瞄准中产阶层理财需求打造线上理财服务——“智能投顾”市场潜力巨大

     近几年来，国内无论是"宝宝类"还是银行类理财产品，收益率均不断走低，作为新兴行业的P2P投资收益也是不断下降。在固定收益类产品回报率不断下降的趋势下，寻求更高回报率成为目前多数中产人群的理财需求。因此，以中产人群为目标的"智能理财"迅速崛起。
     填补中产理财市场空白
     据了解，越来越多的传统金融机构纷纷以收购、合作或自建的形式布局自身智能投顾平台。例如国外最大券商之一嘉信理财推出了智能投顾工具--嘉信智能平台，全球最大的资产管理公司贝莱德收购智能投顾初创公司FutureAdvisor，高盛收购线上退休账户理财平台HonestDollar，摩根和高盛投资Motif，先锋基金、 蒙特利尔银行和TD Ameritrade也都在积极布局智能投顾。
     在国内，智能理财的发展也成为行业"热门"话题。以京东金融的"智投"、宜信财富"投米RA"等为例，国内首批进入智能理财领域的机构接连发布了自己的智能投顾产品。业内人士认为，智能投顾未来对中产人群的理财需求有更大的吸引力。
     据宜信财富的《中国新中产智能投顾研究报告》显示：76%的新中产希望能够通过自动化顾问工具等数字化渠道，获得投资推荐；73%新中产偏好稳健性投资产品；62%的新中产追求个性化理财产品；61%追求性价比高的理财产品。"但这一群体在理财市场上面临着 十万美元困境 ，即对于普遍还没有迈入高净值门槛的新中产来说，投资额多在10万美元上下。因这一群体产生的经济价值不高，传统的财富管理服务机构不愿意服务于他们。"宜信创始人唐宁表示，新中产投资需求和目前财富管理机构可提供的服务之间存在落差，需要单独为这一群体量身打造理财服务产品。
     易用性和低费率获认可
     对于已经习惯移动理财、移动办公的中产阶层来说，他们更加习惯流程透明且反馈及时的智能服务。首先，智能投顾的投资组合完全向用户公开，且投资交易过程、费用交割等可线上操作更为方便；再者，由于是数字理财，用户可以在任何时间段注册自己的专属账户、评测风险水平、建立投资计划，以及在投资策略执行后的任何时间段登录账户了解自己账户的浮动盈亏水平，甚至调整自己的策略组合。此外，通过智能投顾更具备"全球化"的基础和条件，以投米RA为例，将资产配置于全球各类ETF，在实现资产类别分散的同时，还最大限度追求国别地域的分散。

     因此，综合而言，智能投顾更能贴合新中产理财的需求。根据 Capgemini和RBC WM联合发布的《2015世界财富报告》，全球范围内48.6%的高净值人群对智能投顾产品的易用性、低费率非常认可，并表示愿意接受将自己一部分财富交由智能投顾打理，而持这一态度的高净值人群在亚太区（除日本）占比为76.3%，位列全球第一。
     业内普遍认为，中国的智能投顾业务发展更具潜力，接受度也在提高。由嘉信公司进行的一项名为"中国城市新兴富裕投资者研究"的调查显示，仅有12%的中国投资者使用投资顾问服务，而其余人群，基本全都依赖自行研究或向亲朋好友寻求建议的方式进行投资。预计到2018年，中国移动互联网用户规模将达到8.9亿人。未来，中国的智能投顾极有可能超越美国，成为全球第一大市场。

     作者：信息时报记者 陈周琴  

PPP三年催生10万亿投资市场

【PPP三年催生10万亿投资市场】截至2016年11月30日，财政部PPP项目库入库项目10685个，投资额12.7万亿，另有国家发改委两批示范项目，总额接近17万亿。PPP主管部门未来将会继续推进示范项目落地、开展PPP的物有所值定量试点以及PPP信息化管理，对于伪PPP项目的规范管理也已提上日程。

英国政府：欧盟可以退，但金融中心的地位不能丢！！！

      欧盟可以退，但全球金融中心的地位不能丢。英国作为传统金融领域的老牌霸主，在金融科技领域也坚持走在行业最前端。作为世界Fintech领域的中心，英国政府已承诺每年都会向Fintech行业注入资金来提振该领域的发展。

      英国政府已经宣布，该国打算通过更有力的方式来促进金融科技行业的发展，并承诺每年向该行业投资500,000英镑(620000美元)。这对Fintech领域来说无疑是一个好消息。

      伦敦一直以来都致力于将自己打造成全球的Fintech中心，伦敦在传统金融领域的优势使得该国Fintech行业的发展具有得天独厚的优势，不仅招揽了欧洲大批人才来伦敦创业，还吸引了投资商来寻找商机。然而，脱欧公投的结果却给这个正垂直上升的领域带来了许多不确定性。绝大多数Fintech公司都不希望英国离开欧盟。根据英国金融创新协会的调查，在脱欧公投开始之前，有82%的Fintech公司表示希望伦敦能够留欧。而公投结果的出人意料，这使得一大批初创公司开始考虑将总部搬离英国。

      这种威胁对伦敦来说是确实存在的。英国退欧第二天，就有5家位于伦敦的金融想要搬去柏林，主要原因是投资人正向他们施压，而柏林目前正处于金融科技革命的前沿，被很多科技公司看好。除了欧洲以外，伦敦作为世界Fintech中心的地位还受到其他地区的威胁——亚洲地区的Fintech中心正在崛起。刚刚在11月份举办了金融科技节的新 加坡就是一个很大的竞争者。新加坡的Fintech行业受到本国金融管理局(MAS)的大力支持，正全力争夺世界Fintech中心的地位。此外，韩国作为Fintech领域的后起之秀，正在积极同各国的金融管理机构达成协议来促进本国金融科技的发展，加之韩国有本国电子科技做基础，韩国在该领域的发展也十分迅速。

