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对标资管巨头贝莱德,智能投顾理财魔方AUM突破10亿 | 爱分析调研

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国内客户浮动收益理财需求日益增长,但是国内投顾人才紧缺,尚缺乏完善的投顾系统。借助人工智能技术的逐步成熟,智能投顾的出现或成为弥补中间差距的新机会。理财魔方对标国外资管巨头贝莱德(Blackrock),通过前端App交互+后端投资管理系统支撑,沉淀三年时间的数据积累,成为行业首家2C智能投顾领域AUM突破10亿元的创业公司。

指导 | 张扬

调研 | 刘馥亮 吴永哲

撰写 | 吴永哲

智能投顾技术非颠覆性,国内投顾系统的缺失是创业公司的机会

智能投顾本质上有两层技术,一层是前端面向客户的交互界面,负责风险评估与匹配、引导和教育的顾问管理系统,可以简单理解为“智能服务”,另一层是后端的跟踪和分析市场,构建投资组合与动态调投资组合的投资管理系统。

智能投顾最早起源于美国,2008年Wealthfront和Betterment等第一批智能投顾创业公司先后成立。随着2014年诸如嘉信理财、先锋基金、富达投资等传统金融机构开始布局智能投顾业务,传统金融机构的智能投顾AUM也在短时间内迅速超过创业公司。截至2018年2月,先锋基金和嘉信理财的智能投顾AUM分别突破1000亿美元和220亿美元,而作为行业开创者的Betterment和Wealthfront仅100亿美元和82亿美元。

这种差距背后的原因在于,现阶段的智能投顾技术并非具有颠覆性。美国的财富管理市场是一个有着近百年历史的成熟市场,大多数传统金融机构都具备强大、完善的投资管理与客户服务系统。因此,智能投顾的创新点便是将前端传统人工投顾替换成App的交互方式,核心竞争力在于低费率和低投资门槛,技术壁垒并不高。相反,传统金融机构所具备的被动投资工具、获客流量和数据积累等优势同时是创业公司所不具备的。

反观国内市场,整个财富管理行的发展不超过20年。目前高端财富管理仍以销售模式为主,大众富裕阶层的财富管理也刚刚起步,不仅前端的投顾人才十分紧缺,后端投顾系统的建设更是一片空白。

投资端与客户服务端双轮驱动,核心为客户匹配风险与收益

理财魔方作为国内智能投顾行业的先行者,从创立初期便坚定地看好浮动收益财富管理市场(与“固定收益理财”相对应),理财魔方联合创始人马永谙表示,“随着国内固定收益理财市场的收益率大幅下降,风险事件持续爆发,同时伴随政策挤压(资管新规),居民财富将会大量进入浮动收益理财市场。”

与美国智能投顾一样,理财魔方前端通过App与客户进行交互,后端建立一套完整的投资系统,分别为“智能客户分析与管理系统”和“智能投资管理系统”,为客户匹配合适的投资组合,帮助客户实现盈利。


传统浮动收益理财市场客户亏损的主要原因就是客户的投资组合与客户能接受的风险程度并不匹配,导致无非两种情况:一种是客户所承担的风险过高,市场往下掉的过程中客户无法承受便离开;另一种是承担的风险过低,市场往上涨的过程客户觉得涨的不如预期更换标的。这两种情况都会影响客户盈利,甚至亏损。

理财魔方本质上就是根据客户的风险承受能力做出准确评估,然后依据风险等级为客户做出最佳的投资组合。智能客户分析管理系统的任务就是去了解客户究竟能承担多大风险。

理财魔方通过与客户不断产生交互,获取用户的行为数据,进而判断客户的风险承受能力。由于这类行为数据与传统金融机构的KYC完全不同,其数据有效性和用户的投资行为高度相关,外部数据几乎在此失效。在积累典型用户行为数据的早期阶段,理财魔方采集大量线下与客户交互的语音、录像数据,包括建立微信群收集用户数据等方式,积累了大量与C端用户相关的语料库。经过三年时间的积累,理财魔方搭建出完整的知识图谱。

