智能投顾不能占领整个财富管理市场

芮萌

当下，智能投顾仅作为一项资产配置，但随着其技术的进步及客户的认可，其服务内涵将会增加。

中国的财富正在急剧增长，每年复合增长率为20%，远远高于世界平均水平（世界平均水平是4.8%）。但中国人通常最关心两件事：子女的教育和理财。从小到大，我们有没有正儿八经学习过这两门课？好像没有。教育子女、管理财富好像是与生俱来的能力。但在未来的10年，我们要打破刚性兑付的情况，闭着眼睛投资的时代已经一去不复返了。未来财富管理的标准一定是专业的，一定是标准的，而且需要复合型的人才。

今天我想聊一聊智能投顾。8年前，UBS交易大厅人来人往，热闹非凡，但今天，这样的场景不再重现，人都被机器取代了。我们来看一组数据：

（1）荷兰ING银行，宣布一个可以让他们在未来省下近9亿欧元的“数码转换”计划：先砍掉5800名员工，占员工总数13%；未来再视情况让另外1200名员工转职或是裁掉。

（2）德国商业银行，到 2020年他们会将银行中 80%的工作都数码化、自动化，最终将会裁掉9600名员工。

（3）美银，计划在消费者银行分部减少8000多个工作岗位。

（4）花旗银行，2015—2025这10年间欧美银行将裁员30%，数量最多达到170万人。

以上数字都是非常惊人的。

那么到底机器能不能取代人？智能投顾是利用新的技术，包括云计算、机器学习等技术将现代资产组合的理论应用到模型当中，结合个人投资财务状况、风险偏好和收益目标为投资者提供最佳的投资组合。

财富管理一般会经历3个阶段：第一个阶段是卖产品，今天的中国就处在一个卖产品的阶段，不管是理财师也好，财富的拥有者也好，到了一个机构首先问你有什么好的产品？而且这个产品是非常单一的，是固收类的产品，随着刚性兑付的打破，风险一定会上升，所以我们需要资产组合，而不是卖产品；第二个阶段卖咨询；最后是卖一站式解决的服务。今天我们讲到的智能投顾，可能会做一些取代人的工作，但它只是一个初级的取代。

智能投顾的发展背景

智能投顾在过去两年为什么能在全世界得到井喷式的发展？背后有它的一些逻辑。

第一，资产波动加大。经济下行，各类资产剧烈震荡，个人投资者的焦虑难抑。而多元资产配置可以有效分散投资风险，减少组合收益率的波动，帮助投资者实现稳健收益。

第二，资产配置对专业性的要求越来越高。如何根据个人风险承受能力、目标和风险偏好选择投资产品？配置哪些产品？配置多少？何时买入？何时卖出？对普通个人投资者而言，这些问题实践起来非常困难，对专业知识、经验及条件的要求很高。

在资管这个行业，最牛的人通常是对冲基金的基金经理。但过去20年来，对冲基金的回报率在下降。我们跟什么比？跟基准比，基准其实要求不高，就是美国1年期的国债收益率再加上5%。比如当前美国1年期的国债收益率只有1%，加上5%，也就是6%。但最近10年，这些对冲基金经理都没有跑赢（图1），换句话说，资产越来越波动，越来越需要专业化的服务。

第三，人性的弱点。我们通常讲，投资最大的敌人是我们自己，或者说是贪婪的人性。人在投资过程中很难克服情绪影响、始终保持理性。带有情绪的投资会引发错误的判断，贪婪和恐惧往往是我们投资失败最重要的根源。

第四，产品和服务获取复杂。下图2是中国的资管行业的产品，分成两大类，固定收益类和权益类。固定收益类又可以分成基准利率市场和信用产品，下面有各种各样的产品。作为专业的理财师，当你向客户介绍这些产品的时候，有多少对这些产品有了解？一个非标产品的说明书这么厚，你有没有完全学习过？这只是中国的资管产品，国外产品的更厚，很多陷阱你是不知道的，这时就需要我们的专业知识。

第五，互联网、大数据技术、人工智能的进步。智能投顾带来的另一个变化，就是可以服务尾部的客户。原来因为成本比较高，只能服务财富最多的20%客户。但人工智能的优点是边际成本为零，那些无法服务到的尾部客户，今天我们可以通过大数据、人工智能的技术来服务他们（图3）。

