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【股市风云】浅析机器人投资顾问蓝海市场

   2015-11-10 文汇报(上海)2420
核心提示:人类不擅长预测市场的波动,尽管计算机也无法完全准确地预测未来,但它们至少不会受情绪影响,坚守自己的本分。总而言之,机器人投资顾问肯定

人类不擅长预测市场的波动,尽管计算机也无法完全准确地预测未来,但它们至少不会受情绪影响,坚守自己的本分。总而言之,机器人投资顾问肯定无法保证100%赚钱,它们能做到的是尽可能帮助用户控制好风险。

刚刚经历过A股一波大起大落行情的股民,肯定不会对“程序化交易”感到陌生了。当交易策略全由计算机来执行后,“快、准、狠”的机器式操作几乎可以“秒杀”一众股市老手。如今,在投资的另一块领域,计算机正强势来袭——“机器人投资顾问(RoboAdvi ser)”悄然刮起一股智能理财的旋风,被视为下一个颠覆金融服务行业的“重型武器”。

机器人投资有多聪明?

所谓“机器人投顾”,其实是一种在线财富管理服务,这种以自动化、计算机算法为基础的创新投资模式,在美国等成熟市场发展迅猛,逐渐被越来越多的投资人所接受,尤其是在互联网环境中成长起来的年轻一代。

从原理上来看,这些机器人可以根据现代资产组合理论,结合个人投资者的具体风险偏好与理财目标,通过后台算法与用户友好型界面相结合,利用交易所上市基金组建投资证券组合,持续跟踪市场变化,试图在已有风险中最大限度地提高投资组合的预期收益。

经过最近这几年的发展,美国不少智能投顾领域的初创期企业早已羽翼渐丰,具备成为独角兽公司的潜质,诸如Wealth Front、Betterment、Personal Capital等的融资额都已超过亿元美元级别,而且全部来自知名风险投资机构。仔细观察一下这些新兴的机器人投资顾问平台,它们的在线理财规划基本都在走大众化路线,利用各自的智能模型做投资。与此同时,一些大型金融投资巨头Blackrock(贝莱德)、Fidelity(富达)和Vanguard(领航集团)也在积极布局,向自己数量众多的客户推荐机器人投顾。那么,在瞬息万变的投资市场里,机器人顾问能否做到“百战百胜”、“刀枪不入”,甚至让股神巴菲特也甘拜下风?答案或许是肯定的。相当一部分业内专家认为,人工智能正在逐一攻陷各个领域,取代人的工作岗位——不管他是普通的流水线工人、还是受过高等教育的专业人士,投资界也不可能置身事外。事实上,量化投资的本质就是人工智能,选股、择时、交易整个流程都由机器自动化完成。因此,今后机器人投资顾问有望引领整个投资理财顾问市场的发展,让更多的个人投资者享受到低价、甚至免费的投资策略组合,这是技术进步和投资理念革新的必然结果。

对于传统投资顾问而言,机器人的大肆来袭,也有可能引发巨大的生存危机。当然,目前这些在资本市场摸爬滚打多年的专业人士,还很难完全认同新兴的智能理财,他们认为,机器人做出的投资判断无法做到与众不同,而且统一的算法,也无法保证满足每个投资人的需求。

对此,Wealth Front公司的首席执行官亚当·纳什认为,在当下波动加剧的市场上,机器人投资顾问无疑会凸显出自己的优势。人类不擅长预测市场的波动,尽管计算机也无法完全准确地预测未来,但它们至少不会受情绪影响,坚守自己的本分。总而言之,机器人投顾肯定无法保证100%赚钱,它们能做到的是尽可能帮助用户控制好风险。

5万亿美元蓝海有待深耕

花旗银行在9月发布了一份研究报告,其数据已被反复引用:在短短两年时间里,机器人投资顾问在美国所掌握的资产已经从2012年的几乎为零增加到了2014年底的140亿美元,而且这种服务的受欢迎度正在日益上升。这份报告还率先抛出观点称,未来十年时间内,机器人顾问管理下的资产将会呈现出指数级增长的势头,总额将达到5万亿美元。更乐观的咨询机构甚至预测,未来五年智能投顾市场的年均复合增长率将达到68%。

值得关注的是,美国市场对智能投顾模式发展长期看好存在一个重要的市场基础,即经过近20年的市场发展和多个经济周期的洗礼,选取特定的指数成分股作为投资标的,试图复制指数的“被动投资”在美国投资人中的接受度已经较高,整体资产体量规模也已经很大。数据显示,被动投资金额占共同基金比例已经从1995年的3%上升到2014年16%;截至2014年,美国有1375种ETF(即开放式指数基金,被动性投资产品),净资产为1.8万亿美元。

在中国的投资风险机构复星昆仲看来,主要存在三大驱动因素推动智能投顾模式未来高速发展。一是财富面临世代交替,而传统投顾模式对年轻一族的服务严重不足,这体现在较高的资产准入门槛,新从业者的短缺等;二是由于成长环境不同,年轻人的观念更开放,更能接受机器服务,而传统模式需要面对面交流,效率较低,且收费是智能投顾模式的3至4倍;三是智能投顾相较于传统模式,成本结构更具服务大众的优势,它不需要实体经营场所,大量线下理财顾问团队,获得客户的成本更低,因此经济单账户管理资产规模可以大幅降低。

