临百万亿市场，2017财富管理看点之智能投顾、场景化理财（下）

【编者按】 继前两篇 《临百万亿市场，2017财富管理看点之获客和资产获取（上）》 、 《临百万亿市场，2017财富管理看点之资产配置和风险控制（中）》 从获客、资产获取、 资产配置、风险控制多 个维度 分析我国财富管理市场 之后，本篇从匹配方式（智能投顾），创新模式（场景化理财）两个维度 展开叙述。文中认为，智能投顾成财富管理新的增长点，不过，现阶段大型财富管理平台在智能投顾的应用中占有优势。而对于场景化理财，作者持观望态度。

本文转载自爱分析 ，作者黄峤濛/张扬，指导凯文，原文题目《万亿财富管理大赛道，2017年哪些创新值得期待？ 丨行业洞见》， 亿欧编辑整理，供行业内人士参考。

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智能投顾成财富管理新的增长点

最近，智能投顾成了财富管理行业炙手可热的话题，花旗银行预计到2020年智能投顾服务的资产将达到2.2万亿美元，年化增速达68%。

智能投顾的出现有其深刻的现实背景。经过30多年改革开放，中国财富管理市场已超百万亿。财富管理从精英的定制服务逐渐向大众理财过渡，对投资顾问的需求开始爆发。

然而，传统投顾由于人力成本的原因，边际成本很难下降，难以覆盖长尾客户。 有数据表明，在传统金融机构中，能享受到投资顾问服务的客户不到10% 。另一方面，目前国内的财富管理公司更多地是进行融资管理，即理财师将融资方的需求通过金融机构包装成产品，推荐给客户，收入来自于销售的佣金，因此利益上和买方是有冲突的。

相比传统投顾，智能投顾优势突出。简单来说，智能投顾是基于机器学习和算法的投资工具，由于很少需要认为干涉，其边际成本很低，因而投资门槛低，是满足长尾市场投顾需求的神器。

目前美国已有近140家智能投顾公司，2015年智能投顾AUM在550-600亿美元之间。在Copy to China的模仿潮下，智能投顾一时间吸引了国内资本市场的眼球，被认为是能够改变财富管理行业格局的创新。

当然，仰望星空的同时，也要脚踏实地，到底什么样的公司和策略才能够在这波浪潮中胜出呢？我们认为 现阶段大型财富管理平台在智能投顾的应用中，占有很大的优势。

首先，智能投顾对于初创企业而言是实现从0到1的技术突破，而对于传统企业则是实现从1到100的大规模复制，大平台不用解决获客的问题，可以直接从原有的产品转化。

比如，美国的领航基金Vanguard是全球最大的公募基金供应商，管理资产规模达3.6万亿美金，其中智能投顾业务上线一年半，AUM已达310亿美元。相比之下，智能投顾创业公司如Wealthfront和Betterment都只有几十亿美金的AUM。

其次，大平台往往可以多渠道盈利，以摊薄用户承担的费率，提升价格竞争力。比如爱分析之前对标过的美国零售财富管理巨头嘉信理财，通过向ETF公司收费、配置现金赚取利息等模式盈利。反观创业公司，向用户收取手续费是其唯一的盈利模式，将在价格上处于劣势。

显然， 在规模和成本上，巨头们的优势很难撼动，2C端的智能投顾创业公司举步维艰。

因此我们认为，对于有技术优势，但无客户流量资源，很难降低获客成本的创业公司而言，选择B端输出智能投顾的技术服务，不失为一种理性的选择。一方面，机构客户有资产配置的需求，同时投资者教育成本也较低。如品钛集团旗下的璇玑公司，就专注于B端技术能力输出。

当然，C端财富管理市场远大于B端市场，创业公司可以从B端切入，但最终还是要面向C端才能做出规模。同时，创业公司若能被巨头收购也是一种不错的归宿，例如美国智能投顾公司Future advisor就被资管巨头贝莱德以2亿美金纳入麾下。

