智能投顧：數字經濟時代的財富管理

數字經濟時代背景下，中國的財富管理市場也將迎來數字化的轉型，從而推動中國財富管理市場的邁向高質量發展階段，在此過程中，智能投顧將成為中國財富管理轉型的重中之重，也是普惠金融落地更好服務國內民眾的抓手。

智能投顧的內涵

智能投顧可簡單概括為借助人工智能技術，通過投顧機器人幫助投資者實現自動投資的一種新型投資理財和資產管理方式。如果再嚴謹一點定義，就是基于現代資產組合管理理論（MPT），運用大數據、云計算和人工智能等金融科技，以ETF為底層資產，通過客戶畫像風險評級、投資組合構建和自動再平衡等一系列流程，實現投資理財自動化。廣義的智能投顧還包括智能投研、社交投資和量化投資等，狹義的智能投顧可能大家還不是很熟悉，但廣義的智能投顧大家肯定不陌生，尤其是量化投資這些年可謂是風頭無兩，當然以雪球為代表的社交投資也很紅火，智能投研現在也被各大投資機構所接受和采用。本文所探討的僅限于狹義的智能投顧。

歐美智能投顧的發展

智能投顧的誕生離不開2008年那場國際金融危機，通過那次危機，美國民眾的個人財富大幅縮水，進而發現他們為之付出了高額的投資咨詢費用后并未獲得好的結果，于是乎開始尋找低成本的投資理財模式，而互聯網等信息技術恰好可以起到降本增效的作用，此外，美國的80S也是互聯網一代，他們喜歡人機交流模式，也更愿意相信和理解智能投顧的作用。

現代金融市場日趨深入，金融產品越來越復雜，普通人學習投資理財技能的成本越來越高，迫切需要專業投顧的協助，于是智能投顧模式應運而生。從2010年開始Betterment和Wealthfront等智能投顧平臺先后上線，這些智能投顧往往以ETF為主要投資標的，以被動投資為主要特質，以稅務規劃為增值功能，最終以幫客戶省錢的方式（省到即賺到）成功取得了大眾客戶的信任。

最早的這部分智能投顧平臺鎖定的客戶群體就是被傳統主流財富管理機構所忽視的小客戶群體，因此，普惠金融的屬性十分明顯，后來隨著智能投顧平臺發展壯大，傳統的財富管理機構開始感受到了威脅，也開始采用智能投顧技術協助進行財富管理，這些機構憑著其財大氣粗的資本實力、龐大的客戶群體迅速切入智能投顧領域，其初期代表就是嘉信理財（Charles Schwab）、貝萊德（Blackstone）和先鋒集團（Vanguard Group）。它們或自己研發或收購其他智能投顧機構迅速占據了智能投顧的主力位置，先鋒集團于2013年推出了先鋒智投（VPAS），嘉信理財于2015年5月推出了嘉信智能組合（SIP），而貝萊德則于2015年8月收購了知名智能投顧平臺Future Advisor，自此之后，美國各大主流機構紛紛進場加速跟進，連富國銀行、美林銀行等巨頭也加入戰局。巨頭的參入使得智能投顧市場已不再是邊緣市場，而轉變成了一個融金融科技和財富管理為一體的主流市場，而這個趨勢可能還將繼續向前發展成為未來財富管理的主導力量。

在美國智能投顧風潮的引領下，各發達經濟體紛紛跟進，2011年4月Nutmeg成立，其主要投資于ETF，策略是根據客戶的風險等級，從其提供的10種類型的投資組合選擇與之匹配的組合。

其他比較著名的智能投顧創業公司如通過智能算法收集網上金融顧問專業知識為客戶提供在線投顧服務的Money On Toast，有濃厚學術理論基礎并提供全權委托服務的Wealth Horizon，還有主打在線養老金投資建議的Wealth Wizards等等。

傳統金融機構如巴克萊銀行、蘇格蘭皇家銀行觀望幾年后于2016年開始大規模介入智能投顧市場，由于其智能投顧領域發展迅速，一時間英國成為了歐洲智能投顧的必爭之地，瑞銀（UBS）的英國分行也推出了一款在線理財平臺Smart Wealth，甚至連意大利的投顧平臺Moneyfarm都跑到了英國發展，而且還發展得不錯。其他的如法國的智能投顧Yomoni、德國的智能投顧Ginmon、加拿大的智能投顧Wealthsimple等等都是各地發展得比較好的智能投顧代表，由此可見，智能投顧成了各發達經濟體的金融科技方面的必爭之地。

