“星夜20点”是证通财富推出的一档与金融圈大咖面对面的栏目，针对时事热点，当前经济形势以及行业投资机会，邀请顶级大咖，为大家提供资产配置指导。
第九期，我们邀请了证通财富投研组孟轩，给大家分享智能投顾领域的知识。
演讲实录
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智能投顾简介
1、智能投顾定义
提及智能投顾，我们首先需要定义一下智能投顾的定义。智能投顾也称机器人投顾(robo-advisor)，其运用云计算、大数据、人工智能等技术将资产组合理论等其他金融投资理论应用到模型中，再将投资者风险偏好、财务状况及理财规划等变量输入模型，为用户生成自动化、智能化、个性化的资产配置建议，并对组合实现跟踪和自动调整。
智能投顾作为人工投顾的替代品，通过获取用户的风险偏好水平以及大致预期收益率等指标，运用智能算法以及组合投后的自动化管理技术，帮助用户实现主、被动投资策略相结合的定制化投顾服务。因其服务过程能够实现全部或绝大部分自动化操作管理，因此被称为智能投顾。
2、智能投顾发展历史
纵观智能投顾的发展历史，大致可以分为三个阶段：传统投顾阶段、在线投顾阶段、智能投顾阶段。
传统投顾阶段/投顾1.0（20世纪末以前）：主要为高净值客户进行一对一的人工服务，对资产进行全方位的财富管理，赚取顾问费、佣金及收益分成。而在线投顾阶段/投顾2.0（20世纪末-2015年）：以人工服务为主，投顾为中等净值客户提供交易性投资组合管理和有限的投资建议；互联网金融时代，客户可根据自身需求在线上平台进行投资理财。
我们今天讲的智能投顾是第三阶段，智能投顾阶段/投顾3.0（2015-至今）：有限或无人工服务，利用计算机程序系统根据客户自身理财需求，通过算法和产品搭建数据模型，为客户提供理财建议。具有低成本、无情绪化、规模化等特点。
3、智能投顾的目标客户
智能投顾的目标客户主要面向中产及长尾客户。中产及以下收入人群庞大，存在强烈的资金管理及投资需求。美国年收入3到20万美元属于中产阶层，占总人口80%左右。
而在中国，到2020年，中产阶层将达到7亿人，接近总人口一半。庞大的中产阶级人群，除了购买常见的金融产品之外，还存在资产配置的需求。
4、智能投顾与传统投顾的区别
传统投顾投资门槛高，投顾费用昂贵，主要客户为高净值人群。传统投顾通过与高净值客户进行一对一沟通，为其提供包括保值、增值、传承、公益慈善等在内的财富管理咨询服务。中产及以下长尾人群很难享受专业化、定制化的投资顾问服务。
智能投顾降低了投资服务门槛。基于互联网提供的服务可根据客户以问卷等形式反馈的信息进行风险偏好判别，然后计算机后台利用算法自动计算出满足条件的投资组合，在全球范围内实现资产配置，本质上来讲节约了专业投顾的人力成本，且可以更高效、便捷、廉价地为C端中低净值客户提供投资理财、资产配置等服务，且起投门槛也明显低于传统投顾。
5、智能投顾的投资标的及投资过程
智能投顾给用户呈现的是一个投资组合，投资标的为市场常见的投资品种。背后其实是全球范围内的股票、债券、基金、ETF以及房产、另类投资等投资标的。美国典型智能投顾平台投资标的大部分为ETF，目前国内的ETF产品太少，智能投顾也处于起步萌芽状态。国内当前阶段也只是根据用户自行选择的风险等级和投资期限，给出由多个公募基金构成的投资组合，与FOF比较相似。
智能投顾的投资过程基于传统的投资理论和方法策略，实质上是将传统投资理论的应用场景互联网化。大部分智能投顾平台会借助问卷等手段判别用户的风险承受水平、收益要求和投资期限等信息，部分智投平台更是直接让用户先后勾选风险等级和投资期限。
