近期央行联合多部委下发的资管新规征求意见稿中,专门对智能投顾进行了定义,并确立了基本的监管规范,具体要求包括:开展智能投顾需要获得金融监管部门许可,并符合投资者适当性、投资范围、信息披露、风险隔离等一般性规定。
监管的前瞻性,已经预示出智能投顾将成为银行进军金融科技的下一风口的无限潜力。目前,国内多家银行都在智能投顾上进行了实践。
例如,招商银行的摩羯智投、兴业银行的兴业智投、光大银行的光云智投等都在近两年陆续上线。其中,公开资料显示,截至2017年5月底,招行“摩羯智投”管理的资产规模超过35亿元,服务的中高端用户超过6万位。
作为最早推出的智能投顾服务“财智机器人”的浦发银行,也即将迭代升级推出2.0版本。12月14日,浦发银行电子银行部总经理丁蔚在银监会例行发布会上透露,今年浦发银行继续推进智能投顾系统的迭代升级工作,从客户大类资产配置和线上线下服务角度出发推出了系列新功能,并将在12月份推出2.0版。
丁蔚说,从“投”的标的来说,2.0版本的智能投顾,更加能够满足客户对产品多元化的需求。从“顾”的角度来讲,当时提的“财智机器人”只是一个在线服务的形象,而不是智能投顾的品牌。目前浦发银行已经构建起了智能应答、在线专家座席、理财经理“三位一体“在线服务体系,会针对不同层级的客户诉求,满足不同财富方案的提供。
丁蔚表示,明年初浦发银行可能会推3.0,运用机器学习、模型训练等技术,能够做到在线的智能调仓等服务。数据显示,浦发银行智能投顾至今已累计为164万用户提供服务,交易量近50亿元。
12月3日,“2017第一财经金融科技峰会”发布的《商业银行金融科技创新报告2017》(下称《报告》)指出,与其他类型的机构相比,商业银行开展智能投顾最大的优势就在于拥有庞大的客户群体和大量的金融数据,可以更精准地制作用户画像;但在资产配置和投资分析方面,由于投资范围、风险偏好以及人力资源方面的局限,银行会明显弱于券商和基金。
不过《报告》称,由于智能投顾的实践仍处于初级阶段,远未成熟,所以目前的规范要求还是以框架性的条文居多,比如为了避免智能投顾可能产生的顺周期性,金融机构还需针对由此引发的市场波动风险制定应对预案。
除了智能投顾,谋局数字化转型,银行数字化面临的最大挑战,就是如何在数字化条件下加强风险控制。
浦发银行副行长潘卫东在银监会例行发布会上说,为顺应新一轮技术变革,互联网的风险和挑战也很大。新的数字化的风险是同步发生的,所以,风控要做到同步内嵌,在提供服务产品的同时,从源头进行控制。
此前,某国有大行就曾因为核心系统升级迭代,在风险识别上误将多名乐视员工信用卡额度清零,引起了业内对核心系统风控的讨论。潘卫东认为,数字化的银行经营面临的风险跟传统的模式是完全不同的。比如信用卡数字化的风控、获客、管理、营销体系等。
浦发银行战略发展部总经理助理王庆新认为,未来数字化必然会转向智能化。在现有新技术的应用情况下,特别是随着人工智能的技术、5G技术的发展,将会带动大数据产生突破。
他指出,5G是通信技术,通信技术是所有技术里面的基础设施。这个技术突破之后,会带动大数据、物联网和人工智能产生突破。5G会产生两个新的场景,一个是视频场景,另一个就是互联网场景。目前,在高速移动或人员密集的状态下,视频和互联网会产生卡顿等问题。但是5G会把这些痛点全部解决,解决之后,整个视频的场景会大量出现,所有的金融服务就可以在里面嵌入,带动银行整个服务形态和经营模式的颠覆式变化。
来源:一财网
受互联网理财、大资产管理的推动,社会大众理财意识和理财需求逐渐加强。2015、2016年智能投顾行业风生水起,创业公司、资本机构纷纷入场,但受到监管、市场尚未完全成熟等因素影响,2017年大多公司也从2C逐渐转向2B业务,同时除创业公司外,券商、银行等传统金融机构相继战略性布局进入智能投顾行业。通过国内理财市场的发展趋势及监管机制的不断完善,智能金融行业观察认为:随着固定收益理财刚性兑付的打破,未来中国智能投顾行业仍将会呈现较强发展趋势。本报告主要研究了智能投顾诞生发展的市场土壤、国内智能投顾发展类型、阶段、代表企业、上下游图谱等。智能金融行业观察还对目前中国市场上仍在运营的智能投顾平台进行评分排序,根据智能化水平、资产管理规模、投资管理水平、投顾服务水平、创始团队实力和资本实力,对六个指标进行打分,评测出2017中国智能投顾市场排行榜。
来源:中国网