      然而，尽管脱欧令当前的英国经济充满了不确定性，但英国政府并没有放松对Fintech的支持，相反，英国政府正试图通过发展金融科技来保住世界金融中心的地位。而伦敦之所以能够在全球科技创新领域成为佼佼者，主要还是得益于政府有力的监管政策。

      英国金融市场行为监管局(FCA)为支持金融企业家创业，给所有英国的金融科技初创企业制定了减税免税的优惠政策并且提供资金资助。此外，英国政府目前正加紧准备成立一个Fintech区域网来提振该国在金融科技领域的领袖地位，并且承诺每年举行英国Fintech市场的学习活动。据Finance Magnates报道，英国与韩国在今年7月份达成了一个名为“金融科技桥梁”的协议，以方便两国在该领域的投资。

      该协议由英国的FCA和韩国的FSC(金融服务委员会)共同批准，两个国家的监管机构通过合作来提供关于金融创新的最新信息。通过该协议，英国的Fintech公司和投资者能够进入韩国市场，这也为英国的Fintech公司吸引更多的亚洲投资者提供了机会。

      其实当目前为止，英国仍然在全球的 Fintech运动当中居领袖地位。数据显示，英国的Fintech行业在2015年雇佣的员工人数超过60,000人并创造了70亿英镑(87亿美元)的收入。而英国传统银行雇佣的Fintech员工人数比纽约、新加坡、香港和澳大利亚的总和还要高，这在短时间内是难以超越的。虽然退欧问题的困扰仍有可能使英国失去主导地位，但是英国政府此时作出的任何促进Fintech发展的政策都能提振金融领域的士气，并且受到业界的欢迎。

金融界推智能投顾 宣告进军Fintech

     立冬的北京，灰蒙蒙的雾霾与凛冽的寒风同在，但是雾霾与寒风也难以抵挡业内外人士对金融界智能投顾产品的热情。11月，中国首家在美国纳斯达克上市的综合金融服务平台——金融界，正式发布智能投顾产品，宣告全面进军Fintech领域。

     金融界智能投顾：两大突破，四大亮点

     据金融界智能金融业务总经理何剑波介绍，智能投顾的出现，将为行业带来两大突破：传统投资顾问动辄上百万元的服务门槛，如今被智能投顾降到了500元。“让富人的特权变得平民化，是我们做这款产品的初衷!”此外，智能投顾可以让用户在长期的投资中获得稳定的回报，在最大程度上降低投资风险。

     而谈及智能投顾的亮点，何剑波则是滔滔不绝：第一，专业的风险测评，基于行为金融学理论、养老理论等学术支撑，金融界智能投顾拥有一套严谨的风险评测问卷，通过用户的答案可以解析每个人的风险偏好;第二，全球资产配置，金融界智能投顾将从全球金融市场中甄选优质资产;第三，科学的投资组合，即采用现代投资组合理论(MPT)、BL理论，打造与用户风险偏好相对应的投资组合;第四，一键购买，用户可根据个人习惯，选择一次性投资和每月定投两种投资方式，但不论是哪一种模式，用户都可一键完成投资组合内全部资产的购买。

     何剑波还补充道，一方面，智能投顾可为用户提供个性化的资产配置;另一方面，智能投顾账户的展示、追踪、交易又实现了高度一体化。因此，金融界的智能投顾可以看作是更聚焦于为用户量身定制财富管理、资产配置的工具，这大大减少了传统金融行业易出现的信息不对称等问题，而智能投顾在未来的应用领域也会更加广阔。

     金融界布局Fintech：四大优势，得天独厚

     关于金融界推出智能投顾产品这一动作，金融界综合理财平台盈利宝总经理孙小桥表示，金融界布局国内智能金融市场，主要原因在于金融界拥有四个得天独厚、无法比拟的优势。

     第一，金融界集团拥有17年专业金融背景，自网站1999年成立以来，始终不忘“让投资更简单”的使命，凭借庞大的用户群及业界领先的服务团队，为中国日益庞大的投资者群体打造一站式综合金融服务平台。2004年，金融界在美国纳斯达克上市，发展迈上了新台阶。

     第二，集团拥有高精尖的投研团队。金融界智能投顾的投研团队，由多位清华大学与金融界联合培养的博士后、具有海外知名投行工作经验及教育背景的高学历研究人员组成，高精尖的人才团队保证了平台在金融理论研究、数学算法研究、金融建模应用及金融技术研究的实力与敏锐视角。与此同时，金融界还组建了一只由美国知名大学教授组成的世界一流金融顾问团队，进一步提升了整个团队的研究实力。

     第三，融合诺贝尔经济学奖获得者的研究算法。智能投顾是基于被广泛研究、论证的现代投资组合及延伸理论，为用户进行投资组合的设计。此外，智能投顾的核心算法还参考了多种理论：CAPM理论、效用函数理论、Black-Litterman理论、行为金融学理论等。立足科学而优于实践，追求长期较高收益。

     第四，金融界拥有较为齐全的金融服务牌照。今年8月，证监会召开例行发布会，新闻发言人张晓军表示，有不少互联网平台打着智能投顾、智能理财的旗号，进行证券基金产品的销售，但并未取得相应牌照，证监会将保持高度关注并依法予以查处。在其他机构忙着偷换概念之时，金融界已成为了拥有“双牌照”的平台，即基金销售业务牌照和证券投资咨询业务牌照。这些资质证明了金融界的强大实力，在体系完善的监管框架下，平台完全可以保证用户的资产安全，免除投资者的后顾之忧。

     体验智能投顾：量身定制，加速实现梦想

     早在智能投顾产品正式发布前，金融界特邀老用户进行了新产品的优先体验。作为首批体验用户，拥有8年A股和基金投资经历的高先生认为，通过科学的风险评测，自己加深了风险认知与自我了解;量身定制后的智能投顾产品非常适合自己，预期收益达到自己的理想状态，远超过自己炒股和买基金的收益。高先生表示，智能投顾有两个方面特别吸引他，第一是省心，第二是收益稳健。高先生认为，做投资理财最大的愿望就是花费最少的时间、轻松赚到尽量多的收益，而金融界智能投顾产品非常契合投资用户的愿望，自己愿意大幅投资该产品，减少在股市和基金的“瞎买”。

     孙小桥表示，未来，金融界将继续践行“让投资更简单”的承诺，坚持以用户需求为导向，提升用户体验，为在都市中努力拼搏的追梦者，提供安心无忧的投资方式，加速梦想的实现!