反观国内的情况,今年一季度,互联网金融市场整体规模超过10万亿元,预计2015年国内的互联网金融用户将达到4.89亿人,渗透率达到71.91%。在P2P后继乏力的背景下,智能理财有望成为国内互联网金融下一个万亿市场。

众多企业试图抢占先机

复星昆仲认为,就智能投顾的接受度来看,全球的市场已经具备了相当不错的基础,而亚太区甚至会担当领跑地位。目前,全球范围内48.6%的高净值人群对智能投顾产品的易用性、低费率非常认可,愿意接受将自己一部分财富交由智能投顾打理,而持这一态度的高净值人群在亚太区占比为76.3%,位列全球第一。

眼见着机器人投顾的市场前景如此诱人,国内自然有不少试图抢占先机的企业。

前不久,平安集团上线的最新版平安一账通,正是瞄准了“智能投资理财顾问”。据平安金融科技咨询有限公司总经理罗子斌介绍,由于累积了海量的数据,这个平台可以给每个账户“贴上1000多个标签”,对包括用户的投资健康度、保险健康度、信用健康、还款能力、流动性健康等做出全面分析;可以在用户的风险喜好过低或者过高时,建议用户调整资产配置比例,甚至还能分析用户不同的信用卡流水,告诉用户可能要停止刷某张卡,因为它的利率较高,或者是还款期太短。

一账通还开发了“金融产品智能推荐引擎”,通过大数据运算给用户推荐最适合的金融产品组合。该智能推荐引擎会对在和用户的交互过程中会产生的数据进行分析,根据用户个人的投资习惯和偏好不断调整,用户用得越多就越智能。

目前,除了一些跃跃欲试的金融界大佬,BAT也“清一色”想着往智能财富管理这片未来的“蓝海”里插上一脚。

10月底,百度股市通过官方网站推出国内首个“股市知识图谱”可视化动态系统。业内人士认为,这是百度依托大数据引擎技术发展——“智投”。投资者只需要填写一份简单的调查问卷,“智投”就会通过特定算法,结合京东自己的大数据体系和金融产品线,为用户提供免费的个性化智能投资组合。

此外,腾讯和阿里也在通过微众银行、蚂蚁聚宝悄然发力。微众银行具有银行的功能,可以提供活期和定期存款服务,也可以购买股票基金以及“存工资”等产品,主打理财和转账两项业务。相比之下,蚂蚁聚宝集合了余额宝、招财宝和基金等三种理财类型,实现一个账号打通,并通过收购的数米基金网接入900余只基金,可以在平台上直接购买基金。支付宝方面曾透露,目前的智能客服会主要应用在余额宝、招财宝等几项业务上,未来覆盖所有的客服领域,最终成为金融顾问。

从创业公司来看,各种新兴的智能投资平台也在不断涌现,包括针对海外资产配置的“弥财”、理财超市“理财魔方”、针对证券的智能投顾“胜算在握”等。

尚需经历市场成熟期

“胜算在握”团队负责人庄敬伟在接受媒体采访时表示,“A股里面大概有1亿个股民,然而真正活跃的投顾只有2万左右,意味着一个投顾要服务5千散户,这会导致90%的散户得不到专业服务。所以四年前我们开始布局机器人投顾。”据介绍,借助自主开发的算法,“胜算在握”只需要一分钟时间,就能根据分析和预判将投资建议送达用户。庄敬伟说,“中国投资者跟美国投资者是不一样的,所以我们的机器人投顾做了大量的改进,让它更适合中国投资者使用。”

记者观察到,目前,国内这些打着智能理财概念的平台基本走的都是同一个模式:借助手中握有的用户大数据,以特定的算法体系,让不同投资需求和风险偏好的投资者快速找到适合自己的投资理财产品。虽然各家在线平台确实可以让投资者的投资更为便捷,但坦率地说,这类线上的理财方式存在风险测评不完善、产品种类单一等问题。距离真正的“智能”还差得很远。

举个例子来说,作为智能理财标配,国内很多平台在给出投资建议前,都会让用户提交一份问卷,京东金融的“智投”就要求用户填写一份风险测评。但打开一看,题目总共只有6道,包括年龄、总共有多少资金可以用于投资等。根据回答的内容,京东金融把投资者分成随遇而安、壮志凌云等类型,预期收益越高、能承受风险越高的投资者,在配置时的较高风险产品占比就会越大。

单凭几个问题就能确定投资者的风险偏好以及合适的产品组合?这也太扯了吧。毕竟投资者风险偏好会随市场变化而变化,如果没有掌握大量准确的数据,很难抓住投资者的真实需求。

当然,更多的市场因素也是制约机器人投顾在中国发展的主要瓶颈。尽管目前国内投资者可以投资的资产规模正快速增长,存款及现金占比依然处在高位,但投资理财需求远未得到充分满足。现有的国内智能理财平台所能覆盖的产品基本只有各类基金、保险或者P2P等,而一些复杂的结构性产品,或者海外资产尚未能加入理财的“篮子”里,被动投资产品的丰富度明显存在欠缺。

“在国内多数投资人投资理财观念不成熟,往往很容易走两极,同时市场上多数财富管理机构均是后端收费,理财顾问的销售属性很强,”“胜算在握”的庄敬伟就坦言,目前技术已经越来越成熟,但智能投顾在国内,还是需要经历一个消费者教育过程。

 
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