几年，得益于互联网、大数据技术、人工智能的进步，全球财富管理的服务模式正在发生着变化，整体上呈现出从线下至线上，资本门槛从高到低、客户体量从小到大、产品从单一到多元、服务费率逐渐走低、投资方式多样化等趋势。在这些趋势的共同催化下，全球财富管理规模迅速膨胀，传统私人投资顾问未覆盖到的客户群体，也将在开放的互联网平台上获得优质的财富管理服务，从而推动智能投顾行业的发展。
花旗集团的最新报告显示，机器人投顾的管理资产规模从2012年几乎为零增加到了2015年底的187亿美元。而截至2015年，其中知名的美国智能投顾公司Wealthfront、Betterman已经分别管理了规模为29亿美元及30亿美元的资产。同时花旗预估，在未来的十年内，美国将有1.3万亿未享有投资咨询的资产被智能投顾所覆盖，即使在比较保守的预期下，也仍然能够对现有的传统财富管理市场造成冲击。
全球知名的咨询公司科尔尼（A.T. Kearney）预计机器人投顾行业在未来的年复合增长率有望达到68%，三至五年内市场将迎来爆发。而仅美国市场，采用智能投顾管理的资产比例也有望从现在的低于0.5%到2020年的5.6%，机器人管理的资产规模将有质的飞跃。
（三）大型金融机构对智能投顾的投资动向
近几年，全球在智能投顾领域的投资逐渐火热，各大金融巨头也通过投资、并购等手段加速了对这一板块的布局，如全球最大的资管公司贝莱德收购Future Advisor；德意志银行推出的AnlageFinder以及华尔街投行高盛收购了美国的一家线上退休账户理财平台HonestDollar。对于未来市场规模的良好预期、电脑主动学习以及大数据等技术上的突破，使得智能投顾逐渐成为资本追逐的对象。
（四）智能投顾的分类
目前全球智能投顾的初创公司各自的发展路线不同，归类的方法也有所不同。我们以目前全球智能投顾市场中已经落地的项目为基础，依据智能投顾参与客户投资管理的深度来对其类型进行划分：一是资讯提供型，通过智能算法对市场热点进行抽取，整理出市场持续关注的投资题材或表现优异的板块推送给客户，代表公司如同花顺i问财；二是咨询建议型，通过智能算法得出的结果作为给予客户投资规划、建议的依据，但并不直接参与客户的投资活动，代表公司如Mint、Learn Vest等为客户提供投资规划，Personal Capital提供投资建议；三是资产配置型，即接受客户部分或全权委托投资，以股票、债券、ETF等为投资标的，代理客户进行操作，代表公司如Betterment、Wealthfront、Future Advisor等，这一类的投顾公司目前发展最快、受托管理的资产规模最大。
国内，目前国内已成规模的智能投顾公司发展路线也不同，我们依据运作模式的不同将其划分为三类：一是完全模仿Wealthfront、Betterment等投资于ETF组合的公司，如弥财、财鲸等，受限于国内ETF的种类及数量，这两家公司均直接给客户匹配国外发达市场的ETF，以达到资本配置的目的。二是以基金作为构建投资组合的标的，实现对客户风险偏好的匹配，代表公司有理财魔方及钱景私人理财。三是以对量化策略、投资名人的股票组合进行跟投，同时兼具论坛性质的在线投资交流平台，目前在国内投研圈的知名度及认可度较高，代表公司有雪球及金贝塔。四是专注于智能投资算法，目前不为客户做资产配置，只提供量化的金融工具或投资策略为客户所使用，一定程度上达到投资者教育的目的。第五类是走智能投顾加专业个人理财顾问的方式，国外规模较大的公司有Personal Capital，国内目前从事该领域的公司不多，7分钟理财是其中一家，采取付费顾问的方式为客户提供服务。
二、智能投顾在中国兴起的背景
（一）私人财富快速增长，高固收低风险时代一去不回
根据知名研究机构BCG的统计，截止2015年底，中国个人可投资资产总额达到113万亿元，而其中专业财富管理覆盖不到的一般家庭合计达到63.28万亿元，占比达到56%。景气估计2020年，中国个人可投资资产总额将达到200亿元，一般家庭将达到98万亿元，年复合增长率为9.14%，私人待管理的财富规模量级巨大。
