文/阮瀟 編輯/白琳

風(fēng)口上的智能投顧

文/阮瀟 編輯/白琳

智能投顧并不是傳統(tǒng)人工投顧的替代品，而是互補(bǔ)品。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等高精尖信息技術(shù)大量涌入現(xiàn)代人的生活，并不斷刷新人們?cè)械恼J(rèn)知和世界觀，人類社會(huì)也逐步由信息時(shí)代開始步入智能時(shí)代。金融科技（Fintech）在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生。智能投顧（Robo-Advisor）便是金融科技里面最受歡迎的新寵之一，成為科技產(chǎn)業(yè)與金融產(chǎn)業(yè)搶灘的熱點(diǎn)。

雖然目前對(duì)智能投顧還沒有一個(gè)完整的權(quán)威定義，但市場(chǎng)上對(duì)智能投顧已有共識(shí)，即通過運(yùn)用機(jī)器或程序代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工分析和處理所獲取的各類信息和數(shù)據(jù)，再以此為依據(jù)做出各種投資決策或判斷，并持續(xù)跟蹤和調(diào)整。

全球智能投顧的發(fā)展

2008年金融危機(jī)后，一些科技行業(yè)的公司開始研發(fā)各類投資服務(wù)工具，為客戶在做投資決策時(shí)提供幫助。到了2010年，智能投顧在華爾街迅速崛起，其中兩家最知名的公司——Betterment和Wealthfront，分別在2010年和2011年開始面向個(gè)人理財(cái)用戶推出基于互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)與智能算法的資產(chǎn)管理組合建議，包括但不限于基金配置、股票配置、股票期權(quán)操作、債權(quán)配置、房地產(chǎn)資產(chǎn)配置等。其成功打破了美國金融市場(chǎng)上存在多年的“十萬美元困境”魔咒，全面開啟了智能投顧時(shí)代。據(jù)Statista的統(tǒng)計(jì)，截至2016年底，全球智能投顧覆蓋的總資產(chǎn)規(guī)模約為1262億美元，尚不足全球資產(chǎn)管理總規(guī)模的1%。但其同時(shí)預(yù)測(cè)，到2021年，智能投顧的資產(chǎn)規(guī)模將達(dá)到1萬多億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)47.5%；全球使用智能投顧的用戶也將增長到9540萬。

在美國，除Betterment和Wealthfront這兩個(gè)率先殺入智能投顧領(lǐng)域的明星公司外，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)先鋒基金

到2021年，智能投顧的資產(chǎn)規(guī)模將達(dá)到1萬多億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)47.5%；全球使用智能投顧的用戶也將增長到9540萬。（Vanguard）和持有RIA（注冊(cè)投資顧問）牌照的互聯(lián)網(wǎng)公司嘉信理財(cái)（Schwab Intelligent Portfolios）也緊隨其后布局智能投顧領(lǐng)域。憑借在金融方面多年的積累和豐富的客戶資源，這類金融巨頭的智能投顧管理規(guī)模后來居上，很快就趕上了前期初創(chuàng)的智投公司。尤其是先鋒基金，更是遙遙領(lǐng)先：根據(jù)Statista公布的截至2017年2月份的數(shù)據(jù)，其市場(chǎng)規(guī)模幾乎是第二至第五名市場(chǎng)規(guī)?？偤偷膬杀叮ㄒ妶D1）。

在量化模型方面，這些海外智能投顧基本上類似，普遍以馬克維茨的均值-方差模型（Mean-Variance Model）及其衍生理論（現(xiàn)代投資組合理論 MPT、B-L模型等）作為資產(chǎn)配置的理論基礎(chǔ)。在投資標(biāo)的方面，均選擇ETF作為基礎(chǔ)品種。此類標(biāo)的既具有更寬的覆蓋面和較好的流動(dòng)性，又可以避免主動(dòng)型投資標(biāo)的所帶來的額外風(fēng)險(xiǎn)。

總體上，海外的智能投顧主要從提高效率、降低成本兩個(gè)方面入手。就前者而言，通過較為先進(jìn)的智能算法和量化金融模型，減少人為非理性因素的干擾，并可根據(jù)客戶的投資需求，為其實(shí)現(xiàn)定制化的資產(chǎn)配置方案，且可自動(dòng)進(jìn)行再平衡，提高了投顧服務(wù)的效率；就后者而言，通過構(gòu)建低費(fèi)率、高流動(dòng)性的ETF組合，為投資者提供節(jié)稅服務(wù)，將傳統(tǒng)投顧服務(wù)中的成本轉(zhuǎn)化為收益。

