回顾与展望：资管科技助推银行理财新生态

2018年是中国资管市场的变革和重塑之年。中国资管市场在经历了数年的快速增长之后，诸如影子银行、刚性兑付、资金池等行业问题和风险也逐渐暴露。

为防范化解金融风险，2018年中国资管市场迎来巨变，《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（简称“资管新规”）及其配套细则的相继出台，为资管市场建立了全新的秩序和规则，护航中国资管行业健康持续发展。

在“资管新规”影响下，各个细分资管市场在调整中砥砺前行。以下重点介绍“银行理财”。

银行理财 规模和结构双双调整 理财子公司蓄势待发

1.市场总规模略有下降

普益标准数据显示，截至2018年年底，银行理财规模约为28.97万亿，较年初的29.54万亿略有下降。另据融360监测数据，2018年12月，各银行机构共发行理财产品1110只，相对于1月份降低24.14%。

2.产品收益率方面连续十一个月下跌，推动“二手理财市场”升温

全年平均最高收益率出现在2月份，为4.91%。2月份以来收益率持续下跌至12月份的4.40%，11个月下跌51个BP。

同时理财收益率在短期内迅速下降，推动了“二手理财市场”升温，包括建设银行、招商银行、中信银行在内的十余家股份制银行都推出了理财转让业务。

3.保本理财逐渐退出市场，净值型产品发行数量激增

在资管新规打破刚兑，回归净值化管理的政策指引下，许多银行在2018年开始全面转型，按照监管要求缩减保本理财规模，并尝试理财产品的净值化管理。

融360数据显示，2018年银行保本理财规模占比持续走低，由1月份的35.53%降低到12月份的26.17%，累计降低9.36个百分点；净值型产品的发现量则持续大幅增长，2018年12月各商业银行累计发行净值型理财产品508款，几乎是上半年发行量的总和。

4.银行理财子公司蓄势待发

自2018年4月“资管新规”明确要求“主营业务不包括资产管理业务的金融机构应当设立具有独立法人地位的资产管理子公司开展资产管理业务”以来，多家商业银行陆续公告或披露了拟设立理财子公司或资管子公司的规划。

前瞻展望 “资管新规”影响延续 “数字科技”促进理财

1.市场在过渡调整中不断规范

在“资管新规”的持续影响下，可以预期在2018年银行理财市场上的表现出的，保本理财持续退出市场、产品逐渐转型净值化管理、刚性兑付被持续打破、机构着力发展资产主动管理能力等市场特征将在2019年延续。这一系列调整可能在短期内带来资产管理市场的市场和规模波动，但长期看将引导市场在过渡调整中逐步走向规范发展。

2.银行理财子公司或将迎发展元年

受2018年《银行理财子公司管理办法》的政策影响，在各大商业银行积极申请设立银行理财子公司。与此同时，银保监会也在积极稳妥的推进理财子公司的审批工作，2018年年底至2019年2月，短短两个多月时间内，先后分三批批准了五大商业银行设立理财子公司的申请。

按照《银行理财子公司管理办法》规定，银行理财子公司设立需要经过筹建申请、筹建审批（4个月内）、筹建期（6个月）、开业申请、开业审批（2个月内）、领取营业执照、开业（6个月内）等几个关键步骤。目前，五大行的理财子公司均已进入筹备期，2019年有望迎来理财子公司的发展元年。

3.智能投顾让理财服务普惠大众

智能投顾（Robo Advisors）最早兴起于美国，美国金融业管理局（FINRA）将智能投顾定义为数字化投资的一种，即利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，根据投资者的风险承受水平、财务状况、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，运用一系列智能算法，投资组合优化等理论模型，为用户提供智能化和自动化的资产配置建议。

智能投顾相较于传统投资顾问服务的主要优势体现在以下四个方面：

一是低门槛，可以让低净值客户享受专业的理财顾问服务；

二是高效率，运用数字化手段提高各个流程的服务效率；

三是理性决策，帮助投资者克服“追涨杀跌”的不理性投资行为；

四是分散资产：帮助“小资产”实现“大配置”。

2015年随着中国互联网金融概念的火爆，该概念被译为“智能投顾”引入中国。当前智能投顾在中国还处于发展的初级阶段，但前景广阔。

2018年4月发布的“资管新规”首次将智能投顾作为一种“运用人工智能技术开展投资顾问的业务”纳入监管框架，为智能投顾在中国的发展带来更多的想象空间。

4.资管科技推动行业形成“智能资管”生态

随着“资管新规”的不断落地实施，市场对资管机构的主动投资能力提出更高的要求，利用数字化手段实现投资的智能化将成为未来资管行业发展的重要趋势之一。

资管科技即运用大数据、人工智能等先进的数字科技技术全方位助力机构投资者提高自身的产品设计能力、销售交易能力、资产管理能力和风险评估能力，解决行业痛点，实现降本增效。

资管科技作为金融科技应用买入深水区的重要标志，将进一步提升资管行业的智能化运营水平，推动行业形成“智能资管”生态。

文章来源：亿欧智库

财富管理平台为何上线保险服务？AI+多账户系统聚焦中产市场空白

2019年6月20日，理财魔方在京举行产品发布及品牌升级活动，活动现场理财魔方创始人兼CEO袁雨来宣布，正式推出智能保险服务——保险魔方；同时，公司品牌定位升级为“智能财富管家“。袁雨来表示，近几年，“智能投顾”一词在国内兴起，理财魔方由此也被贴上了这一标签。但其实，智能投顾并不是一个行业，而是一种职业，财富管理才是一个行业；正如医生是一种职业，医疗才是行业。

在此基础上理解，“智能投顾”实际是“财富管理”具体实施的一种工作表现，而作为管理标的的“财富”则涵盖多种类型。这也是理财魔方此次品牌升级的题中之意，加上新推出的智能保险服务，理财魔方将为用户提供多账户配置财富的服务，包括：活期现金账户、稳健理财账户、长期投资账户，以及保险保障账户。

配置不同周期的账户源于用户的现实需求，例如，用户在日常消费中想实现便捷支付与资金收益的组合，与之对应的便是活期现金账户；对于教育、养老等长期需求，稳健理财账户的配置结构则更为匹配；如果是为了预防大病重疾引起的财务危机，则对应保险保障账户的功能。多账户财富管理系统的背后是对用户需求的挖掘与满足，其逻辑是：以用户为中心，产品与服务旨在解决核心问题。

在袁雨来看来，无论是新上线的“保险魔方”，还是其他账户提供的财管服务，“用户中心论”和“行业改造以提升服务能力与效率为基点”便是需要围绕的核心。以保险业为例，当前，我国社会的许多阶层都会面临“因病致贫”的现实困境，以“用户中心论”的角度思考，第三方保险平台应注重保障型保险的上线与推荐。于是可以看到，在当前火热的保险中介市场上，“重疾险”“互助险”“大病救助险”等产品方兴未艾，蚂蚁金服、腾讯等互联网巨头纷纷抢滩布局；水滴等互联网保险科技公司纷纷升级第三方保险中介平台、保险商城，或自营相关保险产品。

