中国电子银行网讯 2017年12月7日，由中国金融认证中心(CFCA)举办的2017“科技赋能金融，智慧引领未来”高峰论坛暨第13届中国电子银行年会在京举行。近四百位商业银行电子银行、网络金融部的负责人莅临此次年会，就科技创新为银行业发展带来的新红利，以及直销银行、移动金融、智能投顾等热点进行了深入探讨与交流。深圳市今日投资数据科技有限公司副总经理陈智出席并发言。

深圳市今日投资数据科技有限公司副总经理陈智

　　在当日下午举办的主题论坛：直销银行与移动金融的前景与展望上，陈智对当前国内银行业关注的智能投顾市场的发展与应用，分享了今日投资的实践和观点。陈智认为，以余额宝为代表的货币基金成为了当前理财市场的主力军，但其收益率显然不能满足投资者的理财需求。智能投顾作为一种适应移动互联时代趋势的先进工具，一方面能够低成本的覆盖个人投资者，提供7*24小时的贴身服务，另一方面则能降低整体投资风险，精准匹配投资者的风险承受能力，有望撬动数亿人群的理财升级需求，获得越来越多的投资者认可。

　　陈智还指出，国内投资理财场景中一个值得玩味的现象是，长期来看基金总体赚钱而基民不赚钱，造成此种尴尬局面的原因在于，普通投资者不具备足够的知识和能力去判断和挑选适合自己的“好基金”，且难以把握市场的波动变化容易陷入“短炒”的漩涡。在基金整体赚钱和基民个体亏损的困顿之间，转向专业投顾寻求推荐成为不少理财客户的选择。

　　陈智进一步指出，对于以银行为代表的财富管理机构而言，配置智能投顾作为服务投资理财客户的工具有诸多益处:一是激活沉睡基金，应对同质化竞争，增加营销收入；二是一部机器人可干 N个投顾的活，实现高效投入产出；三是通过资产配置分解单品种投资风险，更适当精准的营销服务，降低用户投资风险和机构投诉风险。

　　以下为陈智在年会上的演讲实录：

　　陈智：大家下午好！我是深圳市今日投资数据科技有限公司的陈智，今天给大家汇报的题目是“智能投顾的发展与应用”。

　　首先，看一看智能投顾的发展和优势。智能投顾是金融科技的典型应用，发端于美国，2008年初见雏形，起初以Betterment、WealthFront为代表的金融科技公司开始做，而后传像高盛、嘉信理财等统金融界大佬在美国的发展已经有一定规模，今年智能投顾管理资产达到1000亿美金，而国内银行业中，招商银行去年底摩羯智投的上市，拉开了银行业智能投顾的序幕。

　　我们再来看一看一些大的咨询机构对于智能投顾的发展所做的预测。2015年的预测是全球管理规模达到1000亿美金，预测2020年到8万亿美金，80倍增长。此外，对国内市场也有一个预测，在2020年智能投顾管理规模将达到8万亿，这个规模能否达到目前不知道，至少说明专业机构对这一块的潜力非常看好。正因为有巨大潜力，银行业业内纷纷在行动，首先招行最先推出，我们跟江苏银行也开展了相关的合作。很多银行，像浦发、兴业、平安、广发等股份制银行都已经推出了，国有大行也在陆续推出，大家纷纷在抢占市场。另外，光大证券和中泰证券，这两个券商也跟我们合作推出了大类资产配置类智能投顾，就是说不仅仅银行在推大类资产配置智能投顾，券商也在跟银行就这部分财富人群做竞争。

　　为什么大家如此看好智能投顾的发展潜力呢？可以简要归结为一点，就是理财需求得升级。因为广大的投资者理财的需求不可能仅停留在以余额宝为代表的货币基金的水平，需要进行升级的发展趋势是肯定的。之所以面临升级的趋势，在于以人工为主的传统服务模式中，金融机构的理财经理能覆盖的客户量是比较少的，意味着有数亿人群没有被覆盖到。此外，存在的另一个问题是理财经理整体的专业水平和职业素养不均，给出的一些投资建议可能不是非常适合客户的风险属性，相应会令金融机构面临一些投诉风险。智能投顾正好可以克服这些问题，放在APP里，一方面没有什么服务门槛，可以7×24小时服务、低成本覆盖，另一方面，智能投顾提倡的理念的做多类资产组合，可以降低风险、减少机构投诉。

　　具体到理财需求升级的话，很多人还不知道怎么去做，还有一部分人已经先行了，比如广大的基民也是尝试者。从整体购买量来说，银行基金销售占整个基金销售的40%-50%左右。过去我们统计各种基金，成立一年、两年、五年、十年的都有，年化收益率基本上都是正的，但与此对应的一个现象是70%的基民不赚钱。这个原因是什么呢?因为单只基金可能波动很大，投资者往往在大幅波动下承受不了，出现高买低卖的情况，此外有些投资者对自己的风险偏好并不是很清楚，买的基金可能不符合他的风险偏好，这都是普通投资者拿不住的原因之一。