智能投顧在中國的發展

智能投顧如同理財規劃一樣是個舶來品，很多國內機構認為中國的智能投顧元年在2016年，其實筆者認為這可能不準確，因為筆者于2006年曾就職于一家三方理財公司（創始人曾于國內外知名金融機構從業多年），該公司自主研發的家庭綜合理財規劃平臺中，不僅有保險規劃板塊還有個投資規劃板塊，當年這個投資規劃的思路和采用的客戶數據以及其他技術參數和現在市場上的主流智能投顧是一致的，可以說我們的智能投顧起點并不比美國那邊低，很遺憾的是當時技術理念太過超前，沒有被市場接受（中國理財市場還處于萌芽階段，金融產品營銷的賣方投顧模式盛行），這家基于技術創新型的三方理財公司最終胎死腹中不為外人所知，如果這家公司誕生在美國市場，可以輕易獲得風險投資，大概率是能存活下來從而在市場贏得一席之地。

在美國那邊智能投顧趨勢漸起之后，如同其他互聯網技術一樣，迅速在國內盛行，國內智能投顧于2014年開始興起，彌財、理財魔方、財鯨、拿鐵財經等中國智能投顧創業平臺先后誕生，其他之前就存在的互聯網金融、社交投資、量化投資等平臺也聞風而動紛紛跟進，券商、基金、銀行、保險等主流機構在短暫觀望后也開始下場，國內智能投顧市場進入戰國時代。若以技術類型來進行劃分，創業型智能投顧平臺如理財魔方、彌財、藍海財富，拿鐵財經，財鯨、宜信投米RA等都是采用了美國全智能投顧模式的，這其中的彌財、藍海智投、宜信投米RA更是采用了以海外ETF作為了投資標的全球資產配置模式，應該來說無論從技術還是理念方面都是比較領先的。從互聯網理財、社交投資、量化投資等模式演化而成的中國式智能投顧如螞蟻財富、京東智投、雪球等智能投顧都是基于互聯網金融進化的形成的特色模式，這種模式最大的特色是其客戶畫像能力突出，因而在客戶與金融產品、投資組合的匹配方面結合得比較好，此外，這些互聯網平臺自帶流量，客戶轉化能力也是優于全智能投顧創業公司的；還有就是以券商、基金、銀行、保險等主流機構為代表的半智能投顧模式，這種模式雖技術含量不如前兩者，且其理念仍偏賣方投顧，但其勝在擁有知名的品牌、龐大的客戶資源，推廣起來比較迅速，可能這些機構幾個月的客戶增量就會趕上那些創業型智能投顧公司幾年的客戶積累，這里面最有代表性的當屬招行推出的摩羯智投。

總的來說，早期中國智能投顧的發展還是緊跟國際趨勢的，那些技術及理念對標國際前沿的創業公司在2014-2015年曾有過短暫發展的黃金期，容易獲得風投與資本青睞，但在2016年后由于傳統金融機構紛紛下場后，它們逐漸被邊緣化了，這也和美歐經濟體的智能投顧市場發展情況類似。

智能投顧的中美差異

一是商業模式的差別。美國智能投顧奉行的是買方投顧的商業模式，而中國則是名為買方投顧，實際仍是賣方投顧的商業模式。所謂的買方投顧模式是說投資顧問從客戶處收取服務費用，以客戶為中心，根據其具體需求出發來構建投資組合，保證客戶利益最大化。而賣方投顧則是從代銷金融產品方獲取銷售傭金而非直接收取客戶咨詢費用，這勢必不會以客戶為中心，導致投資顧問只要賣完產品自己賺錢即可，不管客戶能否賺錢。

二是文化習慣差異。美國財富管理市場是世界最為成熟的，加之其民眾早已養成為專業服務付費的習慣，即投資者通過付咨詢費的方式獲得投顧的建議進行資產組合投資，反觀中國，國內白嫖文化盛行基本上很少有為投資建議付費的觀念，如果要老百姓付費就必然要求先有收益后才可能。

三是中美財富管理發展階段不同。美國的智能投顧誕生時，其已經形成了完善的買方投顧市場，無論是中產、高凈值還是超高凈值人群都易于獲得對應水準的投資顧問服務；作為智能投顧投資標的ETF品類豐富和多樣化，成本低廉且流動性好，美國投資者形成了長期投資習慣和良好的節稅意識，更重要的是美國在人工智能方面具有先發優勢。反觀中國財富管理市場這邊正處于賣方投顧向買方投顧轉變的萌芽階段，ETF產品經過十幾年的發展雖取得了較大進步，但品類依然不夠豐富和多樣化，國內投資者多年形成的投機習性和短線操作更是一言難盡。

