银行智能投顾尚有发展空间

　　2013年之后，迅速兴起的科技金融、互联网金融，包括区块链、人工智能对于各类银行的发展变化起到了决定性的作用。

　　目前金融科技在很多领域都在改变着金融的业态，包括借贷、支付、财富管理、零售银行、保险和交易结算，银行业现在很多业务都在一定程度着被其他的一些金融科技公司来替代。比如说存款，余额宝就是最突出的代表者。在负债端，银行跟现在的互联网金融相比，竞争优势在丧失。而在资产端这一块，相对来说银行是有优势，银行和其他的公司更多是一个互补的关系。而在其他方面，如银行的非利息收入这一块，其实现实冲击也非常大。现在银行所面临的科技金融环境时，有几个要重点关注的变化：大数据、云计算、人工智能、区块链。这几个因素交叉，将来对金融行业到底能产生什么样的影响非常值得关注，有专家指出“在美国有很多传统的金融公司，比如说类似于高盛、贝莱德这些公司，它们已经在使用人工智能的技术，逐渐地淘汰现有的人，包括很多的交易员、智能顾问。”

　　智能投顾是现在财富管理领域的一个非常有代表性的业态，2016年智能投顾呈现爆发式增长。目前，国内市场上保守估计有50家以上的智能投顾平台。而根据BCG的预测，2020年中国的资管市场规模约174万亿，如果以渗透率3%为准，预计2020年中国智能投顾市场规模约为5.22万亿；如果以平均0.2%的管理费水平计算，行业整体收入规模约为104亿。

　　根据易观7月发布的《中国人工智能理财市场专题分析2017》报告测算，当前我国人工智能理财规模及渗透仍处于低位，预计2020年中国市场规模将达到5.22万亿元。报告指出智能投顾在我国起步较晚，但发展迅速，已成理财市场的新风口之一，2016年12月招行推出的“摩羯智投”获得了业内外的关注。

　　报告也指出，人工智能理财在浮动受益市场中意义更为巨大。从银行系智能投顾的定位也可以看出，主要目的是分散投资风险。

　　目前，智能投顾刚刚起步，对于资产配置尚有优化空间。报告分析指出，从目前一些机构的智能投顾基金组合情况看，投资组合只有三十几种，但面对的潜在客户群数量庞大，很难做到真正的个性化资产配置，容易出现推荐组合同质化较高的情形。

来源：中国电子银行网

工行正式推出智能投顾“AI投”

　　工行基于人工智能技术的智能投顾品牌“AI投”近期上线运行。客户登陆该行“融e行”手机银行，点击“AI投”即可享受“一键投资”“一键调仓”等智能化、专业化的投资服务，实现个性化的资产配置。“AI投”的起购金额为10000元。工行“AI投”试运行以来，15个组合表现稳定，年化收益率在3.14%~14.59%，通过择时与行业配置的量化模型体系，有效分散了风险，实现了收益稳健增长。

来源：大河网

智能投顾迎来2.0阶段

　　11月10日下午，一场围绕“财富管理创新发展与智能应用新趋势”热门话题的头脑风暴，在“琶洲1号论坛”碰撞出智慧火花。这场精彩的圆桌论坛由广发基金副总经理魏恒江主持，包括招商银行(600036,股吧)财富管理部副总经理王洪栋、东方财富(300059,股吧)集团金融机构部总经理黄妮娟、雪球首席运营官李楠、广发基金资产配置部投资经理朱坤等行业精英在此分享了各自的真知灼见。

　　财富管理春天到来

　　招商证券(600999,股吧)统计显示，美国居民的金融资产配置占比约60%~70%，而中国居民的金融资产配置占比5%左右。据此，黄妮娟认为，财富管理行业仍处于发展期和完善期，未来仍大有可为。随着互联网技术高速发展，普惠借此在金融领域广泛普及，这对中国财富管理市场是好机会。

　　雪球首席运营官李楠则认为，现在中国资产管理行业还处于萌芽期。李楠得出这一判断的理由是，一是当前中国人均GDP还处于非常早期的阶段，仍有相当规模的人没有更多的闲钱理财；二是近年来中国房地产市场高速发展，中国居民的财富配置主要是在房地产；三是在广义的资产管理行业，中国的规模远不及美国。

