黃卓:財富管理中的人工智能和數字技術

發布日期:2020-04-16 03:08    來源:

題記:本文根據北大國發院長聘副教授、發樹學者、北大數字金融研究中心副主任黃卓4月9日在北大數字金融系列公開課講座整理,本講也是國發院在線公開課第六講。

今天主要討論三個問題:

中國財富管理市場的現狀和數字化技術帶來的變化;
結合美國財富管理的數字化發展歷史和特點,梳理中國財富管理數字化、智能化的發展過程;
對中國財富管理數字化、智能化發展的未來展望。

中國財富管理市場的現狀與變化

目前中國個人可投資的資產規模大約在100-200萬億元之間,也有估計認為有300萬億元。2019年,波士頓咨詢公司 (Boston Consulting Group ,即 BCG)和宜人財富的報告的數據顯示,2018年中國的個人可投資資產為146萬億元,是全球第三大個人財富管理市場。

盡管市場潛力巨大,但當前個人的財務管理狀況總是令人糾結。舉例來講,假設有100萬資金:如果選擇銀行理財,銀行已經打破剛兌,收益率也在下降,想尋找收益率為3%的理財產品都困難;如果放進P2P網貸平臺,又面臨平臺倒閉等風險,而且風險不低;如果選公募基金同樣面臨信心不足問題,因為股市指數和十年前差不多;如果買私募基金、信托等,難題是門檻較高,起點就是100萬,如果所投項目不幸踩雷,這100萬資金可能血本無歸。

以上是“有錢人”的煩惱,沒有太多財富可以管理的人也煩惱。數據顯示,與美國相比,中國人的財富大約77.7%分配在房地產上,11.8%為金融資產,美國人財富在這兩部分的占比分別為34.6%和42.6%。剛才說到的146萬億元并不包含房地產市場中的個人財富。

隨著中國經濟增長減速、新冠疫情帶來的全球經濟不確定性上升、中國人口老齡化加劇,以儲蓄率下降、住房延續了“房住不炒”政策,未來將房地產用來自住沒有問題,但作為投資或財富儲存工具并不是特別好的選擇,

與此同時,伴隨著中國投資者人進入中年,越來越多地關心子女教育、健康、養老等資金需求,他們也對個體財富管理提出了更高要求。按照可投資資產規模進行人群劃分,可以分為四個群體,不同人群對財務管理有不同需求。

其中,可投資資產在1萬美元以下的群體人數最多,在金融領域被稱為普惠或長尾客戶,他們主要采用銀行理財或余額寶,或存在銀行隨時取用。

其次是中產階級,可投資資產在1-10萬美元之間,希望資金能保值增值,可投資的產品有公募基金、股票、銀行理財等,可以承受的風險更大。

再次是大眾富裕階層,可投資資產約在10-100萬美元區間,這部分人有一定閑錢但還沒有實現真正的財務自由,財富管理可以嘗試更高風險的金融資產,比如私募、信托或衍生品、外匯等。

最后是高凈值客戶,可投資資產在100萬美元以上,還加入了財富傳承、海外資產配置等財富管理需求,主要由私人銀行業務來服務。

總體來講,資金規模越大的群體,個性化財富管理需求越多,對收益率的要求也更高,同時能接受更復雜的金融產品。與此相反,資金規模越小的群體,對風險的厭惡程度越高,一般希望資金首先要保本,而且對流動性要求高,隨時能取出來,管理成本要低,最好免費,操作也越簡單越好。

以上是中國的財富管理市場現狀。與此同時,數字技術也為中國財富管理領域帶來了新變化。

2013年出現的余額寶幫助中國投資者跨越了通過手機移動終端來管理理財的門檻。截至2018年,全國通過互聯網理財的人數達到1.69億人,而且余額寶的發展對銀行業提出挑戰。如同馬云所說“如果銀行不改變,我們就改變銀行”,余額寶的最大資金規模出現在2017年,高達1.5-1.6萬億元,當時被稱作“存款搬家”。這讓銀行恐慌,因為其賴以生存的存貸利差模式受到挑戰。