而以“提升服务能力和效率改造行业”的视角看，目前保险业存在产品过度覆盖、佣金导向、服务流程依赖人工等痛点，以AI为代表的科技能够赋能业务改造，提升服务水平，提高流程效率；于是，“保险科技”成为近段时间的热词，许多保险平台也借此吸引到了资本的青睐。

与众不同的是，在业界纷纷蹭“科技”热点之时，袁雨来却表示：“理财魔方未来不是要做‘金融科技公司’，而是‘科技金融机构’。”前者强调的重点在于技术，而后者则更侧重金融业务，强调技术在业务中的应用。

从背景来看，理财魔方的技术基因相当明显，创始人袁雨来系清华大学计算机系的博士，曾供职于英特尔中国研究院和百度，是大数据和AI领域的专家。但是，他却强调，理财魔方在与银行等金融机构合作时，输出的是业务解决方案，而非技术解决方案。

这样的业务定位或许来自理财魔方对自身优势的认知，及其业务目标的设定。

“金融科技赋能银行业务”，这句话在近期被市场各方主体反复提及。技术与业务的结合并非简单的加法，而是更像一种融合。无论是金融科技公司，还是银行自身，要想真正实现赋能，就必须既掌握技术，又理解业务。在普遍的认识中，银行是懂业务的一方，也因此市场对银行系金融科技子公司寄予厚望，认为其有效融合了业务与技术。不过，袁雨来认为，银行并不是所有业务领域都擅长，“小公司”可以切入“大银行”的细分领域，建立自己的优势和壁垒。理财魔方在总结公司2018年的成绩时便是：高筑墙，广积粮。

值得注意的是，一向以to C业务为主的理财魔方在2018年开始与机构合作，其中，浦发银行和平安银行两家全国性股份行在一众合作伙伴中尤为显眼。据了解，理财魔方与两家银行基于“乐高模式”进行合作，理财魔方输出的业务解决方案作为一个模块内嵌于银行业务系统之中，在该模式下，银行能很快适配，较短时间内便可以运行业务。袁雨来向亿欧金融表示，合作的业务属浮动收益的财富管理领域。银行出于成本、风险等因素考虑，一直以固定收益的资管业务见长，浮动收益的业务正是其不擅长的细分领域，而这便是袁雨来认为的“小公司”的机会。

谈及为何会与浦发银行、平安银行这两家银行合作，袁雨来向亿欧金融表示，一是这两家银行都是全国性的股份制银行，体量大；二是因为这两家银行都在发力零售业务，这与理财魔方的目标定位契合，理财魔方实际上是要做B2B2C。

“银行更懂业务，但我们更懂用户。”袁雨来如是说，“我们与机构合作，服务的实际上是机构的客户，帮助银行等机构触达客户、理解客户。”可以推测，理财魔方此举或许有着更长远的商业考量。“触达客户的客户”是目前讨论to B和to C业务边界泛化的一个热点，但其实这一模式的根本仍在于to C。这便不难理解，理财魔方为何会看重发力零售业务的浦发和平安。

仔细观察理财魔方的产品便可以发现，其在技术优势的基础上对标了很多银行业务条线。例如，在其“VIP服务”中有一项“家庭全生命周期理财规划”，从性质上讲，便是比照银行的“私人银行”业务。某种程度上，这便于其理解银行业务，同时助力业务解决方案的输出。

袁雨来将我国财富管理的历史划分为三个阶段：

青铜时代（2004-2013），以非标资产占垄断地位，同时线下的理财销售快速爆发；

白银时代（2014-2019），标准化资产迅速崛起，移动互联网理财快速发展；

黄金时代（2020-），标准化资产将占主流，AI等科技将深刻改变行业格局。

他预计，我国财富管理市场的黄金时代已来，而AI将是其中的核心因素。

在袁雨来所说的青铜时代，恰是银行中间业务粗放膨胀的时期，以非标资产为主的理财业务为银行带去丰厚的非息收入。而在当前的白银时代，宏观层面，供给侧结构性改革强调发展的“质量”，“资管新规”等政策恰恰针对“非标资产”“刚性兑付”等问题；微观层面，移动互联技术深刻改变用户消费习惯与观念，互联网理财挤占了银行理财的市场。在过去，出于成本考量与粗放经营的模式，针对中产阶级的理财产品没能充分满足这一群体的需求，市场存在空白。袁雨来给出一组数据，我国中产阶级人口占比约11%，财富管理需求年均增长8%，我国财富管理收入可达到AUM的1.5%至2%，这将是一个30万亿的市场。

同时，他认为，技术赋能带来的“降本增效”将填补这一空白，我国财富管理的市场也不再是“遍地开花”，而是“强者愈强”，中小资管机构或被大型机构并购。在他看来，金融市场分为三层：第一层主要是二级证券市场、债券市场等；第二层是产品层，包括各种理财产品、保险、基金、信托等；第三层便是财富管理。他做了一个形象的比喻，产品层就像是“药厂”，生产各种药品，而财富管理层便是“医院”，针对不同病人出具定制化的处方。因此，他认为，银行成立理财子公司对其是利好消息，可以使用的“药品”更多了。AI等科技则能够帮助其在出具“处方”时更科学，即资产配置的潜在收益更稳定、更合理。

理财魔方金融合伙人马永谙指出，我国投资市场的一大矛盾点就是，得益于资本市场的迅速发展，以公募基金为代表的投资标的收益率正向增长，但投资者普遍亏损。对此，马永谙认为，投资者亏损的表象是追涨杀跌，但本质是最大回撤击碎了心理底线。而机器不会受情绪影响，所做的只是在算法下找出投资的最优解。他举了一个体现机器算法前瞻性的例子，理财魔方的长期投资账户投资于包括A股、港股、美股、黄金、债券等多种标的，其中算法得出的结果是在2018年2月份斩仓A股，是年12月份加仓。回看A股市场，这一投资策略的成功性得到印证。马永谙表示，目前理财魔方账户的投资正在打通私募和海外资产。

如何理解AI改造财富管理行业格局，袁雨来的一句话或许揭示了本质：“理财的核心问题就是风险定价，而我们做的就是通过AI把不同的风险适配给对应的人。”

文章来源：亿欧智库

银行智能投顾，你用了吗？

国内智能投顾最早由互联网巨头发起，仍处于早期阶段，但市场空间巨大。有预测称，2020年中国智能投顾行业的资产管理规模将达5.22万亿元。那么，越来越多商业银行推出智能投顾服务，对客户吸引力何在？不足之处又在哪里？

　　门槛低，成本高于国外

　　据介绍，智能投顾(Robo－Advi－sor)是利用大数据分析、量化模型及算法，根据投资者的个人预期收益和风险偏好，提供相匹配的资产组合建议，并自动完成投资交易过程，再根据市场变化动态调整，让组合始终处于最优状态的财富管理服务。其服务流程包括:客户分析、构建投资组合、自动执行交易、动态调整组合、投资组合分析。

　　某商业银行工作人员刘莹表示，传统投顾一般是指投资顾问通过与客户充分沟通，判断其风险偏好水平，定制最优的理财配置方案。但受各家银行考核压力的销售导向，难以很好匹配用户的风险偏好，且个人客户一对一的投资顾问咨询费昂贵，主要为高净值人群提供保值、增值、传承、公益慈善等一系列财富管理咨询服务。中产及以下大众人群很难享受专业化、定制化的投资咨询服务。

