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讓機器幫你理財？智能投顧在中國可能行不通24小時

earletf 2016-07-22 12:15

在一眾Fintech子概念下，智能投顧無疑又是最火熱的一個。

不奇怪，誰讓畢馬威預測了，美國智能投顧到2020年要達到2.2萬億美元的規模，年化複合增長68%。如此大的盤子，如此高的增速，怎麽不讓人眼紅，怎麽不讓人想著複制到中國來。

不過，作為一名長期關註指數投資和量化投資的特許金融分析師（CFA），我始終覺得智能投顧在中國其實並非藍海，尤其是初創企業，或許最好下場就是被傳統金融企業收購成為附庸，期望在大市場中成為新巨頭，希望渺茫。

智能投顧：在美國幫省錢 在中國多花錢

智能投顧（robo-advisor）這東西，要玩概念，可以把它形容的很複雜，比如某個版本的闡述是：

用雲計算、大數據、機器學習/深度學習等技術將資產組合理論等其他金融投資理論應用到模型中，結合投資者個人財務狀況和風險偏好，為投資者提供最佳投資組合。 

其實用大白話，就是讓機器代替傳統的理財顧問，幫你來進行投資組合的配置和優化。

智能投顧在美國的興起，大概可以追述到2011年Wealthfront的誕生。雖然智能投顧打著“計算機智能”的大旗，但其在美國之所以受到以矽谷科技公司員工為主人群的青睞，不外乎兩點：

1. 普惠金融，低門檻。在美國，人工費貴，尤其是金融行業人工費貴，所以你若希望有一個投資顧問為你服務，門檻動輒幾十萬美金甚至100萬美金。但是機器代替人來進行投資顧問服務，可以不知疲倦的24小時服務，成本極低，所以智能投顧的門檻一般低至數百美元。這個優點，其實對於早就熟悉了普惠金融的中國用戶，是毫不陌生的。

2. 費用低，大大省錢。相比門檻，這點其實是更具誘惑力的。

下圖是美國智能投顧行業先鋒Wealthfront官網上的一個圖示，揭示了智能投顧為你提高投資收益的5種途徑：

根據Welthfront的宣傳，他們認為自己每年可以給客戶提高4.6%的收益，而這部分收益經年累月可以幾十年中為客戶帶來額外200%的收益，看著的確是誘人。

但是，如果你是投資專業人士，就會發現Welthfront宣稱的五大途徑其實算不上什麽“黑科技”，技術含量並不高。

第一項，“Index Funds Over Mutual Funds”，指的是智能投顧大規模使用ETF這種低成本指數基金太代替傳統投顧會使用的管理費昂貴的主動型基金省下的管理費。在美國，一支主動型基金每年可能會收你1.5%到2%的管理費，而優秀的ETF可以低至0.09%。在美國，基金業高度競爭，主動基金很難制造超額收益，而高昂的管理費就成為劣勢。不過，指數基金的崛起，在美國已有二三十年歷史，算不上智能投顧的“黑科技”。

第二項和第五項都是避稅相關的。在美國，投資需要繳納多種稅收，包括股息稅和資本利得稅。而不同的交易及報稅方式，可以產生不同的納稅結果，好的稅務規劃師可以以高超的技藝為你避稅，Welthfront將人工的避稅改為機器實踐，同時利用一些指數化投資的技巧來避稅，這的確是電腦智能的一大貢獻，兩者相加可以降低1.4%的成本。由於這塊是立竿見影的，其實是智能投顧最具吸引力的賣點。

第三項是資產配置優化，屬於比較有含金量的一塊，Welthfront估算可以帶來0.5%的超額收益。

第四項是自動資產再平衡。也就是定期將投資者的資產組合回歸至初始比例，避免在大漲的資產上暴露過多的風險。這塊其實是極為簡單的技術，Welthfront估算可以帶來0.4%的超額收益。

好了，五項合計盤點下，指數基金和資產再配置是成熟的技術，Welthfront預期帶來2.5%超額收益(占了4.6%的54.35%)，稅務規劃是人工苦力活機器做，而資產配置優化帶有黑科技的味道。