无论是以问卷形式还是简单粗暴直接勾选风险承受等级和投资期限，都相当于是对客户的可投资资产风险和预期收益的分析，相当于给平台构建投资组合设定了约束条件。根据客户的风险水平与投资期限，计算机借助风险分散等传统的投资理论以及量化投资策略等方法构建投资组合，并在投后过程实时跟踪宏观事件、市场和投资者偏好的变化等情况，进行自动风控和授权后的自动调仓。
6、智能投顾的发展概况
著名咨询公司科尔尼公司预测，2016-2020年间美国智能投顾市场年均复合增长率高达68%；2020年整个智能投顾市场的资产管理总额为2.2万亿美元，占当时全球财富管理规模比例超过2.2%，市场渗透率则将从0.5%猛增至5.6%。
在经济L型运行的背景下，中国财富管理市场继续保持高速增长。2016年，中国个人持有的可投资资产总体规模达到165万亿元，2014-2016年的年均复合增长率为21%，继2008-2010年后再次站上20%大关。
7、盈利模式
咨询管理费是智能投顾主要收入来源。智能投顾盈利模式和传统投资理财机构类似，都是收取中间费用盈利。不同的是，智能投顾中间手续费数量少且费用率较低。主要原因是智能投顾平台是依靠互联网优势，可以节省人力成本和分支机构成本。此外，智能投顾具有规模效应，可以通过低费率吸引大量客户，以量取胜。
以美国为例，传统投顾服务收费项目繁多且极不透明，往往会收取咨询费、交易费、充值提现费、投资组合调整费用、隐藏费用、零散费用等近十类费用，总费率高达1%以上。
而智能投顾则采取完全透明化的单一费率模式，即只收取0.15%-0.35%的咨询管理费，不再涉及其他费用。但交易过程中产生的交易费、持有费等中间费用由投资者自行承担，由于目前智能投顾投资标的以ETF产品为主，具有费率极低的特点，年总费用率普遍在0.03%-0.55%水平。
8、海外概况
美国智能投顾创业公司先行，传统金融机构后来居上。自2008年起，Betterment，Wealthfront等第一批智能投顾公司相继成立，在智能投顾市场深耕细作，经历缓慢却稳定的增长。Betterment于2016年3月获得1亿美元E轮融资，资产管理规模40亿美元，估值7亿美元，在过去的15个月，资产规模增长了近30亿美元。
另一家代表公司Wealthfront于2014年获得6400万美元的D轮融资，目前资产管理规模30亿美元左右。随着人工智能，大数据分析等技术的发展，智能投顾在2015年突然呈现爆发式增长态势，传统金融机构意识到其对传统投顾市场的威胁，亦纷纷成立智能投顾部门，或通过收购创业公司，涉足智能投顾领域。
2015年5月，嘉信理财上线智能投资组合服务后，不到三个月时间吸引24亿美元投资，以及3.3万多名客户，目前该项服务资产管理规模超过40亿美元；2015年8月，全球最大的资产管理公司Blackrock收购了机器人投顾初创公司FutureAdvisor，次年三月，高盛收购线上退休账户理财平台HonestDollar。
9、国内概况
相比起美国，我国智能投顾起步较晚，尚处于早期阶段，创业公司、券商机构、银行机构、BAT等互联网巨头陆续入局，智能投顾市场热潮渐渐扩大。
自2014年我国首个智能投顾——胜算在握上线以来，智能投顾快速发展，弥财、钱景私人理财、爱理不理网等平台相继上线，各具特色。此外，互联网理财平台和BAT等互联网巨头也逐步开展合作，推出智能化理财功能，配合自身的互联网金融产品超市，加紧在智能投顾领域的布局。
据不完全统计，我国目前宣称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，回顾国内智能投顾市场，由0到1，再到初步完成布局，仅用了2年时间。证通财富奇点智投是今年年初刚刚上线，上线一个月，用户量已经突破1万人。
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智能投顾的主要特征
