文/潘微偉
Fintech對于個人理財的影響—基于智能投顧的案例
文/潘微偉
上海大學經濟學院
近些年,金融和科技的結合度越來越深,金融科技的發(fā)展較快,本文通過分析智能投顧發(fā)展背景、發(fā)展現狀、特點來分析金融科技對于個人理財帶來了什么樣的影響。通過研究我們可以發(fā)現智能投顧增加了個人理財的標的、提高了個人理財的效率、有效的控制了個人理財的風險,在未來,智能投顧在中國的市場非常廣闊。
金融科技;智能投顧;個人理財
近幾年,隨著互聯(lián)網金融的迅速發(fā)展,金融科技(Fintech)開始受到業(yè)界和人們的廣泛關注,根據金融穩(wěn)定理事會給出的定義,金融科技是指技術帶來的金融創(chuàng)新,它能創(chuàng)造新的業(yè)務模式、應用、流程或產品,從而對金融市場、金融機構或金融服務的提供方式造成重大影響。在目前,其所依賴的主要技術包括大數據、云計算、互聯(lián)網、物聯(lián)網、人工智能等信息技術,比較典型的業(yè)務類型主要為以下幾類,比如新型支付手段、新型融資方式、智能投資理財服務、智能化風險控制和征信、區(qū)塊鏈。
智能投顧,又稱機器人投顧,維基百科給出的定義指出智能投顧是提供在線投資組合管理服務的一類理財顧問,由計算機通過現代投資組合理論等投資分析方法,自動計算并提供組合配置建議,把人為干涉因素降到最低。相對于傳統(tǒng)的投資顧問業(yè)務,智能投顧的核心特點在于去人工化,借助客觀的投資組合模型,如CAPM模型,馬科維茨的現代投資組合理論,智能投顧可以實現服務流程的標準化以及投資決策的紀律性。
智能投顧起源于美國,其出現的原因在于財富管理的高門檻特征。在美國,大部分的退休人員僅依賴于傳統(tǒng)的退休金投資模式,而隨著時間的改變人們的投資模式也發(fā)生了改變,此時人們發(fā)現由于缺乏專業(yè)的金融投資知識,超過8成的投資者需要專業(yè)投資機構的咨詢服務,而投資顧問價格高昂,一年需要花費上萬美金,這一部分的需求短缺促使美國智能投顧平臺自2008年以來迅速發(fā)展、擴張。在美國市場上比較知名的智能投顧機構有Betterment、Wealthfront、Vanguard集團等。
在美國,從事智能投顧業(yè)務的公司主要有兩類。第一類就是以Betterment和Wealthfront為代表的智能投顧創(chuàng)業(yè)公司,他們通過互聯(lián)網信息技術手段,降低投資門檻,用戶提供個性化、低費率、透明化、便捷化的財富管理服務,成為了行業(yè)的一股清流。其中,Wealth Front的門檻為500美元,投資標的為美股、新興市場股票、債券等十一大類資產。第二類就是傳統(tǒng)金融機構通過收購的方式引入智能投顧服務,代表性的公司為Vanguard和Charles Schwab,其中,截止至2016年6月,Vanguard公司是全美智能投顧管理資產最多的公司,達到310億美元,其門檻較高,達到5萬美元,投資標的包括ETF和mutual fund。除此之外,2016年以來,德意志銀行(Deutsche Bank)、TD Ameritrade、美銀美林(Bank of America & Merrill Lynch)以及高盛(Goldman Sachs)等也大舉進入智能投顧領域,還有更多的傳統(tǒng)金融機構躍躍欲試。可以看到,雖然這些傳統(tǒng)金融機構的智能投顧平臺成立較晚,但是依托其龐大的客戶群體、強大的產品線、優(yōu)質的品牌形象以及多元化而全面的服務,一方面吸收了公司原有平臺客戶以及新增客戶,另一方面還為依托平臺的傳統(tǒng)投資顧問提供智能投顧產品以便于其更好地服務客戶。據有關媒體報道,世界知名咨詢公司A.T.Kearney預測,美國智能投顧行業(yè)的資產管理規(guī)模將從2016年的3000億美元增長至2020年的2.2萬億美元,年均復合增長率將達到68%。
在中國,2014年底,智能投顧概念開始引入我國,隨后大量的科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)開始出現,2015年下半年以后傳統(tǒng)金融機構也大力布局智能投顧方向。從參與的主題和進入的時間角度來看,國內的智能投顧公司可以分為獨立創(chuàng)新公司、互聯(lián)網強者布局和傳統(tǒng)金融機構布局三類。獨立創(chuàng)新公司中的的代表公司為彌財,其投資方法類似于Betterment和Wealthfront,投資于ETF基金,ETF中包括上證指數、深證指數、標準普爾 500 指數、納斯達克指數、中國公司債券、中國政府債券、黃金期貨和恒生指數,投資策略上采取分散被動管理,彌財的優(yōu)勢在于擁有優(yōu)秀的創(chuàng)始團隊和顧問團隊。互聯(lián)網公司中代表性的企業(yè)為同花順、京東、百度,這三者的優(yōu)勢在于強大的互聯(lián)網流量和大量的年輕客戶,品牌形象較好,在銷售端占據優(yōu)勢。傳統(tǒng)金融機構中代表性的公司為招商銀行和廣發(fā)證券,其中,廣發(fā)證券推出的貝塔牛產品,投資于A股、ETF基金、固定收益產品,結合金融工程理論和生命周期理論,針對國內投資者的特點進行深度定制化,為投資者提供“i股票”、“i配置”兩大功能。