“橘生淮南則為橘，生于淮北則為枳。”在美國本著幫客戶省錢（省咨詢費、省交易成本、省稅金）省下即賺錢的定位而崛起的智能投顧系統，雖投資組合推薦和資產再平衡也是其主要板塊，但僅是其次核心的功能。當其在中國流行后，國內的智能投顧系統開始偏離美國這個智能投顧鼻祖的航向，主打投資組合策略，也就是基于幫客戶賺錢的定位，認為通過智能機器人構建的投資組合可以戰勝市場，在國內這個連絕大多數機構都無法打敗市場的情況，寄希望于剛剛萌芽的智能投顧系統是不切實際的。

通過研究美國的智能投顧市場可以發現智能投顧的首要目標是幫投資者節約成本，其次才是優選基金構建投資組合。但在中國目前賣方投顧為主的格局下，幫投資者節約成本是金融機構所不愿看到的，因為節約投資者的成本意味著降低金融機構獲得的產品代銷傭金，因此，幫助投資者節約成本這個目標與其自身利益不一致，所以才有了國內智能投顧主打優選基金構建投資組合的操作方式。

智能投顧的策略、工作流程及優勢

1.智能投顧的策略

一是馬科維茨的現代組合理論：資產配置多元化是投資唯一免費的午餐，他其實就是解決了兩個問題：首先在同一風險水平，投資者可以通過智能投顧的幫助獲得最大回報；其次在收益水平相當的情況下，投資者可以選擇風險最小的投資組合。

二是化主動投資為被動投資，基于當前國際國內投資市場的快速發展，各類投資思想及工具迅速得以普及，要獲得主動投資的α收益（高于大盤的收益）越來越困難，付出的成本也越來越高，因此，對于大眾來說，這肯定不是投資的最優方案；而被動投資獲得的收益即β收益（與大盤平均收益水平相當）則不需要付出額外的成本和承擔高風險就能獲得，只要投資者愿意承擔系統性風險即可。

三是自動再平衡，投資組合的再平衡是投資組合取得成功的關鍵之一，其也是智能投顧中的關鍵環節，它是智能投顧系統根據市場變化，自動調整資產組合中各類不同風險書評的資產比例；當某類金融金融資產處于上升趨勢中加碼跟進。

當某類金融資產處于下行趨勢時則降低倉位配置。智能投顧的自動再平衡不太頻繁，常規情況下半年或一年調整一次比較常見。

四是稅收規劃，這是美國和加拿大等發達經濟體中投資者最大的剛需，做稅收規劃可以給投資者帶來肉眼可見的現實收益，省下來的稅金完全可以當做額外收益，而且稅收規劃省下來的錢遠非采用被動投資省的投資成本可以比擬，但這一功能目前國內沒啥太大的存在感，畢竟國內目前個人或家庭在稅收規劃方面沒有太多的操作空間，高凈值人群除外。

2.智能投顧的工作流程

一是客戶畫像。通過問卷調查明確客戶投資偏好和風險等級，以此了解客戶的年齡、家庭成員結構、收入、資產、負債、可投資產、投資目標、投資時間、投資經驗、以及風險偏好等，一些系統還設計了基于行為金融視角的行為偏差的問卷來更深入的了解客戶，這部分的工作越扎實對后期的智能投資組合配置的推薦越精準。

二是投資組合配置推薦。這一階段就是基于現代投資組合理論的策略，通過構建多元資產的組合來匹配客戶風險和收益目標。

三是交易執行。投資組合的推薦需要最終的落地執行，這一步就是將交易落到實處，智能投顧系統中有自動執行下單交易或是半自助的下單執行功能，系統會在下達交易指令后買賣資產，執行指定的交易策略。

四是投資組合再平衡。這一步也是能體現智能投顧的重要環節，因為智能投顧和人工投顧的再平衡區別在于，智能機器人是可以24小時實時監控投資組合的，而人因精力有限是難以企及的，而且在執行策略方面，智能機器人比人要堅決得多。

五是投資組合分析。這一步主要是對投資組合的運行情況及時總結分析，通過數據和圖表直觀的展現投資組合成果，分析階段性業績和不足，總結前期投資的經驗教訓，以便為后期的投資所借鑒。

