巴曙松等：智能投顾在养老金投资中的应用

北京大学汇丰金融研究院执行院长、中国银行业协会首席经济学家巴曙松教授等人撰文指出，智能投顾是一种依托数据、算法驱动的投资顾问， 凭借人工智能、大数据技术以及现代投资组合理论，构造及管理着多元化的投资组合。养老金融产品期限较长、资产结构较复杂，普通投资者由于金融素养有限，很难做出最优投资决策。相较于传统投资顾问，互联网平台的智能投顾是一种更为高效，更易获取的投顾选择。目前，智能投顾在国内还处于初级阶段，在国内的应用和推广有着很大的发展潜力。

文 / 巴曙松教授（北京大学汇丰金融研究院执行院长、中国银行业协会首席经济学家）

原宏敏（对外经贸大学金融学院博士研究生）

白海峰（招商资产管理（香港）有限公司总经理）

在现有的框架中，中国养老保障体系由三支柱构成。第一支柱为基本养老保险， 主要包括城镇企业职工基本养老保险和城乡居民基本养老保险；第二支柱为企事业单位提供的企业年金和职业年金；第三支柱为个人储蓄性养老保险，包括个人储蓄和商业保险等。由于企业职业年金覆盖面不足，个人储蓄养老保险处于试点阶段，中国养老保障体系主要依靠第一支柱。

根据中国社科院世界社保研究中心 2019 年 4 月发布的《中国养老金精算报告 2019-2050》，中国基本养老保险基金的当期结余预计将在 2028 年出现缺口，到 2035 年耗尽累计结余。养老金未来面临着较大的支付压力，主要有两个原因：一是我国人口老龄化趋势正逐步显现；二是当前养老金体系采用社会统筹账户现收现付制（DB计划）和个人账户预筹积累制（DC计划）相结合的模式。现收现付制基于以支出定收费的原则，能够实现当期养老金的收支平衡。但现收现付制受老龄化程度影响较大，随着人口老龄化趋势的加剧，会产生较大的支付压力。相较于现收现付制，预筹积累制来源于在职期间的部分收入积累，不受老龄化程度增长的影响。因此，世界各国的养老金体系正逐步由现收现付制向预筹积累制转型。

以美国为例，20世纪七十年代，美国政府通过税收优惠方案，先后推出了个人储蓄养老保险（IRAs账户）和雇主养老金计划（包括 DB 型企业年金和 DC 型企业年金）。从组成结构来看，美国养老体系具有较好的可持续性，作为第一支柱的基本养老保险占比最低，作为第二支柱的雇主养老保险占比最高，其次为个人储蓄养老保险。由于个人投资者通常可能存在的的“惰性”和“非理性”， 投资者对 IRAs 账户和 DC 计划的参与热情不高， 并且个人投资者的资产配置失衡也大幅降低了长期投资的回报。针对这一情况，美国政府于 2006 年颁布《养老金保护法案》，提高了养老金缴费上限， 鼓励采用雇员“自动加入”原则，默认自动增加缴费率等。除此之外，新法案还设立了“合格默认投资备选机制”（QDIA），解决个人投资者选择投资产品的决策困难。当个人不知如何选择投资产品时，受托人默认将养老金投向合格默认投资工具。养老金预筹积累制对金融机构资产管理能力具有较高的要求。养老金投资的投资期限较长，注重长期投资表现和长期投资业绩的可持续性，且对下行风险较为敏感，需要合理的大类资产配置。考虑到不同养老金投资者的财务特征和风险偏好存在差异， 提供个性化的资产配置也尤为重要。

近年来，智能投顾逐渐成为学界和业界较为关注的热点话题。智能投顾是一种依托数据、算法驱动的投资顾问， 凭借人工智能、大数据技术以及现代投资组合理论， 构造及管理着多元化的投资组合。从国际的经验来看，智能投顾可以有助于解决养老金投资中遇到的难题。

智能投顾的兴起与发展

个人投资者由于金融素养有限，且普遍缺乏投资经验，存在风险市场有限参与和分散化程度不足的问题。除此之外，个人投资者还存在着显著的投资行为偏见，例如处置效应、趋势追逐、排名效应等。这一系列特征，导致个人投资者投资效率普遍偏低。

投资顾问的出现，为投资者提供了更加专业的投资决策和更多样化的投资组合选择，潜在提高了个人投资者的投资效率。但传统投资顾问存在着一定的局限性。首先，投资顾问在决策时也会出现行为偏差，以及认知上的局限性，使其做出非理性的投资决策。其次，投资顾问可能会将自己的偏好和信念投射到客户身上，给出“一刀切” 的理财建议，偏离投资者真实的风险承受能力和投资需求。最后，传统投资顾问主要面向高净值用户，咨询费用普遍较高，提高了普通投资者寻求投资建议的资金门槛。