　　智能投顾则降低了投资服务门槛，主要为中产及大众客户提供服务。刘莹指出:“互联网金融平台普惠、共享的特点，吸引众多中小投融资主体，基于互联网提供服务的智能投顾可根据客户以问卷等形式反馈的信息进行风险偏好判断，然后计算机后台利用算法自动计算出满足条件的投资组合，在全球范围内实现资产配置，本质上讲节约专业投顾的人力成本，且可更高效、便捷、廉价地为中低净值客户提供投资理财、资产配置等服务，投资门槛也明显低于传统投顾。”刘莹介绍，传统专业投资顾问的门槛在百万元以上，而私人银行理财起点多为600万元以上；智能投顾平台对客户的最低投资金额要求都很低，有的甚至实现零门槛。

　　刘莹同时指出，智能投顾的服务流程较简便，全流程均可在互联网上实现，相对标准和便捷，一般只需几个步骤，短短几分钟就可完成。

　　刘莹指出，相比人工投资顾问，智能投顾收取更低的费用。“传统投资顾问由专业人士担任，主要针对高净值人群，由于人力成本高，传统投资顾问的管理费普遍高于1%，且边际成本下降不明显。但基于计算机算法辅助的智能投顾，管理费普遍在0.25%－0.5%之间，边际成本随客户增多而下降，边际效应明显。”

　　但刘莹强调，我国智能投顾还难以降低交易成本。“欧美等国的智能投顾有一个很重要的优势，其成本大幅低于同等水平的传统投顾服务。我国当前市场上正常的智能投顾均以公募基金为资产标的，通常其认购、赎回、托管成本和管理费用综合达1%－2%，是国外智能投顾的2－4倍。”

　　机器为主，人工辅助

　　工商银行城市金融研究所分析师王雅娟指出，中国智能投顾市场已发展出多种投顾模式，有的专做国内基金组合，有的投资海外ETF(交易型开放式指数基金)，有的投资股票组合，有的投资P2P、理财、基金等产品组合，有的专做策略出售者和策略购买者之间的C2C平台。商业银行智能投顾的主流模式是第一种。

　　国内银行较早推出智能投顾的是浦发银行(600000,股吧)和招商银行(600036,股吧)。据介绍，招行“摩羯智投”是运用机器学习算法，融入招行十多年财富管理实践及基金研究经验，在此基础上构建以公募基金为基础、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标—收益”要求构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务。摩羯智投包含目标风险确定、组合构建、一键购买、风险预警、调仓提示、一键优化、售后服务报告等，涉及基金投资的售前、售中、售后全流程服务环节。同时，摩羯智投有较完善的售后服务:会实时进行全球市场扫描，根据最新市场状况计算最优组合比例，若客户所持组合偏离最优状态，将提供动态的基金组合调整建议，客户认可后，即可自主进行一键优化。

　　浦发银行的“浦发极客智投”(原“财智机器人”)，集投前分析诊断、投中智能交易、投后跟踪提醒为一体。其以零售客群8000多个数据标签的客户视图为依托，通过大数据分析和智能算法结果，了解和检视用户既往的资产及收益情况，根据用户风险承受能力、资产状况、期限偏好等维度分析，进行个性化的跨种类财富产品推荐。用户在此基础上，还可自主选择修改，一键购买以优化整体资产配置。除了资产、交易、风险偏好等数据外，用户的浏览、点击等行为足迹数据也将被纳入智能算法，形成用户分析、策略制定、产品遴选、交易执行、账户持续跟踪再分析的闭环式智能投顾服务。

　　交行金融研究中心高级研究员何飞、首席宏观分析师唐建伟在一篇文章中比较了招行和浦发智能投顾的资产池差异:“招行"摩羯智投"以公募基金做资产标的，主要基于两点考虑。一方面，公募基金具有"穿透面广、标准化程度高、认购起点低、流动性好"等优点。另一方面，招行是目前国内排名靠前的基金销售和资产托管机构，积累多年基金经理个人行为数据库。这预示着"摩羯智投"未来将着重围绕"基金配置优化"这一目标升级。与之不同，浦发"财智机器人"以基金、银行理财、贵金属等作为标的资产，种类较丰富，但同时面临更大挑战。除此以外，大类资产配置的复杂性预示"财智机器人"未来需要加强风险防范。”

　　有专家指出，在投资品类方面，国外智能投顾主要投资标的为低成本的ETF，以及全球各个地区债券资产，包括很多另类投资资产，以真正达到立体化智能资管的效果。而国内证券市场发展时间较短，可投资产品类别有限，ETF的规模、种类和多样性难与美国等较成熟市场相比，不能有效分散风险。

　　何飞、唐建伟另外指出，当前，商业银行在进行KYP(了解你的产品)时，更多采用机械方式提前配置投资组合，尚无法对影响资产收益的不同因素进行具体分析，即无法实现实时调仓目标。

　　招行认为，在中国，由于市场的有效性不同及国内指数基金的多样性不足，智能投顾更适合采用主动管理型基金为主要配置标的。在中国要做好智能投顾，既需发挥机器在数据处理和模型进化方面的优势，也需发挥人在构建非结构化数据库方面的经验，更需人与机器深度融合。因此，摩羯智投并非完全依赖机器，而是人与机器的智能融合方式。

　　“人工智能不一定是全机器化操作，而应是人与机器服务的有机结合。”王雅娟指出，“根据资管新规要求，金融机构在必要时应采取人工干预措施，强制调整或者终止智能投顾业务。事实上，无论风险管控环节还是营销服务环节，银行都应充分发挥"人"的优势，将人工智能与自然人服务相结合。”

　　据了解，浦发极客智投依托浦发智能App的人机交互能力，构建“智能应答、在线专家、理财经理”三位一体的在线服务体系，提升用户服务效率和体验。

文章来源：上海金融报

人工智能时代，把钱交给机器打理，这事靠谱吗？

咨询公司Opimas发布的报告《人工智能之于资本市场：下一场运营革命》显示，到2025年，华尔街将有23万个金融工作岗位消失，人工智能技术（AI）将抢走这些金融从业者的饭碗。根据测算，具体消失的职位分布如下：

从图中可以看到，资产管理从业人员的替代程度最高。

在未来，越来越多的资管行业者、基金经理将被计算机以及AI所取代。智能投资的先驱——西蒙斯和他的量化基金——大奖章基金的成功，也让越来越多的程序员成为了国内外资管行业名副其实的“侵略者”。

今天这篇文章，我们来探讨一下AI在投资领域有哪些落地场景和特点。充分了解这些应用场景，我们才能更放心地把钱交给机器打理。

高频交易

最初让投资者们感受到计算机威胁的是称作“高频交易”的投资工具。

高频交易的最大特点就是：快。天下武功唯快不破。高频交易技术利用高性能计算机自动下单，其毫秒甚至微秒级别的速度远超人类交易员。诸多人工智能算法（如SVM模型、神经网络等）也进一步用在高频交易中，判断极短时间内市场的多空趋势，进而领先人类一步寻求获利。这种技术目前多用在一些以日内回转以及对冲策略为主的私募产品中。