　　智能投顾在这方面能很好的解决客户的产品选择和持有问题，因为首先做的是对用户进行客户画像，给客户配置与之风险承受能力相匹配的产品；此外，因为是组合投资，所以能够把投资波动率降低，整体风险更低，让投资者更能够长期持有获取稳健收益。资产配置究竟有多重要呢?美国基金管理市场做过统计，发现对基金经理做业绩归因，赚得收益的90%是因为做资产配置而来的，大家普遍认为比较重要的择时、选股，这些归因分析加起来还不占到10%。而智能投顾则凸显了资产配置理念，可以给财富管理机构带来的好处是增加收入、降低成本、以及控制风险。

　　接下来看一下智能投顾的运作框架。智能投顾应用的是统计学、数学这些基本的原理，和我们现在比较熟悉的大数据、云计算、人工智能技术相结合以后，为投资者提供投资理财服务的过程，从用户画像到资产配置建议以及后续的跟踪管理，给投资者提供一个闭环的投顾服务。其中在用户画像方面，银行的用户画像目前主要采用问卷的形式去对用户进行测评，来评价他的风险偏好和风险承受能力。券商因为交易数据会更多一些，可以以用户交易行为通过大数据分析来做用户画像。资产配置方面，目前我们给出的建议主要是围绕五大类资产：股基、另类、黄金、固收和货币；给了资产配置之后并不是一劳永逸，还要动态跟踪这个市场的风险，随时为客户提出调优的建议，这是大类资产配置类智能投顾的基本服务架构。

　　智能投顾背后用到的数据和模型非常多，基础数据不用说了，在模型方面，我们做资产配置一般用的是BL模型，此外还有基金挑选、评估的模型、产品匹配模型，以及风险控制模型等。事实上，智能投顾的运作里面风险控制是非常重要的。Betterment、WealthFront，他们会说我们会有各种风险控制的程序在里面，但似乎没有发现完整的模型在里面。一个重要的原因是美国市场这些年来，特别是股市方面，基本上是单边上扬，中间波动不是太大，而中国市场，如果配权益资产而不注意风险控制，比如2015年的大幅回撤，承受不了剧烈波动的客户容易被吓跑，所以风险管理如何强调都不过分，我们在风险控制方面做了相应的模型，能够在市场大幅波动时把回撤控制好。这是沪深300走势图，可以看到当2015年发生市场巨幅波动时，我们的回撤控制在10%以内，同类智投服务回撤基本都超过20%。

　　以上介绍了一下运作框架和模型、数据，那么在目前服务框架的基础上可以改进的地方有：一是用户画像，银行内的用户画像目前主要用的都是问卷调查，如果用大数据分析去做的话，可能会更加精准一些，但具体银行数据如何使用，还需要进一步去研究；另外是股基挑选，现在也有模型，但可以深化一下，根据不同的市场状况去挑不同的基金，这方面可以重点做研究；再一个方面是资产池，我们在跟银行客户接触时，大家经常会提到这个配置可不可以不只配公募基金，还想把自己的产品配置进去，行不行？当然是可以的，至于如何执行我们在这方面可以做进一步的定制和研究。

　　最后跟大家介绍一下今日投资。我们在智能投顾业内算是比较领先的企业，银行和券商两个市场加起来大概能占70%的市场份额，我们的定位是旨在帮助银行构建独有+专业的财富管理体系，主要优势是更重视风险控制，以及更注重风险可控下实现更优的收益。公司已经存续了十五年，我们有很多的数据、模型得到了顶级金融机构的检验。现在做智能投顾服务的机构很多都是初创型的公司，服务的稳定性是待考证的，另外还有如何认识这个公司能力的问题，毕竟不太可能完全把它的模型打开给你看，还是要通过它的很多业务来验证。

　　此外，公司整体发展的历程也能够说明一些问题，我们2002年设立时是国内第一家做证券分析师数据的机构，我们主要做的是基础数据，提供给这些做量化投资的投资者使用，然后在此基础数据上做了很多自己的一些延伸应用，用分析师数据做了很多模型、做了各种特色因子，给这些机构投资者使用。使用我们的模型也包括贝莱德，大家知道它是全球最大的资产管理公司，国内的华夏、嘉实、易方达基金等也在用我们的模型，正因为我们服务于专业投资者的能力，为向大众投资者提供投资服务提供了比较坚实的基础。

　　希望今后在座的各位能够成为我们的合作伙伴，谢谢大家！

责任编辑：松崎