　　广发基金资产配置部投资经理朱坤认为，目前我国资产管理行业正处于蓬勃发展期，而且即将面临升级。从底层资产看，目前能提供中等收益的资产依然是一块空白。随着FOF产品的落地，未来会有越来越多的产品匹配不同的要求，市场会慢慢转向以客户群体个性化需求和感受出发的财富管理行业，从而引导资金进入这个市场。

　　在财富管理行业，银行是距离客户最近的金融服务机构，话语权也最充分。王洪栋坦言，自去年以来，金融行业去杠杆、挤泡沫，纷纷回归本源。伴随着资产管理产品真正净值化和长期化，财富管理行业的服务方式会越来越复杂，产品驱动的模式会被客户驱动模式替代。他预计，未来两三年将是重要的分水岭。

　　智能投顾迎来2.0阶段

　　智能投顾是2017年来资产管理行业最火热的概念之一。有专业人士预测，到2020年，中国的智能理财规模可能会超过5万亿。智能投顾的发展前景如何？需要解决哪些痛点？

　　在智能投顾的风口下，东方财富也在布局相关的应用。在实践过程中，黄妮娟发现公司一次性上线多个组合产品，互联网客户大部分都全买一遍，尽管上述组合已经进行资产的分散配置。为此，黄妮娟认为，现在行业对智能投顾的理解乃至包括用户自己的理解，或许还有一段接受的时间。

　　“从决策上讲，这个行业依然处在非常早期的阶段。”李楠表示，今年雪球旗下的蛋卷基金和基金公司合作构建了股债配置、目标波动、生命周期、行业配置等20支特点鲜明的策略组合。今年以来的平均回报率为13.38%，我们提供多样性的策略组合目的就是让客户有更多的选择空间。

　　在朱坤看来，智能投顾在中国快速发展，具备技术储备的基础条件，但是在实践操作过程中仍有诸多需要解决的问题，比如如何定基准的问题，以及如何解决风格漂移性的问题等等，现阶段仍无法有效解决。

　　“我们的生活已经发生了很大的变化，运用科技手段来解决财富管理问题，并没有想象的那么难。”王洪栋对智能投顾前景坚定看好。他说，整体上，无论是海外还是国内市场，智能投顾已经完成了1.0阶段，正在向2.0阶段发展。

　　在圆桌对话的最后，与会嘉宾表达了对财富管理前景的美好憧憬。他们认为，随着中国两个一百年奋斗目标的推进，居民财富不断地积累，如何有效地为广大的人民群众提供财富的保值增值和传承与服务，帮助投资者实现对美好生活的向往，是基金行业从业人员义不容辞的责任，也是基金行业发展的机会。

来源：中国基金报

市场教育成切口 中国智能投顾发展态势良好

　　2017年11月2日，2017全球未来科技大会落幕，在这场汇聚各行业精英大咖盛会中，新兴科技金融企业创必承收获颇丰，其CEO孙明展先生获得年度科技创新CEO，而创必承旗下产品“谱蓝”获得年度最佳创新科技奖。“谱蓝”是智能投顾行业典型产品，而智能投顾则是人工智能和金融领域结合的产物，今年除了创必承这类第三方创业机构外，还有招商银行、京东等传统金融机构和互联网巨头企业入局，逐渐走上发展的正轨。

　　中国互联网理财市场稳步上扬 智能投顾发展迎良机

　　智能投顾(Robo-Advisor)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，为投资者提供最佳投资组合。智能投顾产品通过调查客户财务现状和投资目标，确定其风险承受能力并描绘用户画像，再根据画像推荐个性化投资组合，并为其提供快捷的投资渠道。例如”谱蓝APP”能够实现一键就能买入包含了7支基金的基金组合，并能实现全球资产配置，并实时监测市场需求及用户需求变化平衡投资组合，整个过程中资金交由第三方托管。因此智能投顾服务具有分散性、主动管理和长期稳健的特征。而智能投顾产品的收入主要是通过资产端和投资端的利差转变为服务费的盈利模式，而以机器人进行理财，容易形成规模效应，同时能够节约人力成本及分支机构成本。