与私人财富迅速膨胀不同的是，近几年低风险固定收益理财产品的收益率大幅走低，部分选择P2P网贷的投资者又频繁遭遇互联网金融诈骗事件，使得家庭资产遭受较大的损失。在理财需求持续强烈，但收益稳定、风险可控的产品却供给有限，这样的供需失衡为智能投顾腾挪出了广阔的市场空间，也是未来长足发展的客户基础。
互联网和科技进步为中国中产阶级投资带来了新的发展机遇，据光大银行及BCG的统计，2015年，我国中产家庭（家庭年收入处于9.6万元至27.6万元）数量为8000万户左右，数字长尾客群总数在2亿人左右（家庭年收入低于9.6万元），这类群体投资经验缺乏，风险承受能力较弱，家庭财富管理的目标通常以资产的保值增值为主，但由于准入门槛的限制、服务成本较高等原因，这类人未能享受专业化、个性化的财富管理服务。而智能投顾在线上的低成本性、客户平等化方面的优势，使其有希望成为这一类人群进行财富管理的首选。
这里可以取8000万户中产阶级家庭收入的中位数18.6万元作为基础值，按照智能理财的渗透率（5%-40%，考虑到收入需要覆盖家庭平均的生活成本，不可能全部用来投资）来预测未来智能投顾在理想状态下（技术成熟，投资者接受程度高，收益稳定）的市场规模，取中位值，4000万户中产家庭，20%的渗透率，则智能市场管理的资产规模能达到1.48万亿元。
进入2000年以来，我国互联网发展势头迅猛，网民数量迅速增加，截止2016年6月，我国网民数量已经达到7.1亿人，网民数量居全球首位。随着移动互联网提速降费、智能手机普及，手机网民的规模开始大幅增长，截止6月，手机网民规模达到6.56亿，手机在上网终端的比重占到92.50%，移动互联网的渗透率远高于所有新兴经济体，甚至部分发达国家。
在互联网逐渐对居民生活的各个角落进行渗透的背景下，居民理财投资的媒介及方式也在进行深刻变化。经过近几年的发展，虽然过程中波折不断，多起流动性风险事件的发生造成了不利影响，但互联网金融的概念已经深入人心。在由毕马威金融科技分公司及知名金融科技风投H2 Ventures 联合发布的Fintech50 2015全球金融科技50强中已有7家中国公司进入榜单，而其中第一及第四名均来自于中国；而2014年的榜单仅有一家国内金融科技公司上榜，中国互联网金融发展的速度之快引起了国际机构的持续关注。而在投资领域，移动互联网使得投资变成一种交易时间内的双A行为（Anytime+Anywhere）,多数初创互联网金融公司已经从之前的PC端与移动端双平台运作转向完全以移动端为主要交易平台的模式。在这样的传统互联和移动互联的土壤之上，智能投顾的发展可谓得天独厚。
（四）金融服务下沉，解决“十万美元困境”
传统的专业投资顾问一般仅服务于高净值客服人群，家庭可投收入在10万到50万之美元之间的人群一直得不到理想的投资咨询服务，或者获得的服务比较低端，但同时这类人群不仅基数大，在理财上也一直有着资产保值、增值的强烈诉求，而可以服务于该人群的资源有限，普通的理财服务过于低端或单一，无法满足资产配置及风险管理的要求，专业的服务成本又相对偏高，这在发达国家称为财富管理的“十万美元困境”问题。而智能投顾通过互联网将专业的金融理财服务低成本地送达终端客户，实现财富管理从少量高净值客户到大量中产阶级人群的下沉，将C端客户的数量指数级扩大。
从我国A股市场账户持仓市值可以看出，持仓市值在1万元以下占到24.34%，持仓市值在 1到10万元之间的账户占到48.5%，持仓市值在10到50万之间的占到20.91%；综合来看，持仓市值在50万以下的账户比重高达93.75%，而这类群体较难享受到真正专业的投资指导及财富管理服务，这为智能投顾在中国的发展提供的广阔的市场空间。
（五）散户化的投资者主体
