证券业数字财富管理发展模式研究

来源 ｜ 《中国证券》2020年第5期

一、数字财富管理是金融科技驱动下的财富管理，在需求、供给、技术三方面因素推动下，发展前景广阔

数字财富管理尚无统一定义，本文综合各方观点认为：“数字财富管理是以金融科技赋能财富管理价值链，应用人工智能、大数据、云计算、区块链等技术手段明晰客户画像、洞察客户需求、理解金融产品、优化资产配置等，开展数字化的客户经营，驱动业务及服务模式创新，为客户提供智能、高效、便捷的财富管理服务。”数字财富管理并未改变传统财富管理的本质，但与传统财富管理在价值定位、服务客户、产品、服务及渠道等方面有明显的差异点（见表1）。

近年来，在需求、供给、技术三方面因素的推动下，数字财富管理发展前景广阔。财富管理发轫于20世纪30年代的美国保险业，时至今日，已有近百年的发展历程。目前，金融科技驱动下的财富管理数字化发展已成不可逆转的趋势。以美、英为代表的发达国家发展相对领先，中国则已步入快速增长期。从需求侧来看，居民可投资资产的积累、新中产的成长、金融资产配比的增长催生财富管理需求呈现爆发式增长。招商银行(41.030, -0.25, -0.61%)及贝恩公司数据显示，我国居民个人可投资资产已由2013年的96.2万亿元上升至2019年的200万亿元（见图1）。从供给侧来看，资管新规等产品政策推出，推动金融产品由预期收益型向净值型转变；管理型基金投顾业务试点推出，以资产配置、咨询服务为核心的买方投顾服务将成为各家财富管理机构竞争的制高点；叠加金融产品种类的日益丰富及传统财富管理服务模式下的人力缺失等因素，将加速推动我国数字财富管理的发展。从技术侧来看，5G与金融科技发展迅猛，技术应用成为数字财富管理发展的基础支撑。

二、证券公司可发挥自身禀赋优势，遵循“1235”的架构发展买方思维下的数字财富管理

我国数字财富管理市场的主要供给方包括银行、券商等传统金融机构，互联网平台及第三方财富管理机构，其禀赋各有优劣。银行的综合优势较强，劣势在于权益类产品的创设及研究等；互联网平台的优势在于前端的客户基础与销售，劣势在于后端的投研能力；第三方财富管理机构的优势在于专业的线下获客及高净值客户服务，劣势在于线上获客及服务；证券公司的优势在于行业研究、投资管理、资产获取等方面，但在客户基础、前端销售方面具有较大劣势。

证券公司应发挥自身禀赋优势，依托金融科技平台及手段弥补渠道及客户基础的相对劣势，积极发展买方思维下的数字财富管理。对证券公司而言，一是可发挥自身禀赋优势，依托投行、资本中介、直接/另类投资、研究部门协同获取优质的底层资产；同时，打造跨资产类别、多层次的精选产品体系，差异化供给于各类客户。二是可借助数字化平台及金融科技赋能拓展服务半径、提升服务效率，增强自身渠道、扩大客户基础，缩小与银行、大型互联网平台的差距。尤为重要的是，应顺应数字财富管理发展趋势，由卖方思维转变为买方思维。买方思维下的数字财富管理由于与客户长期利益绑定，有动力根据客户的需求匹配适合的金融产品，并通过投资者教育来引导客户实现理性投资，真正实现“以客户为中心”，回归为客户实现资产保值增值的服务本源（见表2）。

结合证券公司自身禀赋分析及数字化财富管理特点，本文认为，证券公司可遵循“1235”的发展架构实现数字财富管理的跨越发展，即围绕1条价值链，打造2大模式，服务于3类客户，并构建5大关键能力。数字财富管理可通过金融科技应用创新全方位赋能财富管理价值链各环节，从而实现服务客群的延展、服务效率的提升及服务体验的改善。同时，证券公司应基于金融科技平台打造数字化的精细运营模式与科技赋能下的分级服务模式2大模式，差异化服务于大众客户、富裕客户及高净值客户3类客户。此外，还应从流量运营、金融产品、资产配置、开放生态及平台建设5大关键方面着手提升数字财富管理能力（见图2）。

