智能投顧不能占領整個財富管理市場

芮萌

當下，智能投顧僅作為一項資產配置，但隨著其技術的進步及客戶的認可，其服務內涵將會增加。

中國的財富正在急劇增長，每年復合增長率為20%，遠遠高于世界平均水平（世界平均水平是4.8%）。但中國人通常最關心兩件事：子女的教育和理財。從小到大，我們有沒有正兒八經學習過這兩門課？好像沒有。教育子女、管理財富好像是與生俱來的能力。但在未來的10年，我們要打破剛性兌付的情況，閉著眼睛投資的時代已經一去不復返了。未來財富管理的標準一定是專業的，一定是標準的，而且需要復合型的人才。

今天我想聊一聊智能投顧。8年前，UBS交易大廳人來人往，熱鬧非凡，但今天，這樣的場景不再重現，人都被機器取代了。我們來看一組數據：

（1）荷蘭ING銀行，宣布一個可以讓他們在未來省下近9億歐元的“數碼轉換”計劃：先砍掉5800名員工，占員工總數13%；未來再視情況讓另外1200名員工轉職或是裁掉。

（2）德國商業銀行，到 2020年他們會將銀行中 80%的工作都數碼化、自動化，最終將會裁掉9600名員工。

（3）美銀，計劃在消費者銀行分部減少8000多個工作崗位。

（4）花旗銀行，2015—2025這10年間歐美銀行將裁員30%，數量最多達到170萬人。

以上數字都是非常驚人的。

那么到底機器能不能取代人？智能投顧是利用新的技術，包括云計算、機器學習等技術將現代資產組合的理論應用到模型當中，結合個人投資財務狀況、風險偏好和收益目標為投資者提供最佳的投資組合。

財富管理一般會經歷3個階段：第一個階段是賣產品，今天的中國就處在一個賣產品的階段，不管是理財師也好，財富的擁有者也好，到了一個機構首先問你有什么好的產品？而且這個產品是非常單一的，是固收類的產品，隨著剛性兌付的打破，風險一定會上升，所以我們需要資產組合，而不是賣產品；第二個階段賣咨詢；最后是賣一站式解決的服務。今天我們講到的智能投顧，可能會做一些取代人的工作，但它只是一個初級的取代。

智能投顧的發展背景

智能投顧在過去兩年為什么能在全世界得到井噴式的發展？背后有它的一些邏輯。

第一，資產波動加大。經濟下行，各類資產劇烈震蕩，個人投資者的焦慮難抑。而多元資產配置可以有效分散投資風險，減少組合收益率的波動，幫助投資者實現穩健收益。

第二，資產配置對專業性的要求越來越高。如何根據個人風險承受能力、目標和風險偏好選擇投資產品？配置哪些產品？配置多少？何時買入？何時賣出？對普通個人投資者而言，這些問題實踐起來非常困難，對專業知識、經驗及條件的要求很高。

在資管這個行業，最牛的人通常是對沖基金的基金經理。但過去20年來，對沖基金的回報率在下降。我們跟什么比？跟基準比，基準其實要求不高，就是美國1年期的國債收益率再加上5%。比如當前美國1年期的國債收益率只有1%，加上5%，也就是6%。但最近10年，這些對沖基金經理都沒有跑贏（圖1），換句話說，資產越來越波動，越來越需要專業化的服務。

第三，人性的弱點。我們通常講，投資最大的敵人是我們自己，或者說是貪婪的人性。人在投資過程中很難克服情緒影響、始終保持理性。帶有情緒的投資會引發錯誤的判斷，貪婪和恐懼往往是我們投資失敗最重要的根源。

第四，產品和服務獲取復雜。下圖2是中國的資管行業的產品，分成兩大類，固定收益類和權益類。固定收益類又可以分成基準利率市場和信用產品，下面有各種各樣的產品。作為專業的理財師，當你向客戶介紹這些產品的時候，有多少對這些產品有了解？一個非標產品的說明書這么厚，你有沒有完全學習過？這只是中國的資管產品，國外產品的更厚，很多陷阱你是不知道的，這時就需要我們的專業知識。

第五，互聯網、大數據技術、人工智能的進步。智能投顧帶來的另一個變化，就是可以服務尾部的客戶。原來因為成本比較高，只能服務財富最多的20%客戶。但人工智能的優點是邊際成本為零，那些無法服務到的尾部客戶，今天我們可以通過大數據、人工智能的技術來服務他們（圖3）。