21世纪，人工智能和金融科技浪潮，催生出一批依托互联网平台的智能投顾科技公司。美国科技公司Betterment和Wealthfront最先面向个人投资者推出了基于互联网技术与算法的资产管理建议。随后，又涌现出Personal Capital、Future Advisor、SigFig等众多智能投顾公司 。目前，智能投顾正在全球范 围内流行和发展。代表性的智能投顾公司，还包括英国的Nutmeg和Wealth Horizon，新加坡的Dragon Wealth， 澳大利亚的Stockspot等等。

智能投顾以数据、算法为驱动，在资产管理领域，有着独特的优势。基于目标的财富管理成为美国投顾的主流模式，是投顾对客户进行投资者教育、培育长期投资理念和引导理性决策的重要手段。

智能投顾通过人工智能可以降低投资理财咨询的服务费用和资金门槛，覆盖中产及以下的长尾客户群体。利用大数据技术对用户历史数据和财务特征进行挖掘和分析，能有效降低个人投资者和传统投资顾问可能出现的投资行为偏差，并依靠个性化的投资组合建议和动态的投资组合再平衡机制，提高投资者的投资效率。智能投顾一定程度上弥补了传统投资顾问的局限性。

智能投顾在养老金投资中的应用

养老金融产品期限较长、资产结构较复杂，普通投资者由于金融素养有限，很难做出最优投资决策。因此往往依据经验法则，做出次优决策， 这很大程度上限制了投资者的投资效率。以美国的401k计划和IRAs账户为例，这些计划均赋予了投资者进行资产配置的权利，但由于缺乏投资理财经验，虽然投资者有权利自主参与账户的投资管理， 但是他们普遍选择投资顾问作为投资管理的主要决策来源。而相较于传统投资顾问，互联网平台的智能投顾是一种更为高效，更易获取的投顾选择。

个人养老金智能投顾需经过以下五个步骤：客户分析、大类资产配置、投资组合构建、组合监控与再平衡、投资组合分析。

在进行客户分析时，智能投顾公司根据用户填写的个人信息问卷，利用大数据技术对用户的风险承受能力、理财经验等特征进行数据挖掘。养老金投资周期较长，处理好长期投资风险和收益的关系是养老金投资需要解决的重要问题，因此需要合理的资产配置。智能投顾根据用户不同的财务特征，利用机器学习算法进行训练，为用户提供个性化的资产配置建议，包括股票、债券、基金、ETF、房产等多样化的投资标的。随后，为了在安全的基础上达到适度的投资收益目标，智能投顾还会根据市场行情的动态变化和投资组合收益情况，采取阈值控制的再平衡策略来保证在不同的市场状态下，投资组合中的特定类别资产可以满足原定的最低比例要求。

智能投顾应用于养老金投资领域的优势，主要体现在其出色的投资管理、客户维护、投资者教育， 以及较低的资金门槛和管理费用等方面。

在投资管理方面，互联网平台智能投顾依托人工智能、大数据分析和现代投资组合理论，结合投资者的年龄、职业、财务状况、风险偏好、投资经验等用户特征，根据投资者不同的养老金投资需求，为投资者提供个性化的智能理财定制服务。依靠人工智能进行投资决策，能够有效减少因个人行为偏差和非理性交易而带来的投资收益损失。凭借科技赋能，帮助投资者更好地提升投资决策能力。

在客户维护方面，相较于传统投资顾问，互联网平台的智能投顾能够更好地简化使用流程，提升用户体验。通过数字化平台直观地向客户展示资金的投资收益情况，信息交互方式更加便捷。智能投顾还能够针对投资组合选择、管理费用等为客户提供高度透明的信息披露。

在投资者教育方面，互联网平台注重知识共享与投资教育，通过移动设备向用户推送理财知识， 边际成本较低，且更加方便高效，能够有效提升用户的金融素养。并且，通过互联网平台进行投资者教育，可以根据投资者个人特征和平台使用习惯， 针对投资者的实际需求，进行定制化的投资者教育。

在投资门槛方面，智能投顾所需的资金门槛和管理费用均低于传统投资顾问。在美国，传统投资顾问每年约收取1%左右的管理费，而智能投顾的管理费一般仅在0.3%左右，有效降低了投资者寻求投资顾问的门槛，解决了工薪阶层养老金管理的需求。并且，养老金投资周期较长，更加注重长期的投资回报，考虑到复利效应，低管理费更有助于保障投资者的长期投资收益。

