科技猎人工智能下一站：颠覆式进军“大资管”， 智能投顾春天将至（2）
【编者按】 2014年至今，智能投顾席卷全球从硅谷到华尔街，从美国到中国。其本质上是在扑捉长尾客群的风险偏好、流动性偏好及资产规模后，借助人工智能技术量身定制个性化资产配置方案的过程。相较于传统面向高净值头部人群的“财富管理”机构，其巨大的产业魅力，或将打破长尾投资者长期以来形成的要么“刚性兑付理财产品”、要么“高风险权益类产品”的双极困局。大量创新型企业的涌现及传统金融机构的入局，充分诠释了“智能投顾”即将对整个“财富管理”领域的变革，弯道超车机遇或就在眼前。
本文发于Career In投行PEVC，经亿欧编辑，供行业人士参考。
三、财富管理：智能投顾的春天
3.1 从“投资顾问”的智能化说起
理解智能投顾，首先要了解什么是“投资顾问”。投资顾问指在金融投资、房地产投资、商品投资等各类投资领域提供专业建议的专业人士，他们通过与客户全面深入交流了解客户偏好，从而为其选择合适的资产配置组合。
大体上，投资顾问可分为两类，一类特指在证券行业为证券投资者提供专业证券投资咨询服务的人员，即狭义的投资顾问；另一类则指包含银行、第三方财富管理中心理财经理在内的券商外人员。投资顾问行业由于具有根据客户需求定制产品投资策略的独特特性，自产生以来就是连接用户端与金融产品端的重要桥梁。
所谓“智能投顾”，即：凭借人工智能分析客户需求匹配金融资产的过程。它根据个人投资者的风险偏好、财务状况与理财目标等特征，运用智能算法及投资组合理论模型（通常为马科维茨提出的投资组合理论），为用户提供智能化的投资管理服务，并持续跟踪市场动态，对资产配置方案进行调整。
对比传统的投资顾问业务，智能投顾的核心特征也体现借助客观的投资组合模型，来实现服务流程的标准化，以及投资决策的纪律性。其主要的优势在于：智能化、被动化以及较低的管理费用。
智能投顾的核心服务包括：
1）通过大数据获得用户个性化的风险偏好和变化规律；
2）根据用户个性化的风险偏好结合算法模型定制个性化的资产配置方案；
3）利用互联网对用户个性化的资产配置方案进行实时跟踪调整；
4）利用成熟的组合优化管理模型，在用户可承受的风险范围内实现收益最大化。
除此之外，国外智能投顾业务中，还包括税收筹划、理财方案自动优化等内容，考虑到这类产品目前与国内的实际情况有一定的差距，不在下面的讨论范围内。
智能投顾没有改变“财富管理”的内涵，只是优化了服务效率。本质上降低了理财规划师的人工参与，采取了科学有效的资产配置方式，信息相对透明，充分体现了互联网技术的优势，且能够降低投资理财的服务费用、提高投资顾问服务的效率。
3.2 智能投顾的主要优势
投顾服务链全面智能化，技术替代人工优势明显。智能投顾是传统投顾的智能化，指具有人工智能的计算机程序系统根据客户自身的理财需求，通过算法和产品搭建数据模型，来完成传统上由人工提供的理财顾问服务。 事实上，智能投顾并未改变传统投顾行业内部的服务链结构，而是以技术代替人工，弥补传统投顾现存缺陷，成就低成本、高效率、多资产、理性化四大主要优势。
可大规模复制服务长尾，成就科学性普惠金融。智能投顾首先通过技术革新降低成本及门槛，实现服务从0到1的创造；而后，利用强烈的规模效应，智能投顾可将边际成本几乎降低至0，实现从1到100的大规模复制。传统投顾高费率高门槛特性决定其服务对象主要为高净值人群；折扣型经济投顾业务在此基础上降低佣金试图有所改善，但其一对一人工服务的特性依然成本较高，无法服务大众投资者；智能投顾的出现有望降低成本，提高服务科学性，服务长尾用户，成就普惠金融。
前后两端拓展盈利模式，打通财富管理价值链。以中国为例，我国财富管理行业目前尚处在产品推销的初级阶段，券商、银行、第三方理财机构等均主要体现销售属性，收费在前端。这种商业模式不仅收入波动幅度大，而且与客户保值增值的利益诉求不一致，甚至有所冲突。相比而言，财富管理后端收费的商业模型更加稳定合理，从这个角度来说，智能投顾可在前后两端拓展盈利模式，因而具有打通财富管理价值链的战略意义。
3.3 发力智能投顾的核心要素
自带以人工智能为核心的互联网基因。其核心要素为：数据、配置、产品、渠道。就这四个核心模块来说，各类型金融机构具有不同的优劣势。
数据：众所周知，人工智能是一门统计和计算机的交叉学科。 AlphaGo能够战胜人类棋手，并不是“天生神力”，而是Google公司用大量人类棋局的数据，经过长期训练才得到的。可以看出，要发挥“智能”效果，首先就要有大量的有效数据来源。有了客户投资、交易、自身和家庭情况、收益和风险等级等一系列数据后，才能更好的对客户进行区分。在这方面，券商拥有旗下营业部客户信息数据，银行和保险拥有理财客户数据，相对来说具备优势。互联网公司如蚂蚁金服、百度金融、京东金融等也有类似的数据服务。
配置：有了对客户的精准画像，就有了对资产做组合优化的基础。 这部分工作主要由金融工程来完成。通过设置详细的优化的目标（目标风险、目标日期等），我们可以为每一个客户量身订做资产配置方案。这部分配置工作，据了解，目前在券商和银行保险可由自身培养团队来完成，或者找外部第三方购买全套解决方案。
产品：有了配置方案，毕竟只是纸上谈兵。 能否落实到卖给客户，还要看能否找到合适的金融产品工具。这部分相对来说是公募基金的强项。目前很多智能投顾公司，大多做到提出方案阶段，受制于本身没有基金牌照和基金销售牌照，只能把客户向其他方向导流。如果涉及到海外配置，就更是受到QDII额度和汇率影响。基金公司本身公募、专户、子公司业务线越是齐全，在产品方面越有优势。
渠道：最后一步就是让客户在何种场景下购买这个设计好的组合。 这方面银行保险券商拥有传统优势。
3.4 国内第三方智能投顾比较分析
以国内智能投顾中两家收益较为突出的独立智能投顾公司“璇玑智投”和“蓝海智投”为例，对其财富管理收益及投资策略做概要分析，以便对上述介绍有更为深刻的理解。
投资策略之大类资产配置。1）璇玑智投：大量配置了风险较低的国内现金和债券，近10%的国内多元资产有亏损；智能投顾一般会自行把控各类资产权重，因此纯粹的单一资产产品或许更为合适；2）蓝海智投：投资海外的股票和债券市场以规避国内资产下跌的风险；进行全球大类资产配置是必要的，海外优良资产可以在国内资产普遍下跌是提供额外收益并降低投资风险。
投资策略之产品池选择。主动型产品收费一般高于被动型产品，在成熟、流动性高的市场主动投资能够获取的超额收益的难度大，主动型产品收费后收益往往低于被动型产品。因此，在成熟市场中选择被动投资产品具有明显的合理性，而在新兴市场中可考虑多关注主动投资产品。
投资策略之择时。根据美国的行业经验，智能投顾一般不采用择时策略，并建议客户根据风险偏好长期持有组合，调仓频率较低。
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人工智能下一站：颠覆式进军“大资管”， 智能投顾春天将至（1）
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