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把钱交给人工智能打理 你敢吗?

阿牛智投 来源:阿牛智投 2019-09-24 16:40:02
人气

识不足则多虑”。这句话,是智能投顾的最好注解。

智能投顾指的是虚拟机器人基于客户的投资理财需求,通过算法和产品来完成以往人工的理财顾问服务。

近期在智能投顾领域,风再度吹来。据媒体报道,蚂蚁金服与美国先锋集团(Vanguard)的合资公司公募基金投顾试点业务有望获批。与此同时,公募投顾试点即将“开闸”。

而在7月底,公募基金行业首只人工智能基金,浙商智能行业优选混合基金获批。该基金目前有超过300个投资机器人,24小时不间断追踪3000多个行业基本面数据。

但在这背后,“识不足”的忧虑仍在。

“国内的智能投顾,技术相对不成熟,产品不完善,智能化水平较低。”亿欧智库高级分析师薄纯敏总结道。

把钱交给机器人打理的科幻场景,看似离我们很近,但仍未进入寻常百姓家。这条路上,除了风口,还有波折。

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前景

3年后有1亿人用智能投顾

5年前,和朋友同学聚会时,袁雨来发现,这些年过30的中产人群,最关注孩子教育和理财投资。于是,当时正打算创业的袁雨来决定把目光瞄向中产理财领域。

“中产群体有4000万个家庭,30万亿可投资产,关键是当时市场里还没有一个给中产做财务管理的大品牌。”于是,从百度离职的袁雨来经过两三个月调查,创立了理财魔方,那是2014年12月。袁雨来由此成为国内最早做智能投顾的创业者之一。

目前国内智能投顾领域可以分为三大阵营:传统金融机构、互联网公司和金融IT公司。这些企业看中的,是智能投顾相比传统投顾的优势。

兴业证券研报数据指出,传统投顾只服务于高净值用户,门槛在百万元以上,而私人银行理财起点多为600万元以上,部分私人银行的门槛甚至高达1000万元。而智能投顾关注的是中产阶级及长尾人群,投资门槛一般设在1万至10万之间。

与此同时,袁雨来称,一名传统投顾一年内维护50-100名客户已是极限。与之相对应的,则是机器可以24小时运作,对接更多用户。这意味着智能投顾的理财成本更低。

据悉,传统投顾的财务管理费普遍高于1%,智能投顾的管理费则在0.25%-0.5%之间。据数据分析公司Statista估算,2022年中国的智能投顾管理资产总额有望超6600亿美元,用户数量超过1亿。

如果按照0.25%的管理费用算,智能投顾的管理费为16.5亿美元,相当于人民币118亿元。这是“袁雨来们”的机会。

起点

源起于次贷危机甚至更早

一些公开资料显示,智能投顾起源于次贷危机阴影下的2008年。那一年,Betterment成立,成为全球首家智能投顾公司,同一时期进入智能投顾市场的还有Wealthfront、Future Advisor。而国内的智能投顾公司,被认为起步于2015年。

当被问及理财魔方对标国外哪家企业时,袁雨来的答案是贝莱德(Black Rock)。这是一家成立于1988年的企业,诞生之初做的是“风险管理”业务。贝莱德还是在线投顾时期的代表公司。

“20世纪80年代末到90年代初就有用机器来管钱这块业务了。” 袁雨来表示。也有业内人士指出,彼时机器智能应用比较有限,主要应用领域是投资组合分析。

这里似乎出现了时间上的错乱。智能投顾,究竟源起何时?起点时间线的错位,最终在梁杰(化名)口中被填补。

梁杰是一名人工智能领域的技术人员,有十多年从业经历。他告诉《IT时报》记者:“所谓AI(智能)投顾并不是最新的概念。其实它在国外叫作量化投资,只是在量化过程中会用到AI模型。”

梁杰认为,像Betterment一类的智能投顾产品,最主要的功能是税收规划。美国实施综合所得税制,智能投顾可以根据不同投资收益的征税方式,优化投资配置,达到税后收入最大化。因此,智能投顾“更像是税务方面的财务顾问”。