從以上的展現的智能投顧系統工作流程可以清楚的發現，智能投顧技術的真正核心就三個：客戶畫像、投資組合推薦、自動再平衡，其他的環節大同小異，體現不出具體優勢，至于美加等國的智能投顧的核心流程還得添加一個稅務規劃。

3.智能投顧的優勢

一是基于定制投資組合的個性化投資。傳統投顧很難做到千人千面的私人定制化投資組合。截止2022年，中國A股市場投資者數量達2億多人，而取得證監會投資顧問資格的有73，528人，平均每個投資顧問要服務2720個投資者，一般情況下，投資顧問個體服務的極限人數也就200人左右，在這種情況下想做到個性化投資顯然是不太可能的，而智能投顧通過運用大數據、云計算和人工智能等金融科技和客戶畫像、風險評級完全可以低成本的構建定制的個性化的投資組合。

二是智能調倉，隨時自動再平衡。智能投顧系統通過監控市場環境，在發現不利變化時能及時提出調倉建議，甚至自動化程度較高的智能平臺可以實現自動調倉。

三是借助多元資產組合投資分散風險。投資的目的是為了獲得風險調整后的收益，多元資產組合投資通過不把雞蛋放在一個籃子里方式來實現空間維度的化解風險方式，有數據表明，投資中90%的收益來源于投資組合的多元化。

四是被動投資——省錢、省心。智能投顧是一種簡單的大類資產配置、被動投資、長期定投的策略，其主要的投資方式是通過投資各大類資產的ETF來構建投資組合，交易頻率極低，所以比較省錢省心。

五是低門檻、低費率惠及大眾。智能投顧從其誕生之初起就是主打低門檻和低費率牌的，無論中外智能投顧平臺費用方面與傳統投顧相比都是其極低的，投資門檻更是低得多，就拿中國來說，一般銀行理財產品投資要求5萬元起步，私募或信托可能百萬起步，而多數的智能投顧平臺可能只要1000元～數萬元即可參與。

六是理性投資、執行堅決。個人投資者最大的問題是其投資的非理性，習慣于跟風追漲殺跌，因此，絕大部分人投資不賺錢，而智能投顧是機器人，主要是基于大數據來做分析判斷比較客觀。此外，智能投顧只要是達到操作設定條件會果斷執行事先制定策略而不受個人貪婪和恐懼情緒的影響，可以有效克服投資中的人性弱點。

智能投顧中國化的危與機

2012年以來在“雙創”和“互聯網+”等政策的號召下，P2P、移動支付、眾籌、消費金融、互聯網銀行、互聯網保險等等所謂的互聯網金融創新層出不窮，也逐漸被大眾所接受。2013-2015年眾多金融科技平臺大跨步發展，開始取得互聯網銀行牌照、第三方支付牌照以及互聯網小貸牌照，從金融科技公司一舉轉變為新型金融機構，開始對外開展金融產品銷售、移動支付、網絡小貸等金融業務。隨著金融科技公司積極參與金融服務，金融開始進入智能化時代，由此，金融服務的門檻降低了，金融服務的效率也得以提高，與之相伴的是金融的風險也開始增加。從某種程度上來說，金融越智能化越強風險也越大。這也是后續國內監管在放任互聯網金融發展一段時間后開始收緊其生存空間的重要原因。

2018年理財新規出臺后，國內監管層出于防風險的目的開始逐步收緊政策空間，國內智能投顧市場的高光時刻結束，隨即一系列的組合政策出臺，將所謂的金融創新開始圈禁起來，例如規范跨境證券投資的政策可能將令那些全球化資產配置策略的智能投顧平臺的底層資產面臨監管風險，新出臺政策投顧新規規定沒有基金投顧資格的機構和個人都不能提供基金組合策略投資建議讓沒有相關金融牌照的智能投顧平臺無合規業務可做，而近年來在理性呼吁金融科技回歸金融本質——科技的歸科技，金融的歸金融的大趨勢下，國內銀行等傳統金融機構已于2022年6月30日前暫時關停智能投顧服務進行業務整改，至于何時重回業務賽道尚不可知。

雖然國內智能投顧發展暫時遇到逆風，但我們應該看到，中國的金融市場發展與美歐經濟體相比還比較初級，很多金融基礎設施還不完善，存在利用新技術來實現金融服務升級的迫切需求；國內投資理財市場過去長期處于賣方投顧模式，買方投顧模式近年來才開始逐漸起步，因此，推廣基于買方投顧模式的智能投顧可能不會遭遇太大的業務阻力，如果智能投顧技術使用和推廣得當，中國投資理財服務發展完全可以實現類似中國網購超越美國網購式的跨越式、彎道超車式的發展。

