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看起来很美的智能投顾,或许还只是“海市蜃楼”

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摘要: 机器学习永远都只是投资的一部分,智能投顾在未来一定会有更广泛的应用空间,但现阶段,我们必然需要在科技的想象力和金融的严谨之间找到一个平衡。

当机器人逐渐开始成为一种工业生产线设备替代劳动力之后,不仅仅意味着工作效率的提高,也意味着越来越多的领域开始运用智能化产品来替代原有效率较低、以经验为主要依据的人类决策,比如智能医疗、智能交通等。

而在互联网金融领域,目前正在呈现出这样的一种趋势:将金融的投融资服务和目前流行的IT技术相结合,产生一种可以通过科技化金融工具来提高效率、降低成本,或者是提高成功率的新金融业态,而智能投顾就成为了这种趋势下的弄潮儿。

智能投顾成互金巨头竞争红海

智能投顾已经成为了国内很多平台的优先级产品,包括网易智能金融管家小8、平安一账通、京东金融、宜信、积木盒子、聚爱财、人人贷、蚂蚁聚宝、蓝海财富、百度股市通、资配易、雪球网、盈米财富等。

虽然智能投顾的市场很大,看起来各家参与者也是摩拳擦掌,但是从实际产品运作和配置标的,以及客观环境来看,智能投顾在国内却并不能说发展成熟,只不过还处于一个懵懂的初始阶段。

智能投顾“扩围”尚需跨越三座大山

第一座大山:智能投顾需全资产配置,但国内投资渠道单一、匹配难度较大

美国金融市场发展至今,主流产品基本可覆盖全球资本市场,这使多元化的资产配置成为可能。中国的资产配置则相对单一,投资金融产品以固收、债权类产品居多,主动管理型基金为市场主流,ETF总体规模较小,种类不全。

第二座大山:智能投顾的产品理念和国内投资者观念存在较大差异

智能投顾产品本质价值在于通过更全面和智能的全资产匹配,给用户一个更科学化、高效化的理财投资配置体系,实现跟踪市场热点的投资组合和购买通道,并不能以简单的保不保本来衡量,而是看长期性和组合优势。

美国学者GibsonBrinson曾在1986年发表于《金融分析家杂志》上的一篇名为“组合绩效的决定”的文章表明:投资收益的约91%由资产配置决定。

也就是说,剔除资产配置所产生的收益,具体的证券品种选择、择时操作以及其他因素所带来的投资收益所占比重不足10%。所以,资产配置的优势在于全面的产品匹配和风险分担。

而在中国证券市场,个人投资者对“风险”的认知相当薄弱,参与股票投资只看重绝对收益的高低。所以,简单以收益高低或者是要求保本来衡量智能投顾都是有失偏颇的。

第三座大山:政策、监管的缺失,导致行业性风险较大

监管层面,目前与投资顾问业务相关的法律法规均基于人对人的服务,未界定机器人投顾是否具备合法性。

从合规性来看,国内智能投顾也不具备为个人投资者账户提供投顾服务的基础。投顾平台若想为个人证券投资账户提供咨询服务,必须要取得投资咨询牌照,之后才能提供投资咨询服务,但实际的账户操作仍只能客户自己进行。

这导致中国智能投顾平台无法直接为客户管理资产,只是提供投资理财建议,无法做到智能的高效配置及调整。

最根本的缺陷:智能投顾很美,但技术的成熟还需假以时日

人工智能投顾的技术门槛是相当高的,目前大部分所谓的“智能投资组合”仅仅是简单的产品打包,国内智能投顾技术离成熟还有很长一段路要走。对于机器的建议,通过非常简单的问卷调查所提供出来的一个投资方案,显然是不充分的。

首先,仅仅依据风险偏好就提供方案有失偏驳,还应依据用户现状的财产结构来配置。比如中国投资者已持有大量高风险高收益金融产品,在配置中应该加入规避风险的配置。

其次,一次成功的投顾不仅仅在于回报率,更要关注投后。在一些市场发生变化的时候,好的投顾会及时地帮助客户进行投资组合的调整。市场的气息瞬息万变,纯粹的机器工具很难提前捕捉到所有非规律性的、细微的市场变动。

行业发展不能急功近利,完善数据分析模式为当下重点

智能投顾在中国还是一个新兴事物,由于从大环境到操作模式,以及技术等层面的原因,中国的智能投顾只能停留在理财规划层面,难以进入投顾的全流程当中。从现实意义上看,国内 “智能投顾”平台的智能化程度参差不齐,依然和美国同类企业有很大差距。

对于大多数参与者来说,面对困境,只能先比好“理财咨询”这前半段赛程,抛开“智能投顾”这顶高帽,提供更完善的投资建议模式,等各方面条件成熟之后,再去考虑智能投顾领域的创新。

过去,在线下,诺亚财富、歌斐等理财咨询公司已经发展出很成熟的模式。

当下,在线上,不少公司也在理财领域持续发力。比如,一直以技术著称的网易在去年推出了一款“网易有钱”的产品,就将服务重心锁定在个人资产管理上。

网易有钱的最初模式是提供自动化记账服务,通过记账这一互联网金融个人理财入口导入用户流量。由于网易拥有数亿的邮箱客户群和资深的数据处理和分析经验,网易有钱在前期沉淀了数量可观的活跃用户信息数据,可以由此判断用户的收入水平、消费习惯与能力,生成用户画像,为提供让用户信服的投资理财推荐奠定了基础。

类似的还有同类产品挖财,其“资产体检”功能可以对用户目前的资产配置种类和比例进行系统评分,并通过6个维度生成个人金融资产配置建议,也算是在国内互联网资管领域试图探索出的一条最具实操性的智能投顾路径。

无论金融体系中融入多少科技因素,金融的本质依然没有发生变化。机器学习永远都只是投资的一部分,智能投顾在未来一定会有更广泛的应用空间,但现阶段,我们必然需要在科技的想象力和金融的严谨之间找到一个平衡。

智能金融在中国都还算不上迈出了第一步,在现阶段去伪存真,少点套路多些务实,参与者们还是应该多些耐心。(本文首发钛媒体)

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