就全行业而言，智能投顾仍存在着不少的挑战。

首先，在账户管理层面，中国证监会不允许投资机构“代客理财”，要求投资咨询服务与资产管理业务分离，这样的政策在一定程度上减弱了智能投顾的作用。比如，智能投顾只能向客户推荐策略，却不能代为操作，会错失一些机会。

相比而言，成熟市场都一定程度上允许投顾与资管的混业经营，比如香港大量投资顾问机构也同时拥有资管牌照。

其次，国内可用作智能投顾的底层资产缺乏，且资本市场缺乏做空机制。出于流动性和资产配置的考虑，美国的智能投顾多以ETF（Exchange Traded fund）为底层资产，当然，这是以美国超2万亿规模的ETF市场作为支撑的。

根据美国投资公司协会（Investment Company Institute）数据，截至2016年5月底，美国共有ETF 1646只，管理资产2.2万亿美元。

针对此种现状，智能投顾平台一般采取两种对策。一种是以公募基金为底层配置，然而这种策略会降低智能投顾的一大吸引力-费率折扣。

根据嘉信理财的经验，智能投顾迅速发展的原因之一就在于其低廉的费率。嘉信智能投顾底层资产ETF费率只有公募基金的2/3，故而能吸引大量客户。然而，国内以公募基金底层配置的方式并不能有效降低费率。

例如招商银行推出的“摩羯智投”就是以公募基金为底层资产，但申购的费率折扣不如很多基金第三方销售平台，投资者缺乏使用的动力。

另一种对策是直接对接美国ETF资产，相当于进行海外资产配置，而由于目前严格的外汇管制，这种模式有明显的政策风险和瓶颈。例如宜信推出的投米RA，起投点为500美金。

最后，中国投资者以个人投资者为主，且人均资产量较低，资产配置和风险管理意识还没有完全建立起来，对收益率的追求很高。而目前以分散投资为主的智能投顾模式收益率普遍低于10%，在短时间内还很难成为主流。

在实践层面上，判断一个智能投顾项目有如下几种方式：首先，传统量化指标是一个维度，比如收益回报率、回撤比率，跟踪误差等。

其次，在智能投顾模型给出的财务规划中，其是否“因地制宜”地提供了关键的识别要素，例如考察投资者的子女、住房等家庭情况。对于大多数中国投资者来说，房子是最大的资产，而子女是最大的”负债”。

如果一家智投公司在帮投资者做财务规划时，连这些最大的资产和最大的负债都不能有效覆盖，那么提供资产计划的有效性也较弱。

场景化理财模式只是获客方式和个性化增值服务

今年以来，场景化金融蔚然成风。比如，互联网金融的热点从P2P借贷转向了有场景的消费金融，同样地，在财富管理领域，各类理财场景也被开发出来寄予厚望。

然而，同样是场景金融，消费金融和场景化理财的意义是不一样的。消费金融能够帮助互金平台更好地控制和降低风险，而场景化理财更多地是一种获客方式和个性化定制理财计划的增值服务。

就模式而言，目前的场景化理财有两种。一种是从场景端出发，针对场景开发理财产品，这种方式能够使得产品和场景的切合程度更高，但产品设计成本高。

第二种模式是从既有的金融产品出发，对接、挖掘理财场景，这种方式适合有核心产品的企业，比如京东金融。

然而，听上去美好的场景理财却也面临着不少挑战。

首先是转化率的问题 。毕竟影响理财需求的因素不单纯是场景，也包括用户的投资资产、风险承受能力等，因此即使用户身处场景中参与理财的转化率也是有待验证的。

其次，比较适合搭载理财产品的场景也是有限的，在大量场景中能够对接理财的并不多 ，比如出行、外卖、娱乐等。同时，场景理财的竞争壁垒较低，一旦被竞争者模仿，很容易成为红海。

2017年，场景化理财对于大平台只是一种为客户提供的增值服务，对整体业绩的提升有待验证。

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