我国的股票市场投资者结构散户化非常明显，截止2016年7月底，A股自然人投资者共有1.08亿户，占比达到99.72%，总持仓市值（2014年）总额为5.18万亿元；机构投资者账户共有30.78万户，占比仅为0.28%，总持仓市值达到3.24万亿元。个人投资者无论在账户数或持仓金额上都远高于机构投资者，这与发达国家的资本市场相比有显著的不同。而绝大多数个人投资者由于投资时间有限，没有受过专业的投资教育，对市场信息解读不够深入，对组合配置、风险控制等方法掌握得较少，同时投资情绪容易受市场波动的影响，长期来看无法获得稳定的投资收益。
统计基金过去十二年的年化收益率，仅有3年收益为负，其中两年出现了较大幅度的亏损，其余年份均实现了正收益，平均年收益率高达19.2%；任意年度投资基金得到正收益的概率高达75%。
但大部分投资者并未在这一过程中获得相应的收益，根据理财魔方的测算，以2013年至2016年之间的数据为样本，基金的净申购额与下一季度中证基金指数涨幅大致呈现负相关的关系，即在基金上上涨之前，净买入较少，反而出现了净赎回；而大额的申购之后，反而出现了大幅的下跌。在这一过程中，大部分的投资者无法从基金指数的上涨中获取收益，反而在基金下跌时承担了较大的投资损失。这说明投资产品能带来正向收益，但投资者却在亏损，
三、标杆公司研究
（一）美国智能投顾领域的标杆企业、专注被动投资—Wealthfront
在智能投顾众多的标的公司中，我们选取规模最大、模式较成熟、国内可参考的Wealthfront作为研究对象，是美国一家通过技术手段为投资者提供智能化投资方案，以打破传统的财富管理商业格局的公司。其运营的主要方式是普通投资者将自有资金投入Wealthfront的平台，而平台根据投资者的风险偏好，将客户资金投入成本较低的ETF基金当中，同时通过现代投资理论（MPT）来最优化组合的资产分配，以实现投资者的投资目标，而平台收取管理费或提供增值服务来实现盈利。
截止2014年底多家知名硅谷及华尔街风险投资、创投基金参与了对Wealthfront的多轮投资，包括RabbitCapital、Greylock partners等，累计金额达到3500万美金。
1．Wealthfront的管理团队
Wealthfront的管理团队是典型的华尔街+硅谷的结合，管理成员基本来自具有多年一流金融机构从业经验的行业专家、学术领袖，而核心技术成员则多是来自硅谷最好的科技公司的技术人才。同时公司的投资研究团队也得到七名来自顶级大学，如哈佛大学、普林斯顿大学及耶鲁大学研究人员的技术及顾问支持。
2．Wealthfront管理资产规模
2011年12月，公司初创时的资产管理规模（AUM）仅768万美金，在采取了取消所有手续费以及账户管理费（仅收取远低于投顾业界的0.25%（参投资金1万美元以上）的管理年费）、推出税收损失收割（Tax-loss Harvesting）产品等措施，公司在成立10个月之后资产管理规模迅速攀升到6000万美金。之后公司继续推出诸如税收最优直接指数化（Tax-OptimizedDirect Indexing）、移动客户端、单一股多样化服务（Single-StockDiversification Service）等工具，管理资产规模也随之迅速提高，截止2014年6月，公司管理规模达到10亿美金；而从10亿至20亿美金，Wealthfront仅用了6个月的时间。截止2015年底，公司资产管理规模已达到近29亿元美金。
3．Wealthfront的投资方法论
马科维茨的现代资产组合理论（ModernPortfolio Theory）是智能投顾领域最为重要的理论基础，其核心要点是资产的收益与其对应的风险相匹配，但在一定的风险水平上，存在一个可能的最优回报，而通过不同资产的组合则能获得要寻找的最优回报。研究表明在不同的风险水平上获得最大化收益的办法是使用多种资产类型而不是投资单一的证券。在挑选不同的类型资产来构建投资组合，Wealthfront需综合考虑资产在不同经济环境下的长期表现、风险收益关系、增值潜力、波动率、与其他资产的相关性，以及通过ETF追踪的成本。通过系统性的分析与筛选，Wealthfront的投资团队目前构建的投资组合包含以下的资产类型。
