智能投顧開啟財富管理新紀元

自2008年金融危機以來，智能投顧作為一種新興的投資模式在美國迅速崛起。

之後，便湧現出了一批憑藉著自身技術優勢並結合互聯網平台的發展脫穎而出的初創公司，富有代表性的有Wealthfront、Betterment、Personal Capital、SigFig等等。目前，行業兩大巨頭Wealthfront和Betterment的估值均已達到了10億美元，且資產管理規模均超過了40億美元。

除了初創公司以外，傳統金融機構也爭相在智能投顧方面進行布局，如全球最大的資管公司BlackRock收購了FutureAdvisor、嘉信理財推出了智能投顧產品SIP、先鋒基金展開了PAS業務、高盛收購了線上退休賬戶理財平台Honest Dollar等等。

花旗銀行的研究報告中顯示，智能投資顧問所掌握的資產到2015年底已增至187億美元。在未來十年內，機器人顧問管理下的資產將會呈現出指數級增長的勢頭，預計總額將達到5萬億美元。世界著名諮詢機構科爾尼 (A.T.Kearney)的預計也顯得很樂觀，他們在一份報告中表明，到2020年，美國智能投顧行業的資產管理規模將增長至2.2萬億美元，年均複合增長率將達到68%。

什麼是智能投顧？

儘管智能投顧概念在全球金融科技市場炙手可熱，但是業內玩家對智能投顧的定義不盡相同。

美國金融業監管局（FINRA）在2016年3月出具的《Report on Digital Investment Advice》中指出，「數字化投顧工具」（Digital Investment Advice Tools）需要能夠支持以下一項或多項投資管理價值鏈的功能，包括客戶分析、大類資產配置、投資組合選擇、交易執行、投資組合再平衡、稅收規劃以及投資組合分析。

而中信建投證券在發布的智能投顧報告中闡釋，智能投顧是一種將客戶資產管理的過程進行自動化和人工智慧化的方法，其通過對客戶的風險偏好、承受能力進行數據評估，進而通過智能演算法計算出適合客戶投資風格的投資組合，儘可能地賺取市場上的 β收益。

所謂 β收益是指市場對系統性風險的收益補償。招商證券在報告中對此也進行了說明：由於 β收益具有易實現、費用低、標的資產規模大以及偏長期等顯著特點，所以智能投顧更適用於 β收益策略。

智能投顧的核心技術流程包含了四個部分。第一，基於馬克維茨均值-方差模型的現代投資組合理論（Modern Portfolio Theory）。第二，滿足篩選出的投資策略組合符合投資者風險收益偏好的生成投資策略模板。第三，包含但不限於量化擇時策略、行業輪動策略、多因子策略以及事件驅動策略的量化投資體系。第四，通過數據監測與分析模塊對市場變化分析並對投資組合進行相應調整的智能代理。

另外，典型的智能投顧服務包含了以下幾個步驟，分別是通過問卷等形式調查評價客戶風險承受能力和投資目標等完成客戶畫像；基於馬克維茨理論，選擇關聯度低、分散程度高且符合用戶風險偏好的投資組合進行推薦；客戶入金、執行交易；自動對投資組合實時監測再平衡，並收取管理費且向客戶彙報。

綜上所述，智能投顧是利用大數據分析、量化投資模型以及智能演算法，通過了解客戶的風險偏好水平以及預期收益等指標，來為其提供量身定製的資產配置組合建議，並自動完成交易執行和投後管理的一種高效率、低門檻、自動化的財富管理解決方案。

智能投顧的優勢及分類

相比傳統投資顧問而言，智能投顧的出現解決了財富管理行業中的幾大痛點。第一，傳統財富管理所能覆蓋的客戶規模有限，由於費用高的原因，傳統的財富管理主要面向於高凈值客戶，而無法覆蓋其他有財富管理需求的中產階級客戶。第二，客戶和理財師之間的信息不對稱性導致了資產配置效率低。第三，理財師的水平參次不齊，大部分年輕的理財師缺乏經驗，無法對市場上突如其來的變化做出正確的判斷。第四，傳統財富經理的薪資結構與推銷出的產品掛鉤，所以從收入方面的考量上來看，客戶會處於較為被動的位置。

智能投顧高透明度、低費率、低門檻、高效便捷等顯著優勢恰好能夠解決這些痛點。隨著國民財富的累計，專業投顧的服務需求凸顯，並且在人工智慧、大數據、雲計算等技術發展浪潮的推動下，智能投顧便有了廣闊的用武之地。

從目前的發展狀況來看，智能投顧若是按其智能性的角度來說，可以分成全智能投顧和半智能投顧兩種模式。現階段，半智能投顧模式雖仍佔主導地位，然而全智能投顧的未來仍可期。

全智能投顧是指資產配置建議完全由機器人投顧的人工智慧演算法給出，人工只做必要的干預甚至完全不干預。此類公司有Wealthfront、Betterment、SIGFIG等。半智能投顧是指儘管資產配置建議也是由機器人給出，但是最終的決策建議仍是由人來檢視、處理並完成。這類投顧包含了先鋒基金的PAS、嘉信理財的SIP等等。