随着互联网金融的火爆和大数据、云计算的兴起,智能投顾开始走进大众视野,越来越多的初创平台获得资本青睐。今年4月,理财魔方完成2000万的Pre-A轮融资;今年7月,谱蓝完成了数千万的A轮融资。与此同时,很多平台开始打着“智能投顾”的旗号给客户推销理财产品。但不可否认的是,智能投顾将会是财富管理的下一个风口,成为主流的投资顾问方式,也是我们进行资产配置的新选择,具有较大市场潜力。
智能投顾业务的流程及特点
智能投顾,是在技术驱动的潮流下FinTech的一个热门领域,又被称为机器人投顾(Robo-advisor)、数字化资产配置(Digital Asset Allocation),最早诞生于美国。所谓智能投顾,是在传统投资顾问基于客户需求提供资产配置方案的基础上演变而来,结合了哈里·马科维茨(Harry M. Markowitz)的现代资产组合理论与人工智能和云计算方法,通过大数据,在云端低成本、快速、批量化地解决各种数据运算,根据客户的需求和风险偏好,提供量身定制的专属投资组合策略,并在跟踪市场的过程中随时进行策略调整。智能投顾所提供的投资组合方案完全基于数据、模型理论和特定算法,不会受到人为情绪的影响。成为财富管理机构为客户进行资产配置的新选择。
从过程上来说,智能投顾主要包括三个步骤。一是投资者提交自己的信息,如年龄、风险偏好、投资期限、经济状况等因素,确定投资目标;二是智能投顾根据市场上不同产品的风险特征、历史收益等因素,生成不同类型的投资策略,为资产配置服务提供数据支撑;三是将客户信息显示的投资目标和产品数据相匹配,为客户提供专属的资产配置方案,并结合市场状况,持续跟踪客户的资产组合,并提供再平衡策略,来规避因市场剧烈变动带来的风险。
智能投顾最大的特点便是分散投资,能通过数据筛选,将客户资产分散到不同产品中去,将风险与收益相匹配;定制化服务,让大众群体也能享受个性化的投资建议,满足不同客户需求;追求长期收益,而不是短期人为的判断。基于智能投顾的这些特点,优势也很明显,即便是一对一服务的传统投资顾问,也会因情绪波动而不能做出客观的判断,智能投顾可以战胜人性弱点,而且因服务门槛的降低、提供方案效率的提高、交易成本和代理成本的节省,能更好更快地服务更多客户。因此,和传统投资顾问服务于高净值客户所不同的是,智能投顾的目标客户是大众投资者和年轻一代早已接受互联网理财的投资者。从盈利模式来看,智能投顾是以技术驱动的轻资产模式,与资本驱动的重资产模式的传统金融机构相反,不再以高额佣金和咨询费为主,大多免收服务费,仅收取较低的管理费。
境外智能投顾业务的发展现状及业务模式
2008年算是智能投顾的元年,智能投顾体系最早由几家硅谷金融技术初创公司如威尔斯弗朗(Wealthfront), 贝特曼(Betterment)和普森诺资本(Personal Capital)的设立。贝特曼(Betterment)和威尔斯弗朗(Wealthfront)的成立标志着智能投顾模式的开启,作为智能投顾行业的领头羊,贝特曼(Betterment)和威尔斯弗朗(Wealthfront)以不同的策略占领了大部分市场,规模也有着惊人的增长,从去年3月到今年6月,贝特曼(Betterment)管理的资产规模从39亿美元增长到91亿美元,威尔斯弗朗(Wealthfront)也从30亿美元增长到67亿美元。随着智能投顾市场的不断扩大和独立创新平台的快速发展,传统金融机构也纷纷通过自主研发、收购或与初创公司合作搭建自身的智能投顾平台,美国最大券商之一嘉信理财(Charles Schwab)推出自己的智能投顾工具——嘉信智能平台,全球最大的资产管理公司贝莱德(Bl a ckr o ck)收购智能投顾初创公司福图咨询(Future Advisor),高盛(GoldmanSachs)收购线上退休账户理财平台昂多(Honest Dollar),摩根(J P M o r g a n)积极投资莫提(M o t i f),富国基金(Fidelity)则已与贝特曼(Betterment)展开战略合作。