传统投顾一对一的投资理财询问服务有成本高，服务对象少、知识储备不足，经验较少、存在道德风险等缺点。智能投顾将人工智能和大数据等技术引入投资顾问领域，可以处理海量的信息，快速应对时势。具有低门槛、低费用、投资广、易操作、透明度高和个性化定制六大优势和特点。
1、低门槛
特点一：低门槛使得中产及长尾客户全覆盖，实现全民理财。
传统的专业投资顾问的门槛在百万元以上，而私人银行理财起点多为600万元以上，部分私人银行甚至将门槛设定到1000万元，主要针对高净值客户。大部分中产及以下长尾人群很难享受专业化、定制化的投资咨询服务，而这类人群不仅基数大，在理财上也一直有着资产保值、增值的强烈诉求。
智能投顾平台对客户的最低投资金额要求都很低，最低要求普遍在1万元-10万元左右，证通财富奇点智投起投金额也设定为5000元，这一设定为各层次的投资者打开了私人财富管理的大门，真正意义上实现了全民理财，从而将C端客户的数量指数级扩大。
2、低费用
特点二：相比人工投资顾问，收取更低的费用。
传统投资顾问由专业人士担任，主要针对高净值人群，由于人力成本高，传统投资顾问的管理费普遍高于1%，且边际成本下降不明显。但是基于计算机算法辅助的智能投顾，管理费普遍在0.25-0.5%之间，边际成本随着客户的增多而下降，边际效应明显。
3、投资广
特点三：投资标的范围广阔，可在全球范围内寻求最佳资产配置。
智能投顾平台往往通过与第三方ETF基金公司或国外金融机构合作的方式，为用户提供全球范围内的投资组合，若涉及到税率问题还可自动选择最佳方案。例如Wealthfront涉及多达11项资产类别，包括美股、海外股票、债券、自然资源、房产等，投资组合的载体为指数基金ETF；我们证通财富的奇点智投也覆盖了全球十三大类资产，包括国内现金类、国内大盘、中盘、小盘、国内信用债、国内利率债、海外债券、美股、港股、新兴市场，甚至包括黄金和原油市场。
4、易操作
特点四：简化服务流程，提高用户体验。
智能投顾的服务流程较为简便。全流程均可以在互联网上实现，相对标准和固定，大幅简化用户操作过程，一般只需几个步骤就可完成投资，省去分析和选择投资标的的过程。
智能投顾平台一般都通过网页或APP的形式，投资者只需要在平台上回答相应的投资调查问卷，智能投顾系统便可以评估出投资者的风险偏好水平、确定理财方案，自动生成相应的投资配置组合。整个流程下来所花的时间仅需几分钟，达到高效、精准匹配用户资产管理目标。智能投顾就像一个贴身管家，7*24小时随时响应客户需求，不间断智能化管理客户的专属投资账户。
5、透明度高
特点五：投资组合、投资信息以及费用等信息完全透明，投资过程自动完成，客观公正。
传统投资顾问服务的信息披露晦涩，存在金融产品供应商与客户利益相冲突的问题，而智能投顾对投资理念、金融产品选择范围、收取费用等披露充分，且客户随时随地可查看投资信息。
智能投顾给出的资产配置方案多数是基于经典的资产配置理论，具备较强的专业性和客观性。智能投顾严格执行程序或模型给出的资产配置建议，采取自动化策略为客户提供资产组合服务，不会为了业绩而误导客户操作而获得更高的佣金收入，相对传统投顾而言，智能投顾减少了道德风险，更加客观公正。
6、个性化定制
特点六：基于多元的理财目标提供丰富的定制化场景，针对客户的风险偏好及投资期限为其个性化定制最佳投资组合。
针对客户的风险偏好及投资期限为其个性化定制最佳投资组合。智能投顾在用户主动提供或测评得到风险偏好及投资期限之后，为其个性化定制最佳投资组合，并且将详细方案清晰呈现。以奇点智投为例：若评测为进取型，则会给你配置全球十三大类资产，用户可以看到每一类各自包含的公募基金品种以及对应的资金配比。
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智能投顾的驱动因素
智能投顾在金融科技创新、证券行业变革、社会结构变化和巨大市场空间等因素的驱动下，将开启下一个财富管理万亿蓝海市场。