未來，財富的擁有者是“90后”“00后”，他們對智能投顧的接受度會越來越高，這為智能投顧的發展提供了客戶基礎（圖4、圖5）。

對沖基金的收益率越來越低，也就是主動式投資的回報在下降，市場變得越來越理性，大家會從主動式投資變成被動式投資，比如ETF產品的出現。下頁圖6是全世界ETF的規模，從2007年到2017年這10年的發展速度是非常快。2007年，全世界的ETF在市場上的交易為8070億美元，到2017年4月，已經達到3.8萬億美元，增長速度非常快。這為智能投顧提供了工具基礎。

智能投顧在過去幾年之所以得到高速的發展，主要依賴于互聯網、大數據、人工智能的進步。全球財富管理的服務模式整體上呈現出從線下至線上、資本門檻從高到低、客戶體量從大到小、產品從單一到多元、服務費率逐漸走低、投資方式多樣化等趨勢。在這個大的背景下，我們運用了一個新的投資顧問的模式就是智能投顧。

智能投顧的技術基礎

過去一二十年，隨著深度學習，人工智能從原來的像人一樣看，像人一樣讀，像人一樣聽，到今天像人一樣思考，像人一樣學習，需要一些技術基礎。首先是運算能力，其次需要數據，最后是算法（圖7）。

智能投顧的分類

如果對智能投顧進行分類，可以分成3類：

第一類是資訊提供型，通過智能算法對市場熱點進行抽取，整理出市場持續關注的投資題材或表現優異的板塊推送給客戶。endprint

第二類是咨詢建議型，通過智能算法得出的結果作為給予客戶投資規劃、建議的依據，但并不直接參與客戶的投資活動，如Mint、Learn Vest 等為客戶提供投資規劃，Personal Capital 提供投資建議。

第三類是資產配置型，即接受客戶部分或全權委托投資，以股票、債券、ETF 等為投資標的，代理客戶進行操作，如Betterment、Wealthfront、Future Advisor 等，這一類的投顧公司目前發展最快、受托管理的資產規模最大。

這也是智能投顧發展到如今的3個商業模式，在這3個商業模式當中，發展最快的是最后一個，因為它有盈利模式。所以今天我們所講的智能投顧，通常指的是第3個，資產配置型的智能投顧。

智能投顧與傳統投顧比較

我們如果做一個對比，智能投顧和今天人對人的、面對面的傳統投資顧問有什么區別？見下表。

首先看服務的流程，智能投顧是用客戶的測評，然后自動化的產生方案，然后客戶調整，方案的確定，最后是投后自動化的管理，這是它服務的流程。從服務的模式來看，智能投顧是互聯網線上的服務，操作的過程相對于傳統的人對人的服務來講比較簡單，而且費率低，另外它還可以提供稅收、盈虧、房貸等增值服務，另外它的策略執行力比較強，因為它是機器，會嚴格按照事先的指令行事，而人會受情緒的影響。還有服務的時間，它可以7×24小時服務。但它也有劣勢，客戶的情緒安撫是沒有辦法做的，畢竟人跟人之間需要交流。

智能投顧的服務流程決定其發展也受到一定的制約（圖8）。

第一，用戶。智能投顧的獲客成本很高，增加客戶黏性的成本也相應較高。

第二，標的。目前，可采用智能投顧的投資都是被動型的ETF，可供交易標的不足。

第三，數據。智能投顧還缺乏有效數據的沉淀。

第四，監管。目前，基金銷售和投顧牌照分離，這在一定程度上制約了智能投顧在中國的發展。

智能投顧的未來

如果我們對未來智能投顧發展做一個展望，今天它可能只是作為一個資產配置，隨著其技術的進步，以及獲得越來越多客戶的認可，智能投顧的服務內涵會增加，可以從教育儲蓄投資、信貸、理財產品發展到成為管家式個人財富中心，如圖9所示。但這些只是服務長尾客戶，是傳統金融機構不愿意服務或者無法服務的人群，真正的私人客戶，他還是會留在傳統金融機構，因為人畢竟需要面對面的、有溫度的交流，這樣才能獲得信任。

其實信任，也是財富管理這個行業最核心的競爭力，而不是專業能力。如果你不能獲得客戶的信任，那么他自然不會把錢交給你來管理，你有再多的專業知識都不行。智能投顧只能取代部分的服務，或者服務部分的客戶，而不能占領整個個人財富管理行業。endprint