智能投顧擁有門檻低、費用低、信息透明度高等特點。資管新規(guī)要求私募基金合格投資者要求為500萬元以上,傳統(tǒng)的私人銀行理財起點大多數為600萬元以上,傳統(tǒng)的財富管理和個人理財主要針對的是高凈值客戶。而智能投顧的門檻較低,在美國幾個典型的智能投顧案例中,門檻為0美元至2.5萬美元不等,多數的門檻要求在5千美元,其中0美元門檻的為Betterment公司;且其費率均較低,其中,資產管理費為0.15%至1%之間,多數為0.3%。在國內智能投顧對投資者的門檻最低要求普遍在1萬—10萬元,個別的如錢景私人理財的門檻甚至為0,真正意義上實現了全民理財。
智能投顧給用戶呈現的是一個匹配其風險偏好和投資目的的投資組合,投資標的為市場上常見的投資品種。而背后則是全球范圍內的股票、債券、基金、ETF等,具體說來,美國的智能投顧主要的投資標的為股票、債券型ETF,而中國的智能投顧目前主要的投資標的為公募基金,這是因為美國的金融市場比較發(fā)達,擁有160多支ETF,折合凈資產約有2.1萬億美元,而國內的ETF僅130多支(凈資產4729億人民幣),且主要是傳統(tǒng)的指數型ETF,其他的債券型ETF和商品型ETF等較少,難以有效分散風險,同時,國內股票市場波動劇烈,指數型ETF穩(wěn)定性較差,也不適合于構建被動資產組合。
根據招商銀行的《2013年中國城市居民財富管理與資產配置調查報告》顯示,在對來自7大經濟區(qū)的受訪者的調查中,受訪者的理財目標包括了退休養(yǎng)老規(guī)劃、子女教育、財富增值保值、突發(fā)事件的預防、購房購車、子女婚嫁等,這對財富管理行業(yè)提出了更高的要求。智能投顧對廣大投資者提供了基于不同投資目的和風險偏好的資產配置計劃,從而顛覆了傳統(tǒng)投資顧問的資產管理模式
智能投顧給出的資產配置方案多數是經典的資產配置理論,具有較強的專業(yè)性以Wealthfront為例,基于現代投資組合理論(MPT),選擇股票、債券和實物資產三個類別來構建客戶的投資組合;通過均值-方差原理(MVO),構建了資產的有效前沿,并設定了每一類資產最高和最低的投資限制,將單項資產的風險進行嚴格控制;基于投資者的風險測評結果,給出適合投資者的配置比例,并給予投資者調整的空間。理財方案確定后,會對客戶組合的收益和風險指標實施監(jiān)控,確保組合有效運行。
由于傳統(tǒng)的個人理財門檻較高,比如私人銀行要求為600萬元起,私募基金合格投資者要求500萬元起,投資股票、債券、基金又對投資者的投資能力要求較高,需要一定的金融基礎知識。智能投顧很好的避免了這一問題,因為智能投顧一方面門檻低,最低低至0,而且它的投資標的大多數為股票基金、債券基金、票據、ETF等,保證了收益,故增加了個人理財的投資標。
首先,智能投顧給出的資產配置方案多是基于經典的資產組合理論,比如馬科維茨的投資組合理論,具有較強的專業(yè)性,能有效的降低個人理財的風險。其次,智能投顧作為機器人能夠有效的戰(zhàn)勝人性的弱點,隨著資本市場行情的變動,投資者的投資組合比例會發(fā)生偏移。對此,在考慮了交易成本后,多數智能投顧采用資產再平衡策略,當某一項資產的配置比例超過預定的限制時,系統(tǒng)便通過買入、賣出的操作調整資產配置比例,從而將投資組合的各項資產配置比例維持在較為穩(wěn)定的水平。類似的投后組合管理技術,多數會在事先預設的條件下自動完成,避免投資顧問或客戶因市場行情變動牽動情緒,影響策略的有效運行。
就傳統(tǒng)的投資顧問業(yè)務而言,流程包括了解客戶需求、制定理財方案、實施理財方案以及后期的跟蹤調整,其中理財方案的敲定既需要客戶與理財顧問面對面交流,也需要理財顧問評估客戶的實際情況進行方案設計。此外,組合投后的定期跟蹤還需要客戶經理具備較強的市場分析能力。而智能投顧流程大為簡化,在線上填寫相應的調差問卷,智能投顧系統(tǒng)便可以評估出投資者的風險偏好水平、確定理財方案,整個流程下來所花的時間僅需幾分鐘。
[1]孫清云、趙艷群國內傳統(tǒng)金融機構智能投顧業(yè)務發(fā)展探討—以摩羯智投為例[J] 國際金融,2017(9).
[2]伍旭川迎接金融科技的新風口—智能投顧[J] 清華金融評論,2017(10).
[3]周沫、魏先華智能投顧,構筑理財市場的未來[J] 金融經濟,2017(17).