而Wealthfront决定从各类资产中选择最佳组合的基本方法则是通过均值方差模型（Mean-Variance Optimization，MVO）来解决有效边界，而有效边界则是不同风险水平下组合产生的最大收益曲线。投资组合的构建就是在同一风险水平下（由方差来测量）选取最大化收益的组合或者在同一收益的条件下选取风险最小的组合。而MVO也可以作为组合当中评估放入几种资产类型的重要量化工具，即如果增加一种资产可以提升组合的有效边界，则组合的风险收益比也得到提高。而量化研究（图）也证明，在同等风险水平，无论一般应税账户或退休金账户，资产类别更多的Wealthfront组合都能提供比资产种类较少的传统账户更高的年化收益率。
4．Wealthfront的投资标的：ETF
Wealthfront多样化资产配置的重点，就是把资产合理配置到相关系数很低的各项资产中。相关系数低，即使在某项资产暴涨暴跌，并不会引起另一项资产发生相同方向的波动。这样的组合投资，一方面可以平滑收益，再配合定期资产再平衡（Rebalancing），能够有效地对抗市场波动。并不是所有类型的ETF都可以进入Wealthfront的备选库，其投研团队根据每只ETF的相对成本、追踪误（Tracking Error）、流动性、融券政策来挑选。这些ETF指向美国国内股票、国外股票、新兴市场、付息股票、自然资源以及地方债等。
Wealthfront选择美国ETF基金作为主要的投资标的主要原因是美国ETF目前资产规模大概有2万亿，并且资产规模继续保持稳定的增长，产品类型非常丰富，可选择范围非常广泛，几千种资产类别基本可覆盖全球主要的资本市场，可真正实现投资的分散化、全球化。在风险分散上，投资者可以通过低配本国市场的产品，可以有效抵御本国经济周期以及发展不确定对资产减值的影响，而适当买入不同种类、不同地区的ETF，则很好地规避了这种相关性，增加了资产的安全度。
5．Wealthfront智能投顾的优势
5.1全天候自动化交易
智能投顾的第一大优势就体现在全天候的连轴运转，Wealthfront的系统将7×24小时地监视用户账户，当交易机会出现时自动依照客户的风险偏好做投资决策来增加收益。相较于传统的理财顾问，智能投顾提供了更高频次的服务，自动为客户进行账户平衡（Account Rebalancing）、税收损失收割（Tax-Loss Harvesting）以及股息再投资（Dividend Reinvesting）；此外，智能投顾跨越地区时差监视全球金融市场的投资机会的优势也是人工所不具备的。
此外，自动化的交易在一定的程度上避免了个人投资者受市场波动的影响作出的非理性操作，Wealthfront以证券基金的正现金流（蓝色）及标普500的收益率（红色）从侧面来展示投资者的非理性操作。其中投资者较常见的“高买低卖”行为显而易见，在市场开始进入下行通道时，仍然有较多的资金流入；而当市场已经逐渐筑底时，大量的资金开始流出。在面对巨大的市场起伏时，人性的弱点难以克服正是智能投顾能代替人工，从而体现价值的机会。基于算法的投资决策会避免情绪的影响，从而更纯粹地根据市场变化调整策略。
5.2低费率
相较于传统的理财顾问，低费率一直是智能投顾的一大优势，Wealthfront实行仅0.25%的年管理费，并且首1万美金的投资免管理费，邀请朋友将获得额外的费用减免。经Wealthfront测算，10万美金的投资若使用Wealthfront的平台，仅需收取225美金的年费，但人工理财顾问则每年需要支付3000美金的费用，其中包括咨询费、隐匿收费及其他费用。假设考虑30年复合投资的情况，Weathfront将节省的管理费放入组合中继续投资，在同一组合收益率的情况下，智能投顾0.25%的年度管理费将使得投资组合获得53.5万美金的收益，比传统理财顾问1%的年管理费（通常更高）创造的43.2万美金的投组合收益高23.8%。管理费率低的在长期投资中的优势体现得非常明显。
5.3智能化工具的使用--税收损失收割（Tax-Loss Harvesting）