在此背景下,銀行、券商、基金、保險等金融機構開始加速推進數字金融戰略,因為技術進步帶來用戶習慣的改變不可逆。基于此,下一個被數字技術改變的重要金融業務可能就是個人財富管理,因為相比支付和借貸,財富管理是更為復雜,但同時也是利潤率更高的金融業務。

美國財富管理市場的數字化發展經驗

從國際發展經驗來看,華爾街金融服務領域使用人工智能和數字技術已有很長歷史,因為資產配置和風險管理的核心實際上就是數量化分析。從二十世紀五十年代的均值方差分析開始,到六七十年代華爾街的數量化分析已經非常普遍。二十世紀九十年代之后,華爾街又出現了一個新現象:基于計算機的高頻交易和程序化交易,目前已經占到美國股市成交量的60-70%,也就說,當你買一只股票,和你交易的對手方很可能是機器。

人工智能的發展也改變了華爾街人員的構成,比如大牌投資銀行高盛,既是投資銀行,更是技術型公司。高盛現在擁有九千多名程序員和工程師,超過全體員工總數的1/4。還有摩根大通,每年在技術上的預算支出也在逐年上漲,2019年預算支出約115億美元,而且增長很快。咨詢公司Opimas在預測報告中稱,2025年華爾街的工作機會,包括證券交易、清算、資產管理、私人銀行、投資銀行等傳統職位都會大量減少,只有技術型職位會明顯增加。

華爾街的轉變已經開始,而且有加速之勢。

與此同時,智能投顧(Robo-advisor)等財富管理新模式也開始出現,并且增長迅速。智能投顧即機器人投資顧問,是金融機構利用人工智能技術,通過機器人投資顧問來開展資產管理業務。

回溯美國投資顧問市場,從發展到完善有很長的歷史。

1940年,美國就出臺了《投資顧問法》,對投資顧問業務模式進行規范,由專業人士幫管理財富、做投資決策,從業績里收取顧問費。1990年代,投資顧問成為主流的財富管理模式。2008年市場出現新變化,一些技術型公司開始試圖改變市場,通過技術提供更便捷、更低成本的服務。這一年,Betterment和wealthfront兩家公司相繼成立,并以低費率、低門檻、全自動投資的方式獲得了投資者認可。這類公司迅速占領了巨大的空白市場,服務原本沒有被傳統投顧覆蓋的人群。

快速的市場增長也給老牌財富管理公司帶來挑戰。巨頭公司采用收購或自主開發的方式與新興科技公司競爭。

2014年,美國最大的共同基金公司之一先鋒基金推出類似的智能投顧服務,2015年,貝萊德、charles schwab也通過收購推出類似服務,2016年高盛集團、富達投資集團相繼加入,2017年美林證券也發布了智能投顧產品。

最終,美國新興技術公司沒有對老牌財富管理機構形成實質性挑戰,但也擁有了自己的市場。美國傳統投顧只服務約20%的大眾富裕人群,財富管理的門檻比較高,家庭資產超過100萬美元,或者年收入單身者20萬美元、已婚者30萬美元以上,才有資格被傳統投顧服務。因此,非高凈值人群的財富管理需求沒辦法得到滿足,借助人工智能技術,智能投顧就可以服務這部分長尾客戶的個性化財富管理需求。

如今,美國智能投顧的發展環境也相對成熟。

從監管來看,美國證監會2017年專門發布的《智能投顧監管指南》明確表示,智能投顧作為一種新型投資顧問,也必須納入到《1940年投資顧問法》內監管。

從持牌看,智能投顧需要注冊投資顧問(RIA)牌照才可以幫助簽訂協議的客服做投資決策。

從市場的投資工具看,美國市場也發展得非常好。2008年,美國共有超過2000只交易型開放式指數基金(Exchange Traded Fund,即ETF),市場規模超過3萬億美元。ETF又稱“交易所交易基金”,其特點是根據固定規則交易,規則透明,同時又作為基金組合能在股票市場上交易,既具有高流動性,管理成本也非常低,成為智能投顧的選擇之一。