一方面，证券公司应依托金融科技赋能建立分级服务模式，最大化资源利用效能、极致化客户服务体验。证券公司为大众客户可提供基于金融科技平台的智能化、场景化财富管理服务；为富裕客户提供人机合一、伴随式财富管理服务；为高净值客户提供个性化、尊享式财富管理服务（见图3）。

另一方面，证券公司应建立数字化精细运营模式，实现千人千面的精细化客户运营，促进客户规模与资产规模提升。形成全域数据源，通过建立客户全景视图和客户旅程地图，更加全面地进行客户KYC（Know Your Customer），对客群和运营场景进行细分；通过KYP（Know Your Product）理解产品并进行产品贴标、管理与评价；通过数字化营销工具实现对产品的快速包装；通过智能化规则引擎，完成基于场景的千人千面客户运营；并通过3A3R运营指标体系，对运营效果进行跟踪优化，从而形成精细化运营闭环。

三、数字化运营、产品评价优选、普惠资产配置、开放生态建设及金融科技平台建设是未来数字财富管理的制胜关键

数字化运营可立体、深入洞察客户需求，有效提升客户营销精准度及客户转化效率；建立360°智能化产品评价及管理体系则可为金融产品销售及资产配置奠定坚实基础；金融科技赋能下，证券公司可依托简单、标准化的产品使得大众客户亦能获得专业化、个性化的资产配置服务；开放生态则能够有效聚合内外部资源与能力，满足客户多元化的财富管理需求；而“数字化+智能化”且兼具“敏态+稳态”的财富管理平台则为上述能力提供了底层支撑。

（一）数字化客户运营：提升数字财富管理的获客与转化

数字化客户运营能力是基于大数据、人工智能等金融科技，以客户为中心，整合全方位数据资源，通过智能化手段进行细分客群与差异化营销素材的匹配，实现客户整个生命周期需求的高效、精准响应，最终提升数字财富管理的获客与转化。相较于传统财富管理主要依靠线下获客转化，数字化客户运营注重流量运营，是数字财富管理所特有的获客与转化模式（见图4）。

一是基于内外部数据建立全方位洞察客户全景视图。基于客户全景视图，流量可以按照客群的分类分级进行运营，通过分析不同生命周期、不同切分维度下的客群特点，进行资讯、产品、活动等运营资源的智能推荐，从而达到千人千面的运营效果。在建立客户全景视图的过程中，除了基于传统的问卷形式获得风险偏好外，还可以整合客户线上行为数据，以及通过获取客户授权后的外部数据等，更为精准地识别和认知客户，具体可分为客户基础数据的全面收集、清洗加工、客户标签体系构建、客户分类分级及客户画像生成五大步骤。其关键在于丰富的客户标签体系和精准的客户生命周期识别（见图5）。

二是基于客户旅程地图的千人千面精准运营。客户旅程地图是感知客户痛点、洞察客户需求、发掘关键场景，进而有效匹配运营资源的重要抓手。关键是从客户视角出发，按照客户财富管理时间进程，梳理其关键行为路径和运营资源互动等。通过客户全景视图对客户群体进行细分，识别客户生命周期，建立客户画像；通过客户旅程地图，了解客户在平台使用中的关键阶段，洞察客户心态变化及真实诉求。通过两者结合，可以矩阵化定位某一人群在某一时点的财富管理诉求，通过智能化规则引擎，匹配产品标签、营销素材标签和资讯标签，从而实现对不同人群在不同的投资阶段中，进行千人千面的运营资源的智能、高效、精准匹配，整体提升转化效率和运营效果。

