文/ 普华永道中国金融行业管理咨询主管合伙人张立钧

随着高科技的热风刮进了金融领域，智能投顾进入公众投资者视线，并成为热门话题。在各项驱动因素催生下，智能投顾将对整个市场产生积极影响。在中国，急剧增长的理财市场规模、全球第一体量的受众群体及尚未形成垄断的起步市场给智能投顾的发展提供了广阔空间。

所谓智能投顾，是指通过使用特定算法模式管理账户，结合投资者风险偏好、财产状况与理财目标，为用户提供自动化的资产配置和投资建议。一般来说，智能投顾公司的目标客户是大众投资者。

在各项驱动因素的催生下，智能投顾的发展也将同时对整个市场产生积极的影响。笔者所在的团队2016年曾指出，智能投顾未来将在资产管理和财富管理行业里产生重大影响。未来资产管理和财富管理行业重要发展趋势中与智能投顾有关的如下：为更好地辨识和量化风险而提高数据分析的复杂度；资产配置及财富管理方式自动化；从科技化人际关系转型为人工支持的数字体验；使用先进的技术投资新兴市场；全渠道互动和销售模式，对所有接触点的客户体验进行标准化；增加服务量，令创新能更快投入市场和规模化；推出可提高品牌知名度和发展潜在客户的替代性销售和营销渠道等。

智能投顾产生的背景

根据笔者所在单位的研究成果，驱动智能投顾业务发展的三个关键要素是：客户、产品和渠道。

首先是客户行为的变化。对传统金融来说，所服务客户主要是财富相对集中的战后婴儿潮一代，而在未来30年内，这一代累积的财富总量将向所谓千禧一代进行转移，80后和90后客户是随着个人计算机（PC）以及移动互联的发展而成长起来的，他们大多数人已适应了随时在线的生活状态，也更习惯于与网络、机器和数字化信息的交流，而不再局限于人与人直接的交流，这些客户行为的变化为智能投顾的发展奠定了基础。

其次，是产品需求的变化。在美国以主动管理为核心的投资咨询业务面临定价压力，传统财富管理公司设置最低投资额要求，并针对管理的账户收取63bps—170bps的管理费用。但对于被动投资账户，在没有最低投资额要求的情况下，仅对新的市场进入者收取15bps—35bps的费用。同时对比过去十几年的数据，大部分主动投资产品收益逊色于被动投资产品（如交易型开放式指数基金），因此指数基金、交易型开放式指数基金（ETF）的投资配置模式开始流行。

最后，是形成智能投顾的基础渠道，即金融科技（互联网金融）的兴起。最近数十年，云计算、大数据、人工智能、机器学习等概念开始渗透到社会各个方面，全球市场数据总量呈几何式激烈增长，大数据的计算速度也急剧提升，一台手机所存储的数据量已经可以与几十年前一台计算机的存储量相当。在金融领域，一些对冲基金机构已经尝试在对冲基金中使用人工智能技术。相较于机构投资者，适用于个人投资者的智能投顾技术也随着科技的发展产生全新的驱动力。

综上，客户投资行为变化，传统的财富管理产品的改变，以及金融科技的兴起，使得智能投顾的市场前景越来越显著，并且日益受到风投的青睐和投资者的应用。

智能投顾的技术支撑

智能投顾的技术支撑主要包括四个部分。首先是理论基础，智能投顾基于现代投资组合理论，通过分散的投资组合在降低风险的同时不会降低预期收益率，使投资者在同等风险水平上获得更高的收益率，或者在同等收益率水平上承受更低的风险。其次是量化投资策略，智能投顾的量化策略相对广泛，包含但不限于量化择时策略、行业轮动策略、多因子阿尔法（Alpha）体系，以及各类事件驱动选股等策略。第三是投资策略模板，即按照一定算法筛选出满足一定收益和风险指标的投资策略模板呈现给客户，保证所有投资策略组合都是符合投资人的风险和收益偏好。最后是客户的风险轮廓，通过对客户本身的财务情况、风险承受能力等数据的分析，获得特定的风险轮廓，在智能代理的基础上，进行投资策略匹配，全权交由数字化的投顾代理完成。