但不管怎樣，這一年多賺4.6%，的確誘惑啊！

但問題到中國市場呢？這就會水土不服了哦。

一方面，中國的指數基金雖然也比主動型基金費率優惠，但幅度只有1%，而且由於中國市場散戶多，指數基金不能擇時，表現反而不如主動型基金。這塊的優勢，難以體現。

另一方面，中國不收取資本利得稅，所以美國高精尖的避稅到中國就是屠龍之技了。

至於資產再平衡和資產優化的高處，要證明價值，不是那麽容易。

是的，智能投顧在美國，其實並不需要跑贏市場的黑科技，而更多是降低和規避不必要的成本，按照Welthfront幫客戶多賺（主要是靠節省）4.6%的前提下，再收取0.25%的年管理費，顯然也是理所當然的。

但問題在中國，指數投資和稅務規劃兩大絕招沒有，沒有立竿見影的好處凸顯之下，就得期待用戶相信他們的智能模型能夠跑贏市場——這在無數炒股軟件前赴後繼證偽了這個問題之後，顯然不是容易的問題。

在這個前提下，國內部分智能投顧模式還要額外收取0.5%的管理費——這對於一向不願意為顧問咨詢付費的中國金融投資者而言，顯然是一個高挑戰。

在美國幫投資者省錢的智能投顧，到了中國卻成為額外的成本開銷，這就是一個巨大的挑戰。

投顧+智能要比智能+投顧容易

把美國的智能投顧模式複制到中國來，本身就有著水土不服的問題。更重要的是，即使在美國本土，科技驅動的創業企業要和老牌金融投資企業比拼智能投顧，也占不到優勢。

作為科技驅動的兩大智能投顧典範，Welthfront和Betterment都宣稱管理著可觀的資產。根據一份一季度的統計，Welthfront和Betterment的資產規模分別為30.55億美元和39.5億美元——當然在官網上，Betterment如今已經宣稱管理超過50億美元的資產規模。

雖然單看這兩個數字，對於初創企業算是很不錯的戰績。但是放到智能投顧的行業中，卻會又讓人有些掃興。

因為老牌券商嘉信也推出了自己的智能投顧服務，截至一季度的資產規模是41億元，而作為指數基金行業的締造者和迄今為止的領軍者，先鋒集團在推出自有和傳統投資顧問結合的智能投顧服務後，以310億美元的管理規模傲視群雄——是的，Welthfront和Betterment再加上嘉信也不如先鋒一家。

其實出現這樣的結果，也並不奇怪。在上文分析的Welthfront五大賣點中，指數基金本就是先鋒集團的看家本領，至於稅務規劃機器化難度有限，而動態平衡是個超級簡單功能，這意味著Welthfront作為科技新銳，能夠築起的“護城河”並不太多。

對先鋒和嘉信之類老牌金融企業，需要的只是喚起用戶使用新服務的欲望，而對於Welthfront和Betterment卻需要去尋覓新用戶，顯然難度差別極大——先鋒集團能夠後發制人，說到底就是在彼此技術差距不大，難有決定性優勢的前提下，傳統金融企業把存量客戶轉化要比發展新用戶容易。

要知道，在美國，傳統金融企業要發展智能投顧，需要平衡原有人工投顧的利益，類似先鋒這樣不得不推出機器+人工的混合模式。但是在中國，股票類投顧一直沒有長足發展，基金等理財也更多是收取渠道費而非顧問費，在向智能投顧切換上障礙要小得多。

事實上，許多基金公司原本就有使用計算機判斷的智能定投業務來服務讀者，從智能定投賣向智能基金投顧，其實並不太困難——其實目前已經有不少基金公司和第三方理財平臺推出了自有的智能投顧平臺。

為什麽在中國智能投顧或許要走附庸路線

中國當下的投資行業，競爭遠比美國來的激烈。

無論是傭金大戰打到萬三甚至萬2.5的在線股票交易，還是申購費從前幾年四折打到一折的基金代銷業務，都是白熱化。

之所以競爭白熱化，一方面是互聯網巨頭們把先做規模後考慮盈利的思路帶入了金融行業，另一方面也是服務異質化極小，只能靠價格戰攬客。

在這樣的前提下，智能投顧恰恰可以成為各類券商、基金代銷平臺差異化競爭的利器。

當然，更重要的是，這些機構，還有免費提供智能投顧服務的動機。

在美國，之所以Welthfront等要收取資產管理費，就在於他們無法從代替客戶買賣股票和基金中獲得任何收入，管理費是唯一的盈利模式。

但是在中國不同，券商原本就有傭金收入，基金代銷平臺也有一折後的申購費、尾隨傭金的和部分贖回費作為利潤來源，他們未必需要將智能投顧服務的顧問費作為直接的利潤來源——事實上，智能投顧促使更多的買賣頻次，就足以為券商和基金代銷平臺帶來增量的利潤了——在這樣的前提下，在崇尚免費的大環境下，把智能投顧服務收費提供，反而不劃算。