如果真有上面说的这么神奇，那我们搭建一台载有人工智能算法的高频交易机器，不就可以躺着赚钱了吗？然而，事实也许并非如此。

高频交易最可怕的地方就在于，它的“快”将人们对短期高收益的贪婪放大了数倍。市场在一个窗口期内是接近零和博弈的状态，那么当所有高频交易算法以及市场交易者都向一个方向预期的时候，市场的平衡就会被打破。随后发生的事情就是崩溃、踩踏、一地鸡毛。2015年股灾期间，俄罗斯的伊世顿公司借助股指期货的高频交易，先是积极做多，随后恶意做空，非法获利近百亿元。而贪婪的结局就是那一年刻骨铭心的股灾，除了参与者被依法处理以外，还有无数投资者的资产一夜蒸发的悲凉。

需要指出的是，高频交易以及搭载在其上的人工智能算法并非负面的东西，使它们变得可怕的是背后贪婪的人。高频交易如果利用得当，至少可以起到以下两个正面效果。

（1）缩短信息时间差。很多对冲基金包括全天候理财产品需要配置全球资产。然而，由于时差的缘故，往往造成信息不对称、消息获取不及时的问题。一个突发消息不能立马反应，就会造成投资组合的市值损失。通过高频交易及相关AI算法，在很小的时间段内捕捉全球市场的资讯以及走势、识别多空以及影响，就可以立马进行交易以避免投资者损失，甚至抓住转瞬即逝的套利机会。

（2）优化市场流动性。目前，高盛等大型投行和经纪商开始利用高频交易算法参与做市，以增加市场流动性，平滑因流动性缺失造成的价格失真。这有效地推动了市场向更加平稳和理性的方向发展。据高盛公开资料显示：90年代，高盛有500人在为股票做市，而现在只剩下不到10人。取代人工交易员的，是做市效果更好的高频交易算法。

指数跟踪

高频交易需要我们对市场、资产以及交易时机十分了解，这些需要很多专业知识。作为普通投资者，我们可以选择AI技术在投资领域的另一个落地场景——指数基金。

指数基金投资的是对应指数的成分股，通过跟踪这些成分股的走势完成投资交易。因此，指数基金的走势和对应指数有着绝对的相关性。被动跟踪指数的过程，完全可以交给AI来做。目前市场上大多数指数基金都是通过机器来自动化交易的。

不过，很多投资者不屑于选择指数基金，原因主要有2个：

（1）指数基金收益低：因为指数基金购买一篮子股票，那么好的坏的都买进来了，最终的收益也被这些坏股票拖累了。

（2）无法避免市场波动：指数基金傻瓜式地跟随着指数的波动进行被动买卖。指数上涨的时候基金涨，指数下跌的时候基金也不落下。

殊不知，上面这两个所谓的“缺点”正好衬托了指数基金的三个优势：

（1）费用低廉：跟踪指数不需要基金经理的主动管理，他们只需要跟随市场被动买卖成分股就行。目前大部分指数基金也都是通过计算机来管理的。这些特点大大降低了人力成本，直接的影响是，产品端的指数基金标的具有相当低廉的管理费用。目前国内市场上主流的指数基金管理费率大约在0.5%-1%之间，而主动式管理基金费率通常在1.5%以上。

（2）风险较小：因为指数基金购买的是一篮子股票，那么风险也就被分散了。虽然一篮子股票里包含了一些业绩不佳的股票，但是我们普遍认为的好股票也存在着普通投资者无法捕捉的风险。就在上个月，医药领域市值最大的康美药业因突发因素连续跌停，市值近乎跌去一半，上万投资者的资金被套在里面。而指数基金不存在跌停的风险，它们将风险分散化，在极端行情中能够减少损失。同时，市场波动的风险也可以通过定期定投的策略来降低。

（3）收益稳健：只要人们相信经济是向更好的方向发展，指数基金长期来看都是震荡上行的。十年前，沃伦·巴菲特在Longbet.org网站上立下一个赌约：自2008年1月1日开始的十年期限中，追踪标普500的指数基金，其回报表现会打败各类主动管理的对冲基金。这个赌约已在今年到期，那么结果如何呢？我们看下面这张统计图：

由上图可见，标普500指数基金以其超120%的十年累计回报击败了所有主动式基金。这些主动式基金的管理者们，凭借自己“聪明”的大脑和“丰富”的学识，预测着每一次上涨和下跌，最后反而因为看不清大势，而成绩平平。加上高额的基金管理费，投资者的最终收益乏善可陈。

因此，对于投资者，指数基金不失为较好的选择。把钱交给管理指数基金的AI，或许更让人放心。

智能投顾

进行指数基金投资，仍需要我们进行合适基金的挑选。如果我们连这一步都懒得做，那么可以选择智能投顾类产品。

智能投顾是利用人工智能技术落地的更加综合全面的场景。

业务方面，高频交易和指数追踪技术更多地集中在资产管理的上游阶段，即资产配置和投资交易。智能投顾在兼顾这两个方面的同时，甚至还覆盖了下游阶段，包括品牌销售、通道构建以及客户维护。

技术方面，智能投顾除了采用经典的组合模型、机器学习、深度学习算法，还涉及了诸多其它技术，如自然语言处理、知识图谱、语音处理以及智能营销方面的核心技术。

智能投顾的行业规模在迅速发展。作为该行业鼻祖的资管公司Wealthfront，其资产管理规模截至今年上半年已超过100亿美元。咨询公司A.T. Kearney预测，美国智能投顾行业的资产管理规模在2020年将增长至2.2万亿美元，年复合增长率将超50%。

这两年，国内更是将智能投顾产品推向了风口。2016年，广发证券推出了首个智能投顾服务。随后，招商银行作为首家银行机构推出摩羯智投产品。紧接着，第三方机构如蚂蚁金服、苏宁金融、金融界等互联网平台开始介入。根据易观发布的2017年《人工智能理财市场专题分析》报告预测，到2020年，中国人工智能理财规模将达5.22万亿元，占整个资管行业规模5%以上。

虽然未来很美好，但在当下，我国国内的智投产品面临着三个困局：

（1）收益低。据金融界发布的《中国智能投顾行业月度报告》显示，2018年国内智能投顾产品平均收益率无法达到4%，甚至呈现负数。当然，今年由于国际局势变化有一定客观因素，更多原因在于智能投顾的投资模型发挥不出优势。目前，智能投顾在交易端普遍选用资产组合模型（如马克维茨、威廉夏普等提出MPT理论、B-L模型等）。一般，这些模型需要跟踪规模大且流动性好的场内ETF基金。然而，目前国内的场内ETF品种较少，并且大多数行业基金流动性较差，这些阻碍着人工智能技术发挥优势。

（2）费率高。由于资管行业发展的诸多历史原因，国内资管行业的大量从业人员堆积在下游销售阶段，而上游投研端普遍投入较少。因此，销售环节分摊的成本就将人工智能的优势摊薄了。最后的结果是，高佣金高服务费使得产品失去了竞争力。