传统金融机构的客户资源、品牌效应和研发优势能更好的推动智能投顾市场的发展,这种大规模布局也使得智能投顾市场呈现爆发式发展。与此同时,传统机构的加入也加剧了市场的竞争,威尔斯弗朗(Wealthfront)这类金融技术初创公司,没有背靠大型金融机构,也会面临用户资源、营销成本等方面的压力,虽然智能投顾遍地开花,但是行业集中明显,前五大智能投顾公司几乎占据90%的市场份额,如图2所示,截至2017年6月,先锋基金智能投顾平台(Vanguard Personal AdvisorServices)管理830亿美元的资产,嘉信智能平台管理194亿美元资产,起步较早的几大初创公司如贝特曼(Betterment)、威尔斯弗朗(Wealthfront)、普森诺资本(Personal Capital)也都以不同的策略占据一定市场,而小型的独立初创公司不是被兼并就是被市场淘汰。
美国市场上多数智能投顾都提供理财方案的设计、投资账户的管理和养老金管理等服务,有的还会根据自身特色提供税务筹划、投资诊断、人机结合等服务,试图尽量满足不同类型客户的投资需求。智能投顾服务的主要目标是为客户提供定制化理财方案,但各家主流平台的侧重也有所不同,威尔斯弗朗(Wealthfront)注重于客户的分散化投资;福图咨询(FutureAdvisor)会留意客户投资行为,并提供改进意见来减少客户频繁投资所产生的费用;敏特(Mint)则通过客户授权,综合分析客户所有账户,来更好地提供投资建议。
境内智能投顾业务的发展现状及业务模式
国内智能投顾市场起步较晚,和美国智能投顾体系发展历程类似,最早也是由一批智能金融服务企业设立,但在移动互联、大数据、云计算等技术革命的推动下,发展态势十分迅猛。与国际资本市场相比,中国个人投资者占比大,而智能投顾低门槛、低成本、长期投资的优势恰恰契合国内的投资现状。很多公司开始涉足这一领域。2015年以来,财鱼管家、量子金服、弥财等公司相继成立,也都纷纷获得资本青睐。财鱼管家最早在2015年1月获数百万元天使轮融资,又在2015年5月获得2000万的A轮融资;量子金服从2015年3月到8月,完成三轮融资;弥财在2015年4月获得1000万的天使轮融资;再到2017年7月谱蓝获得数千万的A轮融资。这些智能金融服务企业的成立以及大量资本的进入,加速了国内智能投顾市场的发展。
国内的投顾市场大致经历了三个阶段。第一阶段也就是传统的人工投资顾问阶段,服务对象主要是高净值客户,通过一对一的人工咨询,进行全方位的财富管理服务,收取咨询费、佣金及超额收益分成;第二阶段是在线投顾阶段,随着互联网金融的快速发展,客户可根据自身需求在线上平台进行投资理财,但在线投顾只是辅助工具,仅能提供有限的投资建议,依旧以人工服务为主;第三阶段就是2015年以后的智能投顾阶段,通过有限或无人工服务,利用计算机系统导入客户的理财需求,结合算法和大数据进行匹配,为客户提供理财建议,通过人力成本和分支机构物理成本的节省,可为普通工薪阶层提供服务,仅收有限管理费。
目前,国内的智能投顾市场已初步形成了由互联网金融公司、传统金融机构以及智能金融服务企业三足鼎立之势。其中,智能金融服务企业起步最早,也是最为纯粹的智能投顾服务或产品的提供商,在前期大都获得资金支持,对算法和模型有大量投入,且能进行全球资产配置,以璇玑、蓝海智投、弥财、财鲸为代表;互联网金融公司从在线投顾模式升级而来,延续了之前的在线理财基因,主要配置资产是国内各种类型的理财产品和自家推出的明星金融产品,以蚂蚁金融、京东智投、百度股市通、宜信投米RA为代表;传统金融机构以平安一账通、嘉实金贝塔、广发贝塔牛、招商摩羯智投为代表,虽难以摆脱固有模式,但因集团资源丰富、客户基础稳定以及可追溯的历史数据,集合大类资产配置能力和基金金融大数据能力,以境内公募基金为基础,面对全球市场,涵盖各类金融资产,具有后发优势。
发展趋势及建议
随着中产阶级的兴起,拥有强烈的投资意识和愿望却缺乏一定的专业知识和方法,又达不到享受一对一的人工投顾服务的高净值客户门槛。智能投顾很好的迎合当下需求,同时目前随着互联网金融的快速发展和投资群体的大众化、年轻化,智能投顾模式也将更好的被接受。如果说美国智能投顾的兴起,是对传统人工投顾模式的挑战,那么国内的智能投顾更多的是迎合大众阶层的投资需求。
智能投顾作为一种专业化的投资工具,能更好的规避道德风险和利益冲突,并引导客户进行理性科学的资产配置,有助于国内资本市场的成熟,但是国内的智能投顾仍处于发展初期,也要清楚的意识到面临诸多挑战。目前的智能投顾仍是鱼龙混杂,和当年的P2P行业发展之初的乱象相似,很多平台打着智能投顾的旗号给客户推荐高风险非标资产,整体来看缺乏行业标准和监管指引。而国内市场和海外市场差异较大,国内ETF市场尚不成熟,可供投资者选择的资产组合少,理论上的智能投顾算法在实践中得不到验证,资产种类的限制也不能很好的实现客户风险和收益的匹配。很多智能投顾平台在早期过于注重模型和算法,而忽略了对客户的认识和理解。同时,投资者对市场的认知程度较弱,用户教育仍旧任重道远。