     本文来源于中国网  图片来源：视觉中国

智能投顾平台的三种业务模式分析

     当我们说起智能投顾时，目前到底有哪些类型需要知道？

     纵观目前国内智能投顾概念的理财平台，从宣传上看基本都属于技术控，这个听上去玄而又玄的概念，正在被越来越多的互联网金融公司引入自己的发展战略。但从本质上讲，由于各平台在金融产品种类、金融产品配比、大数据运用等方面实力相差悬殊，所以并非所有的宣传都能真正落到实处。

     目前，平台用户进行投资的流程大致相同，基本步骤包括：风险测评、获得投资方案、连接账户、进行投资、更新方案、完成投资。但是，如果从业务模式上分析，基本可以将目前的智能投顾平台分为独立建议型、混合推荐型和一键理财型三种。

     1、独立建议型

     独立建议型的智能投顾平台和国外Wealthfront、Betterman等知名平台相似，通过调查问卷的方式，对用户的年龄、资产、投资期限和风险承受能力等方面进行分析后，经过计算，为用户提供满足其风险和收益要求的一系列不同配比的金融产品。这类智能投顾平台只为理财用户提供建议，并代销其他机构的金融产品，平台自身并不开发金融产品。平台推荐的金融产品大多数为货币基金、债权基金、股票基金和指数基金等，有些平台还配置有股票、期权、债券和黄金等。

     2、混合推荐型

     混合推荐型平台在业务中融入了平台自身特有的金融产品，即向用户推荐的投资组合中，部分金融产品是平台参与开发的。该类型平台仍然通过调查问卷的方式，对用户的年龄、资产、投资期限和风险承受能力等方面进行分析。与独立投资型平台不同的是，混合推荐型平台在经过大量计算后为投资者推荐的产品分为平台特有金融产品和其他机构金融产品两类。例如，一些混合推荐型平台会为用户配置一些平台参与开发的P2P网贷产品、票据理财产品、固收理财产品等。同时，平台还为用户配置其他机构的金融产品，来满足用户需求。

     3、一键理财型

     一键理财型智能投顾平台的用户不直接参与具体的金融产品配置方案的制定，用户只需要选择“智能投顾”这项业务，平台就会根据用户的需求和以往的行为数据自动配置产品。简单来说，这类智能投顾平台，简单明了的给用户“收益率”这个结果，采用机器人进行资产配置的过程，用户并不参与。比如，有的平台会根据用户行为分析用户资金的转出概率，给每个用户配置流动性需求不同的资产组合，并设置不同的现金保留比例，最后通过机器高效匹配来实现用户间的债权转让，从而保证没有资金池和较好的客户体验。

     在技术条件还不很成熟的情况下，目前所谓的智能投顾更多是针对不同客户类型的资产配置，还处在概念阶段。即便是在资产种类上，国内的平台机构主要将投资标的设定在公募基金、股票、P2P产品等少数投资品种。当然无论采用何种类型，随着中国的社会收入结构从“金字塔形”向“纺锤形”过渡，中等收入的个人和家庭占总人口比例在加速上升，加上中国庞大的人口基数，这意味着在不久的未来，具有中国特色的智能投顾将给新兴中产阶级带来全新的资产配置体验。（今融指南/未央网）

杨立功: 从量化角度看智能投顾

     简单来说，智能投顾是金融科技浪潮中的一个产品。金融科技本身其实是一个新概念，是随着现在的大数据、人工智能和移动计算等新兴技术与原有金融模式的结合和创新，演变/发展出的新东西。典型的产品包括如今已经改头换面的阿里巴巴虚拟信用卡，花旗银行计划以机器取代分行员工人力的智能银行，以及芝麻信用的大数据征信等，还包括今天要讲的主题——智能投顾。

     智能投顾是一个新兴的产品，它的出现和成熟有以下几个前提：

     1.金融在不断发展，投资不再偏向艺术，而成了一门科学。在科学领域，只要用正确的方法，就可以得到正确的结果。但在艺术领域，用同样的方式，不一定得到同样的结果。现在，金融投资理论基本上发展到了照搬方法就能得到与理论中相近结果的程度。

     2.金融市场的有效性和开放性正在增强，流动性更多，套利机会更少。不管散户手头有多少钱，光从产品来看，机构可以买到的产品，散户基本上也可以买到。反过来，纯粹靠信息不对称套利的机会也越来越少。

     3. 由于软件及互联网技术的进步，计算成本急剧降低，使得个人定制化服务成为可能。以前做智能投顾至少需要具备价值几千元、便携性低的电脑，而现在的智能投顾可以在低至几百元的手机上下载免费应用来完成。只要能用得起手机，就用得起智能投顾。另外一方面，因为所谓的“二八法则”，智能投顾运用同样的理论向投资者提供一个产品，这个产品或许不是最优的，但却可以满足投资者最基本的八成需求。