所以，中國的智能投顧行業或許會日漸興起，但從第一天開始，他們可能就是大機構的附庸，或者要做好被收購成為附庸的準備——在這個流量當道的年代，即使不考慮法律障礙，想靠智能投顧服務來收費，依然是太難太難的挑戰。

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讓機器幫你理財？智能投顧在中國可能行不通24小時

earletf 2016-07-22 12:15

在一眾Fintech子概念下，智能投顧無疑又是最火熱的一個。

不奇怪，誰讓畢馬威預測了，美國智能投顧到2020年要達到2.2萬億美元的規模，年化複合增長68%。如此大的盤子，如此高的增速，怎麽不讓人眼紅，怎麽不讓人想著複制到中國來。

不過，作為一名長期關註指數投資和量化投資的特許金融分析師（CFA），我始終覺得智能投顧在中國其實並非藍海，尤其是初創企業，或許最好下場就是被傳統金融企業收購成為附庸，期望在大市場中成為新巨頭，希望渺茫。

智能投顧：在美國幫省錢 在中國多花錢

智能投顧（robo-advisor）這東西，要玩概念，可以把它形容的很複雜，比如某個版本的闡述是：

用雲計算、大數據、機器學習/深度學習等技術將資產組合理論等其他金融投資理論應用到模型中，結合投資者個人財務狀況和風險偏好，為投資者提供最佳投資組合。 

其實用大白話，就是讓機器代替傳統的理財顧問，幫你來進行投資組合的配置和優化。

智能投顧在美國的興起，大概可以追述到2011年Wealthfront的誕生。雖然智能投顧打著“計算機智能”的大旗，但其在美國之所以受到以矽谷科技公司員工為主人群的青睞，不外乎兩點：

1. 普惠金融，低門檻。在美國，人工費貴，尤其是金融行業人工費貴，所以你若希望有一個投資顧問為你服務，門檻動輒幾十萬美金甚至100萬美金。但是機器代替人來進行投資顧問服務，可以不知疲倦的24小時服務，成本極低，所以智能投顧的門檻一般低至數百美元。這個優點，其實對於早就熟悉了普惠金融的中國用戶，是毫不陌生的。

2. 費用低，大大省錢。相比門檻，這點其實是更具誘惑力的。

下圖是美國智能投顧行業先鋒Wealthfront官網上的一個圖示，揭示了智能投顧為你提高投資收益的5種途徑：

根據Welthfront的宣傳，他們認為自己每年可以給客戶提高4.6%的收益，而這部分收益經年累月可以幾十年中為客戶帶來額外200%的收益，看著的確是誘人。

但是，如果你是投資專業人士，就會發現Welthfront宣稱的五大途徑其實算不上什麽“黑科技”，技術含量並不高。

第一項，“Index Funds Over Mutual Funds”，指的是智能投顧大規模使用ETF這種低成本指數基金太代替傳統投顧會使用的管理費昂貴的主動型基金省下的管理費。在美國，一支主動型基金每年可能會收你1.5%到2%的管理費，而優秀的ETF可以低至0.09%。在美國，基金業高度競爭，主動基金很難制造超額收益，而高昂的管理費就成為劣勢。不過，指數基金的崛起，在美國已有二三十年歷史，算不上智能投顧的“黑科技”。

第二項和第五項都是避稅相關的。在美國，投資需要繳納多種稅收，包括股息稅和資本利得稅。而不同的交易及報稅方式，可以產生不同的納稅結果，好的稅務規劃師可以以高超的技藝為你避稅，Welthfront將人工的避稅改為機器實踐，同時利用一些指數化投資的技巧來避稅，這的確是電腦智能的一大貢獻，兩者相加可以降低1.4%的成本。由於這塊是立竿見影的，其實是智能投顧最具吸引力的賣點。