未来，财富的拥有者是“90后”“00后”，他们对智能投顾的接受度会越来越高，这为智能投顾的发展提供了客户基础（图4、图5）。

对冲基金的收益率越來越低，也就是主动式投资的回报在下降，市场变得越来越理性，大家会从主动式投资变成被动式投资，比如ETF产品的出现。下页图6是全世界ETF的规模，从2007年到2017年这10年的发展速度是非常快。2007年，全世界的ETF在市场上的交易为8070亿美元，到2017年4月，已经达到3.8万亿美元，增长速度非常快。这为智能投顾提供了工具基础。

智能投顾在过去几年之所以得到高速的发展，主要依赖于互联网、大数据、人工智能的进步。全球财富管理的服务模式整体上呈现出从线下至线上、资本门槛从高到低、客户体量从大到小、产品从单一到多元、服务费率逐渐走低、投资方式多样化等趋势。在这个大的背景下，我们运用了一个新的投资顾问的模式就是智能投顾。

智能投顾的技术基础

过去一二十年，随着深度学习，人工智能从原来的像人一样看，像人一样读，像人一样听，到今天像人一样思考，像人一样学习，需要一些技术基础。首先是运算能力，其次需要数据，最后是算法（图7）。

智能投顾的分类

如果对智能投顾进行分类，可以分成3类：

第一类是资讯提供型，通过智能算法对市场热点进行抽取，整理出市场持续关注的投资题材或表现优异的板块推送给客户。endprint

第二类是咨询建议型，通过智能算法得出的结果作为给予客户投资规划、建议的依据，但并不直接参与客户的投资活动，如Mint、Learn Vest 等为客户提供投资规划，Personal Capital 提供投资建议。

第三类是资产配置型，即接受客户部分或全权委托投资，以股票、债券、ETF 等為投资标的，代理客户进行操作，如Betterment、Wealthfront、Future Advisor 等，这一类的投顾公司目前发展最快、受托管理的资产规模最大。

这也是智能投顾发展到如今的3个商业模式，在这3个商业模式当中，发展最快的是最后一个，因为它有盈利模式。所以今天我们所讲的智能投顾，通常指的是第3个，资产配置型的智能投顾。

智能投顾与传统投顾比较

我们如果做一个对比，智能投顾和今天人对人的、面对面的传统投资顾问有什么区别？见下表。

首先看服务的流程，智能投顾是用客户的测评，然后自动化的产生方案，然后客户调整，方案的确定，最后是投后自动化的管理，这是它服务的流程。从服务的模式来看，智能投顾是互联网线上的服务，操作的过程相对于传统的人对人的服务来讲比较简单，而且费率低，另外它还可以提供税收、盈亏、房贷等增值服务，另外它的策略执行力比较强，因为它是机器，会严格按照事先的指令行事，而人会受情绪的影响。还有服务的时间，它可以7×24小时服务。但它也有劣势，客户的情绪安抚是没有办法做的，毕竟人跟人之间需要交流。

智能投顾的服务流程决定其发展也受到一定的制约（图8）。

第一，用户。智能投顾的获客成本很高，增加客户黏性的成本也相应较高。

第二，标的。目前，可采用智能投顾的投资都是被动型的ETF，可供交易标的不足。

第三，数据。智能投顾还缺乏有效数据的沉淀。

第四，监管。目前，基金销售和投顾牌照分离，这在一定程度上制约了智能投顾在中国的发展。

智能投顾的未来

如果我们对未来智能投顾发展做一个展望，今天它可能只是作为一个资产配置，随着其技术的进步，以及获得越来越多客户的认可，智能投顾的服务内涵会增加，可以从教育储蓄投资、信贷、理财产品发展到成为管家式个人财富中心，如图9所示。但这些只是服务长尾客户，是传统金融机构不愿意服务或者无法服务的人群，真正的私人客户，他还是会留在传统金融机构，因为人毕竟需要面对面的、有温度的交流，这样才能获得信任。

其实信任，也是财富管理这个行业最核心的竞争力，而不是专业能力。如果你不能获得客户的信任，那么他自然不会把钱交给你来管理，你有再多的专业知识都不行。智能投顾只能取代部分的服务，或者服务部分的客户，而不能占领整个个人财富管理行业。endprint