总体而言，智能投顾技术减少了在金融业务中与人的接触，通过大数据的量化分析支撑自动化运营，使得智能投顾与智能投资行为都减少了情感这一干扰因子。在现有人工智能技术的条件下，投资行为将完全基于数据、模型理论和特定算法，这对一直以来受到市场交易员情绪影响的投资市场来说，是前所未有的改变，也将形成良性循环。

智能投顾的海外发展与应用

目前，海外智能投顾的发展起源于通过机器人下单提供更便宜的服务费用、合理节税，同时依据个人投资需求及目标定制个人的投资基金的模式。该模式起源于如WEALTHFRONT,BETTERMAN等这些在硅谷的金融科技公司，随着传统的金融机构后来居上，这些机构将智能投顾技术与传统的财富管理业务相结合，已经在市场上占据最主导的地位。

国外智能投顾主要应用于三类场景：投资规划、投资顾问和投资基金。投资规划即帮助客户理解其金融需求，投资顾问即帮助客户选择合适的产品或服务，而投资基金则是直接帮助客户管理其投资组合。传统金融服务是提供相应的金融规划师、金融顾问、产品顾问或者基金经理响应客户需求，而在智能投顾中，则是提供信息管理工具，比如在投资基金场景中，提供数字化的机器人，做全权的委托管理。

此外，在美国智能投顾的一大具体的应用在于融入美国纷繁庞杂的个人所得税体系中。相较于发达经济体中近年来普遍存在的超低利率收益与近乎于零利率的定存市场而言，客户通过智能投顾优化的税收规划，已成为金融创新领域的典范。有鉴于此，在我国未来税收体系逐渐完善的进程中，智能投顾也必将发挥其低成本、高收益的现实作用。

在美国市场，智能投顾业务推出有自研、合作、收购三种方式。如嘉信（Charles Schwab）通过自行开发，发布了智慧型组合投资功能；星展银行（DBS）与IBM Watson在财富管理行业开展合作，以改善咨询效果并提高客户体验；阿伯丁资产管理公司（Aberdeen）收购帕曼纽（Parmenion），包括其自动和便捷的咨询工具。在对国外整体智能投顾市场份额进行分析时，我们发现，嘉信和先锋（Vanguard）这两家传统的财富管理机构共占据了将近80%的份额，这两家机构的现有业务中更多基于人工和智能的结合。

可以看到，智能投顾市场存在一定的进入门槛。传统金融机构较之新的机构，拥有多年累计的客户、产品以及营销渠道的优势，因此更容易通过转型在市场中抢夺领地。或许，这也预示着，未来对于其他机构来说，应重视同时兼顾传统资源和新技术，寻求更好的合作发展模式。

智能投顾在中国的发展

纵观智能投顾未来在中国的发展，笔者认为将有三大积极因素：急剧增长的理财市场规模、全球第一体量的受众群体及尚未形成垄断的起步市场。

首先，在市场规模方面，以个人财富配置中核心的金融产品配置为例，以美国为代表的发达经济体其金融资产板块的配置平均高达60%～70%，相较于我国居民将大量个人资产置于不动产板块，而金融产品仅占整体配置35%左右的比例而言，可谓具有结构性差异。目前全球范围内有超过200万亿美金可支配资产，中国现有可投资资产约20万亿美金。预计到2020年，中国的个人可支配投资总额可以达到40万亿美金。资产管理规模的增长为智能投顾市场的发展注入了潜力，但智能投顾相对于整体资产管理行业仍然是占据比较低的市场份额。依现有数据研判，全球100万亿美金的资产管理规模中智能投顾管理资产仅为2.2万亿美金，占比2.2%。如按等比例参考，分析未来中国智能投顾市场规模，初步预计在4千亿到8千亿美金。