第三項是資產配置優化，屬於比較有含金量的一塊，Welthfront估算可以帶來0.5%的超額收益。

第四項是自動資產再平衡。也就是定期將投資者的資產組合回歸至初始比例，避免在大漲的資產上暴露過多的風險。這塊其實是極為簡單的技術，Welthfront估算可以帶來0.4%的超額收益。

好了，五項合計盤點下，指數基金和資產再配置是成熟的技術，Welthfront預期帶來2.5%超額收益(占了4.6%的54.35%)，稅務規劃是人工苦力活機器做，而資產配置優化帶有黑科技的味道。

但不管怎樣，這一年多賺4.6%，的確誘惑啊！

但問題到中國市場呢？這就會水土不服了哦。

一方面，中國的指數基金雖然也比主動型基金費率優惠，但幅度只有1%，而且由於中國市場散戶多，指數基金不能擇時，表現反而不如主動型基金。這塊的優勢，難以體現。

另一方面，中國不收取資本利得稅，所以美國高精尖的避稅到中國就是屠龍之技了。

至於資產再平衡和資產優化的高處，要證明價值，不是那麽容易。

是的，智能投顧在美國，其實並不需要跑贏市場的黑科技，而更多是降低和規避不必要的成本，按照Welthfront幫客戶多賺（主要是靠節省）4.6%的前提下，再收取0.25%的年管理費，顯然也是理所當然的。

但問題在中國，指數投資和稅務規劃兩大絕招沒有，沒有立竿見影的好處凸顯之下，就得期待用戶相信他們的智能模型能夠跑贏市場——這在無數炒股軟件前赴後繼證偽了這個問題之後，顯然不是容易的問題。

在這個前提下，國內部分智能投顧模式還要額外收取0.5%的管理費——這對於一向不願意為顧問咨詢付費的中國金融投資者而言，顯然是一個高挑戰。

在美國幫投資者省錢的智能投顧，到了中國卻成為額外的成本開銷，這就是一個巨大的挑戰。

投顧+智能要比智能+投顧容易

把美國的智能投顧模式複制到中國來，本身就有著水土不服的問題。更重要的是，即使在美國本土，科技驅動的創業企業要和老牌金融投資企業比拼智能投顧，也占不到優勢。

作為科技驅動的兩大智能投顧典範，Welthfront和Betterment都宣稱管理著可觀的資產。根據一份一季度的統計，Welthfront和Betterment的資產規模分別為30.55億美元和39.5億美元——當然在官網上，Betterment如今已經宣稱管理超過50億美元的資產規模。

雖然單看這兩個數字，對於初創企業算是很不錯的戰績。但是放到智能投顧的行業中，卻會又讓人有些掃興。

因為老牌券商嘉信也推出了自己的智能投顧服務，截至一季度的資產規模是41億元，而作為指數基金行業的締造者和迄今為止的領軍者，先鋒集團在推出自有和傳統投資顧問結合的智能投顧服務後，以310億美元的管理規模傲視群雄——是的，Welthfront和Betterment再加上嘉信也不如先鋒一家。

其實出現這樣的結果，也並不奇怪。在上文分析的Welthfront五大賣點中，指數基金本就是先鋒集團的看家本領，至於稅務規劃機器化難度有限，而動態平衡是個超級簡單功能，這意味著Welthfront作為科技新銳，能夠築起的“護城河”並不太多。

對先鋒和嘉信之類老牌金融企業，需要的只是喚起用戶使用新服務的欲望，而對於Welthfront和Betterment卻需要去尋覓新用戶，顯然難度差別極大——先鋒集團能夠後發制人，說到底就是在彼此技術差距不大，難有決定性優勢的前提下，傳統金融企業把存量客戶轉化要比發展新用戶容易。

要知道，在美國，傳統金融企業要發展智能投顧，需要平衡原有人工投顧的利益，類似先鋒這樣不得不推出機器+人工的混合模式。但是在中國，股票類投顧一直沒有長足發展，基金等理財也更多是收取渠道費而非顧問費，在向智能投顧切換上障礙要小得多。

