智能投顧攪動理財市場 如何分辨創新還是噱頭

在智能投顧的藍海市場，各大金融機構都想從中分一杯羹，造成目前魚龍混雜的市場現狀。

如何分辨「真」「偽」智能投顧?中國平安旗下的科技平台公司上海壹賬通金融科技有限公司(下稱「金融壹賬通」)管理團隊在近日接受第一財經記者專訪時表示，要辨別智能投顧優劣，背後的模式和演算法至關重要，真正的智能投顧是在了解客戶的基礎上對資產組合進行動態管理，演算法和數據可以不斷自我學習和採集，並且不同時間和市場情況、需求下給出不同的產品池。

智能投顧藍海

智能投顧又稱機器人投顧，英文是Robo-Advisor，作為金融科技的一個重要應用，它是結合人工智慧、大數據、雲計算等新興技術以及現代投資組合理論的在線投資顧問服務模式。

大數據分析公司易觀在其研究報告中表示，2016年居民可投資資產規模超百萬億元，投資者資產增長與欠缺理財服務之間矛盾越發迫切;而語音/文字/圖像處理、數據分析等應用逐步成熟，有利於降低財富管理市場中固有的門檻限制。

7月，國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》。方正證券認為，從國家戰略層面正式提出「智能金融」這一全新概念，以大數據和機器學習為基礎的人工智慧，為中國金融行業未來發展開啟新的篇章。

金融壹賬通總經理邵海峰預測，隨著國內大眾財富階層的快速崛起，數字化與網路化的日益大行其道，這一類高凈值群體對智能投顧的易用性、低費率優勢非常認可。這些因素均為智能投顧行業的迅猛發展提供了恰逢其時的機遇。「儘管目前我國智能投顧發展剛剛起步，但不難想像，其增長步伐更大。」

波士頓報告顯示，預計到2018年，中國的私人財富總規模達到40萬億美元;預計未來智能投顧管理的資金或將高達4萬億美元，巨大的藍海市場亟待挖掘。

易觀認為，2016年包含線上基金銷售、網路保險、債權類產品等在內的互聯網理財達7.85萬億元，市場規模持續擴張，預示著用戶對於線上財富管理方式的選擇程度提升，其中儘管人工智慧理財體量較小，但從影響上，人工智慧理財對傳統財富管理市場的改變，或發生指數級變化，服務門檻的降低使得更多的財富長尾用戶得以受益。其中，人工智慧理財在浮動收益市場中意義更為巨大，隨著浮動收益市場整體規模保持穩步上升，利好人工智慧理財普及。

如何分辨創新和噱頭

在智能投顧的藍海市場之下，無論是類似京東這樣的互聯網公司還是招商銀行這樣的傳統金融機構，都迅速在智能投顧市場布局。

不過，目前整個智能投顧市場仍處魚龍混雜的階段，有部分平台打著智能投顧的旗號，卻只是一種「噱頭」，純粹為了銷售基金產品、或者搭配幾個簡單策略選股，更有甚者將非標債權重新包裝，放入投資者資產配置計劃里，造成信用風險積聚。

如何判斷智能投顧的優劣?金融壹賬通戰略與商務智能團隊副總經理蔡建穎回答第一財經稱，現在市場上確實有很多的智能投顧，一般流程是先了解客戶的需求，然後給予一個適合其風險匹配度的最優產品組合。

「真正的智能投顧是了解客戶需求之後可以有一個前期的判斷，因為在中國的市場上整個理財觀念還沒有特別成熟，很多的消費者其實並不清楚自己的真實風險承受水平。即使填寫問卷一定程度上也會有一些客觀事實沒被發現，所以一個好的投顧是將投資者自身的表現和主觀的判斷進行結合，再配置一個合理的產品組合。」蔡建穎表示。

金融壹賬通銀行一賬通業務中心行業產品團隊總經理魏毅華則表示，好的智能投顧在客戶端和資產端背後有大量數據做支持，且並非靜態，而是動態管理的。智能投顧需要不斷自我學習和數據採集，在這個過程中，客戶在不同時間測試的評分結果也許是不一樣的，而從資產配置端其實在不同的時間也會選擇不同的適合當地市場狀況和客戶需求的產品池。

以「平安系」下金融壹賬通、平安證券和陸金所資產管理有限公司近日聯手推出的智能財富管家為例，「這套風險偏好識別系統是在平安集團百萬以上已有風險測評用戶的數據基礎上建立起模型，除了用戶基本屬性、訂單交易等信息之外，還包括用戶的資產分析、消費水平、收入水平、投資經驗、投資期限等數據。並通過大數據與問卷的結合，精準識別用戶的風險偏好，同時根據用戶數據變化，定期調整評分結果。」邵海峰表示。

據了解，目前市場上的智能投顧分為「to C」（直接面向投資者）和「to B」（面向金融機構）兩種模式，主打開放科技平台概念的金融壹賬通選擇「to B」模式，邵海峰表示這一技術將提供給中小金融機構，幫助中小銀行優化其金融產品、降低獲客、運營與服務等成本，並能支持接入中小金融機構的自有產品。

華創證券表示，國內智能投顧市場大風已起，具有一定金融業務基礎的互聯網企業與進行智能化轉型的傳統金融機構，有望憑藉對海量投資理財市場場景的掌控率先突圍，構建起有力的「護城河」，充分享受Fintech與普惠金融帶來的行業紅利。

不過，易觀也表示，綜合目前中國國內金融理財市場的情況，人工智慧理財仍面臨很多挑戰。例如國內理財產品相比美國豐富程度不足，除了要考慮資產配置還要考慮交易時間和成本。加上金融市場特殊的環境開放性程度，以及信息不對稱和實時高頻的交易等特徵，應用到人工智慧領域的計算能力和大數據能力還需要經得起多方考驗。

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