尽管国内资本市场成熟度、投资者属性和金融监管方式和海外市场有较大区别,智能投顾服务内容和模式也不相同。但毫无疑问,国内这一市场的潜力巨大,也是传统投顾的必然发展方向。国内智能投顾平台应结合本土市场情况不断优化模型和算法,加强对投资者的认知教育,并注重对客户的理解;智能投顾服务作为新兴起的金融创新产品,监管部门应尽快出台相关监管细则、加强监管,形成行业标准。随着国内资本市场的不断成熟,智能投顾服务模式也将走向差异化、专业化,弥补国内传统投顾的缺失,助力大众化理财,成为财富管理的下一个风口。
来源:银行家
平安银行与J.D. Power(君迪)今日联合发布《拥抱科技 创见未来——中国汽车金融行业金融科技应用白皮书》(以下简称《白皮书》)。
《白皮书》显示,2016年中国汽车零售额高达4.04万亿元,截至目前渗透率已达到35%左右。平安银行汽车金融事业部总裁傅忠强表示,平安汽融计划在未来三年内成为平安银行零售的主要利润贡献者,成为集团“行生态”的主要入口和盈利来源。
现有金融机构对金融科技(Fintech)的创新性应用在一定程度上改善了消费者的选车、购车和用车体验。《白皮书》显示,大数据风控和系统自动决策引擎的使用,大大加快了贷款审批速度,秒批率4年内从5%提高到70%,同时两年内就将贷款申请到放款提车的时效从8.79天缩短至最快500秒;同时,速度的提升并未导致质量的降低,不良贷款率始终维持在0.2%左右,并且大范围扩大了汽车金融的覆盖人群。人脸识别、电子合同、电子签名和智能面签技术,免去了消费者多次奔跑于银行和4S店之间的麻烦,使得贷款在4S店能够一次性完成,全程无纸化。
由此,《白皮书》认为,金融科技将重构汽车消费模式和业态。
来源:证券时报
2017年12月8日,中国证券业协会证券投资咨询专业委员会在上海组织召开了智能投顾业务与证券投资咨询机构执业规范研讨会。讨论研究了智能投顾业务发展的现状、存在的问题和发展机遇,并重点学习研讨了中国人民银行会同银监会、证监会、保监会、外汇局等部门起草的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见(征求意见稿)》,对智能投顾相关条款内容提出了完善建议;讨论研究了《证券投资执行机构执业规范(草案)》,对进一步明确证券投资咨询机构各项业务与管理执业规范等提出了完善建议。协会副会长、证券投资咨询专业委员会主任委员王醒出席并主持会议,来自全国40余家证券投资咨询机构负责人以及相关专家共70余人参加了会议。
与会代表参阅证券投资咨询专业委员会2017专题研究报告汇编,包括《关于证券投资咨询机构规范与改革发展的建议》《智能投顾行业现状与合规发展专题调研报告》《关于建立打击非法证券投资咨询活动协同工作机制》等进行了会议主题研讨。东方财富、益盟软件、优品投顾等机构负责人做了智能投顾方面的专题汇报。
会议强调,新时代、新思想、新征程,证券投资咨询机构一定要有新作为、新发展。希望全行业共同努力,在监管部门的指导下、在协会的领导下,做好委员会的各项工作,积极推进《证券投资执行机构执业规范(草案)》工作,促进行业进一步规范发展。更好的结合运用智能投顾等金融科技服务投资者,满足居民日益增长的财富管理多样性服务方式的需求。为深化金融改革,防范金融风险,建设多层次资本市场,服务实体经济和广大投资者,做出更大的贡献。
来源:东方财富网
机器相对于人工的一项公认的重要优点就是比人类更加理性,许多人相信这一优点将使人工智能完全主导理财市场。
但现实似乎并没有这么简单,在二级市场上,机器人跑输大盘的案例也并不鲜见。今年10月18日,EquBot LLC、ETF Managers Groupl合作推出全球首只应用人工智能、机器学习进行投资的ETF——AI Powered Equity ETF。在运作的第一个月,未能战胜标普500指数。在标普500指数上涨的情况下,该ETF却出现了下跌,引起业界关注。
那么对于普通投资者来说,在智能理财全面到来的时代,到底应该继续选择主动投资自己配置资产?还是应该把主导权交给理财机器人呢?