　　虽然中国智能投顾行业起步较晚，但目前发展态势良好。中国证券投资基金业协会数据显示目前基金证券期货等投资机构资产管理业务规模达52.5万亿元，较2016年第二季度增长13.6%。其中证券公司资产管理规模18.1万亿元，基金管理机构及其子公司资产管理规模约35万亿元。银行业理财市场情况方面，银行理财资金账面额达29.05万亿元，累计兑付客户收益达9772.7亿元，整体呈现上行发展姿态。理财用户规模方面，第三方数据机构艾媒咨询数据显示，2016年，中国互联网理财用户达3.11亿人。预计到2017年底，中国互联网理财用户将达3.84亿。随着互联网金融的发展，大众互联网理财的观念渐渐普及，大众理财规模越来越大，而智能投顾的低成本、风险分散等特点迎合大众理财需求。此外，随着投资者市场教育继续深入，未来将有更多投资者交托专业机构进行理财服务。愈加庞大的互联网理财用户规模，加上智能投顾服务具备较低入门门槛和专业理财建议，未来发展前景可期。

　　市场教育成市场突破口 智能投顾行业领先者谱蓝

　　然而，中国智能投顾平台直到2015年才开始迅速发展，而相较于国外智能投顾市场，国内市场以散户投资者为主，此类投资者偏好短期投资、追涨杀跌，存在较大投资风险，因此对投资者进行市场教育是目前各智能投顾产品当务之急。

　　从市场教育切入智能投顾市场的创必承旗下产品谱蓝，正是行业里面的领先者。谱蓝是新兴金融科技企业创必承旗下个人导向型智能投顾产品，第三方数据机构艾媒咨询数据显示，谱蓝与摩羯智投、京东智投同属国内智能投顾行业第一梯队产品。谱蓝坚持倡导定投理念，其低门槛、低费用(投资门槛仅需100元)使服务更加普惠，从而受到市场欢迎。创必承以市场教育为切口切入智能投顾市场，通过旗下理财巴士等几大理财教育IP进行市场教育以导入用户，并结合专家顾问和智能投顾提供理财服务。

　　在谱蓝 整个投资服务运作模式中，市场教育是核心，创必承企业和谱蓝APP内课堂频道对客户进行理财教育，从而稳定获客。获取用户后，谱蓝通过对平台注册用户进行问卷调查确认用户风险承受能力，利用历史数据寻找相关性较低的资产，同时根据宏观经济数据预判资产未来走势，优选ETF基金。通过马科维茨模型构建智能算法，寻求投资者风险收益平衡点，在全球资产配置中寻求最优投资组合，最后对对每个投资组合进行模拟测试，计算每个组合的最大回撤和回本周期，严格控制投资风险。此外，谱蓝还会实时监控市场情况，每日跟踪账户表现，智能优化资产配置比例;以及为理财需求强烈的客户提供一对一的专家理财服务和智能保障服务。在整个用户对理财产品的申购、认购及赎回过程中，资金都不经过谱蓝平台，银监会、证监会、平安银行等机构对每笔交易都会进行监管。

来源：中国经营网

剑指大数据处理 多券商革新IT架构

　　随着金融与科技融合进程的推进，大数据价值日益凸显。证券业同样面临大数据技术与数据应用带来的冲击。

　　“券商无论从外部监管还是内部系统兼容或数据处理能力方面都面临着挑战。”第一创业证券数据管理部负责人瞿任雄表示，去年12月底监管层颁布《证券公司全面风险管理规范》及《证券期货投资者适当性管理办法》，从大数据的角度理解，对于数据质量、标准以及利用大数据实施风险监控提出了更高的要求。