如果按照業務模式的不同分類來區分智能投顧，則可以分成獨立建議型、混合推薦型以及快捷理財型三種。獨立建議型智能投顧只為理財用戶提供資產配置建議，代銷其他金融機構的產品，而平台本身並不開發任何產品。混合推薦型智能投顧在業務中融入了本身參與開發的金融產品。而快捷理財型智能投顧平台的客戶無需參與風險偏好以及投資目標測試等方案制定過程，平台會直接根據以往用戶的需求和行為數據為其匹配適合的產品。

同時，根據人為參與度的高低，東吳證券還將智能投顧分成了機器導向、人機結合以及以人為主三種模式。其中，機器導向的模式中主要細分為基於現代資產組合的資產大類配置和數據分析模式；以人為主的模式中主要細分為主題投資和跟投模式；人機結合的模式中，通過線上引流至線下的 O2O 模式是目前的主流。

資產配置大類模式中的關鍵在於被動投資，即不以追求主動收益為主，而是以降低風險、追求長期穩定收益為主要目的，代表公司為Wealthfront和Betterment。數據分析模式的公司則偏向於智能投研，即通過利用機器學習演算法等分析公司財報、宏觀數據、網路輿情等在內的各類海量數據，為客戶各種垂直化金融服務。此類公司代表包含了Estimize、Trefis等。在主題投資的模式中，用戶可以根據不同的投資主題和理念創建不同的投資組合，比如「3D 列印」、「高股息」等等，代表公司為Motif。

另外，跟投模式是指將職業或業餘投資高手的投資業績和持倉情況分享在平台上，供普通投資者參考，此類公司代表為Convestor。最後，線上結合線下模式的代表為Personal Capital，其模式是通過線上免費的金融工具吸引大量客戶，而後二次挖掘出合適的客戶引流至線下，並且提供有償的投資服務。

智能投顧的中國實踐

目前，中國智能投顧行業尚處於起步階段。同時，由於中美環境間差異較大，美國經驗能否完全借鑒尚存疑慮。

智能投顧在中國的落地實踐中主要存在著三大難點。第一，中國投資者主要仍以散戶為主，投資理念偏向於追求短期收益，喜歡追漲殺跌。然而，智能投顧是一種追求長期穩健收益的模式，其優勢並非在於超高的收益率，而在於能夠幫助普通投資者以低費率、高效率、自動化的形式進行財富管理，讓更多投資者體會到普惠金融的紅利。

第二，國外許多資產配置大類智能投顧往往以ETF產品為最主要的投資標的。但是，從市場情況來看，2016年6月我國上市ETF僅有130支，且大多屬於傳統股票指數型ETF，品種很少。同期，美國市場有將近1600支ETF，且產品種類覆蓋了股指、債權、商品等多種資產類別，與中國情況有很大差異。

第三，在政策的監管方面，美國法律相對健全，智能投顧受到《1940年投資顧問法》的約束，直接受到SEC的監管。同時，美國的智能投顧平台需要持有註冊投資顧問牌照。相比於美國的監管環境，中國在智能投顧監管上的法律法規仍數空白。據了解，目前國內市場上共有85家機構證監會認證並持有證券投資諮詢牌照，尚未發現有獨立的智能投顧平台獲得證監會頒發的業務開展許可。

即便是在這樣的市場環境下，中國的互聯網金融公司、科技巨頭、傳統券商、銀行以及初創公司仍紛紛各自依靠自己的優勢在智能投顧上進行布局。其中，有代表性的公司包括京東智投、璇璣、彌財、宜信投米RA、摩羯智投、廣發貝塔牛等等。

在業務模式方面，由於政策牌照的原因，初創型企業大多在國內市場選擇與機構合作，為其提供技術支持的業務模式來進行摸索。另外，在產品方面，不少平台選擇了通過投資公募基金產品的模式來滿足資產大類的分散化配置需求。

目前來看，儘管國內在市場環境、政策法規、投資者心態三大方面尚待進一步健全，但是智能投顧在國內的發展仍具有廣闊的前景。首先，2015年3月，證監會發布了《賬戶管理業務規則（徵求意見稿）》，其中指出持牌照的投資諮詢機構可以接受客戶的委託，代客執行賬戶投資和交易管理。這個舉措對整個智能投顧行業釋放出了積極的信號。

其次，國內的潛在市場巨大。招商證券在報告中表明，中國智能投顧資產管理規模將加速邁向萬億級。如果參照《2015 年中國資產管理市場報告》給出的174 萬億元管理資產總規模預測值並且按照3％的滲透率來計算，中國智能投顧市場的潛在規模約為 5.22 萬億。在智能投顧行業管理費率的平均水平為 0.2%的情況下，行業的年利潤規模未來將會達到104 億元。

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