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科技的進步總是讓人應接不暇。當人們發(fā)現(xiàn)智能投顧已經(jīng)對市場形成顛覆性的改變時,還有很多人懵懵懂懂沒有跟上節(jié)拍,分不清投資顧問業(yè)務中發(fā)展起來的各種概念。
從人工投顧、在線投顧、機器人投顧到人工智能投顧,雖然各種創(chuàng)新商業(yè)模式不斷產(chǎn)生,但這些商業(yè)模式并沒有改變投資顧問業(yè)務的本質(zhì)。
想要把握住金融科技時代投資顧問業(yè)務的機遇,搞懂投資顧問業(yè)務的前世今生或許是最為重要的。
投顧的“開局”
不妨從投資顧問的定義談起。
投資顧問,顧名思義,大致可以理解為幫助客戶提供專業(yè)投資建議,為投資者答疑解惑,并與客戶進行充分交流,獲取客戶理財需求信息等,從功能上來講,是建議提供者。根據(jù)中國證券業(yè)協(xié)會在《證券投資顧問業(yè)務暫行規(guī)定》中,對證券投資顧問業(yè)務的定義是證券投資咨詢業(yè)務的一種基本形式,指的是證券公司、證券投資咨詢機構(gòu)接受客戶委托,按照約定,向客戶提供證券及證券相關產(chǎn)品投資建議,并直接或者間接獲取經(jīng)濟利益的活動。投資建議內(nèi)容包括投資的品種選擇、投資組合以及理財規(guī)劃建議等。
對于投資顧問服務,美國金融業(yè)監(jiān)管局(FINRA)的報告認為包括適當性分析、大類資產(chǎn)配置、投資組合構(gòu)建、交易執(zhí)行、投資組合調(diào)整、風險管理、投后分析這七個核心功能。具備上述功能的人工智能投顧系統(tǒng)才可以說具備投資顧問能力。由于市場上投資品種繁多、客戶擇時能力、判斷和選擇能力有限,難以做出理性可靠地判斷;很多用戶沒有足夠的時間來選擇產(chǎn)品或者策略上;甚至還有一些客戶并不具備基本的專業(yè)知識和判斷能力,造成了投資者面臨選擇的困境,這就需要專業(yè)的投資顧問為其對各類投資品進行解析,給出專業(yè)意見。
不過,在最初的投資顧問行業(yè),投資顧問是活生生的“人”,作為用戶,需要支付高昂的服務費來獲取人工投顧的服務。區(qū)別于發(fā)達國家,我國A股的投資者結(jié)構(gòu)以中小投資者即散戶為主,但在我國,具備投顧服務資格的從業(yè)人員3-4萬人左右,真正服務中小投資者的投顧就更少。但中小投資者數(shù)量又非常龐大,增長也非常迅速,預計今后5年我國僅證券投資市場的中小投資者就會達到3億以上。按照發(fā)達國家的標準,平均每個人工投顧可以服務的人數(shù)測算,我國需要至少1000萬的人工投顧大軍。按目前的人工投顧的增長速度,至少需要100年時間才能實現(xiàn),供需矛盾非常突出。
雖然監(jiān)管層一直在強調(diào)保護中小投資者,雖然取得很大的改觀,但實際效果并不理想。這背后的深層次的原因或許就在于投資顧問業(yè)務的普惠化程度提高緩慢所致。由于中小投資者生產(chǎn)投資策略的能力、擇時買賣的交易能力、風險管理能力都比較弱,而目前,根據(jù)現(xiàn)有政策法規(guī),能做投資顧問業(yè)務的只有證券公司和投資咨詢公司,但大多數(shù)證券公司都沒有向散戶提供投顧服務的能力;投資咨詢公司也同樣面臨人工投入需要多大投資資金規(guī)模才能覆蓋持續(xù)經(jīng)營的問題。因此,傳統(tǒng)的人工投顧覆蓋到的群體十分有限。
而更大的問題在于,人工投顧服務存在內(nèi)容同質(zhì)化、形式單一化;沒有穩(wěn)定的盈利模式;投資顧問隊伍建設有待加強、投資顧問角色定位不清晰等問題。歸結(jié)起來,人工投顧成本高,服務對象少;存在道德風險;能力參差不齊,服務內(nèi)容單一等缺陷。
上述狀況亟待投資顧問業(yè)務的更迭和創(chuàng)新,人工智能的產(chǎn)生顯然提供了非常廣闊的技術解決方案。
人工智能的爆發(fā)
這是一個意料之中的顛覆故事。隨著市場的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)人工投顧的問題已經(jīng)不言自明,自上個世紀90年代互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)以來到今天,在線投顧、機器人投顧和人工智能投顧逐漸發(fā)展起來。
而這其中的區(qū)別在哪里?在線投顧可以理解為人工投顧通過互聯(lián)網(wǎng)這一載體提供基于web在線的投資顧問業(yè)務服務。首先它是在線服務,并且能夠提供投資建議;其次,它只是輔助人工投顧,通過有效的時間管理和一些自動化流程設計,顯著提高了人工投顧的服務效率,也增強了客戶的服務體驗。但在線投顧的業(yè)務實質(zhì)上還是人工投顧來完成的。