國內(nèi)智能投顧的興起

國內(nèi)智能投顧起步雖晚，但發(fā)展迅速，各類金融機(jī)構(gòu)紛紛在智能投顧領(lǐng)域大展身手。從2015年開始，市場(chǎng)上不斷地出現(xiàn)各類智能型投資工具。目前各類金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)科技公司已經(jīng)開始“試水”，在市場(chǎng)上推出了很多智能投顧產(chǎn)品。

券商方面。2015年6月，廣發(fā)證券推出“貝塔?！薄Ｘ愃Ｊ轻槍?duì)普通投資者，結(jié)合金融工程和生命周期理論，輔以MV模型（Mean-Variance模型）、B-L（Black-Litterman）模型，提供兩類配置組合：A股股票和權(quán)益和固定收益產(chǎn)品配置。2016年7月，平安證券推出智能財(cái)富顧問系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位客戶需求，并依據(jù)馬柯維茨組合理論優(yōu)化模型，智能計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)與收益的平衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)分散投資、穩(wěn)定收益。同年10月，華泰證券以7.68 億美元并購美國資產(chǎn)管理軟件生產(chǎn)商AssetMark。而AssetMark主要是為普通投資者、投資經(jīng)理和券商提供全套資產(chǎn)管理軟件服務(wù)，屬于to B端產(chǎn)品。此外，還有東吳證券的東吳秀財(cái)推出的“量身定制”，以及天弘基金推出的“容易寶”。

互聯(lián)網(wǎng)公司方面。2015年10月，智能投顧平臺(tái)彌財(cái)正式上線運(yùn)營，投資標(biāo)的是海外的ETF基金；2016年4月，宜信上線智能投顧——投米R(shí)A，其背后的理論邏輯仍是現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論（MPT），目前的投資標(biāo)的為流動(dòng)性較強(qiáng)的海外ETF等指數(shù)基金；同年8月，璇璣智投成立，推出了根據(jù)行為金融學(xué)邏輯設(shè)計(jì)的在線風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)系統(tǒng)，主要投資標(biāo)的為QDII基金。除了以上互聯(lián)網(wǎng)公司，其他一些平臺(tái)，如京東金融、百度股市通、小金所、理財(cái)魔方等，也紛紛推出了各種智能型投資顧問和工具。

圖1 全球智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模（截至2017年2月，單位：10億美元）

圖2 智能投顧服務(wù)流程

海外的基金管理行業(yè)正在經(jīng)歷著革命性的變化：主動(dòng)型基金面臨“夕陽西下”的窘境，其市場(chǎng)份額不斷被被動(dòng)型指數(shù)基金侵蝕。

傳統(tǒng)銀行方面。智能投顧的發(fā)展相對(duì)保守和緩慢，目前有三家股份制銀行參與：浦發(fā)銀行、招商銀行和興業(yè)銀行。2016年11月，浦發(fā)銀行推出面向客戶自助使用的線上資產(chǎn)配置服務(wù)平臺(tái)——“財(cái)智機(jī)器人”。通過“智能投顧+投資顧問”“線上+線下”這種組合模式，為客戶提供銀行理財(cái)、基金、貴金屬等組合產(chǎn)品的推薦和交易服務(wù)，并與其線下配置平臺(tái)“財(cái)智速配”聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)客戶遠(yuǎn)程全產(chǎn)品類別的配置服務(wù)。同年12月，招商銀行推出“摩羯智投”，主要是借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供智能理財(cái)服務(wù)：在客戶進(jìn)行投資期限和風(fēng)險(xiǎn)收益選擇后，摩羯智投會(huì)根據(jù)客戶自主選擇的“目標(biāo)-收益”要求、構(gòu)建基金組合，由客戶進(jìn)行決策、“一鍵購買”并享受后續(xù)服務(wù)。摩羯智投從3000多個(gè)公募基金中選取了17只基金，包括8只債券基金，7只股票基金，1只貨幣基金，1只黃金基金，可根據(jù)市場(chǎng)情況變化不斷調(diào)整基金池，目前的投資起點(diǎn)為2萬元。2017年5月3日，興業(yè)銀行在手機(jī)銀行端上線了它的智能投顧。其服務(wù)與招行類似，包括智能化數(shù)據(jù)分析、資產(chǎn)配置以及在線交易購買等。但其和招行的摩羯智能也存在一定的差異性：一是投資門檻較低，起點(diǎn)為5000元；二是在用戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)以及投資期限設(shè)計(jì)方面略有差異，興業(yè)將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分為1到6級(jí)，投資期限為1到6年，共有36種組合，而招行的摩羯智投是30種；三是在建倉和再平衡的資產(chǎn)端選擇方面的差異性（見附表）。