　　为此，多家券商革新底层IT系统架构，希望借此解决数据爆发式增长带来的存储和计算瓶颈问题。

　　探索智能证券业务

　　“铸就下一代券商的竞争力主要依赖于科技金融，其中的大数据与人工智能技术位于核心地位。”广发证券大数据平台技术负责人刘幸表示。

　　据刘幸介绍，广发证券的智能证券业务有几大方向：一是智能运营，在数据化的基础上利用人工智能提升业务运营管理效率和效果，如智能运维、智能推荐和智能客服；二是智能投顾，广发在去年就推出名为“贝塔牛”的智能投顾产品；三是智能量化，在量化交易和征信领域实现人工智能辅导；四是智能投研，在投资银行和证券研究领域实现智能研报，机会发现；最后是智能监管，利用大数据与人工智能实现智能风控、智能合规审查和反洗钱等。

　　大数据及人工智能技术的运用，技术上为券商解决了成本、数据源、计算和存储能力、智能化能力等问题。

　　以风险管理领域为例，“传统的风险管理在技术层面存在几大不足：一是数据全面性不足，首先内容不够海量，其次是计算能力无法发挥应有的功效；还有就是实时性不足，以及传统软硬件体系造价昂贵。”

　　因此，广发证券在推行全面风险管理，用最新的大数据和人工智能技术替代传统风险管理技术。采用新技术后，广发证券拥有更强大的计算集群、数据抓取能力，以及数据存储和内存化的流数据计算能力。

　　大数据应用创新

　　中泰证券同样在大数据创新应用方面有所成效。随着业务的发展与规模扩张，中泰证券各类IT系统数据量已达30TB左右的规模，每日还有大量新增的日志数据、交易数据需要存储和处理。中泰证券有关人士表示，中泰证券的IT系统主要面临几大困扰：首先是数据存储量庞大，其次是现有系统计算负载高、延迟长，同时历史数据服务请求带来额外工作负担，系统资源开始紧缺，影响业务正常发展。

　　中泰证券信息技术部副总经理何波介绍，中泰证券对各类解决方案进行调研，希望能建设具有高效数据处理能力且兼具性价比的新平台。经过多方对比，中泰证券选取其中一款大数据平台，利用整体规划、分布实施的策略，改造和提升现有数据仓库系统以及历史数据查询系统的性能及稳定性，同时建设新闻搜索，新闻股票聚类，智能投顾，精准营销，投资者画像等基于大数据的分析、挖掘应用，让数据真正发挥价值。

来源：证券时报

券商业掀智能投顾大浪潮，布局有三大驱动因素

　　近几年来，人工智能在金融行业的应用越来越多的被人提起，在智能投顾这块，就更是引得众多公司争相涌入。

　　各种创业公司、银行机构、BAT等互联网巨头陆续入局，而作为传统金融机构，证券公司也在智能投顾的大浪潮下进行了各种形式和战略上尝试，做了大量的投入， 智能化俨然成为券商APP的一波热潮。

　　券商智能化浪潮正盛

　　此前AlphaGo横扫棋坛的表现掀起了人们在人工智能领域上的关注热潮，而其中投资顾问与人工智能结合的产物——智能投顾更是受到广泛关注。

　　传统意义上，投资顾问指专门从事提供投资建议而获得薪酬的人士，而智能投资顾问 ，则指利用云计算、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，为投资者提供最佳投资组合。

　　近几年各类机构如招商、浦发等银行、广发、华泰等券商、还有京东等互联网机构纷纷入局智能投顾，智能投顾仿佛已经走上康庄大道。在此大背景之下，券商也正在对这一领域进行了加码。

　　2016年6月21日，业内首款智能投顾产品广发证券贝塔牛上线，当时广发称，广大中小投资者难以得到专业的投资咨询服务，为进一步提高公司投资咨询服务能力，让更多的投资者享受到专业的投资顾问服务，广发证券了推出“广发证券机器人投顾（贝塔牛）”。

　　随后，各大券商先后上线了自己的智能投顾应用，券商智能化潮流就此开启，华泰证券涨乐财富通、国泰君安君弘、海通证券e海通财、中泰证券中泰齐富通等券商智能投顾应用纷纷推出。