（3）监管严。2016年和2017年，智能投顾如雨后春笋般在大江南北冒将出来，这其中有不少是互金平台和P2P平台在强监管下打着AI的旗号掩盖自己打擦边球的行径。这给“智能投顾”这个名词罩上了一层阴影，不少知名的智投平台也面临着合规的风险。这在一定程度上阻碍了智能投顾产品和技术的快速推广。

以上三个困局，正是行业突破的关键。根据东方财富Choice数据，10月份，国家队、券商、险资救市的资金，有近百亿流入了各类型的ETF，而并非直接购买个股。诸多大型券商也推出了多种类型的ETF产品，相信规模和流动性随着发展一定会提上去。这将为智能投顾的核心技术奠定基础。

费率方面，很多金融科技团队在销售端推出了智能营销机器人，很多智能客服平台也分担了营销流量，这为降低人力成本提供了技术支持，也将直接降低终端智投产品费用。

监管方面，随着监管政策逐步健全和完善，越来越多成熟的智能投顾技术和产品将脱颖而出，并把该领域引导向更合理的发展轨道。

总结

综上可见，在投资领域，人工智能是一把双刃剑，它既可以服务我们，也可以给我们带来危害。所有的原因在于背后使用它的人。对于大多数投资者而言，我们给出如下建议：

（1）高频交易的技术门槛和专业门槛较高，不建议普通投资者参与。

（2）跟踪指数类的投资产品（如指数基金）是普通投资者较好的选择，这主要缘于它的三个突出优势：风险低、费用低且收益稳健。

（3）智能投顾仍处于发展初期，很多基础设施（如场内ETF）和监管政策还不健全，行业人员结构也需调整。因此，目前建议以观察和开放的心态来看待市场上五花八门的智投产品。但是智能投顾是AI和资管结合的最好方向，也是未来资管发展的大趋势。让我们拭目以待吧！

文章来源：亿欧智库

银行系智能投顾大比拼：未来，谁主沉浮？

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（下称《规划》），提出到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，将中国建设成为世界主要人工智能创新中心。《规划》的发布，正式将人工智能的发展上升到国家战略层面。伴随着传统金融机构的转型升级，国家鼓励在金融业务中应用智能技术。智能投顾便是人工智能与金融行业结合而产生的核心应用。

智能投顾（Robo-Advisor），又称机器人投顾，埃森哲在《智能投顾在中国》中指出“智能投顾就是基于投资者的投资需求和风险偏好，为其提供数字化、自动化、智能化的财富管理服务。 ”

随着智能投顾浪潮涌动，券商、银行、互联网公司等纷纷布局智能投顾产品。其中，银行系智能投顾有着天然优势：

第一，掌握大量用户数据，可以更精准地完成用户画像；

第二，拥有众多存量客户，产品推广更为高效便捷；

第三，基于银行财富管理经验，拥有银行信用背书，更易获得用户信任。

然而，各银行系智能投顾产品的投资标的、投资策略、风险水平等都不尽相同，对普通投资者而言，深入了解并选择适合自己的智能投顾产品成为了一大难题。

在我国众多的银行中，招商银行最早推出了智能投顾产品“摩羯智投”。此外，国有六大行中，中国工商银行和中国银行较早推出智能投顾产品“AI投”和“中银慧投”，并形成了一定的规模。本文选取这三家银行的智能投顾产品进行对比分析，以期为普通投资者选择银行系智能投顾产品提供参考，并为未来各银行推出或完善智能投顾产品提供建议。

产品对比分析

从上线时间来看，摩羯智投推出的时间最早，比AI投甚至其他六大行的智能投顾产品都早了一年的时间。利用这段时间，招商银行进行了许多探索并积累了大量的早期客户，这也为摩羯智投至今仍处于银行系智能投顾中的领跑地位奠定了基础。

从投资标的来看，三款智能投顾产品涵盖的基金类型较为相似，其中AI投包含的基金类型更为丰富。从风险测评来看，三款产品的测评过程都存在很大程度的主观性。摩羯智投和AI投在风险偏好方面完全由用户自行选择，随意性强，在用户画像这一重要环节基本未能体现“智能”的应用。中银慧投相对较好，采用问卷形式进行评估，在一定程度上降低了随意性，但用户的主观选择仍会对测评结果造成较大影响。

从风险等级划分来看，摩羯智投的风险等级划分较为细致，分为了10级。但其对客户依然进行大类划分，千人千面的评估分级仍难践行。同时，摩羯智投的基金组合设置更为丰富。在投资期限划分上，三者相同，但在调仓策略上，三者都采用“黑盒策略”，使得用户难以明晰资产组合推荐和系统调仓逻辑，进而导致用户体验较差。

从起投金额和追加金额来看，AI投和中银慧投较低，特别是AI投的追加金额限制低至1千元。此外，在申购费率方面，AI投和中银慧投优惠力度较大。由此看来，AI投和中银慧投更为适合用于理财的闲置资金较少或希望尝试使用智能投顾的普通投资者。

存在的问题

1、风险测评过程依赖主观选择，随意性强。在风险测评环节，智能投顾产品多依据用户直接选择进行判断；问卷形式的评估在一定程度上引入了“智能化”，但用户的主观选择依然起主导作用。用户可能存在对自己相关情况认识不清等问题，进而导致风险测评结果与自身实际风险偏好相差较大。

2、风险等级划分粗略，用户需求难以保证。三款智能投顾产品中风险等级划分较为细致的摩羯智投也仅进行了10级的划分，笼统的分级很难真正描述用户的风险等级情况。同一等级内的用户的风险承受情况很难相同，甚至可能依然存在较大差异，因而难以真正展示出用户的风险承受能力。

3、投资组合数量相对较少，用户选择余地小。摩羯智投是三款产品中组合设置较为丰富的，目前已设立了30个组合，但按照10个风险等级划分后，每个风险等级内也仅有3个组合可以选择，用户的选择空间非常有限。

4、调仓策略采用“黑盒策略”，用户难以信任平台。黑盒策略下，用户难以了解调仓逻辑，系统的一切变动都是基于用户初始填写或提供的资料。在此情况下，用户难以信任平台，更难以放心地将资金投资于平台的产品。此外，由于调仓依据的初始资料具有很强的主观性，后续的资产配置也难以真正根据用户需求进行动态化的推荐和调整。

5、投资门槛依旧颇高，部分投资者或望而却步。当前，AI投和中银慧投的起投金额均为1万元，但对闲置资金较少或希望尝试智能投顾的普通投资者而言，该门槛仍然过高，或将依旧导致大量长尾客户的流失。

未来发展建议

1、增强风险测评环节的客观性，推动投资组合推荐向“千人千面”发展。风险测评是用户画像的重要环节，也是平台为用户推荐投资组合的重要依据。在风险测评中加强对用户相关信息和投资数据的调用，减少用户的主观随意操作，可以提高所推荐的投资组合与用户的匹配度，进一步提高用户的使用体验，增强用户黏性。

2、放开风险等级划分，实现用户可承受风险范围内的收益最大化。用户在使用智能投顾时，其本质上仍在追求尽可能高的收益，因而可能面临更高的风险。相对固定的风险等级难以真正刻画用户的风险承受能力，也难以真正对用户进行个性化评估。各智能投顾产品要逐步细化并尽可能地放开风险等级划分，实现向动态化、个性化的风险等级评价转变，促进风险收益情况与用户的匹配。

