近年来我国智能投顾起步较快,但由于监管政策和市场特点不同,在商业模式和运行机制上与美国的情况存在一定差异。可以说,多数智能投顾尚未实现真正的智能化,自动化理财程度较低,总体上呈现为半智能、初级智能、智能因素甚至是“智能包装”等情形。据笔者统计,[1]目前我国的智能投顾模式主要可归为以下三大类。
1. 主流模式
此类智能投顾通过和海外证券公司合作的方式,根据投资者的风险偏好和投资目标,甄选合适的投资标的,实现风险分散化,向用户提供多区域、跨类别、综合性的最佳资产组合投资路径。
2. 资产配置建议模式
此模式通过收集调查问卷评估用户风险偏好,但后续所提供的投资组合多由主动型基金、理财产品、P2P产品构成,而非传统意义上的ETFs,且不提供后续调仓操作服务,仅提供大类资产配置建议。此模式具有一定的半智能性,事实上多以金融产品销售为主。
3. 证券投资模式
证券投资模式是指智能投顾直接服务于专注股票市场的用户,为其提供股票市场分析服务。这类服务通常依托股票交易及看盘软件,多由券商或股票IT公司提供,作为其增值服务的一种。
相较于传统投资顾问,智能投顾具有三大特点:成本小、门槛低、规避情绪化交易。
成本小。传统投资顾问的管理费用普遍高于1%,而智能投顾的管理费用普遍在0.15%左右,且不需要实体经营场所和线下理财顾问团队,边际成本随着客户量增多而下降。
门槛低。传统投资顾问面临“10万美金”困局。富裕人群普遍拥有财富顾问,而家庭收入在10万到50万美元之间的客户群却无法得到个性化的咨询服务。智能投顾对客户的最低投资额度要求低,有利于实现财富管理从少量高净值客户向大量中产阶级人群的下沉,能够扩大C端客户的数量。
规避情绪化交易。贪婪与恐惧是人性的弱点,容易造成止损与保盈的不及时。在传统证券投资中,投资者的投资决策易受心理因素影响,羊群效应和锚定效应等心理误区造成的失败案例层出不穷。智能投顾往往能够在用户情绪低落时及时干预,帮助用户做出更为理性的投资理财决策,依据大数据的巨量信息监控各种信号,克服人性中的弱点,比较准确地做出买入抛出等多种投资决断。
文章来源:腾讯金融研究