三是基于数字化营销工具和推荐引擎实现智能运营。数字化营销工具通过模板化、可配置、有梯度的内容资源，进行差异化的营销素材快速生产与产品包装，是实现运营资源千人千面的前提。主要包括丰富的资讯库、灵活可配置的素材模板和活动模板、不同语言风格的运营话术等。规则引擎则通过智能化算法，实现客户、产品、素材内容、场景、触达方式的高效匹配，是智能化运营的发动机。这其中，除适当性匹配外，推荐引擎和事件驱动尤为重要。推荐引擎通过机器学习、推荐算法、深度学习等技术手段，实现对客户感兴趣的产品、资讯、功能的预判，从而进行精准推荐；事件驱动解决了运营需要在合适的时间触发的问题，但需要建立事件库来捕捉客户潜在运营机会，一般包括客户行为变化、产品周期变化、外部事件刺激及内部事件刺激等。做好数字化营销工具和推荐引擎，应不断丰富内容库和事件库。

（二）产品评价优选：打造数字财富管理护城河

当下，多数证券公司的数字财富管理仍处于以金融产品销售为主的初级阶段，以丰富的金融产品满足不同客群的多样化理财需求，是各家机构的核心诉求。中国证券业协会数据显示，截至2018年底，证券业代销金融产品净收入占代理买卖证券业务净收入比例为9.76%，同比增长60.26%。与此同时，高质量的金融产品及完善的产品梯度则是资产配置服务的前提，而基于稀缺、优质资产形成的精选金融产品更是财富管理机构的护城河（见图6）。

一是建立360°智能化产品评价，进行全生命周期产品管理。基于金融科技平台，形成专业化产品策略和产品评价体系，联合内外部单位建立由产品引入、产品评价乃至产品销售的全流程产品生命周期管理。首先，应建立360°智能化产品评价体系。运用数字金融模型对产品背后的标的、基金经理、管理人进行穿透跟踪评价，基于定量、定性指标构建包括行业标签、人物标签、地域标签、概念标签、关系标签、机构标签及专题标签等的360°产品画像。随后，基于智能化产品评价平台，建立内部协同统一、外部长久稳定的金融产品生态。在公司内部应理顺自身组织架构与机制，增强跨业务条线的协同能力。尤为重要的是，稀缺性优质产品的长期、稳定供给往往只能内生实现，在公司外部则广泛而科学地进行外部产品引入（见图7）。

二是基于产品评价优选能力，构建梯度化精选产品矩阵。及时根据最新的金融产品发展趋势优化产品评价体系，并以此为基础构建由现金管理、固定收益、权益产品至高端产品的产品矩阵，满足客户逐步向净值型转变的需求。同时，形成精选产品池，打造自身差异化竞争优势，为自身基于资产配置的买方投顾模式的建立奠定坚实基础。具体来说，证券公司可以货币基金、被动型指数基金及ETF等基础产品满足客户基本需求并奠定客户基础。基础产品的核心特点应是人人可配置，客户可实现自主购买，从而简单、便捷地满足其基本需求。此外，可以定制产品满足客户多元化需求。定制产品往往通过稀缺性资产获取、扎实的产品研究等能力，并与各类机构经过长期合作而创设，有助于增强客户黏性。

（三）普惠资产配置：构筑数字财富管理核心能力

资产配置是财富管理的核心能力，其核心思想是通过分散化投资有效降低组合波动、提升收益风险比，从而真正实现客户资产的保值、增值。相较传统资产配置，数字化资产配置拥有低门槛、低费用、高效率以及避免情绪化影响等优势，使得大众客户同样可以获取专业化、个性化的财富管理服务（见图8）。

其一，客户需求探索是资产配置的基础保障。基于KYC的客户需求探索能力是资产配置能力的基础保障。在风控层面，数字财富管理KYC系统可以通过人脸识别、地理位置大数据、交易行为大数据、资金异动数据监测及分析等，实现线上快速开户及反洗钱等目的；在客户画像层面，KYC不再局限于传统财富管理面对面沟通及问卷形式，而是通过客户注册授权后，实时从内外部多元合作渠道获取客户的基本信息数据、行为数据、历史投资数据等，并通过对非结构化数据的处理，进行客户财富度、投资经验、风险偏好、流动性需求等多维分析，实现更精准的适当性判别及全生命周期管理。