智能投资端,理财魔方从早期有监督的机器学习发展至半监督的机器学习,目前已经实现调仓决策的完全自动化,就像一个AI投资的黑匣子。

理财魔方联合创始人马永谙表示,“早期由于数据量较少,机器做出的投资决策都会进行人工审核。随着数据量和算法模型的不断提升,做出决策不再需要人工审核。机器的优越性在于其本身的运算能力远大于人类,同时能监测的数据维度更周全。事实也证明,2017年理财魔方进行的系统调仓,复盘后都是正确的决定。”

AUM突破10亿元,户均投资金额提升空间较大

自2015年3月理财魔方App正式上线以来,经过三年客户数据的积累和人工智能技术的运用,基本实现自动化的资产匹配和调整。作为国内首批智能投顾2C的创业公司,AUM突破10亿元,累计服务用户数超过2万人,客户盈利比例98.07%,用户留存率超过90%。

目标客群方面,理财魔方从中产阶级切入,未来可以向上拓展高净值客户。理财魔方联合创始人马永谙表示,“由于目前国内高端财富管理行业的后端投顾系统同样空白,未来理财魔方在客群上完全可以往高净值客户发展。”

目前理财魔方主要通过公募基金实现大类资产配置。核心团队曾设计与建造国内首支FOF和MOM基金,对公募基金的研究和投研能力比较强。2017年新增监控基金724支,共计覆盖4288支基金。

获客方面,超过一半的客户是通过口碑传播、朋友介绍等自发方式获取,获客成本相对较低,负责市场推广方面的联合创始人周维分别在CCTV、当当网和乐视TV担任管理职位,在电子商务市场推广和销售管理方面经验丰富。目前理财魔方的户均投资金额在6万元左右,在互联网财富管理平台处于中等水平。按人均100-300万可投资产计算,钱包份额只有2-6%,人数上的渗透率和钱包份额均有较大提升空间。

随着后端投顾系统和运营模型的逐渐成熟,理财魔方进入用户扩张期,2018年AUM目标100亿,覆盖用户数量15-20万。


近期,爱分析专访理财魔方联合创始人马永谙,就国内财富管理行业的发展趋势和理财魔方的战略发展进行交流,摘选部分内容分享如下。

马永谙,曾任银河证券、民生证券基金研究中心研究总监、总经理等职位;参与创立万博兄弟资产管理有限公司,并设计与建造了中国第一支MOM和FOF私募基金。

三年突破10亿AUM,看好浮动收益财富管理市场

爱分析:如何看待理财魔方成立三年的成绩?

马永谙:差不多两年前,理财魔方已经形成对公司业务规划、战略发展的思路和对行业未来的判断。但是那时候业务还未落地,客户量很少。走到今天,我们认为理财魔方率先实现了几个方面的突破,很多想法逐步落成现实。

第一个是业务量。

理财魔方起初有一个判断,固定收益市场会崩塌式下滑,客户会被驱赶至浮动收益理财市场。事实证明,理财魔方从2017年7月份开始进行大规模商业化获客,仅用半年左右时间AUM就突破10亿元。这点至少证明市场是存在真实、大规模的需求。

第二个是实际的投资管理效率。

理财魔方通过研究发现,市场上的公募基金超过九成都是盈利的,但是基民却是亏钱的,根本原因在于基民的长期留存率不高,往往“高买低卖”。

因此理财魔方通过个性化的风险定制来实现客户的长期留存,进而帮助客户实现盈利,而不是亏损。从实际运行情况来看,正是我们实现了90%的客户留存和500%的资金留存,从而达成98.07%的客户盈利,对应去年市场上基民是七成左右盈利,股民是八成亏损。

这两个目标的实现是理财魔方经过大量实际的客户数据验证得出的结果。虽然目前整个市场仍处在摸索期,但是理财魔方率先从业务数据上实现突破。

爱分析:怎么定义理财魔方的赛道?