機器人投顧則是源于RoboAdvisor這組英文單詞,最早于2012年前后出現(xiàn)在美國,它主要是指為客戶提供基于算法的在線投資顧問和資產(chǎn)管理服務,可以在無需人工參與的情況下,就可以為客戶提供與人工投顧一樣的服務內(nèi)容,包括:投資咨詢建議、投資分析報告、資產(chǎn)類別選擇、投資組合選擇、交易執(zhí)行以及風險管理等。機器人投顧做的事情是用機器和程序替代人力,可提供全自動化的、以算法為基礎的投資組合管理建議,把投資決策自動化。機器人投顧的背后是一個相對固定的認知模型,即由一些算法或模型來復制開發(fā)者認知的一種表現(xiàn)形式,其內(nèi)在體系結(jié)構(gòu)不具備自我更新和學習新知的能力。因此,相比在線投顧,機器人投顧雖然大大提高了工作效率和自動化程度,但它并沒有超越開發(fā)者的認知范圍。因此,存在提供的投資策略數(shù)量有限(服務客戶的能力有限,通常為幾萬到幾十萬量級),服務質(zhì)量也有限的缺陷。
而眼下風口上的人工智能投顧顯然是目前幾種投顧形式中發(fā)展?jié)摿ψ畲蟮?。其突出特征是,人工智能投顧不再局限其開發(fā)者的認知模型,只要有足夠的數(shù)據(jù)和計算時間,它就具備產(chǎn)生新的認知模型的能力。這些新的認知模型是由人工智能系統(tǒng)中的機器學習系統(tǒng)與知識庫系統(tǒng)來實現(xiàn)的。人工智能系統(tǒng),不僅僅具備這樣的認知能力,還因為有決策系統(tǒng)以及評價系統(tǒng),它具備如何運用這些新的認知的能力。
因此,人工智能投顧相比機器人投顧,具有更強的"相機決策"的能力,這樣的潛在能力,不僅可以大大提高人工智能投顧服務客戶的能力(可以為每一個客戶提供差異化的投資策略),而且由于具備超越開發(fā)者認知模型的潛力,其服務質(zhì)量可以大大提高,甚至超過大多數(shù)人工投顧的水平。
從投資策略的質(zhì)量上來看,一般投資人的策略質(zhì)量與人工智能投顧的策略質(zhì)量分屬在兩極,人工投顧、在線投顧和機器人投顧則分布在中間區(qū)域,人工投顧雖然比普通投資人所生產(chǎn)的投資策略要多一些,但是質(zhì)量是參差不齊的,有的投顧生產(chǎn)的質(zhì)量好,有的質(zhì)量差;在線投顧和機器人投顧也只是在數(shù)量和質(zhì)量上做了一定程度上改進,只有人工智能投顧,既能大大提高投資策略的生產(chǎn)數(shù)量,也同時大幅度提高了質(zhì)量,填補了人工投顧,在線投顧和機器人投顧的服務空白。其優(yōu)勢在于客觀,注重風險管理,執(zhí)行力強,服務面廣。
有報告預測,隨著大數(shù)據(jù)以及人工智能技術的發(fā)展,自2012年以來,以美國Wealthfront、motify、Betterman為代表的機器人投顧、人工智能投顧迅速發(fā)展,到2025年前后,將會有高達2.2萬億美元的資產(chǎn)管理由人工智能投顧管理。
人工智能提升證券市場普惠服務
證券市場的普惠服務的主要抓手是如何做到投資顧問服務的普惠化,而人工智能投顧是投資顧問服務普惠化的最有潛力的技術解決方案。
在中國,對于人工智能投顧的重大考驗除了來自市場,還有來自監(jiān)管的政策。2016年3月15日,美國金融業(yè)監(jiān)管局發(fā)布了一份名為《ReportonDigitalInvestmentAdvice》的報告對于我國未來制定政策也有一定的指引的作用。近期美國SEC主席也針對人工智能投顧得應用前景給予了積極的評價,指出人工智能投顧可以大大降低投資者進入資本市場的門檻,也是一種可以讓更多投資人受益的一種服務。SEC正在積極研究如何給人工智能投顧認證的問題,隨著監(jiān)管的明確,可以預計人工智能投顧的大規(guī)模的應用已經(jīng)到來。
中國的投資顧問行業(yè)發(fā)展,也因為技術的突破而實現(xiàn)了跨越式發(fā)展。相對發(fā)達國家非常成熟的投資顧問市場,效率,成本因素是驅(qū)動人工智能投顧發(fā)展的主要動力,而中國的投資顧問市場則完全是填補空白為主要驅(qū)動力的。從這個角度看,人工智能投顧在中國也更多的承擔了證券市場普惠化的責任和義務。
未來的投資顧問行業(yè)一定能夠出現(xiàn)這樣的景象:人類和機器各司其職,人類做人類最擅長的事情,機器做機器最擅長的事情。這才是人工智能投顧對金融科技時代最高級的顛覆。
>>>2017年1月10日,首屆零壹財經(jīng)新金融年會將在北京舉行。本次年會,零壹財經(jīng)將發(fā)布互聯(lián)網(wǎng)金融風控報告、Fintech投融資指數(shù)報告以及網(wǎng)貸行業(yè)雙百億俱樂部報告等多項成果,同時將首次公布“新金融致敬書籍”,向那些影響了新金融成長的經(jīng)典書籍致敬,并發(fā)布“2016年度十大新金融好書”。會議詳情>>>
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