其二，投资组合建立是资产配置的关键所在。在战略资产配置方面，数字化技术可以助力针对不同客群的投资目标与风险约束，计算出契合的各大资产比例，其整体风险整合收益与客群的特征一致。在战术资产配置方面，运用智能算法，投研投顾专家团队根据实际的宏观经济周期做出市场选择的主动偏离以取得超出战略资产配置组合基准的超额收益。在组合配置演算方面，数字化技术可以助力投研投顾专家在极短时间内计算出当前市场下满足客户需求的组合配置类型，并快速比较不同组合配置的优劣势。同时，在资产配置规划建议方面，通过金融科技能力的运用与赋能，在投资组合建立后，可实现客户资产配置建议报告书的全自动、无纸化生成，并及时同步至客户。

其三，投资组合实施是资产配置的重点环节。基于大数据及人工智能的交易效率提升，不仅可简化客户资产配置组合交易流程并提升交易效率，还可极大增强交易执行的安全可靠性。投资组合构建执行是通过智能机器人(10.130, -0.55, -5.15%)或在其辅助下，利用客户画像标签，为客户选择与其相匹配的产品组合。在为客户完成产品组合建立后，客户可通过移动端实现线上“一键下单”。此外，基于智能合约及模型算法的交易方式可有效提升投资组合实施过程中交易安全的可靠性，且能最大程度地避免投资人情绪化的影响，使得构建组合的执行更为可靠。

其四，投资组合管理是资产配置的重要支撑。首先，可实现组合监控实时化。通过对组合进行穿透、实现对中间资产和底层资产进行全方位的监控。大数据舆情监控可将互联网海量信息作为主动调仓依据之一。智能诊断分析客户投资组合，可实时监测资产配置组合的变化并随时间周期定期调整各类资产配置比例。其次，可实现目标检视自动化。数字技术通过VAR在险测算和蒙特卡洛模型对未来收益进行测算，判断策略的目标是否可以达到预期，从而实现智能化预警或提醒，并发出策略调整指令。最后，可实现风险管理智能化。包含以客户为维度的持仓健康诊断和投资标的的风险诊断，从而确保客户资产配置组合健康、稳定、持续运行，并最终助力客户实现资产配置目标。

（四）开放生态建设：聚合内外部服务资源能力

通过构建开放生态，证券公司可基于合作伙伴核心能力的开放，突破金融产品、流量运营、数据获取、客户权益等多方面的局限，构建平台生态圈，实现深度合作共享，从而聚合内外部服务资源，共同为平台客户提供专业化、多元化、个性化的服务。对于证券公司而言，可通过产品、运营、数据、客户权益等来打造全方位的开放生态，丰富服务资源、聚合服务能力（见图9）。

一是开放产品投研合作，提供丰富的产品和投研服务。面对客户日益个性化的理财需求和服务需求，证券公司势必需要拥有丰富的产品货架以及多元化的市场研究服务供客户选择。一方面，证券公司应通过开放市场与产品研究合作，引入外部市场研究能力，扩展平台研究能力覆盖范围和涵盖深度，同时积极引入外部金融产品以拓展平台产品货架的丰富度和多样性；另一方面，证券公司应积极获取金融产品代销或金融衍生品交易种类的牌照，包括但不限于保险、贵金属、外汇以及OTC柜台市场等，为客户提供更为丰富的大类资产配置；同时，证券公司应基于360°智能化产品评价，建立多元化产品的筛选和引入体系，提升动态的资产配置能力，引导客户在产品货架中选择合适的产品，并尽可能为客户提供与其需求相匹配的产品。

二是开放运营合作平台，打造专业化、个性化伴随服务。开放运营合作的模式一般以数字财富管理平台为中心，平台方负责维护平台运营秩序，入驻机构则负责为客户提供优质内容和活动，并在遵循平台方运营规范的前提下共同参与客户的财富管理服务。对平台方而言，开放生态下的运营合作需要建立运营合作规范、搭建技术接口标准、提供精准数据支持及打磨极致运营中台。以蚂蚁财富号为例，其财富号运营中台五大系统是财富号运营的关键支撑，包括智能运营引擎、智能决策参谋、智能服务内容生成系统、智能情绪感知系统、智能安全系统；其开放运营中台则可极大地提升合作伙伴的运营效率，将合作伙伴与客户之间的匹配、链接变得更为精准、高效。

