「智能投顾」

BUSINESS

智能投顾是将人工智能导入传统的理财顾问服务，通过所设定的投资目标和风险承受度，提供自动化的投资组合建议。

前言

Foreword

智能投顾是一个提供自动化，算法驱动，并且只需要很少人为管理的金融服务平台。典型的智能投顾是通过一个在线问卷从客户那里收集财务状况和未来投资目标的信息，然后用所得的数据提供理财建议并且自动管理客户的资产。最好的智能投顾能够提供简单的账户设置，强有力的目标规划，全方位的资产管理，优质的客户服务，领先行业的投资教育，还有低廉的费用。

了解智能投顾

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Betterment是第一个智能投顾，在2008年推出上线并且在2010年经济大衰退的高峰期开始收取投资者的资金。他/她们的初衷是通过一个简单的网络交互界面为客户在目标期限基金的池子里，用资产再平衡的方式来管理那些被动性的，买入并持有类型的基金。这项技术本身倒不是最新出现的。理财经理们在2000年代早期一直使用自动化的资产分配软件。但直到2008年，他们是仅有的可以购买这项技术的人群，所以客户们不得不雇佣一个金融顾问来从这项技术创新中获益。今天，大多数智能投顾会使用被动性指数投资策略来进行资产/财富管理，而这种策略是基于变型过的现代资产组合理论。

智能投顾

Advisor

现代智能投顾的到来已经完整改变了直接传递服务给客户的传统模式。经过十年的发展，智能投顾现在能够解决更多复杂的任务，例如投资亏损收获(税务损失收缴)，投资选择，和退休规划。最终这个行业经历了爆发式成长；智能投顾管理的客户资产在2015年末到达了600亿美金并且预计在2020年到达2万亿美金，2025年世界范围内到达7万亿。其他智能投顾常见的称呼包括“自动化投资顾问”, “自动化投资管理”, “数字化咨询平台”。它们都是指向着同一个消费者需求的转变，也就是用金融科技来进行投资管理。

资产组合再平衡

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每一个资产类别，都被给予一个投资目标的权重和一个相应的承受范围。例如，一个资产分配策略可能包含: 30%在新兴市场的股票，30%在国内的蓝筹股，和40%在政府债券。而每一个资产类别有个上下5%的浮动区间。基本上，新兴市场和国内的蓝筹股的持有权重都能在25%到35%之间浮动，而剩下35%到45%的资产必须分配给政府债券。当任何一个资产的权重跳出可承受的区间时，整个资产组合会被再平衡来反应最初设定的目标组合。

人工智能

A.I

在过去，这类再平衡的策略是很让人苦恼的，因为它会花很多时间并且产生不少交易费用。但是，利用智能投顾则可以做到既没有花销又可以进行自动化管理。

在智能投顾里还有另一种再平衡策略是税务损失收割。税务损失收割是一个用确认的损失来抵消所获得的收益从而达到节税目标的策略。这种策略利用在限制短期资本获取的识别上。要做到这点，智能投顾将给每个资产类别保持2个或者更多的ETF基金。所以，如果标普500损失了价值，它能自动卖出那个基金来锁定资本损失并且同时买入一个不同的标普500 ETF基金。智能投顾必须小心选择这个恰当的ETF基金和备用的ETF来避免欺诈交易违规。

使用智能投顾的优势

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智能投顾最主要的优势是，传统金融顾问的低成本替代。通过消除人力工作，在线平台可以用一小部分的成本提供同样的服务。多数智能投顾从客户总账户余额收取一个从0.2%到0.5%的年费。这相比于被传统金融规划师收取从1%到2%的佣金比例来说降低了很多。

其次，智能投顾更加实用性。他们可以24小时全天候在线，只要使用者有网络的连接。甚至，它拿着明显很少的资本就能开始，因为一个账户的最低注册资本通常只有几百到几千美金。举一个最著名的智能投顾为例，Betterment，根本没有最低账户注册资本。
相比来说，人工金融顾问通常不会接收少于10万美金资产的客户。他们更愿意选择那些需要一系列财富管理服务的高净值客户，从而可以支付得起他们的佣金。

技术前沿

Hi-Tech

效率是这些在线平台拥有的另一个重要的优势。例如，在智能投顾出现前，如果一个客户希望进行一个交易，他/她会打电话或者面见一个金融顾问，解释他/她们的需求，填写一些文件，然后耐心等待着。现在，所有这些过程都能在家舒服地敲几下鼠标解决了。

另一个方面，用智能投顾将限制你作为个人投资者的选择。你不能选择哪一个所投资的共同基金或者ETF基金，并且你不能在个人账户里购买个人的股票或者债券。不过，平均上来说，积极地挑选股票来尝试超过市场收益，已经一次又一次地被证明不会产生好的结果，并且普通的投资者经常用指数投资策略来取得更好的结果。

选择一个智能投顾

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选择一个智能投顾经常包含一份简短的风险概述问卷还有一项关于个人财政状况，投资时间维度，和主观性投资目标的评估考察。你将会有很多机会直接连接银行账户，从而既快又简单地给智能投顾的账户拨款。