11月28日下午,在财经杂志举办的《财经》年会之“金融科技-智能化的新驱动力”高峰论坛上,这个让人纠结的话题引起了嘉宾们的讨论。
投资反人性,怎么办?
投资行业有一句话被很多人奉为至理名言,“投资本身是反人性”。
这句话怎么解释呢?清华大学国家金融研究院副院长朱宁对此有精彩的论述,多年以来朱宁使用诺贝尔经济学奖得主席勒教授从事“投资者行为研究”。
股市里面有个著名的721法则,说的是从长期来看国内的散户投资者,70%的散户持续的跑输大盘,20%的散户跟大盘持平,10%的散户能够跑赢大盘。朱宁解释认为,股市721法则之所有长期无法被打破,根源是人类自身存在两大很难克服的弱点:第一是止损能力非常差。第二是人会过度的自信,对自己能力的判断超过了真实的能力。
清华大学国家金融研究院副院长朱宁
“为什么这么多的散户愿意追涨杀跌,人类有一个特别简单的进行短暂的线性推演的逻辑,想想明天会发生什么事,先看看昨天发生的事,昨天楼市涨了,楼市还会继续涨下去。”
基于此,他对发展智能理财非常支持,认为人工智能展现出了领先人类的一面,完全去掉了人工主动选择的要素真正规避了人类的弱点。
朱民的观点也得到了懒财网CEO陶伟杰的赞同。
懒财网三年多的智能理财实践经验让他对此很有感受,他用懒财网智能保险遇到的案例来阐述投资者的不理性行为。举例来说,懒财网帮用户分析需求后,根据用户的家庭状况配置一整套的保险,但是用户会觉得一年花几千块钱很难接受。用户宁愿接受低价买一个发生概率很小的航空意外险,却没办法接受用花100万买重疾险。
另外一个他观察到的案例是懒财网的个性化资产匹配在发展过程中遇到的用户不理解的情况,懒财网旗下有一个懒财宝的类活期服务,可以根据用户的流动性高低帮助用户进行不同收益和期限的资产配置,流动性越高的用户其收益就约低。按理说,这样做很科学,但是对很多高流动性投资者来说,很难理解这一结果。
面对智能理财,普通用户完全放弃主导权?
在达成人类投资是有弱点这一共识的情况下,利用智能理财是否可以投资克服人性弱点方面嘉宾们却形成了不同的争论,意见分成了两派。
一派以中国人民银行金融研究所前所长、大成基金首席经济学家姚余栋为代表。虽然也认同人类存在投资弱点,但是在智能理财的有效性上却存在质疑。
中国人民银行金融研究所前所长、大成基金首席经济学家姚余栋
姚余栋的看法是,在投资领域,由于受限于配置方法论,人工智能还没有办法做到获得超额收益。他举出的案例是今年10月18日,EquBot LLC、ETF Managers Groupl合作推出全球首只应用人工智能、机器学习进行投资的ETF——AI Powered Equity ETF。在运作的第一个月,在标普500指数整体上涨的情况下却出现下跌。
他认为,目前观察来看,智能投资还缺乏完美的方法论,目前比较知名的几种策略无论是马科维茨理论还是桥水公司的风险评价理论都证明存在较大的缺陷,存在局限性。
姚余栋也承认对于智能理财来说,由于机器能够大量运算,配置效率会高,风险识别能力会更强一些,但他也不完全相信智能投顾能够替代人。所以他的结论是,人算未必不如机算。
在智能理财有效性不足的情况下,姚余栋给出的解决方案还是投资者需要主动意识到自己的认知极限,不要过分追求超额收益,采取“积极的被动“策略,他以金庸小说中的郭靖和杨康来形象的比喻,投资者要做靖哥哥,不要学杨康。
另一派是以陶伟杰、朱宁为代表,他们认为对于普通投资者来说,利用智能理财比大部分普通用户更加专业和理性,所以用户可以让机器代替人做投资,这也就是所谓的被动投资。
懒财网CEO陶伟杰就明确认为,“在机器面前,普通的投资者应该完全放弃主导权的,提需求就好了”。
懒财网CEO陶伟杰
他指出,由于现在所面对的市场环境下人性的弱点表现的还非常明显,中小投资者非常适合使用智能理财进行被动投资。
他旗帜鲜明的表示,绝大多数散户投资人实际上是处在无选择状态。所以在理财层面看,普通投资者的理财不应该做主动投资,而是应该通过提需求的方式把这件事情交给专业的机构和专业的人来做,以被动的方式进行财富管理是小微资金最优的选择。用这样的方式中小投资者至少能解放一部分生产力。
朱宁对智能技术也非常看好,非常认同普通投资者采取被动态度利用人工智能进行理财的观点。
他认为,人的投资需求可以归结为两点:第一,对冲时间。第二,对冲风险。机器同样可以达成这样的目的,所以即便是放弃了在投资方面的主动权,人还是人,有一日三餐,有七情六欲,对今后的渴望和期盼是不改变的。