　　而进入今年9月份时，券商智能化浪潮达到了顶峰，据统计，光在9月，就有8家券商推出了智能投顾，如华林证券、平安证券等。

　　布局智能投顾有三个驱动因素

　　“目前券商布局智能投顾主要有三方面驱动因素：首先是为了适应新生代在线投资理财需求。研究报告显示，A股新增客户主力年龄是20-40岁，在新增客户中占比54.85%。80后、90后正在成为社会财富的主要承载者，这部分人群更加倾向于线上理财方式。其次、机器人投顾服务有利于提升客户粘性，有效降低运营成本。第三这也是在佣金下滑背景下探索，整个行业谋求变局的一个突破口。例如我们的贝塔牛配置则是我们的重心，期望引导客户的资产配置理念，在以资产配置为核心的商业模式中寻求突破。” 广发证券相关负责人在接受《每日经济新闻》记者采访时表示。

　　而在国内券商分支机构中，国信证券泰然九路分公司是对智能投顾布局较早的机构之一。

　　“在目前市场环境下，国内券商本身具有经营牌照齐全、可配置资产种类数量较多及股票投资群体交易较活跃等天然优势，相对来说是适合智能投顾生长发展的土壤。结合当下AlphaGo等人工智能、金融工程技术的蓬勃发展，不断增长的居民财富规模以及资本市场持续深化改革，对我国智能投顾行业的发展都起到了推波助澜的作用；同时，市场上多家优秀的独立智投公司，业务模式由2C转向2B，在一定程度上也在帮助和激励传统券商进行互联网转型。因此，目前，泰九智投是利用大数据及金融工程建模的方法对客户进行股票资产配置建议，在这方面，优质策略研发与筛选尤为重要。泰九积极与第三方科研机构合作，开展高校量化比赛等多种形式，为泰九智投储备人才和优秀的策略。”国信泰九分公司负责人对《每日经济新闻》记者表示。

来源：每日经济新闻

智能投顾邂逅人工智能 投资界AI想象空间大

　　谷歌旗下的DeepMind又推出了新一代的AlphaGo Zero（阿尔法元），只训练了短短3天时间就以100:0的绝对优势战胜了AlphaGo，并在训练21天的基础上继续击败了AlphaGo Master。

　　对于AlphaGo和AlphaGo Master，相信大家都不陌生。2016 年3月，AlphaGo以四胜一负的战绩击败世界冠军韩国棋手李世石；2017年5月，AlphaGo Master在乌镇以3:0完胜世界围棋第一人中国棋手柯洁。

　　人工智能（AI）技术的迅速崛起，让人们看到了人工智能在各个领域的应用前景。

　　而在大数据时代，传统金融也面临着转型升级，对于金融机构来说，智能化投资是行业内的“黑科技”，或许它还处在初级的发展阶段，但是不可否认，AI已经进入到资本市场，未来的发展空间也足够广阔。

　　对冲基金早已“尝鲜”

　　在基金行业，人工智能大部分是和量化投资、对冲基金相结合的。

　　北京时间10月21日，据彭博消息，美股市场新出了一支交易所交易基金，由机器人挑选股票。虽然10月18日才开始交易，这支代码为“AIEQ”的人工智能选股ETF却已经发掘出了一些大热的股票，该基金在IBM的Watson平台上运行自营的量化模型。

　　“机器人搞投资的时代真的来了，‘AI+EQ’，这个名字本身就代表了人工智能啊！”一位投资者如是感叹。

　　不仅是AIEQ，据《国际金融报》记者了解，包括桥水基金、德劭基金等在内的多家知名对冲基金早已开始使用量化投资进行交易。

　　此前2017年1月，香港投资公司Aidyia启动了一支对冲基金，其背后的系统借助了多种形式的人工智能技术，对各种数据进行分析，这些数据包括市场价格、成交量，以及宏观经济数据、企业会计凭证，然后系统自主作出市场预测，以“投票”的方式选出最佳行动步骤。