招行摩羯智投和興業(yè)智投不同情況下的資產(chǎn)配置對(duì)比

此外，交通銀行、華瑞銀行表示，正在研發(fā)智能投顧，預(yù)計(jì)不久就會(huì)上線。一些外資銀行，如德意志銀行也準(zhǔn)備試水智能投顧。

實(shí)際上，還有更多的金融機(jī)構(gòu)和金融科技公司準(zhǔn)備加入到智能投顧的研發(fā)領(lǐng)域中來。如國泰君安計(jì)劃圍繞君弘理財(cái)規(guī)劃系統(tǒng)打造智慧金融；海通則宣布，將圍繞“e海通財(cái)”打造智能服務(wù)體系；渣打銀行表示，將在未來幾年投資不少于2.5億美元，打造智能財(cái)富綜合管理平臺(tái)。從目前的整個(gè)發(fā)展態(tài)勢(shì)看，互聯(lián)網(wǎng)科技類公司在智能投顧領(lǐng)域最為活躍，而傳統(tǒng)銀行則最為保守。未來智能投顧將會(huì)在中國出現(xiàn)爆發(fā)式增長，全面開啟金融智能化時(shí)代。

智能投顧憑借其特有的智能算法和模型，使其具有門檻低、高效便捷、操作簡單、理性客觀、個(gè)性化定制等優(yōu)點(diǎn)。

智能投顧邏輯拆解

智能投顧憑借其特有的智能算法和模型，使其具有門檻低、高效便捷、操作簡單、理性客觀、個(gè)性化定制等優(yōu)點(diǎn)。

流程

從智能投顧的流程來看，一般分為六個(gè)步驟：信息收集、投資者分析、大類資產(chǎn)配置、投資組合分析與選擇、交易執(zhí)行、資產(chǎn)再平衡（見圖2）。如果針對(duì)的是美國市場(chǎng)，通常還會(huì)多出一個(gè)“稅收規(guī)劃”板塊。

就其目前在金融行業(yè)的運(yùn)用場(chǎng)景而言，主要是先通過在線測(cè)評(píng)或在線問卷調(diào)查的形式來獲取投資用戶的投資行為畫像，包括但不限于年齡、職業(yè)、投資收益和目標(biāo)、投資期限、風(fēng)險(xiǎn)承受能力、過往投資經(jīng)歷、家庭收入以及可投資資金占比等；然后再結(jié)合智能算法和量化金融模型為投資用戶專屬定制個(gè)性化的投資方案，并持續(xù)跟蹤市場(chǎng)最新情況，對(duì)資產(chǎn)配置方案進(jìn)行適時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，具有高效、便捷、透明、低成本等特征。

銀行系最大的優(yōu)勢(shì)就在于擁有龐大的客戶群體和大量的金融數(shù)據(jù)，可以更精準(zhǔn)地制作用戶畫像，即在智能投顧的信息收集和投資者分析方面，擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；但在資產(chǎn)配置和投資分析方面，銀行會(huì)明顯弱于券商和基金。

券商系的優(yōu)勢(shì)在于掌握了更多的市場(chǎng)行情和市場(chǎng)情緒的起伏變化，并有強(qiáng)大的賣方投研能力的支持，可以在智能投顧的投資分析方面發(fā)揮重大優(yōu)勢(shì)；其缺陷在于客戶的粘性較弱。

和其他機(jī)構(gòu)相比，基金公司天生就具備主動(dòng)管理資產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)，因此其最大的長處就在于大類資產(chǎn)配置和資產(chǎn)再平衡；但在用戶基本金融數(shù)據(jù)的獲取方面明顯弱于銀行，在交易數(shù)據(jù)方面則比不上券商。

還有一支活躍在智能投顧領(lǐng)域的隊(duì)伍就是互聯(lián)網(wǎng)系公司。和傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)相比，互聯(lián)網(wǎng)系最大的特點(diǎn)在于其投資門檻低，擁有大量的用戶行為數(shù)據(jù)，在用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品優(yōu)化方面做得很好，更容易創(chuàng)新；但由于很多互聯(lián)網(wǎng)系公司更偏向于技術(shù)而非金融，所以其最大的缺陷在于風(fēng)險(xiǎn)管控能力薄弱。

理論算法

現(xiàn)階段絕大多數(shù)智能投顧的核心算法仍是馬科維茨的現(xiàn)代組合理論（MPT），用均值--方差模型、CAPM模型、Black-Litterman模型等方法去做資產(chǎn)配置。智能投顧的算法還在不斷地演化和更新，很多智能投顧的算法中還嵌入了行為金融學(xué)，將心理學(xué)、行為學(xué)糅合進(jìn)來，使分析結(jié)果更貼近真實(shí)情況。除此之外，機(jī)器學(xué)習(xí)也是智能投顧背后重要的支撐因素，不僅可以幫助機(jī)構(gòu)描繪出投資者的精準(zhǔn)畫像，還可從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出有利的投資模式。