所以,他认为未来随着计算机的技术的发展,大数据对于信息的分析处理的效率、速度、广度都会有提升,人工智能对于投资者对时间的判断和对风险的识别能力有更精准的把握,可以获得更高的收益。
来源:东方网
目前智能投顾公司就那么几家,银行信息港还没来AI财经社时曾采访过北京大部分智能投顾创业公司,当时有一个华尔街海归的创业者给银行信息港留下了深刻印象。
他是70年代老北京,北大毕业出国留学,在华尔街做投资经理,还出过一本关于投资的书,娶了外交官的女儿生了娃,在美国有豪车和大House,过着中产阶级的生活,爱好帆船铁人三项,身材皮肤保持的非常好,人生赢家啊。这样背景的人回国创业,做一家智能投顾公司似乎是件靠谱的事情。他的团队也很高大上,有几张白人面孔。很快融到第一笔钱。
一年后他的某位高管跳槽去了另外一家同行公司,找我吃饭,提起前BOSS恨意难消:“我不走出事他会我推出去,他干的出来的。”揭穿其所谓的智能投顾根本就是扯淡,背后都是人工操作,海水褪去后没穿短裤很尴尬的,高管团队不欢而散,公积金都没缴,融资花完公司陷入困顿,那位人赢CEO甚至想趁ICO大热时挣一笔快钱。
银行信息港没有操作这个选题,对她说的话也没有核实,也很难去核实,所以没有写新闻,只写个八卦,喂喂。。。你们别对号入座这样不好。
近两年冒出来的高科技公司,外表都是高大上,说话一套一套的,你很难验证,就算去公司采访,带你看后台你也不一定看得懂。只能靠时间以及同行拆台给出答案。
不过银行信息港倒是知道几个识别真伪智能投顾的办法供大家参考,如果你试用一个智能投顾APP发现,资产配置速度很慢,有人工客服给你打电话,承诺高收益率(智能投顾往往收益和风险成正比,不承诺收益),底层资产不透明,投资组合固定(智能投顾因人而异没有固定组合),那么你就要小心了。
银行信息港不禁感慨,我们经常被人的光环迷惑,他高富帅,他北大毕业,他老丈人是外交官,他能跑完马拉松……也不代表他能把对用户、员工和投资者的话落实,果然看人不如经事。
来源:银行信息港
上海交通大学中国普惠金融创新中心主任、上海交通大学中国金融研究院研究员、英凡研究院院长费方域29日在上海举办的“财经中国V论坛”上表示,中国FinTech(金融科技)生态体系已在向良好的方向发展。
费方域得出上述结论的依据包括:FinTech正引领中国金融服务业的转型升级方向;FinTech的平衡监管和协同共建已经成为监管和被监管者的共识和行动;全面应用生物识别等前沿技术,FinTech创新正以颠覆和集群的特征形态出现;平台化、价值链重组和消费者被赋权正成为FinTech行业重要的驱动力量。
此外,资本已在不同的阶段,以不同的方式全面介入FinTech企业的成长,因此持续推动了行业的发展。而FinTech数据保护、数据反垄断等制度安排和软硬件基础设施的建设也正得到重视和加强。据此,费方域认为,中国FinTech生态体系已基本上在向良好的方向发展。
“作为FinTech的一部分,Regtech可以通过技术的方法帮助监管、帮助合规”,费方域说:“Regtech的生态体系里可以包括监管者、服务企业和金融企业,传统的技术或许不能监管FinTech企业,而Regtech可以。”
费方域指出,上海金融中心建设最好的驱动力是技术创新,技术创新最好的应用场景是金融。所有的国际金融中心都在强调FinTech,上海更应该重视FinTech建设。
“人才、资本、政策等,上海都有,关键是上海拥有技术支持,在FinTech方面,上海有很多现成的条件,我们只要结合中国的情况来具体实施就可以了”,费方域说。
本次“财经中国V论坛”由中新经纬、中国新闻社上海分社主办,来自金融行业、研究机构、高校的专家,就“金融科技发展与市场监管”等议题展开了深入的探讨。
来源:新浪
2016年被称为金融科技元年,这一年无论是从行业体量、机构业绩,还是服务机制、产品模式等方面来看,金融科技都为金融行业特别是消费金融的快速增长提供了最大助力。进入2017,大数据、云计算、人工智能等一系列金融科技应用迅速落地, “金融+科技”正式进入一个深层次的产业融合的阶段。
2018将至,引领消费金融迅猛发展的金融科技正在经历怎样的历程? 23家已开业持牌机构、上百家非持牌机构,面对技术为消费金融带来的直观竞争力,彼此之间将进行冷战式的技术竞赛?还是互通有无达成合作共赢?