税收损失收割是指通过卖出已经出现损失的投资标的，从而获得减少资本利得要缴纳的税收的权利。而Wealthfront能够迅速通过寻找与售出标的高度相关的投资，从而不影响客户风险组合内的收益及风险水平，并且一定程度上达到了节税目的，而节省的税收会高于卖出标的资产的损失额，而为客户实现增加收益的目的。传统的私人投顾中，由于手续上的麻烦，没有软件辅助的私人理财顾问只能一年进行一次税收损失收割，这将使得客户的资产组合错失很多收割税收损失的机会，而在依靠系统强大的计算及机会识别能力的帮助下，Wealthfront已经能够做到每日税收损失收割（DailyTax-Loss Harvesting）。Wealthfront的研究显示，从2000年至2011年，税收损失收割每年为投资者增加了超过1.55%%的税后收入。2015年，Wealthfront为客户进行税收损失收割的总额到5400万美元。
5.4智能化工具的使用—直接指数化（DirectIndexing）
Wealthfront推出税收损失收割后，其余几家大型智能投顾平台如Betterment、Future Advisor均推出了类似的税收损失收割服务。为了避免同质化的竞争，以及美国《1940投资公司法案》禁止交易所交易基金或者指数基金将已经发生的税收损失传递给客户，使得税收损失将与客户的未分配收益进行抵免，从而导致用于税收收割的损失减少，客户通过TLH获得的额外收益将减少。Wealthfront设计的直接指数化工具（Direct Indexing）将标的的ETF（如追踪美股的交易所交易基金VTI）替换为追踪大中盘股票的多只成分股（标准普尔）的集合WF100、WF500、WF1000以及的追踪小盘股表现的其他ETF的组合，从而从个股中挖掘额外的税收收益并达到规避法律限制的目的。这其中平台开发的WF系列产品不需要管理费，而仅对追踪小盘股的ETF收取其所占投资组合比例相关的管理费，而WF产品的使用权限则跟客户的投资额有关，参投的投资额越高，则可以使用涵盖更广的追踪组合。
根据Wealthfront的测算，以VTI为例，2000-2014年，WF100、WF500、WF1000与VTI相比，年税后平均收益率分别为5.99%、6.09%、6.14%和3.22%，Direct Indexing为客户创造的税后收益是显而易见的，而可选成分股的数量的增加则能为客户带来更多的税收收割收益，一定程度上是由于更多的成分股选择，一定程度上降低了产品对ETF的追踪误（Tracking Error），从而使得最终收益最大化。
6．Wealthfront的用户风险偏好识别方法
Wealthfront是通过在线问卷调查的形式对投资者的年龄、收入、家庭状况以及风险偏好等基本情况进行了解，从而得出一个风险评分，系统根据这一评分是为自动为客户挑选与其风险偏好相称的ETF基金组合。
Wealthfront将根据用户的风险测评结果来自动制定对应的投资计划，这一投资计划将作为Wealthfront如何配置用户初始投入的资金、用户增加的投资、收到的股息以及市场波动下的收益变动的主要参考依据。此外，根据公司披露的相关信息，小额账户（低于5000美金）由于资金规模的关系，可以选择的标的基金种类比大额账户要少，从而可能导致收益与投资计划之间的偏差大于大额账户。其他所有情况下，Wealthfront的最优组合系统将选取最佳的ETF基金组合来配置账户资金以实现投资者的理财目标。而普通的账户与养老金账户之间由于资金属性的不同，所ETF基金也有差异，
（二）追求α的β化--金贝塔
金贝塔是嘉实集团注资设立的网络科技公司，核心产品是兼具社交+组合投资的金贝塔在线金融平台，整合了嘉实财富量化研究团队、新财富上榜分析师、行业投资顾问以及民间投资高手，这些曾经主要为机构投资者服务的行业专家，从海量庞杂的市场信息、研究报告、企业财报中提炼出最具投资价值的信息，在平台上构建基于不同理念的投资组合。金贝塔平台将对每个组合的建仓、持仓、调仓、收益等核心投资信息进行全记录，并推送给关注该组合的普通用户。
1．从B端下沉到C端，兼顾投资者教育