目前智能投顾领域的典型产品包括Wealthfront, Motif Investing, Betterment等。

在详述智能投顾产品之前，我下面先简单介绍几个刚才提到的典型金融科技产品：

     阿里巴巴虚拟信用卡——花呗

     其实就是阿里巴巴给用户一个临时的授信。尽管额度比较小，其他银行也不一定接受，但是可以作为一张虚拟信用卡供用户使用。花呗是基于阿里巴巴后面的大数据征信——芝麻信用对用户信用评分，决定给每个人多少信用额度，什么时候调，什么时候降。

     花旗银行的智能银行

     花旗业务的主流方向是用智能平板取代所有的柜员。我认为国内各个零售支行也会慢慢朝这个方向发展。不过国内的人工成本比较低，因此减少柜员的数量并非当务之急。

     大数据征信——芝麻信用

     利用大数据来对人的信用做出实时，多维的评估。目前不止阿里在用，有很多传统的银行业在购买阿里的数据做征信应用。

     二、智能投顾的市场定位

     下面介绍一下智能投顾产品的市场定位。一般来讲，资产管理、财富管理类行业的客户群分类如下：

     最有钱的是大的机构。它们的特点是并不追求最高的回报率，但一定需要长期稳定，而且资金量最大。它们可以雇专业的团队，运用最顶尖的技术进行研究，投资能力应该是最强的。

     其次是超高净值人群以及规模较小的机构。他们有追求资产增值的能力，想得到比大规模机构更高的回报。这类机构一般会合理分配它们的资产，它们的投资能力比较强，也可能有专业团队的帮助，但不一定是非常顶尖的团队，因此投资能力较强。

     再接下来就是有一定的钱，也渴望更多的钱的高净值人群。他们一般不做大类资产配置。高净值人群的资产基本只涉及自己要用的东西，例如房子、车子，很少涉及商业地产、房地产开发及油田矿山等。这类人的投资能力比较一般，偏向于依靠自己的个人信息和经营企业的直觉来决定投资的方向和方式。

     最后是普通人群，也就是包括我在内的大多数。这类人没什么钱又想一夜发财，经常收到各种各样类似武林秘籍之类消息，但一般发不了财。这类人非常渴望资产增值，但是他们的投资能力和经验非常弱。

     不同客户群都有相应的投资服务提供商。对大规模的机构来说，投资服务提供商的选择最丰富，总的费用也最高，例如对冲基金或资产管理公司。超高净值人群也有比较好的选择，例如私人银行、对冲基金、投资顾问、信托等。高净值人群能选择的比较少，大多数的私人银行不接这种单，也负担不起对冲基金。只能选择银行几十万的信托、理财计划等，或是接触一些普通的投资顾问。普通人群只能选择银行存款，无门槛，有利息，但不能指望它带来高回报。比如中国现在的定存利息是3%，支付宝利息略高于3%。

     现在看来智能投顾的目标客户群就是高净值人群和普通人群，这两类人数最多，但是钱却不是最多。他们非常渴望赚钱，但是一般都赚不了，所以希望可以得到好的投资服务。刚才提到，好的投资顾问服务都很贵，轻易负担不起。因此智能投顾就运用人工智能及移动互联计算技术，把投资顾问的成本降下来，使每个人都可以以很低的价格接触到比较不错的服务。 

     三、智能投顾的常见模式

     （一）超市模式

     智能投顾常见的模式有大概有三种：第一种是利用大数据、人工智能和专家团队提供尽可能多投资策略的超市模式。投资者就像进入一间超市，里面有成百上千的产品，然后客户基于个人偏好进行选择。这种模式的代表产品包括Motif Investing和金贝塔。

     这种模式听起来很美好，但现实是，大多数情况下，散户之所以投资失败并不是因为买错了东西。例如最简单的买指数，任何人随机赌涨跌，总有一半的几率买对，长期来看，至少不会亏手续费以外的钱。投资失败的问题在于散户缺乏对自己风险偏好及投资风格的清晰认知，不是被吓跑，就是一变再变。

     超市模式无法解决这个问题，因为超市模式提供了太多的选择。客户今天看A好，明天看B好，后天看C好，就像逛超市一样，本来想买方便面，结果买了一大堆的洗衣液回来。

     （二）股票社交模式

     第二种是股票社交模式。互联网上有个很著名的网站叫Forex Factory。他的运作模式是牛人们把自身交易信号分享出来，大家可以跟着投，一起发财。在国内，股票社交模式的代表产品是牛股王和雪球。

     股票社交模式有什么问题呢？美国以前有一个线下版本的股票社交，stock investment club，就是一堆人在一起讨论股票的买卖，分享研究与交易思路，但人们逐渐发现，最后这些人都不再谈赚钱，而是谈起恋爱了。这种牛人、牛股模式的关键在于社交，而不在于投资、赚钱。牛人发一条45度的、一天翻几倍的收益曲线，目的是看下面有多少人点赞，而不是真的挣钱，这就是股票社交模式的问题所在。当然了，既然叫股票社交模式，关键不在于赚钱。用户得到的是学习的机会，和娱乐及社交。

     （三）医院模式

     最后一种模式，也是我本人觉得比较靠谱的模式，是以Betterment为代表的医院模式。基本就是像在传统意义里的医院里，医生按照病人的症状开药施诊，医生不需要让病人选择，也不太需要向病人解释。此处的医院模式中，用户说自己想赚钱，智能顾问就会问想赚多少钱、可以承受多大的风险。诊断过后，再提供一个对症的解决方案。

     这种模式的问题在于，如何确定这个医生值得信任？如何判断这个医生是不是庸医？现实生活中有各种职业资格考试和正规的监管体系，但网上的智能投资顾问说可以挣钱，能信任吗？能赚多少？这是一个比较尖锐的问题。

     四、智能投顾的量化分析

     （一）超市模式/股票社交模式

     下面给大家提供股票社交模式的一些数据。首先是Motif Investing。我统计了一下，在过去的一年里，大约有20%的官方投资策略不赚钱。尤其令人吃惊的是，一个用4个ETF做的策略，在这一年里亏了42%。