事實上，許多基金公司原本就有使用計算機判斷的智能定投業務來服務讀者，從智能定投賣向智能基金投顧，其實並不太困難——其實目前已經有不少基金公司和第三方理財平臺推出了自有的智能投顧平臺。

為什麽在中國智能投顧或許要走附庸路線

中國當下的投資行業，競爭遠比美國來的激烈。

無論是傭金大戰打到萬三甚至萬2.5的在線股票交易，還是申購費從前幾年四折打到一折的基金代銷業務，都是白熱化。

之所以競爭白熱化，一方面是互聯網巨頭們把先做規模後考慮盈利的思路帶入了金融行業，另一方面也是服務異質化極小，只能靠價格戰攬客。

在這樣的前提下，智能投顧恰恰可以成為各類券商、基金代銷平臺差異化競爭的利器。

當然，更重要的是，這些機構，還有免費提供智能投顧服務的動機。

在美國，之所以Welthfront等要收取資產管理費，就在於他們無法從代替客戶買賣股票和基金中獲得任何收入，管理費是唯一的盈利模式。

但是在中國不同，券商原本就有傭金收入，基金代銷平臺也有一折後的申購費、尾隨傭金的和部分贖回費作為利潤來源，他們未必需要將智能投顧服務的顧問費作為直接的利潤來源——事實上，智能投顧促使更多的買賣頻次，就足以為券商和基金代銷平臺帶來增量的利潤了——在這樣的前提下，在崇尚免費的大環境下，把智能投顧服務收費提供，反而不劃算。

所以，中國的智能投顧行業或許會日漸興起，但從第一天開始，他們可能就是大機構的附庸，或者要做好被收購成為附庸的準備——在這個流量當道的年代，即使不考慮法律障礙，想靠智能投顧服務來收費，依然是太難太難的挑戰。

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解決不了這些問題，智能投顧在國內無法生存…| 黑馬薦文

一本財經 2016-08-10 10:33

推薦指數：★★★

閱讀時間：4分鐘

推薦語：美國的智能投顧市場呈現爆發性增長，大洋另一岸的中國創業者們也在蠢蠢欲動，然而卻遇到了不少門檻：沒有前期數據積累，國內客戶缺乏市場教育，監管空白等等。國內的智能投顧玩家如何突破重圍，走出困境？黑馬哥予你分享。