　　“量化基金的业绩主要来源于系统化的投资方式，成千上万的策略模型，在投资过程中随着投资信号的变化而不断进出。哪个策略可以帮助投资人赚钱？需要投资经理去作判断，但是通过深度学习，或许机器人有希望作出比人类更准确的判断。”一名量化投资经理表示。

来源：中国经济网

智能投顾：开启银行理财智能化新纪元

    智能投顾的市场潜力在哪里？业内人士认为，根据智能投顾的目标客户定位来看，主要的市场潜力在于广大的普通投资者。智能投顾具有的普惠金融因子将为广大中产家庭提供专业化、个性化的财富管理服务，也就是说，智能投顾将致力于服务那些被传统资产管理机构认为是“服务起来吃力不讨好”的中产阶层。

　　智能投顾又迎新成员。近日，广发银行宣布正式推出自主研发的智能投资理财平台——广发智投，将专业投资理财分析与人工智能相结合，为投资者提供个性化理财建议。

　　近两年，在金融科技浪潮下，传统金融与人工智能相结合的趋势在财富管理领域开始加速推进。自去年底招商银行推出 “摩羯智投”，成为首家布局智能投顾的银行机构之后，浦发银行、兴业银行等股份制银行以及江苏银行等城商行也纷纷加入到布局智能投顾的行列。

　　那么，截至目前，我国智能投顾市场现状如何？传统银行机构入局有何优势？普通投资者是否能够信任机器人理财？

　　银行入局智能投顾优势明显

　　近日，智能投顾（robo-advisor）一词正式入选牛津词典。按照定义，智能投顾是指一种提供自动化金融指南和服务的在线应用。通俗讲，就是“机器人理财”。业内人士普遍认为，国内专业财富管理服务的缺失，为智能投顾发展提供了一片蓝海。据BCG 2016年预测，2015年末中国个人可投资金融资产总额约为113万亿元人民币，按5年内保持12%的年均复合增长率计算，到2020年底我国个人财富总规模预计将接近200万亿元人民币，智能投顾将迎百万亿元市场蓝海。

　　苏宁金融研究院特约研究员岳磊认为，相比其他金融机构、互联网平台，传统商业银行入局智能投顾有非常明显的优势。“传统银行拥有遍布全国的网点、丰富的客户资源以及海量的交易数据，如果可以利用人工智能、大数据等金融科技手段深入挖掘包括资产、投资、贷款等各类交易数据，智能投顾将会为银行理财业务的发展‘插上翅膀’。此外，传统商业银行是公募基金的主要销售机构和资产托管机构，银行拥有极强的主动权和议价能力。”岳磊表示。

　　Wind数据显示，截至8月底，广发智投各个投资策略自实盘运行6个月来，其推荐的偏股型策略中的3款基金组合平均收益率约为11.05%，高于全市场偏股型基金平均收益率5.74%；其推荐的偏债型策略中的2款基金组合平均收益率约为6.48%，高于全市场偏债型基金的平均收益率1.72%，居市场前3%。

　　值得一提的是，不同于市场上同类智能投顾产品使用的黑盒策略，广发智投所采用的白盒策略使投资者在申购其推荐的任何一款基金组合前，都可以清晰地知晓背后交易策略、目标与历史运作情况，并根据自己的需求进行选择。

　　广发银行财富管理及私人银行部负责人张华介绍称，广发智投并不只是个理财工具，而更像是客户的随身投资顾问，当客户完成一键购买后，广发智投还将持续为客户提供风险提示、调仓建议、盈亏提醒、市场研究报告等多方面服务。

　　普通投资者为重点客群

　　智能投顾的市场潜力在哪里？业内人士认为，根据智能投顾的目标客户定位来看，主要的市场潜力在于广大的普通投资者。智能投顾具有的普惠金融因子将为广大中产家庭提供专业化、个性化的财富管理服务，也就是说，智能投顾将致力于服务那些被传统资产管理机构认为是“服务起来吃力不讨好”的中产阶层。

　　宜信财富日前发布的《中国新中产智能投顾研究报告》显示，76%的新中产希望通过智能顾问获得投资推荐；73%的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%的新中产追求性价比高的理财产品。