马永谙:坦白讲,我并不认可所谓的智能投顾行业,这很可能是一个伪命题。理财魔方真正看好的赛道是浮动收益财富管理的赛道。而智能投顾,是我们通过观察和实践证明,在浮动收益财富管理领域目前最好的解决途径和技术手段。

爱分析:为什么选择智能投顾进行浮动收益财富管理?

马永谙:首先,浮动收益理财相对于固定收益理财的最大特性就是价格是波动的。标准化资产的选择、择时的不同对于结果的影响完全不同,考验专业能力。所以浮动收益理财领域真正需要投资顾问,而非销售。

其次,投资顾问的专业能力要求非常高,传统是由人工来做,国内优秀的投资顾问资源稀缺,价格贵。现在人工智能技术逐渐成熟,用技术来解决这个问题成为现实。

爱分析:未来智能投顾在整个财富管理行业将扮演什么样的角色?

马永谙:我认为国内浮动收益财富管理最后的结果一定是智能投顾化,而不会有人工的投顾体系,甚至包括服务高净值人群。关键原因是目前国内完全没有成体系的人工投顾体系,银行私行模式都是以销售为主导。

“顾”是财富管理的核心,数据积累方面传统金融机构并无优势

爱分析:在浮动收益财富管理行业,人工智能技术改变的重点是哪些方面?

马永谙:我个人认为技术真正改变投顾行业的,不只是投资端,还有客户服务端。

投资方面,人工智能技术的应用并不新鲜。从传统的弱人工智能,或者以数据挖掘为基础的人工智能时代到现在的机器学习时代,人工智能在投资领域的应用都很普遍。

客户服务端即指理财魔方的智能客户分析与管理系统。通过智能客服了解客户,积累相关的投资行为数据,帮助客户定制风险。

爱分析:相比投资端,目前理财魔方的重点是客户服务端吗?

马永谙:理财魔方差不多是五五分,只有这两端都做好,风险匹配好,才能让客户挣钱。

很多竞争对手会只拿收益率和我们进行对比,我们认为这样是没有意义的。高收益率的代价是大起大落,客户资金量受限等,与客户的风险不匹配最终导致客户资产损失。这不是理财魔方的目标。

爱分析:理财魔方怎么做KYC?什么样的数据有价值?

马永谙:在浮动收益财富管理市场,我们进行KYC的核心是了解客户并预测客户的行为,然后进一步引导客户如何正确操作,避免“追涨杀跌”。

预测客户的行为这件事很难,因为影响浮动收益财富管理最大的问题是客户的性格和情绪。传统KYC的数据都是基于信贷业务,这样的外部征信数据对客户行为的识别基本无效。

我们实践的结果证明,真正有价值的行为数据就是投资本身的数据积累,这里包括用户对市场的反映、预测用户的行为,怎么引导用户的效果最有效等。

这是一个数据和经验逐步积累的过程。所以我认为它是核心。只有把这个过程管理好了,客户才能盈利,同时你要观察客户的行为,通过行为干预来引导客户的行为,这才是真正的客户服务。

爱分析:数据积累方面,传统金融机构是不是比创业公司更有优势?

马永谙:并不是。由于过去中国的中产阶级客户几乎没有受过浮动收益类的财富管理服务,而高净值客户的投资主要是固收产品,因此客户在浮动收益财富管理相关行为方面的数据积累,无论是传统金融机构还是我们,都需要从零开始,这是第一点。

第二点,有效数据的价值高于“大”数据。数据的二八原理是普世的,20%的有效数据产生了80%的价值,而占总量80%的“大”数据,会起到20%的提升作用。与客户的风险承受能力和行为预测相关的投资性格和情绪行为数据是最有价值的有效数据,在很多传统金融机构中都是疏于采集和分析的,因为过去的传统金融机构都是销售而非投资顾问服务逻辑。而其它消费、喜好等“大”数据对风险评价和行为预测会起到20%的提升效果。因此从数据价值高低的角度,国内传统金融机构并没有先发优势。

爱分析:传统金融机构的客户相关数据,比如券商的股票交易数据、基金销售机构的基金销售数据等是否有价值?