其次，在受众群体方面，随着我国老龄化社会的日益临近，中高龄群体对整体理财市场的需求将起到关键而持续的推动作用。在我国现有养老体系的所谓三大支柱中，第一支柱是国家社保，第二支柱是公司、企业所缴存的社保基金（五险一金）。然而上述两大支柱在历年的运行实践中并未取得相较国内生产总值（GDP）的增长预期，因此以个人为主体的第三支柱将成为未来老龄社会亟待建立的财务保障体系。而与之形成联动互补的个人理财、养老保险、税收优惠等方面的投顾市场也将整体性获益。如果以近期主要开发的智能投顾的目标群体为大众投资者来看，个人可投资资产在3万～300万的客户占据中国总人口的40%，与美国的财富管理市场相比，中国拥有更为广泛的客户群体。

最后，在市场周期方面，目前国内智能投顾的应用尚处于起步阶段，具有智能投顾功能或者正在研发智能投顾的互联网理财平台超过20家，且其中多数是由纯互联网公司向金融服务领域开辟市场，如百度金融、蚂蚁金服、京东金融等。同时，传统金融公司也开始涉足智能投顾服务，如嘉实基金、中国平安和民生银行等。以民生银行95568财富圈智能投顾平台为例，其运营模式是通过收集客户需求，逐步进行线上财富诊断和线上理财规划，同时融入基于客户行为、社交数据进行的财务状况风险偏好分析和风险承受能力评估。

虽然智能投顾在中国具有广阔的市场潜力，但中国智能投顾仅限于投资规划上的应用，并未向投资顾问、投资基金上拓展。其在国内的发展依然受到三大因素的制约。

首先，在我国现行法规监管下，境内金融机构开展投资顾问业务时，必须与资产管理业务分离。《证券法》第171条规定，投资咨询机构及其从业人员从事证券服务业务，不得代理委托人从事证券投资；《证券投资顾问业务暂行规定》也明确规定证券投资顾问不得代客户做出投资决策，从而在监管合规层面将投资顾问与资产管理分离，并对智能投顾的业务范围产生较大限制，形成国家监管层面的日趋严谨状况。证监会于2016年8月19日举行的新闻发布会中强调进一步加强监管力度，限制通过机器人自动下单，明确了投资咨询与资产管理业务互相分离的原则，同时将智能投顾纳入监管范畴。

再者，国内被动投资的产品体系还未健全，近年来较流行的开放式指数基金ETF模式已在欧美市场取得长足的发展，并获得了中小规模投资者的普遍青睐。以美国为例，其被动投资模式的智能投顾ETF市场规模已逾1600亿美元，而全球EFT相关及衍生品的整体市场规模更是多达3万亿美元。相较于国内仅由百余只以股票为主构建的指数基金而言，产业结构中缺失债券、大宗商品及细分行业的ETF基础市场。基于我国现有ETF的规模及深度，在国内引入欧美模式的智能投顾还需假以时日。

最后，投资者自身的投资动机与心理预期还有待培育。就投资动机而言，国内投资人偏好短线逐利而非长线持有的比例显著高于国外同业，价值导向型的长期投资理念并未在业界获得广泛实践。同时，国内投资人对于人机互动（乃至全权委任机器）进行投资的模式还需要经历一定阶段的心理调试，而目前国内投资者是否能接受机器人进行投资这种方式也值得思考。

中国智能投顾的展望

沿袭国外智能投顾行业领军企业的发展路径，笔者提出针对中国智能投顾发展方向几点开放式思考：

首先，相比成熟资本市场数据全面、历史周期长、适合做量化分析的特点，我国智能投顾市场能否基于现有渠道信息，快速匹配投资标的，提供定制化建议，帮助客户实现分散投资。在具体应用的业务场景中，更应采用投资基金还是投资顾问？

其次，关于业务模式。海外智能投顾的业务模式为直接下单盈利模式。对于我国付费用户而言，仅依据风险偏好就提供方案而忽略用户既有资产结构配置的量化分析，是否应加入更多人工干预，在中国是否能够被接受，是否有其他可持续的盈利模式？

最后，智能投顾在中国能否有机地融入现有金融服务体系，更好地将这项技术与实际业务结合？同时借助智能模型密切监测相关市场的联动，跟踪并配置被动型ETF为主要投资组合，从而真正降低成本，为客户提供高效、智能的服务。

本文编辑/丁开艳