3、丰富基金产品种类和投资组合设置。基金产品种类方面，适当配置更多的净值型产品，如ETF等指数型基金。这类基金运作透明、成本低廉、风险分散，可以满足大类资产配置的需要。投资组合设置方面，在相应风险等级内引入更多的投资组合，让用户拥有更多的选择。

4、促进调仓策略由“黑盒策略”向“白盒策略”转变。黑盒策略下，用户难以了解调仓逻辑，难以放心地使用平台进行投资，后续资产配置也难以根据用户需求进行调整。银行要促进智能投顾调仓策略向白盒策略转变，让用户知晓投资组合背后交易策略的触发规则与特色，方便投资者根据自己的需求进行选择。

5、降低投资门槛，推动智能投顾普惠化发展。各智能投顾产品仍有一定的门槛，尚需拓展更多的长尾客户。银行要推进智能投顾的普惠化进程，让更多用户享受到智能投顾浪潮的福利。

结语

银行系智能投顾的发展在中国刚刚迈入起步阶段，未来还有很长的路要走。

普通投资者在选择银行智能投顾产品时，要从多维度做好衡量，选择最适合自身需求的产品。银行在完善智能投顾系统和产品的同时，也要做好现有用户的运营，增强用户黏性，切实促进智能投顾的可持续发展。

文章来源：亿欧智库

智能投顾的优势有哪些 为什么说大多数投资者缺乏正确的投资理念

智能投顾的优势有哪些？为什么说大多数投资者缺乏正确的投资理念？

有小伙伴疑惑，究竟智能投顾的优势有哪些？

其实智能投顾的优势是可以做最优资产配置、战胜人性弱点、快速提供方案、降低服务门槛、降低交易成本等方面。在这些优势面前，就意味着投资者所面临的是一个普惠的方案，追求的贝塔收益而不是阿尔法收益。

所谓智能投顾的“投”指的是运用量化算法，通过资产配置获得市场系统性收益。

市场对“投”存有一个误区，认为一群特别牛的团队搞出一个特别牛的算法就能把智能投顾做成。其实“投”本质上是追求“贝塔”的能力，也就是获得系统性收益的能力，而不是追求阿尔法超额收益，超额收益注定是小众的，小众是不能普惠的。

目前智能投顾业务在国内可以说仍处于起步阶段，目前国内投资者的资产配置理念相对薄弱，大多数投资者缺乏长期投资的理念，有待通过持续的投资者教育进行引导。

目前不少投资者普遍对财富管理的预期有三个特征：高收益、期限短、无风险。过去二十年中国经济的高速增长让不少投资者非常幸运地享受了此类红利，但不能将这理解为常态。

中国理财市场面临着理财观念和行为方式的重构，从金融常识和风险收益对等最基本逻辑来讲，“高收益、期限短、无风险”的产品是难以存在的，投资者需要在理财价值观上慢慢接受这一事实。

此外，智能投顾在国内发展也有一些劣势，比如美国市场有近1800只ETF，产品种类繁多；而沪深两市上市ETF合计数量不过130只左右，且大多属于传统股票指数型ETF，而债券型ETF、商品型ETF等数量有限。

目前国内资产进行海外投资仍然有监管要求，不能真正覆盖各个大类资产，难以达到分散风险的目的。

更重要的是，有些平台仅仅涉及自家基金或者一部分基金，可能覆盖度有限，投资者也可以关注下其组合业绩是否具有吸引力，选择投资实力强悍的品种。

另外有些平台在基金调仓等方面不能及时降低费用，也可能存在实际费用较高的问题。

总结，智能投顾在国内仍处于初级阶段，但确实是未来的一个大方向，投资者可以密切跟踪。

文章来源：智投新闻网

中国智能投顾的信心来自哪里

中国智能投顾发展可以用“起个大早，赶个晚集”来描述。资料显示，中国智能投顾从2004年已经起步，而自2015年以来徘徊不前。美国智能投顾2010年起步，至今发展如火如荼。

中国智能投顾徘徊不前的原因何在？有金融市场大环境的影响，也有投资者利用现代科技意识不强，更有智能投顾一直在浅水区蹚水而不敢到深水区游泳的情况。

中国金融市场大环境规范和市场化空间都很大。特别是彻底市场化空间巨大。一个国家的市场最忌讳搞成一个市场不市场、计划不计划的四不像局面。这种状况将彻底扭曲市场，扭曲市场信息传递的真实性、时效性。这个时候，投资者将无所适从。按照市场机制分析投资决策，还是按照计划与干预信号决策，都会失误。

智能投顾对完善市场机制依赖程度非常高。从智能投顾的流程来看，一般分为六个步骤：信息收集、投资者分析、大类资产配置、投资组合分析与选择、交易执行、资产再平衡。如果针对的是美国市场，通常还会多出一个“税收规划”板块。这些都是智能化操作，都应该是以大数据为前提。一旦第一步“信息收集”中的“信息”是假的，或者人为编造的，那么一切都无从谈起了。智能投顾必须建立在完全市场机制基础上，智能投顾是市场化的产物，与计划干预之类的东西格格不入。智能投顾是在公开透明、公平公正的平台上与其他投资顾问比赛赛跑。这个平台不应该受到任何干扰。

然而，中国目前国内对投资平台信用背书比较混乱，刚性兑付基本没有打破，承诺高收益品种太多，使得智能投顾在中国貌似没有用武之地。

中国的无风险收益率太高，理财产品、货币基金动辄有4-7%的收益，更不用提10%～30%收益的P2P，而美国的货币基金普遍利率仅1%。这样的话，智能投顾在中国有点水土不服，挤压了其生存空间。不过，对于智能投顾在中国未来发展依然充满信心。

从技术上看，智能投顾第一要素的大数据，中国有最为坚实的基础。中国目前线上大数据积累是最为丰富，大数据资源开发是中国智能投顾最大的优势。智能投顾大数据金矿是不能也不会浪费的。因为，一旦理顺市场，企业是会自动自发介入智能投顾的。

从智能投顾优势上看，美国智能投顾发展的核心在于降低各个方面的成本。包括降低投行聘请人工分析师的高昂成本，降低客户费用成本，门槛大大降低，普惠金融扩展到了投资顾问里。传统投顾聘请分析师成本畸高、触达客户难、用户画像成本高、维护用户费精力、传统投顾建议难有效，这些难点都是近年来推动线上化发展的因素，都给智能投顾发现发展提供了机会。

中国近几年智能投顾也有了可喜进步。2014年4月，国内首家智能投顾平台“蓝海智投”横空出世，引导用户通过开立美股账户实现海外ETF投资；2015年10月，被视为“黑马”的弥财正式上线运营，投资标的也是海外的ETF基金；2016年4月，宜信财富上线智能投顾——投米RA，其背后的理论逻辑仍是MPT，投资标的为流动性较强的海外ETF等指数基金；同年8月，璇玑智投成立，主要投资标的为QDII（合格境内机构投资者）基金。

从投资国内产品看，第三方基金代销平台，盈米和好买，以基金为主要配置，推出了机器人理财产品；传统金融机构中，招商银行、广发证券、平安证券的智能资产配置系统有较大的知名度。