自动化顾问服务的标志是它们简单的网上操作入口。但是很多电子平台倾向于吸引那些特定统计数据特征的人群。例如，千禧一代出生的年轻人和生于20世纪60年代中期至70年代末的投资者更依赖于技术并且仍旧积累他们的投资资产。这个人群更愿意在网上分享个人信息并且相信技术能解决重要的任务，例如财富管理。确实，很多智能投顾公司的市场推广是利用社交媒体频道来接洽千禧一代出生的人。

自动化管理

Automated

不过，随着技术不断地进步，这个行业正在吸引二战后婴儿潮出生的人群和传统高净值人群使用全新金融服务的兴趣。最近Hearts and Wallets的研究表示，有一半53岁到64岁里的投资者，和三分之一的退休人员，会用数字信息系统资源来管理他/她们的金融事务。

智能投顾如何创收

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智能投顾赚钱首要的方式是包管付费。当传统金融顾问收取AUM的1%或者更多的费用时，大多数智能投顾每年只要大概0.25%。它们能够收取更低的费用是因为使用算法来自动化地执行免佣金或者低成本ETFs的交易和指数策略。但是，因为更低的费用，它们必须吸引更大规模的小额账户来产生同样的营收。

除了管理费用，智能投顾能以其它方式赚钱。一个方式是在现金资产余额上获取的利息，这个会归于智能投顾而不是客户。因为很多智能投顾账户只分配了小部分现金给资产组合，所以如果有很多的客户，这可以成为一个重要的收入来源。
另一个收入来自交易指令流(订单流)的支付。典型来说，智能投顾会从收集存款，利息，和分红积累加起来的资金，然后捆绑这些资金在一块儿成为更大一点的指令(订单)。这使得它们执行更少的交易，并且归功于大的交易量可以获得有利的条款。更多时候，这些大的交易将会指向给特定的流动性提供者，例如高频交易公司或者对冲基金，作为付给智能投顾退还款的回报。

财富管理

Wealth

最终，智能投顾赚钱的手法还可以通过给它的客户推广被指定的金融产品和服务，例如房贷，信用卡，或者保险。这些经常通过战略合作伙伴而不是用营销网络来完成的。

智能投顾的不足

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智能投顾的门槛已经打破了在高端金融服务和普通客户中的传统壁垒。因为这些在线平台的存在，理财规划现在可以对任何人敞开了，而不只是面向高净值客户。

不过，很多行业内的人仍旧对智能投顾的可行性表示怀疑，尤其在在财富管理上的一刀切的解决方案。由于它们的技术水平上处于相对初期的阶段并且拥有较低的人为干预，智能投顾被指责缺少同理心和老练的职业技能。可它们是更加针对小额账户的入门阶级投资工具和有限投资经验的人，例如千禧一代的年轻人，但是对于那些需要高端金融服务，像地产规划，复杂的税务管理，信托基金，和退休计划的人来说远不能满足。
自动化的金融服务在处理突发危机和极端情况上也有自己天生的缺陷。例如，如果一个年轻人的父母去世了，并且他/她刚刚在法律上继承了遗产，这时候上网去找一个智能投顾来管理钱财可能就不是最优的选择。

发展潜力

Potential

事实上，一项由Investpedia和金融规划协会的研究发现客户们倾向于一种人工服务和技术指导相结合的组成模式，尤其在客户没有太多时间的时候。根据这个报告，40%的参与者说，他/她们在极端的市场波动时使用一个自动化的投资平台不会很舒服。更进一步，智能投顾是建立在客户已经定好目标并且了解他/她们金融状况的前提下开始运营的。回答类似的问题像, “你的风险忍受是低了，合适，还是高了”提前假设的时候，这个用户已经有了一个基本投资概念，并且他/她们知道每一个回答导致的实际发生的结果。所以，对大多数人这并不是很适用的。

展望未来

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当下有很多关于智能投顾的疑问，例如什么是人工智能来到金融咨询行业后的下一个前沿。很多人相信，AI的下一步是更好地提升金融顾问的关系管理，而不是做纯粹的做交易决定。例如，一个顾问可以用AI在一个客户会议上调出特定的客户信息，并且对所提议的潜在表现搭建金融模型。而这些任务在以前可能花上一个分析师团队很多时间来完成。

现如今，当很多的金融规划项目能够提供这些业务时，AI的成长将只服务于扩展软件的分析和预测能力。这个方向被AI的深度学习技术进一步加深了。例如，一个基于AI的系统可以被搭建起来监测客户的投资，并且如果资产组合的权重分配落到特定指数的区域外面，就会发送一个信号给金融顾问后期处理。

未来

Future

当AI能令人信服地消除一些人为或者支持性的角色时，它的分析能力将可能导致更多专业化，职业阐述性角色的成长。接受人工智能技术的赋能可以省下金融顾问的很多时间，从而增加面向客户的活动：不可能总让电脑系统直接给客户吐出数据和分析报告，而没有对这个结果做任何的解释。