1、驱动因素一：金融科技创新。
大数据、人工智能等金融科技核心技术推动智能投顾登上舞台，并不断的进行产品和服务的创新。
海量数据时代来临，多维度+高频度的大数据为智能投顾发展奠定基础。随着互联网、移动终端普及，以及物联网的兴起，全球迎来海量数据时代，数据规模将呈现几何式增长。同时，数据源将越来越丰富、数据获取方式将更加多元、数据处理成本将持续降低。大数据的蓬勃发展将重塑投资领域格局。除了数据规模外，大数据的发展还包含维度、频度两个方面：
1）数据维度不断增加：即用户产生数据的类型、层次、场景越发丰富，诸如交易数据、社交数据、行为数据、信用数据等各类数据层出不穷；
2）数据频度快速提升：即数据的记录及发布频率持续提升，由低频数据向高频数据转化，例如，互联网平台流量、浏览有效时长、用户交易额等实时监测数据相对于传统的定期财务报告数据频率更高、更加精确和前瞻反映用户状况。
“研究-交易”是投顾的核心步骤，人工智能技术（包括索引技术、知识图谱、图像识别、机器学习、决策智能等）构筑的智能投顾已渗透在“研究-交易”的各个方面。智能投顾的复杂性在于影响市场的因素复杂繁多，因此AI技术需要在每一步环节将发达的金融理论相结合，目前来看我们认为智能投顾尚在初期。不过随着数据搜索分析、报告生成、量化交易每一步骤得到“细致的”智能化，优秀的智能投顾产品将指日可待。
2、驱动因素二：证券行业变革。
券商佣金率的持续下降，一人一户政策的全面放开，以及行业竞争格局的转变，为智能投顾的发展带来机遇。
券商佣金率持续下降，倒逼券商探索新的盈利点。近年来，互联网证券蓬勃发展，互联网开户、交易、资产管理等业务不断取得突破。激烈竞争导致券商经纪业务佣金率近年来持续下行，2016年一季度行业整体佣金率已下滑至0.042%，创历史新低。佣金率持续下滑对业绩产生深远影响，寻找新盈利增长点迫在眉睫。以智能投顾为代表的增值服务有效提升客户体验，满足个性化需求，同时充分发挥券商投研、产品设计等专业优势，有助于实现经纪业务转型升级，开拓新市场空间。
一人一户政策的全面放开，激发客户多样化需求。2015年4月，中证登发布通知，明确A股市场全面放开“一人一户”限制，即自然人与机构投资者均可根据自身实际需要开立多个A股账户和封闭式基金账户，上限为20户，表明投资者可同时在多家券商开户。
新政策环境下，投资者数量、股票账户数量高速增长，且客户更换证券账户的壁垒被消除，潜在需求被有效激发，券商经纪业务的价格竞争一触即发，行业佣金率持续下降，倒逼着券商经纪业务加快转型，提升服务质量。佣金率较低且具有各类特色服务的券商竞争优势将更加显著，而差异化的投顾产品是不少券商的发展重点，据不完全统计，已有超过30家券商推出了基于智能投顾的APP产品，不仅扩大了投顾业务的覆盖面，还能为客户提供个性化的服务。
互联网证券兴起促使行业竞争格局发生改变，智能投顾业务是必争之地。互联网证券的兴起，证券行业原有的竞争格局被打破，传统大型券商、中小型券商以及致力于切分证券业市场的互联网企业，均有强烈的意愿在智能投顾领域取得先发优势。
3、驱动因素三：社会结构变化。
千禧一代的崛起，居民财富的增加，理财观念的成熟和目标多样化，为智能投顾的发展带来了巨大的需求。
千禧一代崛起，更易接受互联网化的智能投顾。中国上世纪八九十年代出生的年轻一代（80后、90后即为千禧一代）正逐渐成为社会的中坚力量。他们的理财投资的行为习惯和思维方式深受互联网影响，更容易接受互联网新事物和新产品，在投资、借贷、理财等金融行为上，更依赖科技驱动型工具与方式，他们中大多数正处于经济能力上升或稳定阶段，未来一段时间内他们对智能投顾的需求会呈直线上升。
