“固定+浮动”模式引领智能投顾新方向

作者: 任衡   

金评媒（http://www.jpm.cn）编者按：市场上的各类金融资产快速更新不断多元化，普通投资者在专业知识和时间方面都有所不足，而传统投资顾问对资产管理规模及收费的要求，却将大部分投资者拒之门外，智能投顾的出现恰好提供了一种高效的解决手段，从而实现真正意义上的新金融。

智能投顾，从定义来看，是指利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，并结合投资者的风险承受水平、财务状况、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，为其提供多元化、自动化、个性化的智能投资服务。

智能投顾蓬勃发展

自2008年以来，智能投顾凭借低费率、费用透明、个性化、方便快捷等特性逐步赢得市场的认可，更是在近两三年实现管理规模的迅速增长。截至 2015年底，全球智能投顾管理资产规模已达1000亿美元，预计2020年将超过2万亿美元。以Betterment 、Wealthfront等为代表的创业公司和以Vanguard、Schwab 为代表的传统金融机构相继入场。

市场上的各类金融资产快速更新不断多元化，普通投资者在专业知识和时间方面都有所不足，而传统投资顾问对资产管理规模及收费的要求，却将大部分投资者拒之门外，智能投顾的出现恰好提供了一种高效的解决手段，从而实现真正意义上的新金融。

国内智能投顾产品集中爆发于 2015 年，虽然晚于国外市场几年时间，但目前已经有多家公司推出了丰富多样的智能投顾产品，发展态势迅猛。包括百度、阿里巴巴等互联网巨头，申万宏源、广发证券等传统证券公司以及聚爱财、弥财在内的新兴互联网金融公司纷纷发力抢跑，但相比于海外成熟市场，国内智能投顾市场尚存诸多问题。

国内发展限制尚存

海外投资者更倾向于稳定的价值投资和长线回报，而我国大部分投资者还处在从散户向购买基金转型的过程，更倾向于以市场风向为主导，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。《基金投资者情况调查分析报告》指出国内个人投资者持有单只基金的平均时间在3年以上的仅占33%。A股换手率远高于全球其它国家股票市场，按自由流通市值计算，A股2015年换手率为609%，位居全球第一。

国内金融机构的投资管理能力和投资标的有限，单靠智能投顾的模型算法很难分散风险。截至 2016 年底，美国 ETF 市场存量达 1716 只，管理资产规模达到 2524 万亿美元。国内ETF仅不到150只，管理资产规模4000亿元人民币，且指数类ETF和货币ETF几乎各占一半。指数类ETF与股票大盘的相关性高达98.7%，很难有效分散风险。此外，国内现存开放式股票基金838只，与大盘相关性71％；股债混合式基金2729只，与大盘相关性为53％。中国的中产阶层80%的财富配置集中于房地产和储蓄，过往收益几乎只涨不跌。 中国的中产阶层风险承受能力低、注重短期收益，再加上国内金融资产的高波动，不适合中产阶层理财。人们试水智能投顾往往更看重短期收益，一旦亏损，马上就会撤出。

国内大部分智能投顾平台大多模仿美国智能投顾的发展模式，直接投资美国ETF或一键选择购买后，平台不对账户进行管理和操作，缺乏足够的创新。中国的智能投顾的发展需要走出有中国特色的道路，积极寻找类固定收益资产，与浮动收益资产组合，用保本基金模式，更能满足中产阶层“求稳”的理财需求。国内只有聚爱财Plus，是在这个方向上进行探索，用“固定+浮动”的双收益模式，根据投资者的收益预期调整固定收益占比，浮动部分投资期权、股票、基金等资产，并根据投资模型自动调整资产配置。

智能投顾未来可期

中国智能投顾将延续美国智能投顾发展的脉络，仅论培育智能投顾的土壤，如互联网理财渗透率、传统理财市场服务的空白、居民强大的理财需求等方面，中国在这些方面较美国甚至更适合于智能投顾技术的发展与应用，例如从余额宝的“一鸣惊人”、互联网基金产品销售与 P2P 平台的火热，就可以看出居民对于互联网理财具有极高的接受度，同样也反映了中国智能投顾市场的巨大潜力毋庸臵疑。而且，不同于宝宝类的低利率、P2P 平台的鱼龙混杂以及互联网基金产品筛选烦恼以及集中投资的风险等，智能投顾通过投资者风险匹配实现相应合理分散化的资产配臵，为传统财富管理版图填补了空白的地带。

智能投顾对于传统财富管理行业的变革也许不会太远。目前像广发证券、华泰证券、招商银行、聚爱财这些战略前瞻性强的券商、银行、互金企业们已经敏锐地捕捉到了这一个巨大的潜在市场而纷纷大举涉足智能投顾。随着传统金融机构以及互联网系巨头纷纷涉足智能投顾，受益于强大的渠道以及庞大的客户群体，普通民众对于智能投顾的认知度和认同感将迅速增加，带动管理规模的快速增长。

（编辑：杨少康）

任衡

现任聚爱财CEO，在美国师从美国工程院院士、投资学家卢恩伯格教授，专门从事量化投资模型研究。拥有美国斯坦福大学计算机科学硕士、管理科学(金融方向)硕士学位，清华大学计算机科学学士学位 。