三是开放科技合作，建立科技实验室提升业务效能。证券公司可与科技公司、互联网公司、科研院所、电信运营商等不同类型机构共同建立科技实验室，通过引入合作机构的技术能力、数据能力，以及结合证券公司自身在金融领域内的专业支持和数据支持，实现数字财富管理业务开展中多个环节的效能提升。一方面，开放科技合作平台需要各合作机构提供数据支持。通过开放数据平台实现客户数据共享，构建完整的客户画像，捕捉营销机会。另一方面，开放科技平台还需要实现数据运算能力和模型算法等技术能力的开放。此外，开放科技合作必须是基于一定规范下的有序开放。惟有如此，才能更好地使数据能力、技术能力等在合法、合规的前提下实现共享与利用。

四是开放权益合作，建立全方位、多品类的权益体系。证券公司通过与外部机构的合作，引入其特色权益内容或服务，丰富自身平台内的财富管理服务内容及相关服务权益，为客户打造一个基于其生命周期不同阶段全方位、多品类的权益服务体系。基于不同行业客户权益的开放合作，可让证券公司客户的财富管理需求得到尽可能的满足，提升客户黏性及忠诚度，并实现客户资源在不同行业之间的共享。开放权益合作与开放运营合作平台均需证券公司制定与互联网行业相适配的、证券行业标准化的开发接口和技术规范，对于入驻机构而言可以减少学习、适应成本，从而实现权益合作内容的快速接入和运营，保证开放权益合作及运营合作平台的效果。

（五）金融科技平台建设：打造“数字化+智能化”且兼具“稳态+敏态”的财富管理平台

为支撑数字财富管理关键能力有效落地，证券公司应基于金融科技能力构建具有“敏态”前台、“数字化+智能化”大中台和“稳态”后台的三层系统架构（见图10）。

其一，构建“敏态”前台，提升服务效率，创新服务模式。基于客户或员工需求，实现可覆盖线上和线下，同时服务员工和客户，呈现千人千面、角色化、个性化的服务或操作体验，满足各类业务的低成本、快速迭代创新需要。

在打造智慧网点方面，形成涵盖互动大屏、机器人、近场感知、VTM等多种触达方式，同时融入语音识别、人脸识别、OCR等多种人工智能技术应用的智慧、高效创新服务模式。在线上客户服务方面，形成以移动、互联网终端为主，覆盖APP、PC、公众号、小程序等主要触达方式，具有个性化资产配置视图的千人千面场景化服务模式。在赋能营销员工方面，则应形成以APP、平板电脑等移动终端为数字财富管理新型展业工具，以实现对员工移动展业终端的数字化赋能。通过支持面向员工和客户端的服务形态多样化、全面化和实时化，最终形成覆盖内外部、线上线下的全方位、立体化前端敏捷服务体系。

其二，打造“数字化+智能化”的大中台，强化智能运营，改进投资能力。即由数字化运营、投顾及展业、资产配置、信息共享、量化投研、交易等系统或平台构建数字财富管理“业务大中台”，以实现客户、产品、投研、交易、资产配置资源的有效整合和个性化业务运营的能力协同，在功能定位上起到“敏态”前台与“稳态”后台之间的“变速齿轮”作用。