　　“我行在客户服务过程中发现，当前国内的大部分个人投资者在进行基金等理财投资时仍以散户模式为主，缺乏专业机构指引。我们推出广发智投是希望将专业的理财服务送到更多客户的身边，降低资产配置门槛，扩大专业服务半径。”广发银行副行长宗乐新表示。

　　记者发现，定位于服务普通投资者已成为多数智能投顾产品的主要方向。例如，招商银行“摩羯智投”参与门槛仅2万元，与该行扩大财富管理客户群体的目标相一致。然而，值得注意的是，在智能投顾使得金融服务更加普惠的同时，“刚性兑付”则成为其发展的最大障碍。

　　专家对此分析认为，我国中产阶层80%的财富配置集中于房地产和储蓄，过往收益几乎只涨不跌。以浮动型收益为特征的智能投顾一旦出现亏损，普通投资者则难以接受。试水智能投顾的投资者倾向于关注短期收益，容易出现“一旦亏损，马上撤出”的情况。

　　走特色智能投顾之路

　　事实上，智能投顾技术是对银行传统资产管理方式的智能化升级，而非颠覆。业内人士预计，智能投顾或将逐步成为财富管理行业标配，方便传统银行通过互联网获客并积累未来高净值用户。而智能投顾的投资收益和品牌，则成为争夺市场客户的关键。

　　不过，目前国内投资者对于智能投顾的接受能力仍有待提高。针对于此，“我国的智能投顾需要走有中国特色的道路。”聚爱财CEO任衡表示，由于目前我国中产阶层风险承受能力较弱，更适合通过类固定收益资产进行理财，因此，积极寻找类固定收益资产，与浮动收益资产组合，通过保本基金模式，更能满足中产阶层“求稳”的理财需求。

　　此外，随着中产阶层金融服务需求多元化发展趋势日益明显，如何形成集投资管理、理财规划、房地产投资、退休规划、贷款、保险等金融服务为一体的综合平台，将是国内智能投顾发展的关键。跨业智能资产管理不仅能够弥补传统资产管理的短板，更能为中产阶层提供一站式资产配置建议。

　　宗乐新表示，目前广发智投首期主要提供基于公募基金的智能组合供投资者选择。下一步将充分发挥银行作为金融产品平台的优势，将目前的基金理财方案升级至覆盖保险、理财产品、贵金属、信托等多种金融产品的全能资产配置模式。

　　此外，“智能投顾仍然是金融属性，所以要高度关注它的风险，要在发展和风控之间寻求平衡，更要和实体经济结合起来。唯有如此，以智能投顾为代表的金融科技才能更好地支持经济发展，才能有未来。”央行金融研究所互联网金融研究中心秘书长伍旭川强调。

来源：金融时报

FOF、智能投顾 逐鹿资产配置

　　继南方全天候策略公告提前结束募集后,嘉实领航资产也宣布提前结束募集,这也意味着FOF正式进入投资阶段为时不远。

　　由于投向基金的资产种类丰富,FOF可以实现大类资产配置的作用,除了股票债券,通过基金投资还可以投向黄金白银以及海外等资产,是名副其实的资产配置工具。从资产配置的角度来看,FOF与智能投顾有诸多相似之处。

　　多位受访人士指出,由于FOF与智能投顾侧重不同,不能简单视为两者会互为竞争,或一方会取代另一方。在中融基金策略投资部总监、FOF团队负责人田刚看来,FOF与智能投顾二者各有优势,并不是完全的替代关系,FOF也难以完全取代智能投顾,反之亦然。

　　“实际上,在国外,智能投顾比FOF出现得更晚一些,两者诞生以来都得到了长足的发展。目前判断,即使公募FOF大力发展起来,短期内对智能投顾肯定会形成一定冲击,但FOF产品的种类和数量毕竟有限。”田刚表示。