在金融科技領域，智能投顧和區塊鏈，是最火的兩個詞。

相比還在糾結於理論與現實的區塊鏈，智能投顧的發展脈絡則更為清晰。

智能投顧，就是機器人投資顧問，運用互聯網大數據、人工智能，進行規律分析，來指導投資。

但在國內，智能投顧還是個新鮮且模糊的詞。對這個新鮮玩意，國內輿論出現了冰火兩重天的爭議：

一種認為，阿爾法狗的成功，證明了人工智能的力量。如果在金融領域運用成功，就如同掌握了一把金鑰匙；

一種認為，就目前國內技術水平、投資理財環境而言，智能投顧只是噱頭。

現實是，現在還是智能投顧的發展早期，就像一場跨欄賽跑，速度最快的，不一定勝券在握，能成功跨過所有障礙物的，才可致勝。

智能投顧：從量變到質變的過程

實際上，智能投顧開始在中國發展，很大程度受到美國智能投顧繁榮市場的刺激。

花旗銀行報告顯示，從2012年到2015年底，美國智能投顧管理的資產規模幾乎從0增加到了190億美元，發展非常快。

但美國智能投顧市場，之所以能出現指數爆炸般的增長，是占據天時地利人和的結果。

在美國，資產管理行業發展迅速，上千家資產管理公司加入這場奪食大戲——誰的武器先進，誰就有可能殺出重圍。

這時候，量化投資、資產配置、投資顧問等新式的“熱武器”出現，人工和機器相結合，很快橫掃傳統資管界，也終結了資管只由人控制的“冷兵器”時代。

在長達十幾年的人機磨合中，美國積累了大量的數據，培養機器，使得機器越發智能，策略和模型越發成熟。

這時候，所謂的“智能投顧”，才有了智能的樣子，比起當年那些叱咤風雲的華爾街投資人，也毫不遜色。

目前，無論是創業公司Wealthfront，還是大券商Charles Schwab，金融機構高盛、花旗等，都紛紛進入智能投顧行業。

據知名管理咨詢公司科爾尼預測，到 2020 年，智能理財市場規模將突破 2.2 萬億。

這種有前景的“武器”，自然引發國內“掘金者”們的註意。

國內也開始出現智能投顧平臺，譬如，深藍、彌財、錢景等。

而巨鱷們，也紛紛入局，平安、京東、宜信也宣布涉足智能理財領域。

上線容易，運營難。

這些早期入局者，並沒有能迅速占領市場，反而面臨許多中國式問題。

中國式問題

對比中美差距，很容易就能發現一個致命的問題：中國沒有前期的數據積累。

國內理財市場，包括智能投顧的前身，量化投資，一直做得不溫不火，產品單一，參與人數不多、且集中在高凈值客戶中。

這意味著，國內智能投顧市場，沒有沈澱完備的用戶數據，更別談突出的算法模型。

沒有大數據為基礎的推薦，怎麽可能讓用戶信服？

這還是這場跨欄跑中，面對的第一個障礙物。除此之外，智能投顧還面臨嚴峻的外部環境。

首當其沖的，是國內客戶缺乏長期投資理念問題。

其實，短期投資，智能投顧的優勢並不能展現。

然而，已習慣了“投機”的中國市場，都崇尚“短期翻倍”的財富神話，對長線穩健的投資方式，並不感冒。

這也就意味著，後期需要大量的資金，來進行用戶教育。

其次，國內智能投顧市場，浮躁炒作者多，潛心做技術、沈澱數據者少。

智能投顧概念進入中國，恰是P2P等互聯網理財平臺謀求轉型的關鍵時刻，“智能投顧”可以成為他們下一個追逐風口，也可能淪為炒作噱頭。

有觀點認為，國內智能投顧技術並沒有成熟。在做了一個簡單的用戶風險測試後， 便推薦所謂的“智能投資組合”，實際上只是簡單的將銀行、基金、期貨、保險等資產簡單打包，並沒有體現“智能”。

最後，智能投顧領域，相關政策、監管還是空白。

關於智能投顧的監管，目前行業內有兩種聲音。

一種認為，智能投顧剝去科技的外衣，本質上還是投資顧問服務，需要一系列從業資質和各種代銷牌照；

另一種觀點認為，智能投顧只是技術，只需要對接正規的金融機構。

這種政策的不確定性，也增加了智能投顧平臺的風險。

尋求破解困頓

國內真正的智能投顧玩家，在嘗試走出困局。

他們首先要解決的，就是數據沈澱和算法模型問題。

因為自身積累有限，智能投顧玩家嘗試通過其他渠道獲取數據，比如券商等金融機構購買。

在前期，通過購買，每個智能投顧平臺獲得的數據是相似的，競爭的核心就落在算法模型上。

“只有專業的、能給投資者帶來長期穩定的收益的算法策略，才能活下去”，國內某智能投顧專家說。

這個積累和調試的過程，沒有任何捷徑。

市場教育也是一塊難啃的骨頭。

目前國內智能投顧平臺的做法是，一方面，通過降低投資門檻，比如降低起投金額、免交易手續費等，以優惠來吸引更多的客戶進行投資；

另一方面，改變原本應長期持有的投資規則，允許投資人短線交易，增加產品的流動性。

但是，在推廣智能投顧理念的同時，相關的教育投入和流動性風險，都會增加平臺的壓力。

上述專家表示，在前期，智能投顧平臺需要投入大量資金成本，在客戶達到一定規模後，才能通過管理費、增值費用，達到盈虧平衡。

目前，智能投顧在國內的發展可分為兩個階段：

第一階段，推出相對穩健的產品，銷售的同時，開始教育客戶，形成長期分散投資的理念；

第二階段，推出國內資產配置等帶有一定風險的產品，同時推出購房、求學、養老等理財場景。

在這個升級的過程中，慢慢積累數據，打磨技術。

其實，任何一個模式，恐怕都很難從美國直接照搬過來，在中國落地，永遠面臨中國式難題。

“從長期看，智能投顧會成為主流之一，市場潛力巨大；但在短期內，智能投顧市場還不能形成規模且充滿挑戰”，國內智能投顧專家表示，這不是一場輕松的賽跑。

這場跨欄賽中，玩家沒有捷徑，面對障礙物，一個都不可繞開。

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