從用戶需求看,美國的養老計劃鼓勵居民個人把部分養老金投資到股票市場,能享受稅收優惠,而且美國投資者傾向于長期的資產配置,總之對投資過程透明、低稅率以及稅收優惠等服務都有需求。

與傳統投顧相比,智能投顧的優勢至少體現在七個方面:

投資門檻:智能投顧基本沒有門檻,1萬美元可能已是上限,遠遠低于傳統投顧動輒百萬美元門檻。
管理費率:智能投顧的管理費率約在0.25-0.5%,跟傳統投顧1-3%的管理費相比,非常少。
時效性:機器可以實時根據市場情況實時反應。
客觀性:傳統投顧畢竟是由人來做決策,人的主觀判斷以及行為偏差都會帶來影響。智能投顧是基于計算機的算法,可以相對避免個人行為偏差,盡管不能絕對避免。
用戶體驗:智能投顧自動化程度更高,用戶體驗更好,傳統投顧會相對繁瑣。
資產配置:智能投顧可以覆蓋很多產品,傳統投顧的金融產品覆蓋程度比較有限。
透明度:智能投顧規則相比傳統投顧也更透明。

人工智能和數字技術賦能財富管理

人工智能和數字技術可以在哪些方面給中國的財富管理業務賦能?不妨從財富管理的全業務流程開始分析。

財富管理的全業務流程可以分為左右兩端:左端是客戶顧問端,以用戶為核心,主要是怎么對接客戶,包括引流或獲客、評估客戶的需求及風險偏好,從而提出投資策略和資產配置建議。右端是資產管理端,以產品為核心,投資策略和資產配置都基于特定產品,包括交易執行、再平衡和風險管理。以基金產品為例,基金交易執行以及降低風險、提高流動性,以及市場狀況發生變化時如何再平衡,就是資產管理端的業務。

客戶顧問端和資產管理端都包括投資策略和資產配置,而且資產管理端相當于一個標準的資產管理行業。

財富管理業務和資產管理業務的區別在于:資產管理主要集中在右端,即提供標準化產品,以風險和收益的最優平衡為目標,財富管理除此之外還要兼顧左邊的客戶端,要了解客戶需求并提供個性化的資產配置服務。

目前大部分資產配置理論模型,都是在馬克維茨的投資組合理論模型基礎上發展而來,比如Black-Litteman模型、風險模型,它們也是財富管理的核心理論依據,風險和收益二者平衡則是財富管理的核心內容。

大數據、機器學習和人工智能的用武之地就體現為快速了解投資者的風險偏好,并通過大量數據和算法為投資者自動實現最優的動態配置。它未必能保證穩賺不賠,因為機器也不能保證自己百分百正確,但是能更好、更快速地實現風險和收益平衡,即用科學的方法做資產配置。

還有很重要的一點:金融市場是一個不斷進化的市場,會隨時調整,如果某個投資策略奏效,市場會對此作出反應,使用者太多則導致策略失效。因此,人工智能在股票市場上的應用并不容易。

但人工智能在資產管理端的智能投研等環節依然有用。智能投研就是解讀市場信息,以前的投研主要研究宏觀、財務和資金的基本面信息,靠人工完成,隨著大數據時代的到來,普通的財務數據之外,還有財經新聞、物流、交通等大量非結構性數據,華爾街的技術公司甚至動用無人機拍攝一家工廠進出貨量,以及通過遙感衛星來監控某地區的燈光來判斷經濟活動等信息。如此大量的數據靠人工已經不現實,只能靠機器解讀。

除了智能投研環節,投資組合分析也需要量化的方法做優化配置,交易和風險管理也要通過計算機程序找到最優的執行策略,包括降低交易成本、風險預警、動態再平衡及業績評估等。

在客戶顧問端,數字技術的貢獻是覆蓋更多客戶。一個人可能最多服務幾十個客戶,機器卻可以同時覆蓋上萬客戶,并且可以針對每個人做個性化的資產配置,提供方便、快捷、友好的用戶體驗。