作为各种投资智慧的集合平台，金贝塔将原本仅服务于B端客户的专业投资资源聚集起来，服务于C端客户，实现了专业投资智慧的普惠及下沉。普通个人投资者不仅能通过跟踪平台明星投顾来获取较为稳定的收益，另一方面也可以通过观察专业投资者的组合建仓、调仓，总结操作背后的投资逻辑，从而达到自我教育的目的。据网易的统计，目前金贝塔已经吸引了超过百名的专业人士成为实名认证的投资“大V”，而其中三分之一是曾经上榜新财富的最佳分析师。
2．α的β化，寻找聪明的β
投资学当中，我们将由市场增长带来的收益称为贝塔（β），由主动管理投资组合获得的收益称为阿尔法（α），聪明的贝塔（Smart Beta）策略是在传统的指数基金投资的基础上，基于确定规则后的主动投资。我国的证券市场经历近几十年的发展已经形成了较为完整的体系，但与发达国家相对成熟的体系相比，仍有较大的差距。但越成熟的市场，通过寻找α获得超额收益的难度就越大，聪明的贝塔投资策略更接近于被动投资；在诸如中国这种类型的新兴市场中，有效性相对较弱，通过优秀的投资策略创造超额回报的机会越多，聪明的贝塔偏向于通过主观上的因子选择、权重调整、模型设计等方式获得更接近于主动投资的策略。根据晨星（Morning Star）数据显示，2015年中期，全球聪明的的贝塔交易产品规模已超过4973亿美元，而国内市场采用“聪明的贝塔”策略的交易产品仅有13只，合计规模为5.2亿美金，发展空间广阔。
从金贝塔的发展战略来看，产品上一方面要吸收指数基金高度纪律性、低成本的特性（即β策略），另一方面也希望产品能获得主动型基金超额收益的机会（即α策略）。金贝塔吸引广大优秀的投资界专业人士在平台上构建自己的投资组合，每一次的交易都被系统记录，长远来看，公司将把这些投资记录背后的逻辑通过量化的方式固化下来，从而实现α的β化，而长期雇佣专业投资人士的成本非常高，智能化的方式能使得成本端获得大幅下降。
3．获蚂蚁金服战投，Fin+Tech双轨驱动，资金与用户流量的双引入
2016年7月8日，金贝塔正式宣布获得蚂蚁金服的战略投资，成为金贝塔A轮融资唯一引入的新股东。这次的引资，一方面给平台带来资金的注入，二是借助蚂蚁金服在移动互联网、大数据、云计算、人工智能等方面的技术积累，金贝塔能够强化技术优势，实现真正意义上的“Fin+Tech”，成为纯正的金融科技公司，三是蚂蚁金服多年积累的巨大流量也给金贝塔带来更多的优质客户，同时凭借旗下“支付宝”上大量的支付数据，能帮助金贝塔更好地识别客户的风险偏好，从而有的放矢地推送与客户风险偏好相符的产品。而蚂蚁金服沉淀的大量小白用户也将得到金贝塔提供的专业投资服务。
（三）智能投顾先发制人--同花顺i问财
1．持续高研发投入提升公司核心竞争力
公司一直注重在研发上的持续投入，近三年研发团队逐步壮大，研发投入大幅增长，2015年，公司研发人员共计836人，共计投入2.79亿元，同比大幅增长142%，远超竞争对手。研发大幅投入是业绩增长的有力保障，公司2016年上半年的业绩预告显示，研发投入带来了产品、技术的持续升级，上半年预计盈利3.37至4.04亿元，同比增长50%至80%。
2．多点布局人工智能，端口服务为切点
公司以云计算、金融大数据为支撑，构建金融财经知识图谱，采用语义分析、自然语言理解、语音识别等感知人工智能技术开发了专业财经资讯搜索引擎同花顺i问财，整合巨量的经济、市场、公司信息，同时很大程度上改善了人机交互的模式，能以专业级的搜索速度回应投资者的提问，为投资决策提供资讯。
搜索引擎作为绝大对数用户接入互联网的端口，同时也是连接C端与B端的桥梁；一端需要精准地识别客户的需求，另一端也需要将客户导入至B端。长期来看，服务好C端是未来能否迅速确立市场地位的关键，而导流方向则是实现盈利的核心，同花顺本身具有的证券产品如股票、基金的购买终端，本有利于金融服务生态圈的打造。2015年，公司注资1000万元成立同花顺人工智能资产管理公司，是金融类的上市公司中第一家；同时同花顺在iFinD终端的投研BBC板块新近添加了智能投顾板块，对行情进行预测及跟踪，目前已经获得一定的关注，但还未开放具体的投资策略，我们将持续进行关注及追踪。