居民财富稳步增长，中产阶级不断壮大，投资渠道匮乏引致理财需求巨大。受益于国民经济快速发展，我国居民家庭金融资产持续快速积累，2016年，中国个人持有的可投资资产总体规模达到165万亿人民币。此外，中等收入群体数量可观，我国中产阶级也随着私人财富快速膨胀而迅速拓展，仅次于美国与日本，预计2030年中产阶层数量将占总人口的70%。然而，目前我国财富管理投资渠道依旧匮乏，大部分投资资产集中于银行、基金以及信托等机构发布的理财产品。不断积累的居民财富以及扩大的中产阶级数量将催生大量理财需求，也对资产管理服务的类型和质量提出了更高的要求，中国整体财富管理市场前景巨大。
居民理财观念日渐成熟，理财目标趋向多样化和定制化。理财意识逐渐觉醒，理财需求增长空间广阔。由于家庭储蓄的增加以及收入结构中投资性收入所占比例逐渐加大，居民的理财投资意识和理财投资参与程度增强，存款搬家不断提速，新增储蓄额占GDP比重近三年来稳步下降，家庭财产形式也从单一的银行存款和房产转变为涉足多种金融资产。随着房地产市场不断调整，金融产品日益丰富，居民理财观念趋于成熟，中国居民进行资产配置和财富管理的必要性和可行性都在提升，为财富管理行业注入更大活力。
4、驱动因素四：市场空间巨大。
财富配置和投资标的日趋多元化，服务长尾客户实现普惠金融。
固定资产投资逐渐向金融资产投资的转移，财富配置和投资标的日趋多元化。我国居民的投资特点是“重储蓄，轻投资”。与美国多元化财富配置不同，我国整体资产配置还显得过于单一，大类资产以及现金比例过高，不过由于近几年以来，低利率市场环境以及投资理财观念日益流行，我国居民财富配置也逐步呈现出多元化趋势。其中金融资产在居民投资起着越来越重的地位。随着居民投资从原来的不动产、固定收益类投资项目向金融资产转移，居民的金融理财、资产配置及投资咨询等需求将显著增长，而智能投顾作为一个分散投资风险的工具，能有效满足居民多元化投资的需求以及帮助居民实现一定投资收益，将受到潮流所青睐。
填补财富管理行业空白市场，服务长尾客户实现普惠金融。在财富管理方面，目前大众富裕阶层投资渠道较为有限而且相对集中化，传统的二级市场投资如股票和债券，一般需要耗费大量的时间与精力用于研究，还需承担股市波动性可能潜在的投资损益；即便是基金产品，仍需要花费较多精力去跟踪以及筛选，而且集中持股的风险也并未因此而分散化；房地产投资则需要前置大额资金，而且要面临相应政策监管风险、市场价值波动以及租金不稳定等风险；对于其他理财产品，信托产品投资门槛高，而银行理财产品预期收益率持续下滑，这些也导致用户难以省心又省力，获得投资收益相对合理的理财产品与服务。
智能投顾的出现，将按照不同年龄段和不同收入状况的投资者群体的风险承受能力、投资目标给予配置不同类别资产以及投资建议。此外，由于智能投顾具备较高的专业化程度和策略执行力，给出的资产配置方案多数是基于经典的资产配置理论，并且有固定的阀值设置，达到止损、止盈边际会自动操作，能够有效克服人性弱点也无需用户进行操作，从而实现风险有效分散化做到以最小的风险获得最大的投资收益。因此，我们认为智能投顾通过算法为客户量身定制个性化的理财方案，实现风险/收益合理化，为长尾客户提供普惠式的投资顾问服务，将有效弥补财富管理版图其中空白地带，实现真正意义的普惠金融。
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智能投顾的制约因素
智能投顾当前在美国已经发展得如火如荼，国内很多券商和互联网公司也跃跃欲试，不过将智能投顾迁移到国内发展，仍受到一些现实方面因素的制约：如行业公司要面对被动长期投资接受度不高，分业监管受到限制，ETF市场不成熟投资标的缺乏，分类税制使得收益亏损无法互相抵免，风控体系还不够完善等问题。
1、接受度不高
制约因素一：投资者对被动长期投资模式接受度不高，养老金不能入市。