為了將投資過程更透明地展示給投資者,同時引導投資者從資產配置、風險和收益平衡的角度考慮財富管理,起到投資者教育效果,新技術也被不斷發展出來。比如智能獲客,利用大數據做用戶畫像。還有應用機器人客服,以及借助智能推薦系統,在人機交互界面將客戶和產品做匹配。

未來,財富管理領域應用人工智能、數字技術會已經在大勢所趨。

中國財富管理市場的智能化、數字化

中國財富管理市場已經出現一些變化。

第一個變化是銀行理財的子公司開始出現。銀行理財是很多中國人做財務管理的重要手段,但是中國的銀行理財是特殊產品,或者稱之為過渡產品,介于銀行存款和資產管理產品之間。本質上,這些錢最后大部分會流向非標準產品,比如偏債權性質的大公司借款或項目投資,這其中實際存在期限錯配問題,銀行理財又是銀行的表外業務,脫離銀行準備金、流動性等方面的管理要求,因此存在很大的系統性風險。這幾年逐漸打破剛性兌付,讓銀行理財真正回歸到資產管理產品屬性,做凈值化管理。

第二個變化是共同基金、ETF基金、衍生品市場飛速發展。目前,ETF基金有200多只,共同基金大概6000多只,其快速發展給財富管理提供了很好的投資工具。

第三個變化是智能投顧和FOF(即Fund of Funds,直譯為基金中的基金)產品推向市場。FOF又稱為母基金,即基金構成的基金,目前有四類公司都在推出類似產品:

首先是商業銀行,通過智能投顧方式為海量客戶提供個性化服務。招行、工行、中行、農行等大銀行都有類似產品,也有一些產品是和金融科技公司或基金公司合作推出。這類產品和私人銀行業務形成互補,私人銀行的業務門檻一般比較高。

其次是基金和券商。基金和券商原本就扮演產品提供者,具有資產配置和風險管理的專業能力和經驗。

再次是財富管理公司和基金銷售公司。這類公司可能面臨牌照難題,因為資產管理業務需要專門的資產管理牌照。前幾年,行業寄希望用智能投顧這類技術手段開展無牌照狀態的資產管理業務,后來證監會明確指出,智能投顧也是一種資產管理業務,必須持牌經營。

最后是金融科技平臺。這類平臺沒有牌照,主要通過技術輸出與持牌機構合作。其中的典型產品之一是招商銀行2016年年底上線的摩羯智投產品。招行是行業借助新技術提供財務管理服務的先行者,2018年該產品的累計規模已達122億元。

從財富管理模式看,主要有三種類型:

第一種是產品銷售模式,其特點是“機構有什么產品就賣什么產品,賣得越多掙得越多”,靠銷售額獲得傭金。

第二種是投資建議模式或半委托模式,特點是“客戶需要什么就推薦什么,客戶交易越多我就掙得越多”。這種模式是根據客戶情況推薦產品,但購買決策由客戶完成,并不是完全的資產管理模式。很長一段時間里,智能投顧、基金銷售、券商投顧,包括有些私人銀行都使用這種模式,主要是受制于牌照限制。這種模式本身也有問題,比如投資顧問為了多獲取傭金,會刻意增加交易頻次,同一只基金一買一賣他都能獲得交易傭金。

第三種是全委托模式,即“客戶需要什么我就幫買什么,客戶收益越高我掙得越多”。這種模式比較符合財富管理業務的本質,包括公募基金,也相當于全委托模式,因為客戶購買基金后,基金經理投資什么不需要征得客戶的同意。私募基金、券商專戶以及私人銀行也是全委托模式,而且有專門服務,但是門檻都很高,而且很貴,可能每年要收2%的管理費和20%的提成。

全委托模式下的新變化是推出基金投資顧問業務試點,目的是降低門檻,讓更多人能接受投顧服務。基金投資顧問業務,是指受客戶委托,給客戶提供基金組合,然后獲取投資公司收入的業務模式。可見,基金投資顧問業務試點也是全委托服務,主要投公募基金,因為公募基金風險分散做得比較好,而且交易成本較低,交易規則比較透明,是很好的財富配置選擇。