万亿市场,技术构造壁垒
自2009年国家试点消费金融以来,国内消费金融市场主体不断涌现,银行、传统零售企业、电商、保险甚至P2P平台都纷纷布局个人消费金融领域。
目前获得银监会批复的消费金融公司共25家,有23家已开业,其中大多数是银行发起并主导经营的银行系消费金融公司,个别几家是非银行系和创业系;除此之外,还有近百家未获得消费金融牌照,依托自身具备的消费场景、渠道流量或生态系统提供消费金融服务的机构。
近十年时间,百余家机构,角逐万亿级市场,消费金融发展到今天,对金融科技的重视空前高涨。这是因为金融科技有助于消费金融公司全面提升风控能力和获客能力,拉近资金与用户的距离,把复杂的金融服务过程变成简单的消费体验,构建起自身独有的竞争壁垒。
持牌消费金融公司中已经有先行者做出了积极探索。银行系如招商银行旗下的招联消费金融,近期与中科院成立了国内首家消费金融智慧实验室;非银行系如苏宁消费金融,已经申请多项金融专利,涉及用户终端、账户管理、支付认证等方面;创业系如马上消费金融,已成功推出多项基于人工智能技术的底层系统。
在技术研发方面,银行系消费金融机构的资金优势显而易见,但面对消费金融特有的无抵押担保、快速审批、海量用户、场景灵活、单笔额度小、征信数据不足等属性,银行系消金公司的研发能力却并不占优势。特别是在以技术为导向的移动互联网背景下,银行原有的大系统虽然依旧稳定牢靠,却无法快速兼容新生代的金融科技,以致成为银行系消费金融机构的桎梏。
而非银行系和创业系的消费金融机构,与生俱来的互联网和技术基因,令其拥有银行系缺失的线上布局优势,通过金融科技迅速获得的风控能力和获客能力,拉近了资金与用户的距离,把复杂的金融服务过程变成了极简的消费体验,以此构建了其自身独有的竞争壁垒。
业务即初心,科技驱动能力提升
技术壁垒带来巨大的利润提升的背后,也意味着巨额的研发成本、千金难求的技术团队以及研发过程中不可知的沉没风险,这一切令大多数还在以业务拓展为核心的消费金融公司无法全力投入。
银行系以稳定为重,对高难度的自主研发模式兴趣寥寥,更习惯于采购已被论证的成熟技术或直接收购技术公司团队;非银行系依托自身业务场景展业,场景单一导致数据体量有限,无法支撑金融科技的研发。
就目前消费金融市场技术自主研发实力来看,非银行系、全场景全产品化的持牌消费金融公司,会更倾向于自主研发金融科技之路,而且表现得更好。以前文所述马上消费金融自主研发的FaceX活体人脸识别技术为例,在过去的六十年中,人脸识别的国际精准度一直停留在70%左右,但是在2013年开始,精准度从70%提升到了85%。2015年到了95%,到2017年马上消费金融FaceX 2.0的99.99%。可以说,该项技术的精准度已经超越了人类的识别能力。
被问及为何不采用市面上已有产品,却选择冒险投入巨资进行自主研发时,马上消费金融创始人兼CEO赵国庆表示 “和传统银行业务相比,我们的业务分布更分散,且没有网点面签环节,进行身份验证环节更加重要。如果人脸识别的准确度有千分之一的提升,将节省接近几千万的欺诈成本。而市场上商用的同类产品,因为缺乏信息流闭环等因素,准确率一般都停留在起始水平。马上消费金融依托于行业的迅猛发展,已积累了几千万的身份证照片的大样本,团队在线上和线下的消费场景中也得到了有效的欺诈样本,具备开发国内领先的人脸识别技术条件和能力,而自主研发不但能保证技术的实用性和安全性,更能提高团队的综合能力和运营效率。”
有限自研,无限共享,推动行业共赢发展
伴随金融科技时代的到来,金融业务综合化、自动化、智能化的发展趋势更为明显,各类消费金融机构在积极加快推动业务方式转变的同时,也在积极推动金融科技的落地应用。每家企业都面临同一个选择:是自主研发?还是采购成品?