（四）理财魔方—专注基金组合的智能投顾
1．基金评分构建组合，数据抓取能力突出
“理财魔方”成立于2014年12月，是以移动客户端为主的智能投顾平台，App于2015年3月上线，4月即获得了蝙蝠源创1000万元人民币的天使轮投资，目前有交易记录活跃用户在1万人左右。与其他专注于选股的智能投顾平台不同的是，理财魔方的核心是通过客户的风险偏好的识别，使用智能化的算法得出对应的资产配置方案，之后选取不同品种中的优质基金构建组合，模式上更接近于FOF母基金（Fund of Fund）的投资方式，从而达到资产配置的目的。在基金的选取上，平台兼具者基金评分的功能，通过Jensen、Sortino、Sharpe等多测度来挖掘业绩稳定的基金，然后监测识别每只基金的投资风格和适应市场环境的能力来进行评价。
强大的数据抓取能力是平台的一大优势（部分核心成员来自于百度），据36氪之前的报道，平台曾覆盖了50万支理财产品和3000多家平台的理财产品数据，包括各类互联网宝宝类产品（余额宝、理财宝）、P2P理财、银行理财产品；而目前公司缩小覆盖范围，更专注于对基金产品的覆盖，建立了不同品种（债券、货币等）、不同频次（日度、月度、年度）基金产品的排行磅。由于产品销售并不是公司未来发展的着力点，也没有申请基金代销的牌照，交易系统上线后，公司整合接入了盈米财富基金的购买端口。
四、投资建议
（一）智能投顾在中国发展的制约因素
1．投资观念的障碍
智能投顾可以投向的产品基本属于来自于资本市场，其收益受经济波动的影响较为明显，并且没有保底收益，投资者需要承担相应的风险，对于习惯于保本的同时要求收益得到保障的中国投资者来说，要打破传统的投资理念，正确看待收益与风险同样需要时间。
2．产品选择的障碍
智能投顾以及其他一些新兴金融科技初创公司能在美国取得较明显发展的一个重要因素就是，美国拥有较为活跃的市场环境以及品类丰富的投资标的，而国内相对而言可选择的投资标的和数量相对有限，这将制约国内智能投顾行业的发展，也是国内率先发展起来的智能投顾平台如弥财、投米RA等将美国的ETF基金作为投资标的的一大原因。适合智能投顾的资产品类需具备标准化、流动性好、透明度高、管理费低、且具有市场代表性等特点。此外，还要考虑到资产类别和区域的关联与配置，在保证收益的情况下尽可能地降低组合内产品的相关性，以防范风险。近年来，我国ETF基金发展迅速，截止6月29日，我国上市的ETF共135只，总规模约5125亿元，其中上证ETF共87只，规模约4690亿元，深证ETF共48只，规模约435亿元；但种类上不丰富，股票型ETF共127只，债券型ETF4只，商品型4只，仍以股票型为主。
3．监管态度不明朗 法律法规的不健全
本质上来看，智能投顾仍然属于证券投资顾问业务，无论引入怎样的技术进行投资辅助，仍然没有改变法律范畴内对证券投资顾问业务的定义，应当受到《证券投资顾问业务暂行规定》等相关法规的监管，但目前来看，尚未发现有智能投顾平台获得证监会颁发的业务牌照。
美国的的智能投顾与传统投资顾问一样,受到《1940年投资顾问法》的约束,并接受美国证监会（SEC）的监管。与此同时,美国的投资顾问监管牌照基本涵盖了资管和理财服务两块业务,这省去了获取不同牌照和重复监管的麻烦。但首先我国的监管法律法规对于投资顾问的监管界定就与美国有较大差别；其次，目前国内尚无官方认可的投顾牌照；而投资顾问与资产管理两块业务牌照是分开管理，适用于不同的法律法规。
但长远来说，监管政策的逐渐完善也值得期待，2015年3月,证监会发布的《账户管理业务规则(征求意见稿)》已经呈现出了投资顾问可涉足资产管理业务的趋势,两项业务不能同时开展的问题有望在不久的将来得到解决，而这也将有助于准确定义智能投顾以及其未来的发展空间。
4．外汇方面的限制
类似于弥财等智能投顾平台，用户资金完全投资于国外的ETF组合，尽管已经从方便客户的角度出发，把繁琐的换汇变得足够简单、便捷，以提升用户的使用体验，但目前我国外汇管控趋于严格，个人换汇收到的限制越来越多，每人每年5万美元的换汇限额仍是以海外成熟市场的产品为投资标的创业公司发展过程中不可逾越的障碍。