　　本质相通

　　据悉,智能投顾基金组合和公募FOF投向均是基金产品,二者在底层资产类属和采用的构造组合的大类方法大致相同。

　　在盈米财富副总裁黄建翔看来,智能投顾追求的是较低的风险与较好的收益,同样,在风险管理基础上的收益优化是FOF最重要的目标定位。

　　“追求超额收益并非FOF的首要目标,无论公募FOF还是智能投顾,本质上是提供客户资产配置的解决方案,将在一定程度上相融共生。”黄建翔说。

　　田刚认为,智能投顾与FOF的共同点可以概括为以下几点:

　　第一是运用资产配置的目的相同。在投资者们都面临多种多样的资产类别和数量庞大、差异很大的具体产品时,帮助投资者尽量控制或者降低人性弱点带来的影响,分散风险,得到更加稳健、理性的投资组合;

　　第二是运用资产配置的理念和基本方法相似。充分研究不同类型资产、不同投资策略产品差异化的风险收益特征,在实际投资中运用以上研究成果,对不同资产进行分散化配置并进行适当灵活调整;

　　第三则是实际资产配置的手段类似,即主要通过对基金产品的投资来实现。

　　“公募FOF的特点在于投资决策中人的经验因素更多一些,灵活性更强一些,更人性化一点,可能在吸引相对传统的投资者当中有优势;而智能投顾的特点在于更依赖算法等数量化手段,相对来说有些冷冰冰,可能对那些相对年轻的投资者更有吸引力。”田刚也表示,两者本质上是相通的,尤其是随着人工智能技术的发展和成熟,未来这两者间的差异很可能会越来越模糊,只是在目前阶段,两者的精度不同。

　　“事实上,我认为智能投顾与FOF之间并不属于竞争关系。理财投资市场存在很多不同的需求与场景,智能投顾所解决的是前端投资人需求的探索与发掘对接,而FOF则是在后端的产品面提供一种经过预先配置好的方案选择。两者之间所解决的问题不同,所面对的需求也不一样。

　　“投”与“顾”的差异

　　尽管本质相通,智能投顾与FOF还是具有一定的不同。

　　“智能投顾的产品形态是一个基金组合,其核心是‘投顾’,重点是对整个投资流程中每个环节的服务。智能投顾的完整性、便捷度、个性化程度和透明度都会更高,客户能够持续获得最新的投资信息并及时对投资组合进行更新。”黄建翔向第一财经表示,FOF的本质仍然是一个基金产品,在设计之初都会有默认的投资目标和风格。

　　也就是说,对智能投顾而言,非常不同的一点是智能投顾根据客户的情况来进行决定。

　　PINTEC集团璇玑公司首席执行官郑毓栋也认同这个观点:“FOF仍然主要在‘投’的范围,没有‘顾’,怎么通过各个基金的组合把FOF的投资做得更好,是FOF需要考虑的事情。而智能投顾考虑的不仅仅是FOF考虑的,还需要考虑的是针对客户的需求,包括客户的需求变化了,风险偏好变化了,如何只针对这个客户的变化需求,这个是FOF做不到的。”

　　进一步来看,黄建翔认为,FOF产品在服务、申赎管理、个性化投资需求方面能提供的支持明显更少,FOF产品在母基金层面的管理、托管和申赎均产生额外费用,将会产生双重收费,投资成本较高;智能投顾中所运用的基金组合策略则有机会实现较低的投资成本。

　　“FOF是针对很多客户,比如说你买了一个某基金的FOF,其实你就可以把它看作是基金公司的另一个产品。如果今天有十万个客户买了这个产品,公司对这十万个客户是一视同仁的。在调仓的时候,不会考虑单个客户的一个需求和他的风险的级别,这个需要客户自己来判断。”郑毓栋也说。

　　“二者在资产配置的具体方法存在差异。智能投顾在资产配置中,主要使用模型优化等数量化方法,投资者输入自己的风险偏好的数量化特征,界定自己的投资边界,通过智能投顾这样的工具箱得到数量化的结果。公募FOF在资产配置中,管理人除了会使用与智能投顾类似的数量化方法,也会投入大量精力在配置动态调整、短期交易、子基金评价选择、基金经理调研等方面相对更加定性。从这个角度看,智能投顾的资产配置结果能够做到更加个性化。”田刚也向第一财经解释称。

来源：第一财经日报