银行系智能投顾大比拼:未来,谁主沉浮?

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亿欧
孟凤翔
2019-03-29 · 17:05
[ 亿欧导读 ] 随着智能投顾浪潮涌动,各类金融机构纷纷布局智能投顾产品,其中银行在智能投顾的发展中有着天然优势。普通投资者该如何选择银行系智能投顾产品?未来银行系智能投顾又该走向何方?
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2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》(下称《规划》),提出到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,将中国建设成为世界主要人工智能创新中心。《规划》的发布,正式将人工智能的发展上升到国家战略层面。伴随着传统金融机构的转型升级,国家鼓励在金融业务中应用智能技术。智能投顾便是人工智能与金融行业结合而产生的核心应用。

智能投顾(Robo-Advisor),又称机器人投顾,埃森哲在《智能投顾在中国》中指出“智能投顾就是基于投资者的投资需求和风险偏好,为其提供数字化、自动化、智能化的财富管理服务。 ”

随着智能投顾浪潮涌动,券商、银行、互联网公司等纷纷布局智能投顾产品。其中,银行系智能投顾有着天然优势:

第一,掌握大量用户数据,可以更精准地完成用户画像;

第二,拥有众多存量客户,产品推广更为高效便捷;

第三,基于银行财富管理经验,拥有银行信用背书,更易获得用户信任。

然而,各银行系智能投顾产品的投资标的、投资策略、风险水平等都不尽相同,对普通投资者而言,深入了解并选择适合自己的智能投顾产品成为了一大难题。

在我国众多的银行中,招商银行最早推出了智能投顾产品“摩羯智投”。此外,国有六大行中,中国工商银行和中国银行较早推出智能投顾产品“AI投”和“中银慧投”,并形成了一定的规模。本文选取这三家银行的智能投顾产品进行对比分析,以期为普通投资者选择银行系智能投顾产品提供参考,并为未来各银行推出或完善智能投顾产品提供建议。

产品对比分析

摩羯智投、AI投、中银慧投对比

从上线时间来看,摩羯智投推出的时间最早,比AI投甚至其他六大行的智能投顾产品都早了一年的时间。利用这段时间,招商银行进行了许多探索并积累了大量的早期客户,这也为摩羯智投至今仍处于银行系智能投顾中的领跑地位奠定了基础。

从投资标的来看,三款智能投顾产品涵盖的基金类型较为相似,其中AI投包含的基金类型更为丰富。从风险测评来看,三款产品的测评过程都存在很大程度的主观性。摩羯智投和AI投在风险偏好方面完全由用户自行选择,随意性强,在用户画像这一重要环节基本未能体现“智能”的应用。中银慧投相对较好,采用问卷形式进行评估,在一定程度上降低了随意性,但用户的主观选择仍会对测评结果造成较大影响。

从风险等级划分来看,摩羯智投的风险等级划分较为细致,分为了10级。但其对客户依然进行大类划分,千人千面的评估分级仍难践行。同时,摩羯智投的基金组合设置更为丰富。在投资期限划分上,三者相同,但在调仓策略上,三者都采用“黑盒策略”,使得用户难以明晰资产组合推荐和系统调仓逻辑,进而导致用户体验较差。

从起投金额和追加金额来看,AI投和中银慧投较低,特别是AI投的追加金额限制低至1千元。此外,在申购费率方面,AI投和中银慧投优惠力度较大。由此看来,AI投和中银慧投更为适合用于理财的闲置资金较少或希望尝试使用智能投顾的普通投资者。

存在的问题

1、风险测评过程依赖主观选择,随意性强。在风险测评环节,智能投顾产品多依据用户直接选择进行判断;问卷形式的评估在一定程度上引入了“智能化”,但用户的主观选择依然起主导作用。用户可能存在对自己相关情况认识不清等问题,进而导致风险测评结果与自身实际风险偏好相差较大。

2、风险等级划分粗略,用户需求难以保证。三款智能投顾产品中风险等级划分较为细致的摩羯智投也仅进行了10级的划分,笼统的分级很难真正描述用户的风险等级情况。同一等级内的用户的风险承受情况很难相同,甚至可能依然存在较大差异,因而难以真正展示出用户的风险承受能力。

3、投资组合数量相对较少,用户选择余地小。摩羯智投是三款产品中组合设置较为丰富的,目前已设立了30个组合,但按照10个风险等级划分后,每个风险等级内也仅有3个组合可以选择,用户的选择空间非常有限。

4、调仓策略采用“黑盒策略”,用户难以信任平台。黑盒策略下,用户难以了解调仓逻辑,系统的一切变动都是基于用户初始填写或提供的资料。在此情况下,用户难以信任平台,更难以放心地将资金投资于平台的产品。此外,由于调仓依据的初始资料具有很强的主观性,后续的资产配置也难以真正根据用户需求进行动态化的推荐和调整。

5、投资门槛依旧颇高,部分投资者或望而却步。当前,AI投和中银慧投的起投金额均为1万元,但对闲置资金较少或希望尝试智能投顾的普通投资者而言,该门槛仍然过高,或将依旧导致大量长尾客户的流失。

未来发展建议

1、增强风险测评环节的客观性,推动投资组合推荐向“千人千面”发展。风险测评是用户画像的重要环节,也是平台为用户推荐投资组合的重要依据。在风险测评中加强对用户相关信息和投资数据的调用,减少用户的主观随意操作,可以提高所推荐的投资组合与用户的匹配度,进一步提高用户的使用体验,增强用户黏性。

2、放开风险等级划分,实现用户可承受风险范围内的收益最大化。用户在使用智能投顾时,其本质上仍在追求尽可能高的收益,因而可能面临更高的风险。相对固定的风险等级难以真正刻画用户的风险承受能力,也难以真正对用户进行个性化评估。各智能投顾产品要逐步细化并尽可能地放开风险等级划分,实现向动态化、个性化的风险等级评价转变,促进风险收益情况与用户的匹配。

3、丰富基金产品种类和投资组合设置。基金产品种类方面,适当配置更多的净值型产品,如ETF等指数型基金。这类基金运作透明、成本低廉、风险分散,可以满足大类资产配置的需要。投资组合设置方面,在相应风险等级内引入更多的投资组合,让用户拥有更多的选择。

4、促进调仓策略由“黑盒策略”向“白盒策略”转变。黑盒策略下,用户难以了解调仓逻辑,难以放心地使用平台进行投资,后续资产配置也难以根据用户需求进行调整。银行要促进智能投顾调仓策略向白盒策略转变,让用户知晓投资组合背后交易策略的触发规则与特色,方便投资者根据自己的需求进行选择。

5、降低投资门槛,推动智能投顾普惠化发展。各智能投顾产品仍有一定的门槛,尚需拓展更多的长尾客户。银行要推进智能投顾的普惠化进程,让更多用户享受到智能投顾浪潮的福利。

结语

银行系智能投顾的发展在中国刚刚迈入起步阶段,未来还有很长的路要走。

普通投资者在选择银行智能投顾产品时,要从多维度做好衡量,选择最适合自身需求的产品。银行在完善智能投顾系统和产品的同时,也要做好现有用户的运营,增强用户黏性,切实促进智能投顾的可持续发展。


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