马永谙:券商如果做以股票为资产的智能投顾是有数据优势的。但是我认为,量价敏感的产品不适合作为智能投顾的应用对象。股票、债券等都属于典型的量价敏感型产品,交易量上去,价格就会涨起来,交易量下去,价格就会掉下来。这种产品其实不适合做智能投顾。

基金方面,目前并没有哪家金融机构有用户理财的行为数据,这里指的不仅是买卖基金的行为,因为买卖数据很简单,意义不大。

传统销售模式无法解决客户盈利问题,财富管理行业向技术驱动转型

爱分析:短期内,传统财富管理公司是否也会转变现有销售为主的业务模式,转向收取投资顾问管理费的模式?

马永谙:这个转变会很难。传统财富管理公司很难快速把业务培养起来,必须跟时间挂钩。这是第一点。

以理财魔方为例,在浮动收益财富管理领域整整干了三年,团队接近40个人,而且我的团队无论是素质还是数量在国内智能投顾行业都是数一数二的。

第二点利益机制的问题,传统财富管理公司短期仍会把主要的精力放在销售上。

相比销售产品,收取投资管理费需要的时间周期很长,必须得靠后面完善的投顾体系才能提高效率、降低费用,获取比较长久的收益,这个工作是极其缓慢的。以理财魔方为例,构建优化整整三年时间,银行、证券公司和其他机构没有精力去做这个事情,他们坚持不了三年,就意味着不可能在这上面有真正的积累。

爱分析:传统理财师以销售为导向的模式在浮动收益理财市场是否行得通?

马永谙:用传统销售模式大规模卖浮动收益类理财产品是行不通的,因为没有办法解决客户盈利的问题,,销售逻辑就是卖最好卖的资产,比如在大顶卖股票基金,在大底卖货币基金。

金融市场有一个规律叫均值回归,即涨高了一定会回来,跌多了一定会涨上来。这种规律性,导致大部分理财产品在经过一段时间以后,同类产品的收益都会回归到一起去,上面偶尔冒出来一两个毛刺,这种就叫常青产品,这种产品是极其缺乏的。

比如说拿中国的公募基金来说,能持续五年以上跑赢同行的公募基金,到现在为止不会超过5支。在美国,常青基金经理人的定位是7年,7年以上的常青基金经理到现在不会超过15个人。

常青产品的销售本身是资源壁垒型,类似于一个小精品店。但是常青产品的数量极其稀缺,市场上绝大多数的产品都是普通产品,需要理财魔方这样一个工业化的智能客户服务体系,智能投顾系统去进行服务。

市场的主流不是精品店,而是理财魔方这样的投顾公司。

爱分析:怎么评价目前各家银行、券商推出的智能投顾?

马永谙:如果按照理财魔方“千人千时千面”的标准衡量,目前各家银行、券商推出的智能投顾基本上都没有达到。

银行最大的问题是定位问题。第一个,如何处理智能投顾和目前销售柜台人员的关系。第二个,智能投顾业务的本质应该是所有中间收入业务的发动机,而不是一个垃圾口。

券商有一个天然的障碍,就是前面提到的“量价敏感”的产品问题。因此,券商的智能投顾最终可能会做成具有一定功能、协助买卖股票的工具。

爱分析:传统财富管理机构未来会面临哪些挑战?

马永谙:当前财富管理行业正在经历一次巨大的变革,这个变革是被动的,而不是主动的。第一,固定收益理财向浮动收益理财转移。第二,行业竞争优势从资源型向技术型转移。

这是两个根本性的变革,但是目前传统金融机构、理财机构都没有主动的去适应这个变革,这是最大的问题。无论是券商还是银行,可能都涉及到思维转变的问题,资源驱动型的业务做习惯了,多数人没有意识到这个行业的核心竞争力在发生转变,销售不再是重要的资源。

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