     或许大家认为自己不会这么傻，选择如此糟糕的策略。下面这是五项最热门的一年期投资策略，超过30%的用户选择了这些热门策略，而他们其中只有三个策略在过去一年里赚钱。我认为，作为一个散户是避不开热点的，对热点的关注是人的本性。

     股票社交类平台对投资没有设立任何门槛，100个人就有100个策略，而1万个策略中，只有5%的人赚钱，95%的人都在亏钱。历史数据表明，大多数Forex Factory的跟踪客户是不赚钱的。Motif Investing虽未提供详细数据，粗略估计也只有少数用户赚了钱。

     散户为什么赚不了钱呢？投资者欠缺的并不是投资选择，而是衡量策略和风险偏好的能力。这种欠缺造成的第一个后果是选策略时盲目追随高回报的热点，第二是缺少耐心，第三是抱有娱乐心理，哪个好看买哪个。当然，赚不了钱还有策略过度拟合的原因——股票社交类平台的散户提交的策略经常会出现这类问题。最后还存在一个资金风险管理的问题，而散户一般意识不到这一点。

     （二）医院模式

     医院模式的策略需要一定的弹性，所以只能选择流动性比较好的策略。投资顾问可能接触到无数的客户，但顾问的策略是有限的，所以必须把客户都集中在几个有限的策略上。但是顾问又不能保证每个策略上的客户是否会超过市场容量，所以会尽量把容量扩大。扩大容量最简单的方法就是使用流动性比较好，标的也比较大的ETF。

     医院模式平台的代表Betterment就使用同样一批ETF，通过调节组合管理的风险偏好来适应每个客户，也就是调整风险和收益。大多数医院模式下的智能投顾平台都采取了类似的方式，但这种方式存在一个同质化倾向的问题。尽管具体的模型、参数上有一些细微的差别，但大的框架都是一样的。

     医院模式的策略只有几种，专家团队的研究表明引用这些策略确实可以赚钱，但是投资时间偏长、投资收益有限——5%～10%的投资收益，期限一般在几年。但我个人觉得这个结果是正常的，这是市场定价的问题。作为散户，只愿意付出很少的费用，就不可能获得费用为2%到20%的对冲基金产品所提供的投资服务。

     五、智能投顾的一些问题

     就算有着智能投顾平台强大的人工智能、庞大的数据和厉害的专家团队，我们如何说服投资者接受只有5%到10%的收益？散户也想发财，如果收益率低、平台界面不够新潮、不解释测试风险偏好的意义，散户会对平台缺乏信任。从中国的实践经验来说，网红远比比专业人士更容易成功推荐投资策略。一个漂亮的网红推荐的股票，会比我这样的专业人士推荐的股票受到的关注还要多。

     再就是投资者心理的问题：牛市时，投资者会对仅5%的回报率很不满意；而熊市时，投资者会觉得被所有人欺骗，温柔一点的就删软件，暴力一点的就砸电脑，甚至围攻营业部、地方政府和证监会。如何让投资者相信医院模式确实可以帮他治病？这需要长时间的投资者教育。

     另外中国投资环境也存在着问题——中国经历了很长一段无风险、高利率时代，早些时候大概能达到10%甚至更高的无风险收益。那时候获得这样的收益是很平常的，所以大家都觉得你在我承担风险的情况下应该有更高的收益。但现在很难获得这个收益，而大家已经逐步的接受了以前模式，也接受了这个想法了。

     最后总结几点：

     智能投顾前景广阔，但国内目前尚未形成潮流；

     超市模式用户赚钱不易，但专业度较好，同时交易费用较为低廉；

     股票社交模式很难赚钱，但娱乐性较好，容易结识好友及人生伴侣；

     医院模式几乎都可以赚钱，但透明度差，用户识别产品教难，适合长期投资。

     以上是我的演讲，谢谢大家！

     10月29日，2016北京大学全球金融论坛暨北京大学金融校友联合会年会在北京大学汇丰商学院召开。某外资投行量化投资主管杨立功受邀在分论坛发表题为《从量化角度看智能投顾》的演讲，本文根据演讲实录整理而成。

     编辑:袁媛 , 绳晓春, 郭倩

马太效应失效？智能投顾对国内证券市场的影响

     智能投顾是量化投资的智能升级版本，其核心包括深度学习以及自然语言处理技术等智能算法，这些算法具有模式识别、预测以及实时迭代优化等特征。在一定程度上，智能投顾可以解决证券市场上信息不对称的问题，提升价格发现的效率，并具备优化市场资源配置的能力。显然，智能投顾将重塑证券市场的生态体系，若是合理规划，它将对国内直接融资市场的发展与社会融资占比的提升起到积极的作用，值得社会各界思索与探讨。 

     以证券市场为例，股票的走势受到宏观经济走势、市场情绪、以及产业环境和标的公司的商业模式的影响，总体上以大势为重，市场情绪为辅，相对而言，经济周期对于个股的影响是更大的。然而，判断宏观经济形势对于专家来说都是一个巨大的难题，因为许多细微的、零散的信息都会对宏观经济产生影响。而深度学习在分析宏观经济走势方面具有绝对的优势，因为宏观经济走势与个股的关系一般为多维度、非线性、弱相关模型，深度学习基于多层网络提取特征值、自动降维以及自我学习优化的算法，刚好能够较好的拟合动态演化的宏观经济走势，这是一般的量化分析无法相提并论的。并且，基于大数据的深度学习，在学习结果上更为稳定，适合于作为股票投资的决策依据。对于市场情绪学习方面，基于语言理解而非关键词的自然语言处理技术，能够以每秒3000页的速度处理互联网、特别是社交网络上的文本信息并形成缩短的文本摘要，突破了人类处理信息的生理局限以及基于经验学习的认知局限，这项技术对于投资者来说也是极具价值的。因此，“人工智能”和“投顾”的结合是历史发展的必然。并且，金融企业出于生产效率以及利润的追求，智能投顾很有可能是量化交易必然的发展方向。 