當前恰逢人工智能技術爆發時代，各種AI新技術、大數據、云計算、區塊鏈等技術可低成本的獲得應用推廣，大算力可構建更為優化的投資組合，可以使智能投顧的未來更加智能；更為重要的是中國個人/家庭財富積累增長迅速、高凈值人群數量巨大，而且國人資產配置嚴重偏頗，有極大的可優化空間，這意味中國的財富管理需求極其龐大，智能投顧技術在中國未來大有可為。

人工智能時代智能投顧的展望

創新工廠的李開復曾經在公開場合表示人工智能最好的應用領域之一是金融，人工智能在中國的爆發第一個領域一定是金融。因其認為，人工智能適用必備之四因素：一是有天量的數字資源；二是數據資源還得有標注（股票市場是漲跌）；三是一定是要在單一、垂直領域應用；四是要有特別厲害的人工智能專家，而金融領域恰好符合這四個條件。首先，有了人工智能加持的金融可以有效減少信息不對稱，提高金融市場效率；其次，AI技術還可以使得金融風險的識別更為準確和提前，為風險問題的事前預防和有效解決創造條件；再次，對于金融產品推薦而言，基于用戶畫像和行為數據，AI技術可以更好的匹配客戶的需求，增加他們的滿意度。

今年ChatGPT的異軍突起普遍被大家認為是AI時代的奇點時刻到來，這勢必將推動智能投顧行業的飛速發展。

ChatGPT技術是一種強大的基于自然語言處理（NLP）的人工智能技術，可以讓計算機根據語境和上下文來理解人類的語言，并在此基礎上可以做出相應的回復，從網上大家貼出的和ChatGPT多輪互動的情形，基本上已經和人工客服交流差別不大，因此，它作為AI聊天機器人可以適用于智能投顧的客服方面，模擬投顧與客戶的面對面交流。通過模擬真實的對話，ChatGPT技術可以收集客戶的投資目標、風險承受能力、偏好和需求等信息，從而更為精準的為客戶畫像，進而可為客戶提供更為個性化的服務，滿足不同客戶的需要。

此外，ChatGPT技術形成的智能客服可以解決以前智能投顧時代的偏重“投”，而忽視“顧”的局面——就是注重投資組合管理等技術細節，而忽視對客戶的需求和心理按摩等問題，其實資深的專業人士應該明白，某種程度上“顧”比“投”更重要，如果和客戶溝通不夠，再好的投資策略若客戶不能堅決執行（如半途而廢），投資還是會失敗的。

而通過投資領域智能化客服可以快速響應客戶需求，做好心理按摩，減少個人偏見對投資的影響，引導其理性思考和決策，最終可以取得滿意的目標收益。

值得關注的是，在ChatGPT技術快速迭代下，近期已有資管機構開始嘗試讓AI機器人做基金經理，也有人嘗試讓ChatGPT做一些智能研報，甚至有人已經開始嘗試由ChatGPT來編寫代碼來做量化交易，可以預見的是，未來智能技術在金融領域的大規模應用勢不可擋，而AI技術將對現在所謂的白領工作有很強的替代能力，雖然人工智能在金融領域有極大的應用空間，也切不可以為未來AI將一統金融市場，甚至民眾的投資完全交由智能投顧來打理，因為，金融市場是建立在人類復雜多樣性的基礎上的，由此形成社會、經濟領域都有一定的主觀能動性，而非機器或代碼的世界完全由規則確定，這就決定了未來的金融市場的投資依然會呈現多樣性的特點，在短線高頻交易、事件驅動、價值套利方面，AI交易具有統治性力量，而信奉價值投資理念的長期投資者仍可以獲得生存空間。

雖然國內2022年6月招行等銀行機構暫時下架了智能投顧，以前市場上曾風光一時的智能投顧創業公司們也暫時銷聲匿跡，中國智能投顧市場陷入低谷期，現在重提智能投顧在數字經濟時代財富管理中的巨大空間也許有點不合時宜，但人工智能時代已迎面而來，我們需要及早為此做好準備工作，否則，勢必在未來的智能財富管理方面落后國際大趨勢，切不可因為害怕金融智能化帶來的風險而因噎廢食自絕于這個智能金融的時代。凱文·凱利認為，對于科技帶來的問題，永遠不能靠減少科技解決，而應該發明更好的科技，如果不能發明出更多、更好的科技，我們是無法解決現有的問題。