一是数字化运营中台。应包括产品展示管理、内容管理、开放生态管理、消息管理、营销管理、增值服务管理、规则引擎控制、交易信息控制和数据分析系统等。二是投顾及展业系统。该系统是投资顾问用以进行日常理财作业及绩效跟踪管理的辅助工具，应包括投顾管理及展业管理子系统。投顾管理子系统主要用于为客户提供投顾服务；展业管理则用于投资顾问的作业流程管理及绩效跟踪等。三是资产配置中台。该中台是证券业数字财富管理平台的特色和枢纽系统。其中，资产配置系统应能辅助大类资产研究人员及投资顾问进行产品研究及资产配置组合制定；投顾账户服务系统则是在获得投资顾问业务试点牌照的基础上，为实现投顾资金、资产账户与普通账户相隔离管理维护的原则而建立。四是信息共享中台。信息共享中台是财富管理客户和产品信息的资源枢纽，可供资产配置和数字化运营中台在具体应用时进行标准化资源调用和信息更新。五是量化投研平台及交易系统。量化投研平台是资产配置系统中“战略、战术资产配置”以及“组合管理”的模型管理、验算系统，是资产配置策略制定的重要引擎。交易系统则是资产配置策略得到高效执行和记录的基础保障。

其三，建立“稳态”后台，构建数据生态，夯实基础设施。通过对数据的研发、治理和标签化，组建“数据平台”，以驱动业务中台发展，将核心能力以数字化形式沉淀到平台，同时基于完善的账户管理体系、支付结算和合规风控基础设施，以及自然语言处理、知识图谱、神经网络算法和大数据等科技能力支撑，保障平台整体的高效、安全、可靠运行。

一是数据平台。基于“一切业务数据化”的理念，实现对业务数据的全面全域萃取、开发和资产化；同时基于“一切数据场景化”的理念，构建数据模型管理、数据治理、服务的统一规范和标签化能力输出，最终实现数据加工和应用的完整闭环。二是基础设施。基础设施建设是平台系统得以稳定、可靠运行的底层保障。对数字财富管理平台而言，完善的账户管理体系、支付结算和合规风控系统是证券公司为客户提供高质量数字财富管理服务最不可或缺的基本功能。

四、证券业数字财富管理发展主要存在适当性管理、算法模型、利益冲突及数据使用等风险，监管机构可进一步细化监管要求并建立健全数字化在金融领域内应用等规定

（一）证券业数字财富管理发展风险主要包括适当性管理、算法模型、利益冲突、数据采集及使用不当等

证券业开展数字财富管理的风险主要包括以下四个方面：一是适当性管理风险。包括主动推荐前未充分了解投资者，数据模型输出的投资组合策略推荐不适当的风险以及未对产品组合确定适当性或确定不当的风险。二是基于算法模型的风险。在向投资者提供股票个股相关的资产配置投资建议时，存在智能投顾可能引起股价异常波动、造成异常交易的风险，模型同质化带来的系统性风险以及因投资者对模型黑箱缺乏信任，发生群体性大规模赎回，对涉事产品产生挤兑等风险。三是利益冲突的风险。证券公司可能存在因内部管控不到位导致公司与客户、客户与客户之间的利益产生矛盾和冲突的情形。如投资建议对市场影响带来的利益冲突、收费方式及与管理人关联带来的利益冲突等。四是数据采集及使用不当的风险。证券公司应高度重视违规收集使用个人信息、违规使用非公开信息以及开放生态平台数据安全风险等。

（二）建议监管机构进一步细化监管要求并建立健全数字化在金融领域内的应用等规定

一方面，进一步细化监管要求，统一行业标准和尺度。2019年10月，中国证监会机构部发布《关于做好公开募集证券投资基金投资顾问业务试点工作的通知》，但部分规定为原则性要求，参照执行过程中仍存在操作层面的困惑，如单只基金比例限制相关要求如何适用于建议型投资顾问业务等。建议后续监管机构结合试点情况，出台配套制度，进一步细化、完善相关要求，统一行业标准和尺度，给予更多操作层面的指导。另一方面，建立健全数字化在金融领域内应用有关的监管规定。2018年，“一行两会”发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》对人工智能参与资产管理业务给出了明确规定，但对于人工智能应用于投资顾问业务仍缺乏具体规定。建议参考《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》，明确发展数字财富管理、智能投顾的合规底线和业务边界，允许证券公司最大限度利用大数据、云计算、人工智能等科技手段为财富管理赋能。