     智能投顾与量化交易、传统证券投资服务的渊源

     从定义上看，狭义的智能投顾是一种创新在线证券投资管理或信息服务，通过在线服务形式对投资者的财务现状、风险偏好、理财等目标进行人群建模，并且也通过算法对宏观经济形势、产业情报、市场情绪走势以及标的公司的发展状况综合判断，经过一系列的算法匹对后，对投资者进行的证券投资的管理或信息服务。广义的智能投顾则是一种创新的财富管理服务，以人工智能技术为基础的一种新的财富管理组合方式，该方式的创新体现在：为消费者提供财富管理领域的新性能；新的财富管理生产模式或商业模式；或是以技术优势开辟的新的市场。

     相对于传统的量化交易，基于深度学习的建模，让机器去学习海量的互联网大数据，从而发现这些数据中的弱相关、非线性关系，并挖掘出这些弱相关数据中所反应的本质问题，由于深度学习所训练出的结果比量化交易所使用的大盘数据以及小范围的舆情信息更稳定以及更宏观，并且，具有快速试错以及迭代优化等特性。

     从量化交易的发展历程来看，大致可分为四个阶段（见图1）：证券交易的发展初始阶段是由自然人在进行交易；量化交易1.0是由计算机辅助自然人做相关决策，并由自然人进行交易；量化交易2.0是由机器／计算机自动执行相关交易；而所谓的智能投顾是量化交易的3.0进阶版本，机器能够进行高频的自动化交易，并且自动化交易所依据的算法是基于对全部外部投资环境的，不断的自我优化的动态演变的算法。

     可见，相对于传统的证券投资顾问，智能投顾的客户定位更为广阔，包括了机构和个人投资者，并且机构的范围也囊括了投资银行、商业银行、基金公司以及资管公司等；而对应服务的个人投资者泛指中产阶级或以上的自然人，传统的证券投资一般都是以服务高净值人员为主；从服务的形式来看，智能投顾一般都以虚拟客服为主，人工服务为辅；传统的证券投资服务一般是以一对一、面对面的个性化顾问服务的形式。总体来说，智能投顾的运营成本相对较低、服务效率更高，可以覆盖更大范围以及不同类型的服务对象，颠覆现有的证券投顾的商业模式，并且对其替代的可能性较高。

     解决证券市场症结让市场回归理性国内证券市场的问题 国内的资本市场是改革开放的产物，自成立以来，经历了无数的风风雨雨，市场规模从小到大，监管体系从无体系到逐渐地明朗。总体来说，国内的资本市场目前依然处于快速发展阶段，面临着种种问题，也导致了证券资本市场的直接融资功能并没有最大化地发挥出来。 

     其中，最明显的问题就是资本市场的参与主体结构不均衡，这也是证券市场处于初级发展阶段的客观规律。从美、欧、日等发达国家的证券发展史来看，在证券市场的发展初期，参与主体都是以个人为主，而如今，普遍来说是以机构占主导地位。比如：当前，在美、英两国，保险资金、共同基金以及养老基金等都持有了该国家股市中较大部分的股份；日本是法人机构之间相互持股，所以，机构也是占据了主导地位。在中国，据《上海证券交易所统计年鉴2015卷》统计显示，散户（即个人投资者）占交易额的比例为85.19%，而机构仅为11.60%。并且，据2014年的相关统计数据显示，在投资者的学历分布中，78.64%为本科以下学历，大部分中小投资者是通过“刻苦铭心”的实践经验来增进其证券投资以及风险管理相关知识，导致了国内的证券市场以投机以及短期投资为主，非理性地频繁交易的特征，导致了证券的市场价格波动性增大。 

     再者，证券市场的信息不公开以及失真的问题，造成了机构与个人投资者、标的公司与个人投资者的信息分布不均衡的问题。这里的内在原因一方面是由于证券市场的监管漏洞，比如惩罚机制过于轻判，具体来说，就是没有上市公司的退市机制等，加大了某些不良机构或标的公司混淆视听、扰乱市场的动机。另一方面源自两大原因，其一，是由于机构所掌握的信息源多于个人投资者，机构的资本力量使得其具有掌握最新信息以及最强科技，并且机构的规模优势使得购置这些信息或者技术的增量受益大于增量成本，进一步驱动了机构发现并且利用信息或技术的动力；其二，机构的组织学习能力或信息处理能力远远高于个人投资者，机构具备更强的创造新知识的能力，并且这些知识将会以商业秘密的形式留存与机构内部。综上所述，对于证券市场的走势判断能力，机构比个人投资者更强。 

     智能投顾对证券市场的影响 

     智能投顾对于国内证券市场发展的影响主要体现在两大方面： 

     一是智能投顾作为信息渠道，将个人投资者和机构投资者的信息不对称的现象打破，使得个人投资者处理信息的能力，无论是信息的广度或是挖掘信息的深度来说都有所提升，有助于个人投资者做出更为理智的投资决策。但是，个人投资者所掌握的经由智能投顾产生的信息是否能够有效的转化为投资策略是有待考量的，很有可能，小型的个人投资者受限于自身的专业知识架构不能设计自身的投资策略，最后还是被机构投资者抢占了市场先机。而大散户会有效的利用这些信息与基金公司斗智斗勇。未来，个人投资者会呈两极分化的发展态势，大散户会逐渐的机构化，而小散户会被激烈的证券市场交易驱逐出局。慢慢地，证券市场会逐渐地机构化，市场的主体结构发生重大变化，也使得证券市场回归理性的价值投资的思潮。虽然如此，由于价格的判断有很大原因的主观因素，市场的投机机会还会存在。 