智能投顾在中国养老金投资领域的应用前景和展望

在中国进入长寿时代的背景下，养老金投资收益是决定养老保险待遇水平的重要因素之一。基于互联网平台的智能投顾，将会有助于提高养老金投资回报。

目前，智能投顾在国内还处于初级阶段。2019年10月，中国证监会下发《关于做好公开募集证券投资基金投资顾问业务试点工作的通知》，公募基金投资顾问业务试点正式落地，明确试点机构可以接受客户委托，按照协议约定向其提供基金投资组合策略建议，并可以代客户做出基金投资决策和申购、赎回等交易。这意味着针对智能投顾的改革正在进行，未来基于人工智能和大数据技术的智能投顾将有望成为国内投顾市场的中坚力量。

智能投顾在国内的应用和推广有着很大的发展潜力。国内发展智能投顾有着以下三大优势：

一是人工智能和大数据技术的迅速发展，为智能投顾的推广和应用提供了坚实的技术支持。与此同时，养老金注重发展第二、第三支柱，对养老金投资收益有着较高的要求，因此对投顾的需求也逐渐增加。

二是互联网平台的线上财富管理逐渐成为受年轻人信赖的理财方式。随着90 后、00后财富逐渐积累，理财需求逐渐显现，对于互联网平台智能投顾的需求逐渐加大，推动着金融科技公司和金融机构重视智能投顾的研发和推广， 这成为了推动智能投顾发展的主要动力。

三是根据2019年中国城镇居民家庭资产负债调查显示，户主年龄在65岁以上的家庭投资银行理财、资管、信托产品的均值为23.9万元，是总体平均水平的1.4 倍，占其家庭金融资产的34.8%，远高于其他年龄段水平。这说明老年群体具有较高的投资金融产品的意愿。老年群体对资产配置的安全性和流动性的要求高于收益性，智能投顾可以根据老年群体的特征和投资需求提供个性化资产配置服务，并且能简化使用流程， 提高老年群体的投资效率。

智能投顾在中国养老金投资领域的应用还存在着一定的挑战：

第一，国内金融产品种类有限。目前国内金融产品主要以股票为主和债券为主，商品较少，且ETF产品稀缺。而美国智能投顾平台一般选择ETF作为基础品种。此外，我国居民资产以房地产、储蓄为主，风险市场存在有限参与问题，且缺乏长期投资理念。

第二，目前中国第二和第三支柱由不同金融机构运营，数据之间没有实现共享。提供更好智能投顾服务的前提是充足的数据支持。在欧美国家，有一批专门为创新型企业和金融机构提供个人账户数据链接的中间层企业。以Yodlee公司为例，该公司为金融科技公司及第三方理财APP提供开放银行服务，帮助其追踪消费者银行数据，以提供定制化金融服务。在保证数据隐私和安全的前提下，金融科技公司和金融机构需要在数据层面展开合作， 依靠人工智能和大数据技术，更精准地识别用户的财务特征，从而提供更科学合理的个性化理财建议。

第三，从国际经验来看，绝大多数国家的养老基金经过改革后， 基本上采用市场化投资运营方式。各国养老金投资正从严格管制逐步转向市场化和多元化。制度的顶层设计在这一转变过程中发挥着至关重要的作用。从期限类型上来看，养老金属于长期资金。长期资金入市需要寻找长期资产，需要从全球范围内拓展优秀标的。因此金融业开放也需要以比较稳妥的方式进行。为了推动长期资金入市，一方面， 需要优化顶层设计，确立对长期资金管理人业绩评价、风险评估和后续考核的机制，以提升管理效率。另一方面，还需要发展权益和另类投资，对相应产品提供税收优惠，优化发行和审批流程，为长期资金的入市提供良好环境。更重要的是提高养老资金的利用率，并吸引外资流入，扩大长期资金的来源。

未来，保交所将继续发挥保险行业基础设施的独特功能和优势，整合行业的力量，积极推进区块链技术的标准的制定，推动形成行业级规模化区块链应用，联合多方研究力量进一步夯实和提升“保交链”底层技术实力，支持保险行业大规模、高频率的区块链应用，更好地打造保险行业区块链创新平台，促进区块链技术赋能保险业高质量发展。

文章来源：《上海保险交易所》2020年第4期总第11期（文中观点仅代表研究人员个人的看法，不代表任何机构的意见和看法）