此前的互联网创业平台未来更可能转向to B端，而银行、基金、券商也将改变粗放式发展的风格，为了留住客户、满足多元化需求，智能投顾的开发也是大势所趋。

近期，蓝海智投推出了to B的智投云业务，为券商、银行和第三方财富管理机构提供智能投顾的产品、策略的解决方案。此外，除了较早登陆市场的招商银行的摩羯智投，如今还有来自中国银行的中银慧投和工商银行的“AI投”。只要起步，就不怕路途遥远，达到终点只是时间问题！

文章来源：雪球

中国智能投顾具有巨大发展潜力

中国智能投顾整体发展落后于欧美和日本。特别是落后于美国。与此同时，智能投顾环境非常糟糕，炒作概念、噱头、讲故事的多，真正扑下身子、脚踏实地研究的少之又少。

偶然的机会看到了两份智能投顾排行榜，一份是2018年的，另一份是2019年1月的。看到这个排行榜的第一感觉是好笑。搞这个排行榜机构本身就是在炒作。中国的智能投顾远远不到搞排行榜的时候。上榜的智能投顾企业大多不是真正的智能投顾机构，还是概念化炒作，智能投顾时髦高大上就往上面攀附。

这样的话就会得出一些错误的结论，即所谓中国智能投顾准确率不高，收益率低，合规性差的结论。本身就不是智能投顾企业非弄到智能投顾排行榜里，结论就必然是错误的了。

AI三要素是大数据、算法和算力。仅大数据排行榜上90%都不具备，算法和算力就更不用说了。

中国智能投顾率先突破必须首先依靠蚂蚁金服、腾讯金融、百度金融和京东小米等大型互联网金融的发展和涉足智能投顾。大型国有金融企业已经觉醒，开始涉足智能投顾。虽然现在还不成气候，但前景可期待。

智能投顾是金融行业的下一个发力点已经成为行业共识。银行、券商、互联网创业公司近几年都在研发智能投顾产品。2017、2018年更是银行智能投顾产品上线频率最高的一年。工商银行、江苏银行、光大银行、广发银行、兴业银行、平安银行都推出了自己的智能投顾产品，中国银行的中银慧投也在今年面世。而作为先行者，招商银行在2016年推出的摩羯智投资产管理规模已经在百亿左右，已然是行业标杆。

银行智能投顾产品的集中涌现体现了智能投顾加速进入实际应用，只有参与者增加，智能投顾技术才能不断走向成熟，商业应用才能进一步落地。银行系拥有雄厚的资金实力和很大的客户规模，同时在风控上也有充足的经验。各大银行加大在智能投顾方面的投入，对智能投顾的发展来说是极大的利好。

毕竟，智能投顾考验的是平台的金融服务能力和人工智能技术实力，在人才、技术上的投入不够，很难做出让人惊艳的智能产品。

中国的智能投顾必须首先扎扎实实做基础。把大数据基础做扎实是第一位。这就需要银行、券商、基金、保险、信托、资管公司与华为、BATJX等互联网巨头合作，打通和整合大数据平台，实现数据共享，各自付费。同时，在云计算、算法、算力上与华为、阿里、百度和腾讯合作，与谷歌、亚马逊、苹果合作等。先把三大基础夯实了，再谈智能投顾的大发展。

中国的智能投顾远远谈不上规范与监管的时候。任何一项新兴技术的发展初始期，都是鱼龙混杂、泥沙俱下的阶段。在这个阶段，噱头大于实际，概念大于实际应用。智能投顾也不例外，很多智能投顾产品并没有做到千人千面，同时，一定程度上还是依赖人力。随着深度学习、人工智能技术的成熟，技术标准的建立，智能投顾会逐渐走向规范化，真正实现“智能化”。一定要给智能投顾一个自由自在、无拘无束、思想思维奔放放纵期，把创新的灵感全部释放出来。然后，针对问题有的放矢谈规范话监管。

我一再强调，中国智能投顾的发展还属于初期，无论是技术成熟度还是管理资产规模，亦或是用户数量，都远远不及美国。美国智能投顾企业Betterment的资产管理规模在2017年已达40亿美元，而中国的很多企业资产管理规模仍不到百亿人民币。

美国有机构预测，到2020年智能投顾市场总规模将达2.2万亿美元。而在中国，到2020年智能投顾管理资产规模预计超5万亿人民币。中国巨大的人口规模以及不断增长的资产管理规模，都是智能投顾未来发展的基础。

智能投顾只有在算法模型上不断成熟，从自动化走向智能化，能够准确识别不同用户的不同需求，才能真正实现资产的优化配置。同时，只有对接更多的优质资产，用户端有更多小白用户进入智能投顾的覆盖范围，智能投顾才能发挥出自己的优势，资产管理才能进入新的发展阶段。

金融业发展到今天，技术发挥的作用越来越大，互联网金融对传统金融业态形成的冲击有目共睹，智能投顾也一样，人工智能技术在金融业务上的应用，也会进一步改变人们做金融业务的思维方式。

任何一项新兴的技术都要经过一个从概念到实际应用的阶段，都会有一个成熟的过程，人们对待新技术应该理性客观，不盲目跟风，也不要夸大其辞高估技术的影响力。理性，理性，再理性！

文章来源：雪球

大数据时代的投资之道：智能投顾开启全球资产配置新时代

近年来，随着个人投资者理财需求的提升和大数据技术的发展，智能投顾作为一种低门槛的定制化投资方式发展迅猛，美国更是成为领跑者，出现了不少全球知名的智能投顾平台，如Wealthfront、Betterment、Personal Capital等。

我国智能投顾市场从2015年发展至今，早已不复当年风采，渐行渐冷。究其原因，和国内智投产品收益率偏低、成本高、智能化程度欠缺、监管模糊等因素不无关系。反观美国，凭借全智能化技术，智能投顾产品真正实现了“低门槛理财、管理费率低、效率高、收益稳健”，让更多普通投资者享受到私人银行级的投资建议服务。

国内和国外的智投产品到底有何区别?和自行投资黄金、股票、债券、房产等其它资产相比，智能投顾会是更好的选择吗?面对国内良莠不齐的智投平台，普通投资者又该如何抉择?