     二是智能投顾具有去中介的特性，有颠覆原有的带有中介性质的理财服务的可能性。理由是因为这些带有中介性质的服务人员受到提成激励机制的驱动，他们的服务不是为客户提供个性化的资产配置服务，而是向客户兜售现有市场的理财产品为主。并且，由于利益驱动，会出现恶意隐瞒、欺诈等损坏个人投资者利益的情形。而智能投顾是基于机器学习的虚拟机器人，相关的信息分析与产品推荐是基于客观现实的，不受人类的欲望或情感因素的干扰，服务的稳定性以及个性化服务的体验更为优良，适应了当前市场需求，对原有理财服务的颠覆是指日可待的。 

     发展智能投顾需要注意的问题

     智能投顾属于财富管理领域的颠覆式创新，它必然会在逐步演化传统财富管理市场的路径中面临着由于创新所导致的风险。 

     其一，由于对颠覆式技术的领悟者往往是掌握资源的人，并且资源掌控方往往是掌握最先进生产力的人，这就导致了资源分布的不公平性加重。 

     众所周知，人工智能具有较高的技术门槛，是多门学科交叉汇合的结晶，在缺乏相关知识的背景下，普通人对人工智能技术的理解会出现偏差。要么认为该技术神乎其神，要么认为其本是一场骗局，在此情景下，由于证券投资机构占有人脉以及资源的优势，他们会比散户提前掌握人工智能的技术优势，并将其运用至证券投资的各个业务模块，快速地将科技转化至生产力。也就是说，机构发现以及获取市场机会的能力会进一步增强。因此，这必将导致机构与散户间的信息不对称问题更加的严重。在智能投顾时代，若散户的投资行为不变，那么机构套利的机会将增多，小散户被“割韭菜”的机率会加大，如果没有多方利益相关者的协商与合作，很有可能演化成社会事件。 

     其二，风险来自于对智能投顾这种新兴商业模式的监管问题，主要总结为以下几点： 

     一是对于智能投顾的监管程度问题。过重监管会将创新扼杀于摇篮之中，不利于国内中产阶级的资产配置，对多层次资本市场的发展形成一定的负面影响；过于宽松的监管，激励市场上出现“偷换概念”、“旧酒换新瓶”的商业现象，例如：一些P2P企业乔装成智能投顾公司规避对于P2P的严苛监管。 

     二是监管滞后的问题，就知情人士消息，一部分中小型机构已经采纳了人工智能技术做为辅助投资决策辅助的工具，显然的，这类企业的投资获利能力会相对增强，对市场具有一定的影响力。目前，相关监管尚未要求此类企业对是否采用人工智能技术进行公示，这对以散户为主要构成的国内证券市场有负面影响。 

     三是对于虚拟机器人的监管难的问题。具体的说，当虚拟机器人执行了导致重大投资失利的决策，责任归属应是自然人、企业还是机器人的问题，应引起相关监管机构的重视。 

     四是某些神经网络的算法，从输入到输出是一个“黑箱”过程。也就是说，人工智能专家知道算法所输出的正确结果的概率是多少，但是，尚未有人明白算法内部是如何进行计算或如何逻辑演绎导致了结果产生。也就是说，没人能够预测深度学习算法在什么情况下会失效以及为何失效。很有可能，受人工智能技术辅助的基金经理并不知道算法的交易决策的依据是什么，这对相关监管的稽查造成了障碍。 

     结语

     财富管理企业出于利润或生产效率的追求，正在默默地加快运用人工智能技术的速度。很快的，市场出于对于竞争的本能反应，会有更多的金融企业加入这个行列，也加速了智能投顾企业对于传统资产管理行业的颠覆式创新的速度。有理由相信，智能投顾将会加快证券市场机构化进程，促进国内直接融资市场的发展，为中国经济的结构化转型助力。

巴曙松：金融科技公司的探索与思考

　　截至2016年6月，全球共有超过1362家Fintech(FinancialTechnology，金融科技)公司，融资总额超过497亿美元。埃森哲资料显示，全球金融科技产业投资在2015年增长75%至223亿美元。大陆Fintech行业增长445%，接近20亿美元。大陆央行也表示将考虑应用电子货币并着手开始研发相应技术。

　　金融工具的变革是金融体系变革的必要条件，我们有理由相信，金融创新能够推动产业发展。Fintech基于大资料、云计算、人工智慧、区块链等最新IT技术，改变传统金融的资讯采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色等，大幅提升传统金融的效率和解决痛点，全面应用于支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算等6大金融领域，实现金融+科技的高度融合，代表技术如大资料徵信、智慧投顾、供应链金融等。

　　许多研究通过风投融资额来判断Fintech在全球的发展现状。从地域来看，Fintech的发展以北美为主导，欧洲与亚洲紧随其后，3大洲几乎占据所有的市场。在过去5年间，3大洲Fintech的发展速度从2014年开始暴增，2015年持续增长，2015年北美、欧洲、亚洲地区风投驱动下的融资额分别为77亿、14.8亿、45亿美元，较上年同期增长75%、33.33%、309.09%。

　　从业务类型发展来看，行业内Fintech公司大部分以支付和借贷为主要业务，根据H2Ventures公司与毕马威(KPMG)发布的《2015年金融科技100强》资料，主营业务为借贷或支付的公司占据69%。从CBINSIGHTS网站上获得国外估值前10家Fintech独角兽公司的主要业务资料也可看出，估值排名前10的公司中，以贷款或支付为主要业务者占80%。

　　由于人们对支付和借贷有基础的需求，再加上网络借贷和移动支付相较传统金融的便利程度，笔者认为，Fintech涉及的6大金融领域中，支付清算及借贷融资可能成为Fintech初创公司打开市场、积累客户的途径之一。

　　从金融功能的角度看，金融的核心是跨时间、跨空间的价值交换。基于大资料和云计算基础，在时间和空间上加速推动Fintech发展的两大核心技术，一是区块链，二是人工智慧。

