来源 | 普益标准
一、智能投顾的定义
智能投顾并不是对传统人工投顾的简单完全替代,而是利用以大数据、人工智能为核心的技术,基于投资者的个人财务状况、风险偏好、理财目标及所处生命周期,搭建数据模型和后台算法,为投资者动态迭代地提供包括财富保值增值、税务与财务管理、传承规划等有具体目标的财富管理服务,并对资产配置组合进行自动跟踪和调整。财富管理服务的核心逻辑就是实现KYC(Know Your Customer)和KYP(Know Your Product)的匹配,即把合适的产品与服务匹配给合适的客户。KYC对应“顾问”的角色,KYP对应“投资”的角色,而“智能”是一种手段和工具,智能投顾结合“智能+投资+顾问”三要素,可实现上述匹配的便捷性、精准度与个性化。智能投顾以大数据、人工智能、云计算等技术降低了投资理财的成本,因此相比较传统投顾呈现出低费率、低门槛、覆盖面广、透明度高的主要特征。智能投顾的普及,使得财富管理服务不仅仅是高净值客户的专享,那些被传统金融机构忽略的“长尾用户”也能获得专业化、个性化的资产配置建议。
二、银行智能投顾的应用现状
近年来金融科技快速发展、金融改革政策实施以及大众理财需求日益增长,我国智能投顾行业于2015年正式崭露头角,几家科技型创业公司最先涉足并推出智能投顾产品,随后互联网公司和传统金融机构也陆续加入热潮。传统金融机构中,招商银行在2016年12月首发推出“摩羯智投”,其他金融机构智能投顾系统相继落地,2018年中国智能投顾市场规模达到642.9亿元。根据艾瑞咨询数据测算,预计到2020年,中国智能投顾市场规模将达到1884.7亿元,近4年CAGR达到67.97%。
传统银行业的智能投顾主要以公募基金作为底层资产,根据客户选择的投资期限和风险偏好进行组合配置,实现一键购买、调仓和赎回。目前推出智能投顾的银行主要包括招商银行、工商银行、中国银行、浦发银行、中信银行、兴业银行、广发银行、平安银行等。其中招商银行、工商银行、中国银行的智能投顾推出更早,发展也更为成熟,三家智能投顾产品的对比如下:
总体来看,不同银行的智能投顾产品设计较为雷同。可供选择的组合数量较少,策略不透明,且除中银慧投外,起投金额都较高。风险测评环节依赖客户主观选择,可能导致风险测评结果与其实际风险承受能力不符,无法代表客户的真实风险承受能力。
三、银行智能投顾的业绩比较分析
智能投顾的最终目的在于降本增效,即降低投资风险、提高投资收益,评价标准的指标主要有两个:模拟年化收益率和模拟最大回撤。模拟年化收益率越大代表收益越高,模拟最大回撤越小代表风险越低。
通过三家银行智能投顾产品的模拟年化收益率和最大回撤/波动率对比(摩羯智投和中银慧投,以历史年化波动率代替最大回撤值来衡量其稳定性和风险程度),从短期、低风险类别来看,智能投顾的收益表现较好,即使是风险最小、期限最短的产品短期也实现了3.76%的收益,相比于同期银行定期存款收益而言具有较大优势。在一定程度上,智能投顾的短期低风险产品可以看成是银行理财产品的替代产品,尤其在资管新规过渡期内,智能投顾产品可能吸引那些从传统理财产品中撤出的投资者,这部分群体习惯、信任银行理财,风险承受能力较低,投资期限也较短。
从长期投资和高风险类别来看,以各银行智能投顾产品中风险等级最高的组合为例,中银慧投的股票类配置比例最高,但模拟年化收益率较高,波动率最低,这说明中银慧投产品随着风险等级增加,其配置策略更激进,对回撤的控制更加稳健;AI智投和摩羯智投的股票类配置比例相当,但对于长期高风险产品的收益性AI智投表现更好,而摩羯智投的高风险产品收益能力不佳,在承担了较高的风险前提下,收益率并没有优势。
除此之外,AI智投的长期配置收益性表现最好,而摩羯智投和中银慧投,对于同一风险等级下不同期限的产品,随着期限增加,产品的收益和波动情况变化并不大,意味着配置没有体现长期投资的溢价效果。
综上所述,若仅以模拟年化收益率和模拟年化波动率/最大回撤作为评价标准,三家银行在短期低风险产品上均表现良好,对理财产品有一定替代作用。其中,工商银行的AI智投在收益能力上表现更优异,中银慧投在风险控制能力上较为突出,招商银行的摩羯智投虽上线最早,但是相比较所属银行的理财产品,并没有明显优势。
四、银行发展智能投顾的优劣势对比及智能投顾现存问题和建议
(一)银行发展智能投顾的优劣势对比
目前,我国提供智能投顾服务的机构主要有以银行/券商/基金为代表的传统金融机构,以腾讯理财通/蚂蚁财富为代表的互联网公司,以天天基金网、陆金所为代表的三方财富机构和以蓝海智投/理财魔方为代表的科技创业公司。
1、以银行为主的传统财富管理机构具有成本优势和资金优势,在市场占据主导地位。银行依靠过去线下的渠道优势拥有众多存量客户,品牌效应明显,分支机构、营业网点遍布各个地区,获客成本极低,起步虽晚但崛起迅速;由于银行可以通过销售自有金融产品或代销理财子公司等其他产品提高盈利水平,因而资金压力较小。但由于受到体制束缚,稀缺的IT资源和技术人才导致创新能力不足,渠道产品销售的思维严重制约了传统金融机构走向数据驱动、释放智能化价值的潜力。