面对种种疑惑，来自香港金融科技公司——弘量研究的联合创始人&量化研究主管黄耀东博士，在3月16日由华盛证券主办的“智投·全球 华盛私享会智能投顾专场”分享会上，为投资者做了全面深入的解读。

一、重新定义智能投顾：算法为根基的全球资产配置服务

谈及什么是智能投顾，相信很多人还比较陌生。概括来说，智能投顾是指利用云计算、智能算法、机器学习等技术，将现代资产组合理论应用到模型中，结合投资者个人财务状况、风险偏好和收益目标，为投资者提供最佳组合。

目前国内的智能投顾产品，更多采用的是“半人工+半自动”的半智能投顾模式为主。黄博士认为，真正的智能投顾，是提供以算法为根基的全球资产配置的服务，是一个全自动化、数据驱动的过程：由采集金融市场的数据，到对数据进行分析和加工，再根据投资者个人风险偏好，去生成一个定制化的资产配置方案，均通过机器进行，人工只采取必要干预甚至不干预。

“智能投顾背后的算法，实际上是要解决两个问题，第一个是到底要买什么资产;第二个是要怎么投，包括如何决定组合权重及如何进行投后监控”黄博士在当天分享中，关于智能投顾背后算法实现逻辑做了重点分享。

据介绍，黄博士所在的弘量研究，是一家专注于开发算法驱动的资产配置模型的香港金融科技公司，投资方包括阿里巴巴创业者基金和中银国际附属投资机构，服务的金融机构包括银行、保险、券商等。华盛证券是弘量研究合作的第一家互联网券商，今年2月底，双方合作推出的智能投顾产品正式上线，为投资者提供高效便捷的一键全球资产配置服务。

“我们的目标很简单，就是希望能通过AI和互联网技术去升级目前的财富管理和资产管理方式，为投资者带去更好的定制化理财方案”。据黄博士介绍，此次双方合作推出的智能投顾产品，投资标的以香港上市的ETF为主，透过华盛证券旗下港美股服务平台华盛通APP，投资者可以一键购买包括股票类、债券类以及另类投资类ETF，涵盖全球1400类资产。

二、智能投顾的现状：国内VS国外

提及国内的智能投顾产品，其智能化程度和收益率似乎并不如人意;由于监管缺失，市场上还有不少打着“智能投顾”幌子的P2P平台在滥竽充数，这让很多人逐渐对智能投顾产品失去了信任。

事实上，受智能化程度、市场基础、监管要求、投资者心态等因素影响，国内外智投产品存在很大差异，正是这些差异，影响了智能投顾产品能否为投资者实现“稳健收益、分散风险”的价值。黄博士从以下三个方面，做了进一步解读：

第一，技术水平决定了国内外智投产品智能化程度不同。成熟的智能投顾服务，背后都是以算法和数据为根基。以弘量和华盛的合作为例，双方共同推出的智能投顾产品，采用的就是机器7X24小时盯盘，每次调仓会严格按照客户组合及最优组合的偏离程度来衡量，根据市场数据的变化来动态调整。而目前国内不少智投产品，可能受到盈利模式的影响，更多采用人为调仓的方式，提升调仓频率，违背了智能投顾产品理性决策的精神。

第二，底层资产配置模式不同。国内的智投产品，底层资产基本以国内公募基金为主，穿透来看，最终投资标的主要聚焦在国内的股票或债券，市场仍较为单一，相关性偏大，很难达到通过分散投资来降低投资组合风险的目标。不少智能投顾产品，资产配置方式偏保守，货币市场基金的配置比例高达百分之五六十，并没有给投资者带来额外的附加值。这也是为什么很多投资者觉得智投产品收益率低的根本原因。

弘量研究推出的智投产品，沿用的是国外智投模式，不会只局限于A股市场，其底层资产主要以全球ETF为主，品种丰富。得益于ETF的出现及发展，投资者可以以便捷，低门槛，高流动性的方式通过ETF去跟踪美国、欧洲、新兴市场的股票市场以及债券，还有另类投资ETF如黄金等加入进一步分散，将全球的优质资产都囊括到个人的资产组合中。而这在过去，并非人人触手可及，单是全球数据的处理，全时段的交易以及风险控制，均需要耗费大量人力，亦意味着转嫁到投资者身上的高额成本。

ETF这种可以一次购买一篮子股票组合的产品，无疑是最省心省力的投资产品。以购买股票为例，标普500指数涵盖了美国各行业上市的大公司，投资者无需花费大量时间和精力，逐一研究这500只个股然后建仓，只需购买标普500指数基金，就能达到风险分散的目的。同时，ETF还具有低费率的优势。以香港市场可供交易的ETF为例，平均年化管理费约为0.5%甚至更低，而一些境外公募基金，一年的管理费多为1.5%，还不包括基金转换费用、申购费和赎回费用。

第三，国内外对于智能投顾的监管也略有不同。无论是美国还是香港，对提供智能投顾服务的金融企业亦有明确的监管要求。而国内对于金融科技类企业的监管还处于探索阶段，不少“伪智投”产品却已经招摇过市。

“弘量研究和华盛证券都持有香港证监会牌照，双方对合规都十分重视。”黄博士在现场提及和华盛的合作时表示，同为出身于香港的金融机构，双方对于遵循监管要求、保障投资者利益有着共同的诉求，这也让双方的合作一拍即合，顺利启动。

三、全智能投顾的价值：低门槛、低成本的全球资产配置服务

“智能投顾的出现，让从前只为高净值人群服务的私人银行理财服务，成为普通投资者触手可及的个性化理财服务。”在谈及智能投顾的价值时，黄博士指出，技术进步提升了效率，也极大的降低了投资门槛。

在过去，投资者想要享受到定制化的全球资产配置服务，往往意味着高门槛。不仅需要本人亲自前往办理，而且对于投资者的资产规模有更为严苛的挑选要求。其高端、专业的团队服务，也将转化为高昂的收费转嫁到投资者身上。现在，想要通过智能投顾投资全球，投资门槛最低仅需几万人民币;每年的投咨询费、ETF管理费仅为传统金融服务的几分之一。投资成本的降低对提升投资者资产组合收益具有极大价值。

技术的提升也为投资者带来了更高效率的投资体验。以弘量和华盛联合推出的智能投顾产品为例，投资者只需通过华盛通APP，完成风险问卷调查后，系统会根据投资者个人风险偏好，即时生成定制化的投资组合建议;随后，投资者便可自助一键下单，快速完成全球资产配置。平台背后的机器会全天候实时监测、追踪市场动态，依据投资者当前持仓情况及市场数据及时发出调仓提醒。投资者仅需在碎片时间登陆APP，便可随时查看个人资产组合表现，省心又省力。

智能投顾以其高效的数据处理方式，为投资者提供千人千面的投资建议服务，同时其分散风险的作用也十分显著。纵观过往行业数据，难有单一的资产能够持续表现优异。例如，房地产信托基金，2006年在所有资产中表现最佳，但是到了2007年却为最差。投资者很难预测资产未来走势，却可以通过分散投资，以资产组合获取更为稳健的表现。华盛证券和弘量研究推出的智能投顾产品，在诺贝尔经济学奖得主马科维茨的现代投资组合理论的基础上进行延展与突破，帮助投资者尽力实现更高的风险调整后收益。

智能投顾产品还能很好的消除投资者“追涨杀跌”的投资心理。贝莱德的数据显示，1997年至2016年期间，持续持有美国股票的年化收益为7.68%，持续持有美国债券的年化收益为5.29%，而个人投资者的平均回报仅为2.29%。各类交易费用及追涨杀跌的心里，让不恰当的“频繁打理”降低了最终投资收益，可谓伤神又伤心。智能投顾遵循严格的投资纪律，使用严谨科学的投资技术，“反人性”地为投资者带来长期稳健的投资收益。

“随着技术的进步和投资者对于理财认识的逐步加深，智能投顾将为投资者开启全新的智能化全球资产配置新时代。”在被问及对智能投顾发展前景有何看法时，黄博士表示，能够为投资者提供“低门槛、低成本、定制化”的全智能投顾服务将成为未来市场主流

数据来源：雪球