散户为主的投资者，更关注短期回报，对智能投顾以被动长期投资模式为主的接受度不高。美国投资者大多数是机构投资者，更倾向于通过稳定的投资风格追求深度价值投资和长线回报。而在国内的投资市场散户众多，且可投资产水平较低。散户占比更多，投机性强，赌性大，更倾向于以市场风向为主导，习惯短线操作，因此更关注市场短期波动带来的价格调整，与智能投顾偏重中长期回报的策略步伐不一致。A股换手率远高于全球其它国家股票市场。
养老金虽说契合长线投资需求，但国内尚无入市条件。美国特殊的养老金制度使得个人参与缴费的401K和IRA计划账户占退休收入比重不断提高，此类账户需要自己打理，同时不能提现、不能转移，属于长线投资，智能投顾很好的契合了这类账户的投资需求。而中国养老金则以社保形式由政府全权打理，并无这类刚性需求。
美国智能投顾公司受SEC监管，一旦获得投资顾问牌照，既可提供投资建议服务，也可以直接管理客户的资产。而我国投资顾问与资产管理两项业务分属不同的法律法规，这使得我国仅有投顾资格的公司无法代顾客交易。
美国智能投顾平台的大量业务是个人客户委托的养老金账户投资，客户一旦将其个人账户连接投顾平台、经过资金托管后，投顾平台很方便的可以代替客户操作，且跨平台操作也很顺利。而国内的个人客户的资金比较分散，通常持有多个账户，在国内分业监管下，现阶段还无法实现多账户的归集管理，个人单个投资账户随意便捷跨平台的操作几乎不具可行性。
2、无法分散投资组合的风险。
制约因素二：ETF产品有限，金融产品和对冲工具匮乏，无法分散投资组合的风险。
ETF是当下美国市场中成长最快的投资品种，美国ETF资产管理规模已占到全球的73%，ETF产品种类繁多，涵盖国内市场、国外市场、股指、债券、商品等多个类型。大量标准化的资产为智能投顾构建组合提供养料。而中国ETFs产品数量和体量都非常小，据Wind统计，截止2016年5月末，中国市场共有131只ETF，资产规模仅为4729亿元，且主要是股票指数型ETF，其中权益型ETF和货币型ETF合计114只，债券型ETF、商品型ETF等品种较少，金融产品和对冲工具匮乏，无法分散投资组合的风险。此外，中国的股市波动大，T+1的制度，缺乏做空机制等均限制资本市场的创新发展。如果扩展投资标的到非标领域，则面临难以评估风险的问题。
3、无法进行税收亏损收割。
制约因素三：分类税制下难以进行税收规划与统筹，无法进行税收亏损收割。
美国的个人账户种类繁多，税收规则各不相同，例如可减免税的退休金账户、应税经纪账户、联名账户等，由于采用综合所得税制，税务筹划空间大。目前中国的个税征收体系实行分类税制，按照工资薪金所得、个体工商户生产经营所得、劳务报酬所得等11个征税项目，每个项目采取不同的计征办法、适用不同的税率，缺乏对不同交易进行不同处理的相关规定，进而欠缺税收规划的基础和基于资本市场的避税方式，因此，国内智能投顾产品难以通过税收规避或税收收割等手段帮助投资者降低成本。
4、风控体系的健全程度跟不上智能投顾的自动化程度
制约因素四：风控体系的健全程度跟不上智能投顾的自动化程度，趋势投资模式不适应国内的散户市和政策市。
无论是大类资产配置或是投资策略智能投顾都必须设定严格的止损条件。智能投顾有自动化操作的特性，当市场发生突发情况的时候，系统可能无法正常地运行，建立起合理的应急预案和人工处理流程至关重要。
此外，智能投顾依赖的是模型和算法，而任何一个模型的搭建是建立在对长期规律的摸索之上，这就决定了由此设定的算法更适合长期的投资，比如趋势性规律。以中国市场为例，由于受到政策性因素的影响多一些，导致短期内模型的参数经常发生变化，所以很难做长期预测。此外，中国市场是以散户投资者主导的市场，通常有比较明显的追涨杀跌等短期行为，指数基金不能择时，对于风险较难控制，一旦遇到熊市，就会遭遇严峻的考验。
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