自主研发技术,可以掌握核心技术与能力,有助于构建消费金融的全系统建设;风险在于投入了大量人力物力后的研发失败,或研发时间过长,错过了该项技术的最佳竞争期。而采购成品技术,可精准契合公司业务需求,投入即有产出;但来源于核心技术的核心能力,却不为自身团队所掌握,技术方拥有随时溢价权。
马上消费金融创始人兼CEO赵国庆在出席行业峰会时曾经表示:“科技对金融的赋能,更多体现在效率的提升上,如重复性的客服工作可以由智能机器人替代,海量用户身份识别可以由大数据技术来解决。这类提升业务效率的应用技术,重复自主研发只能带来资源和资金上的浪费。由少数公司先行研发成功后向行业友商进行技术输出,既能降低开发成本也有助于行业生态发展。另一方面,金融机构的立足之本是风控能力,无论是银行系还是创业系公司,自主研发风控系统是必由之路。即便在初期采购了标准化的风控系统进行业务拓展,在经营上轨道后也必须进行二次自主研发。毕竟,对任何一家金融机构而言,安身立命的风控能力必须也只能掌握在自己手里。”
这代表了行业第一梯队机构面对金融科技的两难选择时的基本共识:有能力的企业有必要自我研发,特别是核心的风控等技术更应牢牢掌握在自己手里;但对于提高业务效率的应用技术,行业应避免重复建设,建立起科技研发的合作共享机制,让金融科技创新能尽快落地,集合各企业的技术研发成果,推动整体行业服务水平提升,在共赢发展的基础上不断改进提升相关技术。
2017年,金融科技不但推动了行业机构的迅速发展,也为政府对消费金融的监管提供了新思路:监管层已开始就联合设立互联网金融云服务平台公司与银行进行沟通规划;央行已决定由中国互金协会牵头成立个人信用信息平台,年底即将正式批筹……金融科技锋芒毕现。面对向好态势,相信冷战式的技术竞赛不会成为主流,消费金融领域的实力机构在积极研发推动技术创新的同时,将通过合作共享推动整体行业的发展,让大众享受到更低成本、更高效、更好体验的金融服务。
来源:东北新闻网
近期,如果你点开中国工商银行的手机银行页面,会发现悄悄上线的“AI投”。点击进去,完成风险测试后,用户就可以轻松开启“一键投资”,实现个性化的资产配置。这标志着国有大行正式进军智能投顾领域,主动拥抱金融科技。
算法成熟度不断提升,研究平台越来越透明和便捷,开源的论文和工具越来越多。更重要的是,人工智能、机器学习方向的技术人才陆续进入金融行业,扰动一池春水。AI进军策略研究,是大数据时代赋能的“机器换人”。
但“机器完全换人”尚不可能实现。
“这些算法本质是个函数,背后的参数由人来定。”“财鲸”智能投顾CEO叶鑫说。况且并不是所有交易都是标准化的、数字化的、数据透明的。“金融市场的参与者各有各的偏好,投资周期、投资目的、间隔尺度、行为模式等都不尽相同。市场背后的波动是人心的博弈。”叶鑫说。
近日,人民银行、证监会等五部委发布《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》,用大量篇幅划定可能到来的资产管理智能投顾框架。意见指出,金融机构运用人工智能开展资产管理业务时要严格遵守有关投资者适当性、投资范围、信息披露、风险隔离等一般性规定。按其要求,智能投顾业务的开展必须经过金融监督部门的许可,取得相应资质并充分披露信息,报备智能投顾模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑。此外,针对自身特点披露算法缺陷也是业务主体的分内之责。意见还对算法同质化、市场风险预案、人工干预措施等问题做出明确要求和解释。据有关媒体解读,这有可能成为国内首个涉及智能投顾监管的文件。
智能投顾门槛越来越低、可复制性强的特点使其成为迅速“繁衍”的金融工具,在中国互联网经济研究院副院长、中央财经大学教授欧阳日辉看来,针对智能投顾制定法律法规是必须、甚至急需的。他尤其强调了数据使用的问题:“数据的挖掘、数据的合法使用、数据的开放等问题需要在制度层面上去架构。”
“在人工智能技术,特别是一些基础性的关键性技术上面,政府大力鼓励支持自主研发。目前我们的数字经济发展战略和相关政策正在研究和制定中,很快会出台关于发展数字经济、特别是数据相关的政策和法律法规。”对于国家层面的支持,欧阳日辉很有信心。但他也表示,部分宣称“人工智能会立刻给金融行业带来颠覆性改变”的说法是不切实际的,“我们应该做好准备,但是也不用过于担心”。
来源:科技日报
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第五条 跟帖评论服务提供者应当严格落实主体责任,依法履行以下义务:
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(三)对新闻信息提供跟帖评论服务的,应当建立先审后发制度。
(四)提供“弹幕”方式跟帖评论服务的,应当在同一平台和页面同时提供与之对应的静态版信息内容。
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第十三条 本规定自2017年10月1日起施行。
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