提供财富管理全流程陪伴式服务的智能投顾 | 财富管理系列研究

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亿欧
孟凤翔
2019-12-25 · 19:50
[ 亿欧导读 ] 智能投顾提供基于客户旅程的财富管理陪伴式服务,未来,其技术将持续升级、组合更加多元、投资组合模型应用更具个性化。
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近日,亿欧智库发布《财富管理发展的制胜之道——2019全球财富管理研究报告》,从财富管理价值链上的公司、投顾、客户、产品、渠道五个核心要素出发,聚焦全球财富管理当前及未来发展趋势。

在投顾这一核心要素中,智能投顾是其中的一种业务发展形态。智能投资顾问(Robo-Advisor),是金融科技与投资顾问相结合而产生的创新型投资顾问形式。一般认为,智能投顾基于客户投资目标和风险偏好,通过应用机器学习、智能算法以及相关理论和量化模型,提供个性化和智能化的投资组合服务,并根据市场变动情况对资产配置方案进行动态跟踪和实时调整。

从具体业务流程来看,智能投顾可以提供客户画像、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡、税收规划(主要针对美国市场)、投资组合分析等业务服务。从客户旅程角度来看,智能投顾可以为客户提供财富管理全流程的陪伴式服务。

亿欧智库:基于客户旅程的智能投顾服务

客户画像:了解客户投资目标和风险偏好

客户画像是了解客户投资目标和风险偏好的首要步骤。智能投顾通过问卷调研和客户数据采集,分析呈现客户风险等级、投资期限、资产状况、预期收益等方面的信息,以便后续在大类资产配置的基础上,针对客户具体情况提供相匹配的投资组合。

在实际应用中,客户的投资目标和风险偏好总会随时间推移和市场变化而发生改变。因此,需要建立动态、覆盖多因素的模型来更加实时、准确地描绘客户画像。此外,由于客户有时难以真正明确自身需求或常常提出多样化和特殊化的目标要求,在提供服务尤其是服务高净值客户时,智能投顾仍需与传统投资顾问相结合,以满足客户全方位的财富管理需求。

亿欧智库:智能投顾客户画像的特点和未来发展

投资组合选择:客户画像基础上的最优化资产配置

马科维茨(Markowitz)曾在1952年提出资产组合理论,该理论定义了资产配置的有效前沿,即在确定风险水平下使收益最大化,或者在确定收益水平下使风险最小化的资产组合集。以资产组合理论为基础的智能投顾的核心便是投资组合的最优化资产配置。

投资组合选择是在客户画像和大类资产配置基础上,基于智能算法生成相应的投资策略。客户画像是得出客户的投资需求和风险偏好参数,大类资产配置是形成不同风险偏好的资产组合,投资组合选择便是完成客户与投资组合的对应匹配,并实现大类资产配置基础上的最优化资产配置。

亿欧智库:投资组合的配置流程和底层金融模型

投资组合再平衡:以再平衡策略为基础的资产配置再调整

投资组合再平衡是指随着市场变化,投资组合可以根据再平衡策略进行资产配置的再调整。基于再平衡策略,当投资组合的某一资产配置比例超过预设的限定时,系统便会自动通过买入、卖出的操作调整资产配置比例,从而将投资组合的各项资产配置比例维持在较为稳定的水平。这类组合管理策略可以在事先预设的条件下自动完成,避免主观情绪变动对投资组合有效运行产生影响。在实际应用中,投资组合再平衡策略可以分为买入持有策略、恒定混合策略、投资组合保险策略和战术性资产配置策略等。

未来发展:从智能投顾1.0向智能投顾2.0转型发展,满足全层级客户的对应化需求

2010年以来,以Betterment为首的互联网科技公司开创了智能投顾1.0时代。如今,智能投顾在科技推动下已经迈入了从1.0到2.0的过渡阶段,下一步便是向2.0方向迈进,实现转型发展。在1.0时代,智能投顾依托云计算、大数据、人工智能等技术,降低交易成本,逐步实现财富管理的自动化流程;到2.0阶段,智能投顾的技术将进一步升级,产品组合将更为多元,投资组合模型将进一步实现个性化的最优配置。

未来,智能投顾将顺应2.0的发展趋势,实现财富管理客户全层级覆盖,满足各细分层级客户的对应化需求。从按照资产规模进行客户细分的方式来看,针对大众客户,智能投顾主要实现数字化的资产配置;针对富裕型客户和部分高净值客户,智能投顾应用更多体现在个性化资产配置和服务上;针对部分高净值客户、极高净值客户和超高净值客户,智能投顾的核心是实现目标导向型投资。

更多内容请参见完整版报告:《财富管理发展的制胜之道——2019全球财富管理研究报告》

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