現在已經有三批基金投資業務顧問試點單位,第一批有嘉實、華夏、易方達、南方、中歐共5家基金公司,第二批為騰安基金、螞蟻基金、盈米基金3家基金銷售公司,第三批有平安、招行兩家銀行,和銀河證券、中金公司、中信建投等七家券商。

2019年,中國又加大金融行業對外開放,“國11條”全面取消在華外資銀行、證券公司和基金管理公司的業務范圍限制,強大的對手都開始進入。目前看雙方競爭態勢,中國還是比較有信心,因為中國的金融行業和公司已經比較成熟,對客戶的了解以及數字金融科技的能力也有比較優勢。

但在整體趨勢上,競爭加劇是必然的。比如美國最大的基金公司之一先鋒基金和螞蟻金服很快就成立了合資公司先鋒領航,并于2020年4月2日推出全委托投資產品“幫你投”。這款產品800元人民幣起投,顧問費大概每年0.5%,簽署投資顧問協議和風險揭示書后,客戶即全權委托自己的賬戶給投資顧問管理,包括基金申購、贖回、份額、轉換、分紅方式等,并在被委托賬戶中扣除交易費。投資顧問可以就用戶的風險偏好做問卷,推薦適合不同客戶要求的投資策略。

挑戰與機遇并存

中國的財富管理智能化和數字化發展有很大潛力,但也面臨很多挑戰,需要市場各參與主體共同思考,探索解決辦法。當然,主體不同,面臨的挑戰也不同:

對投資者而言,現在有不同平臺提供各式產品,如何選擇合適的機構和產品?另外,中國投資者習慣短期投資,喜歡快進快出,買基金就像買股票一樣,可是基金本身是一種長期投資工具,想要資產保值增值,必須改變頻繁交易、過度交易的投資習慣。

對商業銀行而言,如何了解海量客戶并通過有效方式提供服務?中產階級和大眾富裕階層,可能還有特需需求,銀行怎么提供服務?還有銀行自身,作為一種銷售渠道,從賣方代理轉為買方委托管理者,包括激勵機制、人員配備、技術支持等相應的配套措施能否跟上?

對基金、券商、保險、信托、第三方機構等持牌的財富管理機構而言,如何有效地利用數字技術提升客戶滿意度和自身的投資業績?部分機構還會面臨從產品為中心轉向以客戶為中心。如何讓客戶接受資產配置和風險收益平衡的理念?如何千人千面地服務更多客戶?如何向國外財富管理同行學習?

對金融科技公司而言,主要是以技術賦能銀行和財富管理機構,需要開發出對人工投資顧問有幫助的數字技術,以及讓投資者覺得好的財富管理科技產品。個人認為,未來很長一段時間里是由機器和人共同服務,由人工投顧借助于機器或系統實現一個投顧接入成百上千個客戶,這會是一個重要發展方向。

對監管機構而言,也有一些重要問題。

一是如何評價財富管理行業的創新和風險?中國的金融科技創新,在某種程度上得益于監管機構在早期持開放、務實的態度。現在大家更加重視風險,如何將風險控制在一定范圍,同時又鼓勵創新?這可能需要監管沙盒機制發揮作用。

二是如何有效實施市場準入,對合格投資者、費率、信息披露等方面加強監管?當越來越多的智能投顧企業出現,又怎樣加強監管?對不同資金規模的財務管理業務,是不是實施差別化監管?特別是現在中產階級和大眾富裕階層,并非傳統意義上的投資者,是否需要設置不同的門檻、提出不同的監管要求?

三是有沒有措施鼓勵中國投資者做長期投資?美國的資本市場就通過稅收等規定來鼓勵長期投資,對短期投資和長期投資的收益設置差異化稅率。

四是通過技術為投資者提供資產管理服務,該怎樣保護投資者的權益、隱私和數據安全?

五是開展投資者教育的問題,中國投資者應該怎樣對待投資產品、怎么配置資產?實際上還有很多空白,這也是監管部門以及學術界應該承擔的責任。

鄭悅  整理


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