2、以阿里系和腾讯系为代表的互联网平台公司,核心竞争力在于丰富的客户流量、场景所积累的应用数据和完善的运营平台。通过自身核心产品将客户引流至金融平台,借助流量入口实现价值变现。由于针对广泛而零散的“长尾客户”,其智能投顾产品呈现费率低、投资门槛低的特点。以蚂蚁金服的基金投资顾问服务“帮你投”为例,其投资门槛仅800元,成立半年来已获客20余万人。
3、以天天基金网和陆金所为代表的互联网三方财富管理机构,具备较强的综合服务能力。互联网三方财富管理机构既有传统金融机构端到端的服务经验,又具备类似流量型机构的优势,产品体系相较传统机构更加开放。因此综合服务能力更强,整体而言比流量型巨头更具备与传统金融机构直接竞争的能力。
4、以蓝海智投/理财魔方为代表的科技创业公司有技术、理念优势,具备服务B端客户潜力。虽然在客户流量上没有优势,但由于技术、理念较为先进,专注技术研发和算法研究,科技创业公司能发展B端客户(往往是传统金融机构),其通过为B端客户提供智能投顾系统就能实现大量收入。
(二)国内智能投顾市场,财富积累时间短,投资理念尚不成熟,财富管理机构自身的专业度有限。主要有以下几类问题存在:
KYC智能化程度不高
多数智能投顾产品所提供的问卷题目数量少,在问题设置方面不够深入和全面,缺少对投资者财务状况、投资经验等问题的调查,选项设置方面也不够细致,智能化程度还相当有限。直接让投资者主观选择风险等级,可能出现投资者实际风险承受能力和风险测评结果或所选风险等级并不匹配。
一方面,可构建场景获取真实客户需求。除了资产、收入和人口学特征外,更能产生差异化信息是客户的投资习惯、风险偏好,而客户对于财经内容的关注行为是捕捉相关数据的极佳场景。财富管理机构通过构建开放生态、聚集优质内容,更好地吸引流量,关键的是能通过平台所产生的海量的内容交互数据,不断识别和加深对投资者的风险承受力、产品偏好、真实需求的了解,实现更精准的产品推送、更有效的投资者教育,甚至激发产品创新。
另一方面,要动态了解客户意图。财富管理机构可借助大数据、AI等智能化手段,从静态地了解客户情况(通常为资产情况、家庭情况、交易历史等)升级到动态地预测客户意图(如所在生命周期变化、偏好的交互方式与内容等),以进行更精细化的客户经营与服务。在场景内的交互数据基础上,分析客户的长期行为、短期行为、产品偏好、服务偏好、使用习惯等数据,运用AI技术动态识别和预测客户的潜在意图。
资产种类有限
由于我国资本市场发展较晚,资产种类偏少,资产配置的金融工具有待丰富。因公募基金的产品丰富、门槛低、运作透明,其投资标的基本覆盖股票、债券、大宗商品、黄金、海外市场等大类资产,智能投顾的资产配置底层资产大多为公募基金。但是我国的ETF市场规模与发达国家相比仍比较小,ETF种类尤其是债券型ETF和商品型ETF等较少,资产配置比较难实现真正的风险分散。
投资组合灵活性不足
目前大多数智能投顾产品投资组合仅十几个,投资组合数量较多的是摩羯智投有30个投资组合,客户选择空间十分有限,无法实现智能投顾的初衷——千人千面的定制化。因此对于投资者的风险收益属性描述需要更加精细化,例如可在相应风险等级内通过细分收益目标、投资期限和板块偏好等因素创设多样化的投资组合,提供更加个性化的选择。
产品同质化
各机构的智能投顾产品,在客户画像、大类资产配置、理论依据、算法模型等方面过于雷同。财富管理机构可以通过优化模型、提高编程创新设计能力、深入挖掘数据信息内涵等方面不断进行提升和完善,提高产品差异化的竞争力。且资产配置只是投资顾问职责中的一环,智能投顾还应该承担一部分的投资者教育、客户需求分析、投资组合业绩评价、资产配置再平衡调整的功能,进而更好地匹配客户需求。
传统金融机构和互联网机构各有所长,未来还可以通过相互合作来共同推动财富管理的智能化变革,实现优势互补。目前已有流量型机构蚂蚁金服与先锋领航集团在中国成立合资公司,中金与腾讯宣布合资成立技术服务公司打造便捷、智能和差异化的财富管理解决方案。
盈利模式有待转变
国外的智能投顾市场为买方市场,智能投顾的出现是为了降低成本,因此无佣金费,客户仅需向投资顾问支付咨询服务费。而在中国,智能投顾市场是卖方市场,智能投顾提供商并不向客户收取服务费,而是收取作为“中间业务”的佣金手续费,较高的手续费使得智能投顾产品的收益率优势大减。如何促使行业从过去的产品销售导向转向真正以客户利益为中心的服务导向,同时推动商业银行等公募基金代销机构的盈利模式逐步从传统的交易手续费模式转向按管理客户资产规模收取顾问费的模式,将代销机构和客户的利益连接在一起,是未来智能投顾盈利模式的转变方向。
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