不同于美国,国内实行的是分类税制。因此,这一功能发挥空间并不大,从而被隐去。可以说,国内智能投顾还是回到了30年前的轨迹上,继续扮演着“投资理财顾问”的角色。

“有了几十年的积累,目前智能投顾在量化方面已经有了一套成熟的体系。”他补充道。

技术

真正的智能投顾比无人驾驶复杂

成熟的量化体系,并不代表着AI已是一个成熟的投顾。

2017年3月,天风证券分析师何飘飘在研报中表示,目前智能投顾仍在原始阶段,“就像转盘电话相对于iPhone一样。

2018年,清华大学国家金融研究院在一份报告中称,大部分平台宣传的“智能”,其实只是实现“自动化”,“智能投顾”离“人工智能”还有较远距离。

现在,这一现状似乎仍未改变。“智能投顾还未普及,都在摸着石头过河。”中信证券浙江分公司财富管理部副总经理钱向劲如是说。

梁杰坦言,目前智能投顾并不是“从1.0走到2.0,而是从1.0走到了1.1。” 背后的原因,是数据的缺失。

“中国证券市场不过30年历史,真正有用的数据还要从2006年开始(之前的会计政策不同)。另外,金融领域的数据无法大量自我复制。”梁杰认为,AI归根结底是统计学,无论模型建得多好,没有大量的数据支撑,技术始终无法快速提升。

这也解释了,能够自我复制,源源不断产生的图像和声音数据,推动了人工智能在图像识别和语音识别领域的突破。按梁杰的说法,AI在这两个领域到达了2.0的阶段。

不过梁杰还是给出了智能投顾可能快速发展的轨迹,“与金融相关的新闻数据是无限的,因此AI可以把新闻中的关键信息提取出来,作为一个参考。”从而,AI技术可以在投资、理财辅助层面上得以提升。

这也印证了东北证券投资总监付立春的判断,智能投顾目前只是传统投顾的一个“补充”。

一位券商人士则告诉《IT时报》记者,AI在数据收集处理和识别上有优势,但对源头上信息的获取没有途径。“比如了解很多行业的情况需要经验和产业资源,AI如何从工程师、销售经理处得到信息?”

事实上,按照智能投顾的设定,这一产品需要在风险管理的基础上,用算法准确捕捉人类情感和行为,从而为客户做出理性的投资策略。如果要最终替代人做出决策,可以看见,其技术难度超过了以图像识别为主的无人驾驶技术。

监管

来源

九成不靠谱,谨防夸大和李鬼

“如果站在投资获取更好的收益率这个角度来讲的话, 99.9%的智能投顾都是不靠谱的。” 梁杰表示。

剩下的小部分,在梁杰看来运用于私募基金产品中。“道理很简单,如果一个产品收益率很高,为什么要拿出来让所有人都享受高收益。”

当然,从收益率的角度来看,这个定论没有错。但从根源上看,智能投顾产品主要采用的是防御性策略,早期的在线投顾也好,机器人投顾也罢,主要的作用还是防御风险。

据《IT时报》记者了解,目前智能投顾产品的收益率往往呈现“跌不过大盘,涨不过大盘”的状态。这对国内投资理念仍待加强的投资者来说,是一个挑战。

与此同时,智能投顾往往采用黑箱策略。如何证明AI给出的是最优解,成为一个新的问题。“没法证明。因为AI所谓的最优解都是针对历史数据,没有针对未来行情。”梁杰道。

另一方面,随着智能投顾逐渐受到关注,“李鬼”也相继出场。薄纯敏表达过这样的担忧,市面上不乏一些打着智能投顾旗号,实际做信贷业务的公司。

这背后,需要的是监管。央行曾在发布资产新规时表示,“取得资质的机构可以在技术具备的前提下,运用人工智能技术开展投顾业务,但非金融机构不能借助智能投顾超范围经营;取得资质的金融机构在进行智能投顾业务时,不能夸大宣传,必要时应人工介入。”

持牌,是智能投顾列入监管的开端。但目前专门针对智能投顾的牌照,仍未出现。据袁雨来透露,目前理财魔方申请了基金销售牌照(组合销售)和保险经纪牌照。

根据今年2月份证监会令第91号《公开募集证券投资基金销售机构监督管理办法(征求意见稿)》,“允许基金销售机构基于客户资产配置需求开展基金组合销售服务,满足差异化风险收益投资需求,引导投资者行为更趋长期与理性,分享资本市场长期投资收益。”这一条例,在袁雨来看来是监管层为智能投顾平台所定。

事实上,投资国内资产的投顾公司不能对账户进行后续操作,智能投顾企业仅担任的是基金销售角色。因此,此前智能投顾平台与获得销售牌照的基金公司合作,而基金、证券公司直接开通智能投顾业务。

尽管目前智能投顾在功能、数据、监管等多个方面还存在“识不足”的情况,但机器人投顾进入日常生活,已渐行渐近。

来源:新浪网

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