　　区块链自诞生的那天就创造了一种数位货币，可借助区块链“点对点”进行支付和价值转移，无需携带;区块链还可解决因中介交换价值而产生的资讯不对称问题。人工智慧正在提升价值跨时间使用的能力，它包含快速吸收资讯、将资讯转化为知识、预测未来、在确定规则下优化博弈策略的能力。

　　Fintech核心技术将获得广泛的应用场景及延伸，人工智慧可应用于智慧投顾、量化投资、信用卡还款等;区块链可应用于电子货币、互助保障平台、登记、明确产权等领域。

　　关于大陆Fintech的探索和前景，笔者有以下思考。

　　其一，Fintech是技术带动的金融创新，它与传统金融并不是相互竞争的关系，而是以技术为纽带，让传统金融行业摒弃低效、高成本的环节，从而形成良性生态圈回圈。传统金融机构能否成功转型或是金融科技公司能否具备行业竞争力，取决于其是否能够研发出核心技术，且与金融环境相结合，使金融服务更高效。

　　其二，Fintech行业能否健康发展，与监管模式的创新息息相关。西方国家无论初创公司或者大型金融机构均在政府的监管要求下不断进行创新和探索。反观大陆，“行业自律先行─政府监管跟上”的监管发展路径也许在某种程度上有利于促进创新，不会将金融创新错杀在摇篮中，但探索监管的创新模式也需要和行业发展齐头并进，清晰的监管体系或许能够让行业创新保持可持续发展。

     文/巴曙松    来源：中国台湾《中国时报》

Fintech成中英经济财金论坛话题焦点 陈生强代表中国企业说了什么

     第八次中英经济财金对话于英国伦敦当地时间11月10日-11日召开。此次中英双方在贸易、投资和金融多项领域展开了创新合作。11月11日上午，中国互联网金融协会牵头组织了金融科技论坛，邀请了中国优秀的金融科技企业代表出席，与英国国际贸易部、英国金融科技企业、国际先进咨询机构等一起深入探讨全球金融科技的发展。其中，京东金融作为国内领先金融科技企业出席了本次论坛，与蚂蚁金服、陆金所等国内金融科技标杆企业，以及英国投资贸易总署相关负责人，AlgoDynamix、Currency Cloud等英国金融科技企业共同讨论中英金融科技要怎样投资未来，这样强大的阵容与对行业的深度洞察，成为了论坛上的焦点。

      京东金融集团CEO陈生强在参加本次中英经济财金对话——中英金融科技合作论坛时表示，京东金融秉持开放心态与全球视野，愿意与英国以及全球的金融科技公司、技术公司加强交流、投资与合作。利用京东金融的数据、场景与用户优势帮助全球科技公司落地中国，也愿意将京东金融的风控能力、技术能力向外输出。陈生强透露，京东金融今后三年每年在技术领域的投入总额将超过100%的增长，这也是京东金融的最大投入。

       数据驱动金融 未来技术领域投资年增速超100%

       中英金融科技论坛中，中英双方代表围绕投资未来的话题进行了讨论，成为全场的焦点。

在谈及未来创新时，陈生强表示，我们认为未来金融的主要驱动力是数据，数据是金融行业的最大公约数，正如芯片是物联网行业的最大公约数。

       目前中英两国最具创新性的行业主要在三个方面，一个是基于数据风控技术下的信贷，另一个是机器智能化投顾，第三个方面是支付。

       举例来说，京东金融在个人信贷领域搭建了完全以数据驱动的风控体系，现在给超过2亿人做了信用评估，应用了超过一万个变量，同时使用了人工智能的技术。这个风控体系包括四大数据模型：风险控制模型、量化运营模型、用户洞察模型、数据征信模型。基于这套体系，效率相对于传统模型提高了十倍以上，同时可实现不同个体的差异化风险定价。

       京东金融今后三年每年在技术领域的投入将超过100%的增长，这也是京东金融最大的投入。

       打造开放生态与全球合作

       首先京东金融打造是一个开放的生态。京东金融会开放自己所有的能力出来，为广大的金融机构、非金融机构提供服务，致力于提供菜单式的、嵌入式的基础设施服务。

       我们也始终具备全球性视野去打造开放生态。京东金融拥有大量的场景与数据，在中国有领先的金融科技市场经验与用户能力，能够帮助英国金融科技公司快速在中国落地。

       其次在技术方面，京东金融也有意向与英国同行合作，或者投资英国的金融科技公司。同时，京东金融可以输出技术给英国以及全球金融科技公司、科技技术公司。我们能够将这种风控能力和系统搭建能力实现对外部核心企业的输出，让更多的企业也能享受到金融科技的便利。

       不断迭代数据技术能力

       京东金融认为，金融科技公司应该定义成：遵从金融本质，以数据为基础，以技术为手段，为金融行业服务，从而帮助金融行业提升效率、降低成本。

       金融科技的内涵应该包括以下几个方面，一是以数据和技术为驱动，第二是能提升行业效率，降低行业成本，第三是要做传统金融不能做或做起来成本很高的业务，四是致力于能力输出，服务金融机构和非金融机构。所以，京东金融做底层基础设施建设，希望通过技术服务并优化整个金融市场。

       在这样的定位下，京东金融认为金融科技企业要以数据为基础，以技术为手段，不断增强数据技术实力。所以我们的核心竞争力在于数据技术能力的不断迭代提升。尤其在数据方面，加强数据的合法采集能力，这个也是全行业面临的挑战。

       目前，中国国内包括全世界范围内也已经涌现出很多优质的前沿科技型企业，这些企业的创新和突破能力有着极大的潜力，京东金融愿意开放并不断迭代自己的数据技术能力，与全球进行交流学习、投资合作，为行业、为社会创造更大价值。

      本文来源于环球网