投資收益

智能投顧追求的是貝塔收益（由于承擔(dān)系統(tǒng)化風(fēng)險(xiǎn)，帶來的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償）而不是阿爾法收益（即超額收益）。智能投顧面對(duì)的是數(shù)量眾多的普通投資用戶，原理也是以投資組合的多樣化最大化分散非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。投資者得到的是一個(gè)普惠的資產(chǎn)組合投資方案，只能獲取市場(chǎng)平均收益率，即無風(fēng)險(xiǎn)收益和承擔(dān)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)所帶來的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)收益。因此，判斷一個(gè)智能投顧能力的高低，關(guān)鍵是看其對(duì)“貝塔”系數(shù)的掌控能力，也就是獲得系統(tǒng)性收益的能力，而不是追求阿爾法超額收益。即便偶爾有幾次實(shí)現(xiàn)了后者，那也是暫時(shí)的，不會(huì)長久。畢竟超額收益注定是小眾的，而小眾是不能普惠的。

投資標(biāo)的

目前絕大多數(shù)智能投顧是以被動(dòng)投資為核心理念，追求長期收益，投資標(biāo)的主要是有較好流動(dòng)性的ETF產(chǎn)品。在發(fā)達(dá)國家成熟的金融市場(chǎng)上，ETF產(chǎn)品品種異常豐富，基本能覆蓋全球各大資產(chǎn)，非常符合分散投資的資產(chǎn)配置理念。統(tǒng)計(jì)顯示，截至2017年1月，美國市場(chǎng)有近1800只ETF，產(chǎn)品種類繁多。相較之下，中國的ETF市場(chǎng)則有較大差距，到現(xiàn)在為止也只有150只左右；月交易額不足100億美元，尚不及美國市場(chǎng)的十分之一。雖然包括有商品型、貨幣型、QDII型、債券型和指數(shù)型，種類還算齊全，但大多屬于傳統(tǒng)股票指數(shù)型ETF，而債券型ETF、商品型ETF等很少。在目前海外投資存在限制的情況下，這一結(jié)構(gòu)難以真正覆蓋各個(gè)大類資產(chǎn)，達(dá)到充分分散非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的目的。未來，隨著投資限制的逐步放開，ETF品種的日益豐富，在投資標(biāo)的方面的發(fā)展前景較為樂觀。

風(fēng)險(xiǎn)提示

由于智能投顧的原理主要是智能算法和量化金融模型的結(jié)合，因此其最大的風(fēng)險(xiǎn)便是技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，如惡意代碼、虛假業(yè)績、操作系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，甚至算法出現(xiàn)錯(cuò)誤等，都會(huì)帶來嚴(yán)重的影響。因此，從事智能投顧的機(jī)構(gòu)需要加強(qiáng)技術(shù)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控，盡早盡快地識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)，將其控制在可接受范圍內(nèi)。

其次是由于數(shù)據(jù)和模型本身的缺陷而帶來的風(fēng)險(xiǎn)。這類風(fēng)險(xiǎn)類似于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，很難被消除。智能投顧對(duì)于用戶畫像的分析都是來自于歷史數(shù)據(jù)，而歷史數(shù)據(jù)不一定能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來，會(huì)存在一定的偏差。模型只能盡可能地去模擬現(xiàn)實(shí)世界，而不可能和現(xiàn)實(shí)世界完全重合。因此世界上沒有完美的模型，任何模型都會(huì)存在一定的缺陷。

最后，不能對(duì)智能投顧過度依賴。一是智能投顧本質(zhì)上還是機(jī)器，無感情，難以建立起人與人之間的信賴。二是智能投顧面對(duì)數(shù)量眾多的投資者，但由于是同一個(gè)機(jī)器人，操作邏輯相似，因而盡管這些賬戶在法律上是各自獨(dú)立的、無關(guān)聯(lián)的，但在相似的操作邏輯下則可能表現(xiàn)為 “一致行動(dòng)人”，從而帶來潛在的投資風(fēng)險(xiǎn)。因此，智能投顧并不能取代傳統(tǒng)的投資顧問，只能是完善原本體驗(yàn)弱化的中低端客群的服務(wù)。

總的來說，智能投顧是一種普惠的數(shù)字化、虛擬化的金融服務(wù)工具。比較適合對(duì)專業(yè)投資了解不多、投資金額不高，時(shí)間相對(duì)短缺的普通投資用戶。而對(duì)于投資經(jīng)驗(yàn)豐富、投資金額較大的高凈值和超高凈值客戶和機(jī)構(gòu)投資客戶，則更愿意和傳統(tǒng)的專業(yè)投資顧問去溝通交流。因此筆者以為，智能投顧并不是傳統(tǒng)人工投顧的替代品，而是互補(bǔ)品。

作者單位：普益標(biāo)準(zhǔn)