5．市场数据的限制
我国走市场经济发展路线的时间仅30余年，建立了了完善的市场统计规范的时间则更短，用以进行金融分析的样本较小，一定程度上会影响智能投顾对数据的提炼及解析，而如美国美国等发达国家，金融数据非常全面且经历过很长的历史周期，更适合做量化分析。
（二）我们看好的发展方向及投资建议
1．金融普惠是趋势，智能投顾未来可期
人工智能、大数据、移动互联网技术日益取得新的突破，极大提高了金融服务的渗透率，同时还将大幅降低成本，专业的投资顾问服务逐渐从高端个人、机构到普罗大众。智能投顾通过填补过去对中产阶层服务的空缺，将获得广大的发展空间，在未来的竞争格局中获得一席之地。
2．短期内无法完全取代人工，人机结合或是主流
对于新兴的行业来说，技术一直是发展上不可逾越的瓶颈。目前移动互联网技术已经发展成熟，大数据计算也方兴未艾，但人工智能的深度学习尚处于初级阶段，很多情景下，计算机只能作为投资策略的测试者或执行者，尚不能成为优秀的策略创造者。投资属于非常复杂的人类智力活动，金融市场瞬息万变，大量市场参与者（理性或非理性）之间的博弈使其持续获胜的难度远高于围棋等竞技活动。而目前来看，机器人在较单维度的问题上通常做得比人好，只要有足够的数据对模型进行训练，但对多维度问题的应对仍然不够成熟，未来如何根据对各种优秀投资策略的广泛学习，积累因子，形成纯粹而又经得起市场考验的智能策略，将是技术突破的主要方向。
我们认为，在组合配置、被动投资等方面，智能投顾能实现完全自主的时间不会太长。但在主动投资获取超额收益方面，短期内仍然很难摆脱智能投顾工具化的属性，对于市场信息的识别及解读仍然无法超越专业的投资者，只能以量化的方法为切入点，弥补人类数据处理能力的不足，为投资者提供辅助。人机结合，各取所长，将是智能投顾参与主动投资的方向。
3．警惕沦为产品的代销平台，
目前，宣称具有智能投顾功能的平台如雨后春笋，但实际具有技术支撑的并不多，很多平台更多是挂智能投顾的羊头，做产品代销的生意，并不能真正为客户带来实质收益，甚至会由于风险管理不善而出现信用风险。长远来看，在产品端逐渐开源、差异性逐渐缩小的背景下，通过算法真正智能化地为客户选取优质投资产品，并构建适应客户风险偏好的投资组合才能不失本真。
4．决胜未来取决于为客户抵御风险、创造收益的能力
无论加或者不加“人工智能”，投资的本质是控制风险、创造收益。如果能在风险可控的范围内实现高于可比产品的收益率，智能投顾将能获得更大范围内的认可。如果收益率上无法凸显优势，技术上无论多么深入的变革都不可能获得成功。
5．看好背靠成熟金融系统的公司，技术+流量实现增长
我们认为：第一类公司如弥财、财鲸等投资于国外ETF组合的公司，受制于换汇额度等限制，发展容易遭遇瓶颈。第二类公司如蚂蚁金服战略投资的金贝塔、同花顺i问财、平安一账通等依托于已有比较完整的金融服务体系的公司，母公司本身具有大体量的客户及交易数据，这是进行数据分析、识别客户经济实力、风险承受能力及投资风格的基础，一定程度上能减少客户识别上的偏差；而此类公司本身具有金融与技术的双基因，对于金融的理解比较深入，而对于新技术的追逐也明显具有优势，这对于在激烈的竞争格局中胜出至关重要；此外这类智能投顾可以获得母公司或战略合作伙伴客户流量的引入，减少了客户接受的门槛，将更有望获得C端用户的青睐。上市公司的相关标的中，我们推荐关注同花顺，智能投顾初见雏形，多年研发投入促进技术升级，长远来看取得突破是较大概率的事件。其新近推出的智能投顾策略平台，通过对iFinD金融数据库、舆情监控系统等的深度学习来建立动态的资本市场知识图谱，结合“情境”（也可以称为事件）不断筛选出胜率高的策略进行自动交易，“情境”变化时也能自动地进行策略之间的切换。未来，随着知识图谱越来越完整，“情境”收集的越来越完善时，其对资本市场的理解也将越来越深刻、完善、聪明，届时覆盖的资产规模可能会获得大幅增长。